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Spark分布式图计算原理
第12任务： GraphX基本概念
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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
