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当前目录：首页 /- /IT技术04 /07 /016.大数据-拉钩-开发高薪训练营14期 /14、第十四阶段：人才职位画像匹配推荐系统 /人才职位画像匹配推荐系统 /4--任务四：Spark MLlib机器学习

1--Spark MLlib介绍【更多资源：AG110660】.mp4
10--线性回归案例【更多资源：AG110660】.mp4
11--逻辑回归算法案例【更多资源：AG110660】.mp4
12--决策树算法分类原则回顾【更多资源：AG110660】.mp4
13--决策树算法分类原理-熵&信息增益&基尼系数【更多资源：AG110660】.mp4
14--决策树算法分类原理-信息增益率&剪枝【更多资源：AG110660】.mp4
15--决策树分类算法对比总结【更多资源：AG110660】.mp4
16--决策树算法案例【更多资源：AG110660】.mp4
17--集成学习介绍【更多资源：AG110660】.mp4
18--bagging集成与随机森林构造过程【更多资源：AG110660】.mp4
19--随机森林案例代码【更多资源：AG110660】.mp4
2--Spark MLlib开发准备【更多资源：AG110660】.mp4
20--boosting集成学习【更多资源：AG110660】.mp4
21--GBDT介绍-回归决策树【更多资源：AG110660】.mp4
22--GBDT介绍-梯度提升树【更多资源：AG110660】.mp4
23--GBDT案例【更多资源：AG110660】.mp4
3--PySpark wordcount入门案例【更多资源：AG110660】.mp4
4--投递行为案例-总人数&总次数【更多资源：AG110660】.mp4
5--投递行为案例-每个地区投递最多的职位topN【更多资源：AG110660】.mp4
6--线性回归适用场景以及特征与目标值关系【更多资源：AG110660】.mp4
7--线性回归的损失函数【更多资源：AG110660】.mp4
8--线性回归的优化方法&梯度下降法【更多资源：AG110660】.mp4
9--逻辑回归算法回顾【更多资源：AG110660】.mp4