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机器学习从入门到精通
0人评价 (1)人学习
课程掌握知识点: (1) 熟悉机器学习中
数据
处理、
数据
建模的流程;掌握机器学习的基本概念; (2)掌握Scikit-learn库的使用,能够基于Python语言和Scikit-learn库实现机器学习的实际应用
Kafka消息系统
0人评价 (19)人学习
一、课程简介 《
大数据
数据
流处理Kafka》课程较为全面地介绍了Kafka
大数据
技术的相关知识,主要包括Kafka概述、Kafka基础架构、Kafka安装配置、Kafka基本操作等精选内容
工作室项目:Python基于小麦籽粒几何形状实现小麦品种分类
0人评价 (1)人学习
2.项目目标 本项目旨在利用
数据
挖掘
技术研究不同小麦品种的几何形状,并依据其
数据
特征构建模型,实现小麦品种的分类。
Hadoop电影用户性别预测
0人评价 (3)人学习
本案例的主要
分析
目标如下。 (1) 用户在访问网站的电影时产生了大量的历史浏览
数据
,从用户浏览过的电影类型记录来预测该用户的性别,这可以作为一个解决思路来进行尝试。
项目前置知识学习
0人评价 (0)人学习
工作室项目:Python热点新闻事件评论采集
0人评价 (2)人学习
为了有效引导舆论健康发展,需及时
分析
热点舆情,对于虚假信息、带有辱骂性评论和引导社会争议的消息需进行压制,使得舆论热点在爆发阶段得到有效控制。
冠字号查询系统【HBase】
0人评价 (0)人学习
本案例的主要
分析
目标如下。 (1)了解冠字号查询系统背景、架构、业务逻辑功能。 (2)能实现简单的冠字号查询系统。
大模型与AIGC概述
0人评价 (1)人学习
通过本课程的学习,可了解大模型的概念和发展历程,以及大模型的原理和AIGC的简介,并为后续相关课程学习及将来从事
数据
分析
挖掘
研究、人工智能研究领域奠定基础。
业务模块效果优化
0人评价 (0)人学习
使用Spark MLlib算法库进行目标用户识别
0人评价 (175)人学习
课程首先对Spark MLlib算法库进行了简介,主要包含
数据
预处理、回归、分类、推荐等。
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