spark 2.6客户端下载

1努力加油1 2019-03-05 06:34:41
基于XMPP协议的IM客户端程序,服务端一般使用openfire
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第 1 章 大数据分析 ...........................................................................................................................1 1.1 数据科学面临的挑战.................................................................................................................2 1.2 认识 Apache Spark .....................................................................................................................4 1.3 关于本书.....................................................................................................................................5 第 2 章 用 Scala 和 Spark 进行数据分析...................................................................................7 2.1 数据科学家的 Scala ...................................................................................................................8 2.2 Spark 编程模型...........................................................................................................................9 2.3 记录关联问题.............................................................................................................................9 2.4 小试牛刀: Spark shell 和 SparkContext................................................................................10 2.5 把数据从集群上获取到客户端...............................................................................................15 2.6 把代码从客户端发送到集群...................................................................................................18 2.7 用元组和 case class 对数据进行结构化 .................................................................................19 2.8 聚合...........................................................................................................................................23 2.9 创建直方图...............................................................................................................................24 2.10 连续变量的概要统计.............................................................................................................25 2.11 为计算概要信息创建可重用的代码.....................................................................................26 2.12 变量的选择和评分简介.........................................................................................................30 2.13 小结.........................................................................................................................................31vi | 目录 第 3 章 音乐推荐和 Audioscrobbler 数据集............................................................................33 3.1 数据集.......................................................................................................................................34 3.2 交替最小二乘推荐算法...........................................................................................................35 3.3 准备数据...................................................................................................................................37 3.4 构建第一个模型.......................................................................................................................39 3.5 逐个检查推荐结果...................................................................................................................42 3.6 评价推荐质量...........................................................................................................................43 3.7 计算 AUC .................................................................................................................................44 3.8 选择超参数...............................................................................................................................46 3.9 产生推荐...................................................................................................................................48 3.10 小结.........................................................................................................................................49 第 4 章  用决策树算法预测森林植被.........................................................................................51 4.1 回归简介...................................................................................................................................52 4.2 向量和特征...............................................................................................................................52 4.3 样本训练...................................................................................................................................53 4.4 决策树和决策森林...................................................................................................................54 4.5 Covtype 数据集 ........................................................................................................................56 4.6 准备数据...................................................................................................................................57 4.7 第一棵决策树...........................................................................................................................58 4.8 决策树的超参数.......................................................................................................................62 4.9 决策树调优...............................................................................................................................63 4.10 重谈类别型特征.....................................................................................................................65 4.11 随机决策森林.........................................................................................................................67 4.12 进行预测.................................................................................................................................69 4.13 小结.........................................................................................................................................69 第 5 章 基于 K 均值聚类的网络流量异常检测........................................................................71 5.1 异常检测...................................................................................................................................72 5.2 K 均值聚类...............................................................................................................................72 5.3 网络入侵...................................................................................................................................73 5.4 KDD Cup 1999 数据集.............................................................................................................73 5.5 初步尝试聚类...........................................................................................................................74 5.6 K 的选择...................................................................................................................................76 5.7 基于 R 的可视化......................................................................................................................79 5.8 特征的规范化...........................................................................................................................81 5.9 类别型变量...............................................................................................................................83 5.10 利用标号的熵信息.................................................................................................................84 5.11 聚类实战.................................................................................................................................85 5.12 小结.........................................................................................................................................86目录 | vii 第 6 章 基于潜在语义分析算法分析维基百科 ........................................................................89 6.1 词项 - 文档矩阵.......................................................................................................................90 6.2 获取数据...................................................................................................................................91 6.3 分析和准备数据.......................................................................................................................92 6.4 词形归并...................................................................................................................................93 6.5 计算 TF-IDF .............................................................................................................................94 6.6 奇异值分解...............................................................................................................................97 6.7 找出重要的概念.......................................................................................................................98 6.8 基于低维近似的查询和评分.................................................................................................101 6.9 词项 - 词项相关度.................................................................................................................102 6.10 文档 - 文档相关度...............................................................................................................103 6.11 词项 - 文档相关度...............................................................................................................105 6.12 多词项查询...........................................................................................................................106 6.13 小结.......................................................................................................................................107

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