【原】Spark学习总结-六个专题

最近从hadoop转向Spark了,学了一段时间了,准备写个专题,主要写pySpark的应用,主要计划是:

主题

内容概要

聚类(5.6)

1.几种常用的聚类算法;2.pyspark中聚类算法的应用(2-3个实例)

分类&回归

1.几种常用的分类和回归算法;2.pyspark中分类和回归算法的应用(各一例)

推荐

1.推荐常用算法;2.实例:音乐推荐和电商推荐

文本挖掘

1.潜在语义分析;2.垃圾文本过滤;3.文本分类

征信评估

1.金融风险评估

深度学习

1.常用的深度学习模型2.实例:神经网络,图像分析

 

计划每个月写一篇。月底写第一篇,加油!~

posted @   Charlotte77  阅读(1320)  评论(1编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
阅读排行:
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· 阿里巴巴 QwQ-32B真的超越了 DeepSeek R-1吗?
· 【译】Visual Studio 中新的强大生产力特性
· 【设计模式】告别冗长if-else语句:使用策略模式优化代码结构
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
点击右上角即可分享
微信分享提示