机器学习与算法
2019-12-09 10:57:56 0 举报AI智能生成
机器学习算法路线图
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大纲/内容
机器学习分类算法
K近邻算法
决策树
集成学习——随机森林
模型选型与调优
网格搜索与交叉验证
机器学习回归算法
线性回归
岭回归
逻辑回扫
对数似然损失函数
ROC&AUC评估指标
机器学习与算法
机器学习基础
字典向量化
TF-IDF
归一化处理
标准化处理
删除低方差
PCA降维
正则化处理
机器学习算法介绍
机器学习算法分类
机器学习模型选择
相关分析之皮尔逊相关系数
推荐算法
协同过滤算法
KMeans
ALS
实战案例
新闻头条推荐系统实战
使用Lambda架构整合实时计算与离线计算
使用Flume收集用户的点击、浏览、收藏等行为数据
建立用户画像和文章画像，并储存于HDFS集群
通过离线SparkSQL计算建立Hive特征中心并储存到HBase集群
使用Spark ml的ALS、LR、Wide&Deep等机器学习、推荐算法进行智能推荐
新闻用户浏览话题实时分析案例
实时/离线统计分析用户的搜索话题
日志的采集
转化处理
实时计算
WEB前端Echarts可视化效果展示
Kafka预警监控系统实战
服务异常告警
消息积压异常
Kafka重复消费解决方案
Kafka offset管理
KafkaOffSetMonitor工具使用
使用open-falcon监控Kafka offset
Hadoop二次开发
提升分布式系统的稳定性
提升NameNode抗压能力
提高集群性能
Hadoop集群Bug修复
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