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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" v+ w, Z/ v1 o- E2017年客户智能系统-基于Spark的机器学习资料
5 k. j% R' t% m* y$ S* f: s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
1 a. n* G* Z! G2 S9 a9 ]/ t/ f第2节scala和IDE的安装以及使用以及mA危en插件的安装.mp4
4 r  k$ s+ j6 U6 a5 O$ _第3节Centos环境准备（jA危a环境、hosts配置、防火墙关闭）.mp4
4 P7 A  ]" }1 }% U5 l( V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
% z3 }; x' Q. U( W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
; o8 h- s* \4 {* q/ A* `0 o% t; x/ y8 S第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6.mp4
4 U6 c) y$ ]$ h1 Q7 \# ?) z% s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
6 v& t- m, M* x5 G, k- I第12节nosql数据库mongodb安装.mp4
7 s7 y7 t# |7 R1 |0 r3 v第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4
第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4
% H5 m! B. {  m% y第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4
* Z3 M2 n( x+ X, A9 J第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4
8 Y# v6 e" }" h+ X第17节zookeeper集群安装.mp4
& x' U2 a0 D; _: Y. I% O第18节zookeeper基本介绍-1.mp4
( u( B  A6 g% D- R5 h  Q第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp4
6 p6 z* x+ Z: v, I第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp4
第21节kafka-背景及架构介绍.mp4
% ?: r- L, `" G- m/ x) k第22节kafka集群安装以及测试.mp4
/ `2 M" I; k9 K+ k8 x' a& f. H7 H第23节kafka数据发送与接收实现-jA危a.mp4
- J" _  j% P6 a6 M第24节hdfs单机安装部署.mp4
  I' h& t7 ]% Y1 y8 ~4 ~2 n1 Q第25节连接hdfs查询存储-jA危a.mp4
第26节机器学习基本线忄生代数介绍.mp4
第27节-32节：课件资料.rar
第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4
, ^$ {' U- x9 ]第28节IKAnalyzer中文分词工具结合jA危a应用.mp4
' A0 o5 D2 w/ _! y9 @第29节Spark以及生态圈介绍.mp4
第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp4
, ^7 R% R7 z: q. ]第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4
( t7 W- B0 I' J' Y第32节纯手写第一个Spark应用程序：WordCount.mp4
第33节-38节：课件资料.rar
6 w  P, ^8 E  }5 |; j. y, C9 \" u  h第33节RDD常用函数介绍.mp4
3 S$ U. K2 t* i: [" A6 F( h第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4
5 y) }& e6 W9 z" ]1 u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
5 P2 M; X5 O' S4 u! F3 S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
  G# a8 v' V  j6 h; a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
+ S& Y# _: M+ I3 N9 p+ m, y+ `第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp4
# F5 r+ }8 _$ \3 P第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp4
$ ^+ |8 ~5 |7 l% s2 y/ A! D& c9 M第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4
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