# Apache Spark系列技术直播# 第四讲 【 机器学习介绍与Spark MLlib实践 】

简介: 主讲人:江宇(燕回) 阿里巴巴计算平台EMR技术专家 直播时间:2018.12.06 19:00 - 20:00 内容提要:本次讲座主要面对的是机器学习的入门者,以及想要使用Spark来进行机器学习的用户。

主讲人:江宇(燕回) 阿里巴巴计算平台EMR技术专家

直播时间:2018.12.06 19:00 - 20:00

内容提要:本次讲座主要面对的是机器学习的入门者,以及想要使用Spark来进行机器学习的用户。我们会介绍一下机器学习相关领域的基础知识,以及机器学习在spark上面的实践,同时给出我们的一些使用建议。

_2018_12_06_8_54_10

视频分享:https://yq.aliyun.com/live/693
ppt分享:https://yq.aliyun.com/download/3129

欢迎扫码进群共同交流:

_2018_12_05_4_48_20_meitu_1

相关实践学习
数据湖构建DLF快速入门
本教程通过使⽤数据湖构建DLF产品对于淘宝用户行为样例数据的分析,介绍数据湖构建DLF产品的数据发现和数据探索功能。
快速掌握阿里云 E-MapReduce
E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
构建高效机器学习模型的策略与实践
【4月更文挑战第30天】 在数据驱动的时代,机器学习(ML)作为一项核心技术,其应用范围和影响力日益扩大。然而,构建一个既高效又准确的机器学习模型并非易事。本文将探讨一系列实用的策略和技术,用于优化机器学习的工作流程,包括数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优以及模型评估等方面。通过这些策略,读者可以提升模型的性能,确保在实际应用中达到预期的准确度和效率。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法
构建高效机器学习模型的五大关键技术
【5月更文挑战第3天】 在数据驱动的时代,机器学习已经成为挖掘信息、预测未来和优化决策的关键工具。本文将深入探讨构建高效机器学习模型的五大关键技术:特征工程、模型选择、超参数调优、集成学习和模型评估。这些技术不仅能够提高模型的性能,还能确保模型的泛化能力和可解释性。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习在图像识别中的应用与挑战探索机器学习中的自然语言处理技术
【4月更文挑战第30天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已经成为计算机视觉领域的核心动力。本文将探讨深度学习在图像识别任务中的关键技术、应用实例以及面临的主要挑战。我们将重点讨论卷积神经网络(CNN)的架构优化、数据增强技术以及迁移学习的策略,并通过具体案例分析其在医疗影像、自动驾驶和面部识别等领域的应用成效。同时,我们也将指出当前模型泛化能力不足、对抗性攻击以及算力资源需求等挑战,并提出潜在的解决方向。 【4月更文挑战第30天】 在人工智能领域,自然语言处理(NLP)是赋予机器理解和响应人类语言能力的关键技术。本文将深入探讨NLP的发展历程、核心技术及其在不同领域的应用案例。我们将从
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【Python 机器学习专栏】强化学习在游戏 AI 中的实践
【4月更文挑战第30天】强化学习在游戏AI中展现巨大潜力,通过与环境交互和奖励信号学习最优策略。适应性强,能自主探索,挖掘出惊人策略。应用包括策略、动作和竞速游戏,如AlphaGo。Python是实现强化学习的常用工具。尽管面临训练时间长和环境复杂性等挑战,但未来强化学习将与其他技术融合,推动游戏AI发展,创造更智能的游戏体验。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
【Python机器学习专栏】机器学习中的模型融合技术
【4月更文挑战第30天】模型融合,即集成学习,通过结合多个模型提升预测性能。常见方法包括:Bagging(如Random Forest)、Boosting(如AdaBoost、XGBoost)和Stacking。Python中可使用`scikit-learn`实现,例如BaggingClassifier示例。模型融合是机器学习中的强大工具,能提高整体性能并适应复杂问题。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
【Python机器学习专栏】机器学习中的超参数调优技术
【4月更文挑战第30天】本文探讨了机器学习中超参数调优的重要性,介绍了网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和AutoML等调优方法,并提供了Python中使用`scikit-learn`进行网格搜索的示例。超参数的选择直接影响模型学习和泛化能力,而调优技术能帮助找到最佳组合,提升模型性能。随着AutoML的发展,自动化调参将成为更高效的选择。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
【Python机器学习专栏】深度学习中的正则化与优化技术
【4月更文挑战第30天】本文探讨了深度学习中的正则化和优化技术,以提升模型的泛化能力和训练效率。正则化包括L1和L2正则化以及Dropout,防止过拟合。优化技术涵盖梯度下降法、动量法和Adam优化器,加速模型收敛。Python示例展示了如何在Keras中应用这些技术,如L2正则化、Dropout及Adam优化器。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
【Python机器学习专栏】异常检测算法在Python中的实践
【4月更文挑战第30天】本文介绍了异常检测的重要性和在不同领域的应用,如欺诈检测和网络安全。文章概述了四种常见异常检测算法:基于统计、距离、密度和模型的方法。在Python实践中,使用scikit-learn库展示了如何实现这些算法,包括正态分布拟合、K-means聚类、局部异常因子(LOF)和孤立森林(Isolation Forest)。通过计算概率密度、距离、LOF值和数据点的平均路径长度来识别异常值。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
【Python机器学习专栏】支持向量机(SVM)在Python中的实践
【4月更文挑战第30天】SVM是一种高效的监督学习算法,适用于分类和回归,尤其擅长处理高维和非线性问题。通过寻找最大边际超平面来分隔数据,SVM具有高效性、鲁棒性、灵活性和稀疏性等特点。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
【Python机器学习专栏】自动化特征选择与优化的实践
【4月更文挑战第30天】特征选择在机器学习中至关重要,能降低模型复杂度,提高泛化能力和避免过拟合。本文介绍了自动化特征选择的三种方法:过滤法(如SelectKBest)、包装法(如RFE)和嵌入法(如随机森林)。通过结合这些方法,可实现特征优化,包括数据预处理、初步筛选、模型训练与评估、特征优化和结果验证。自动化特征选择能提升模型性能,适应不同数据集和任务需求,为机器学习项目提供坚实基础。

推荐镜像

更多