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Spark分布式图计算原理
简介
分类
JavaEE/大数据
课程标签:
核心技术
框架学习
查看课程
任务列表
第1任务: 图的基本概念
第2任务: 图应用
第3任务: 图的类别
第4任务: 图的分类
第5任务: 图的存储
第6任务: BSP简介
第7任务: 了解Pregel框架
第8任务: 了解GraphLab框架
第9任务: 了解SparkGraphX
第10任务: GraphX核心抽象和底层架构
第11任务: 属性图及构建
第12任务: GraphX基本概念
第13任务: GraphX的存储和分区策略
第14任务: 图的构建
第15任务: 图的构建过程
第16任务: 图的构建实战
第17任务: 转换操作
第18任务: 结构操作
第19任务: 关联操作
第20任务: 聚合操作
第21任务: 缓存操作和实践
第22任务: Pregel API
第23任务: PageRank算法
第24任务: PageRank实战
第25任务: 连通图和强连通图
第26任务: 连通图底层源码实现
第27任务: 连通图案例讲解
第28任务: 广度优先遍历
第29任务: 最短路径及实践
第30任务: 三角计数
第31任务: 文档和数据.zip
第32任务: 机器学习概述
第33任务: 机器学习工作流程
第34任务: 机器学习算法分类
第35任务: Spark MLlib中转换器、估计器、工作管道介绍1
第36任务: Spark MLlib中转换器、估计器、工作管道介绍2
第37任务: 特征工程-CountVectorizer
第38任务: 文本特征提取之TF-IDF
第39任务: 文本特征提取之Word2Vec
第40任务: 特征预处理之归一化和标准化处理
第41任务: 特征转换之标签和索引的转换操作
第42任务: 特征处理之one-hot编码
第43任务: 特征选择之卡方选择器、PCA主成分分析
第44任务: 分类算法-决策树
第45任务: 决策树分析器实战
第46任务: 过拟合和欠拟合
第47任务: 集成学习之随机森林
第48任务: 线性回归
第49任务: 逻辑回归
第50任务: 推荐算法概述
第51任务: 电影推荐系统之非个性化推荐
第52任务: 基于内容相似性推荐
第53任务: 基于隐语义模型的推荐
第54任务: 课件&code.zip