大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战优化

本课程系统讲解在 Spark 2.0 上高效运用 Python 处理数据和建立机器学习模型。课程包含大数据和机器学习基本概念讲解、丰富的案例实践操作和范例程序编码。课程适合学习大数据基础知识的初学者，更适合正在使用机器学习想结合大数据技术的人员。

档描述了在Spark作业中验证大数据的设计思路和示例代码。

大数据特征与机器学习算法简介，帮助您了解机器学习算法。

学习笔记概述

公安和情报部门积累了海量的数据库信息，但传统关系型数据库的性能瓶颈限制了数据的价值发挥。数据来源分散滞后、归档能力薄弱、查询和呈现自动化程度低、业务模型应用少等问题亟待解决。 为挖掘海量数据关联关系，筛查重点人员并分析其关系网络，该系统采用HDFS分布式文件系统搭配MySQL数据库，利用Spark分布式计算引擎进行数据分析，结合Web前端技术和EChart数据可视化技术，构建了一个可拓展性强、数据处理速度快、实用性强、操作简单的人员信息管理系统。 该系统为公安和情报部门提供人员信息查询、数据可视化和数据预测功能，可用于公安侦查、治安管理、刑侦立案等工作，并在深圳市某公安部门取得良好应用效果。

算法实战：探索机器学习核心 本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，并结合实际案例，助您快速上手算法应用。 ### 监督学习 线性回归: 预测连续目标变量，例如房价预测。 逻辑回归: 解决二分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件。 决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测，例如客户流失预警。 ### 无监督学习 聚类分析: 将数据分组到不同的簇中，例如客户细分。 主成分分析: 降低数据维度，提取主要特征，例如图像压缩。 ### 强化学习 Q-learning: 通过试错学习最优策略，例如游戏 AI。 SARSA: 基于当前策略

此指南提供机器学习与Spark的清晰介绍，涵盖基础概念、技术和实用示例。

利用梯度下降和牛顿法求解Rosenbrock函数最小值 本实例探讨如何使用Python和机器学习库，通过梯度下降和牛顿法两种优化算法寻找Rosenbrock函数的最小值。 机器学习概述 机器学习致力于研究能够从经验中学习并改进性能的算法。其核心要素包括： 算法: 用于学习和预测的核心程序。 经验: 指的是用于训练算法的数据，也称为训练集。 性能: 指算法根据经验进行预测的能力，通常通过评估指标来衡量。 机器学习的典型流程为：使用数据训练模型，评估模型性能，若性能不达标则调整算法或数据，直至模型达到预期效果。 监督学习 监督学习是机器学习的一大分支，其目标是从已标注的训练数据中学习一个函数，

此数据可用于训练机器学习模型，为数据科学任务提供基础。