大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战 2017年11月

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2 j: W" S' V% Z4 S) d( b2017年客户智能系统-基于Spark的机器学习资料
第1节项目介绍以及在本课程中能学到什么东西、如何应用到实际项目中.mp4
3 Z8 F+ U  K. i9 c5 A2 S7 r8 o第2节scala和IDE的安装以及使用以及mA危en插件的安装.mp4
第3节Centos环境准备（jA危a环境、hosts配置、防火墙关闭）.mp4
( R; a$ s( j% M第4节scala基础知识讲解-1.mp4
第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4
第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp4
第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4
第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4
第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4
3 S' J$ W8 H% W0 t0 A- o/ D6 @第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6.mp4
第11节-26节：课件资料.rar
第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4
# e! \; m" P) V" X/ P  J# D# ]1 B第12节nosql数据库mongodb安装.mp4
第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4
6 }# {' G/ m2 Z. p1 h第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4
3 L( u5 \9 F; G5 D1 k第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4
第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4
第17节zookeeper集群安装.mp4
" l2 ~+ _3 w2 \# F* t第18节zookeeper基本介绍-1.mp4
第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp4
) e- }, z, A* X: f9 a第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp4
1 D1 h* W2 ?) y. P2 ~  m第21节kafka-背景及架构介绍.mp4
第22节kafka集群安装以及测试.mp4
( U, x4 A, g, }( E, Z第23节kafka数据发送与接收实现-jA危a.mp4
第24节hdfs单机安装部署.mp4
第25节连接hdfs查询存储-jA危a.mp4
& F7 Q8 P, U: |- z4 Z7 O% q3 T第26节机器学习基本线忄生代数介绍.mp4
; C7 E& P) z% s2 B1 k8 l第27节-32节：课件资料.rar
- Z, F- f6 X/ T% O第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4
# y/ p8 t( m3 ?* k, e$ a# N- L第28节IKAnalyzer中文分词工具结合jA危a应用.mp4
第29节Spark以及生态圈介绍.mp4
! l8 e8 s: J$ G9 X3 }0 ~# D! N8 W( q+ x第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp4
第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4
第32节纯手写第一个Spark应用程序：WordCount.mp4
# Y' W5 T2 f: F/ e第33节-38节：课件资料.rar
第33节RDD常用函数介绍.mp4
第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4
第35节Spark Streaming介绍.mp4
第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4
第37节A危ro结合mA危en使用,实现序列化和反序列化.mp4
第38节Spark ML（机器学习）介绍（监督学习、半监督学习、无监督学习）.mp4
第39节-44节：课件资料.rar
第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4
第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4
第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp4
: i" @7 b8 T% W* Z* l# z7 @+ N第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp4
第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4

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