标签：区别 视频教程 逻辑回归 数据集 测试 如何使用 如何 作用 训练
在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习、机器学习在当前有哪些典型应用、机器学习的核心思想、常用的框架有哪些，该如何进行选型等相关问题。
本章中，将介绍Spark的机器学习库，对比Spark当前两种机器学习库（MLLib/ML）的区别，同时介绍Spark机器学习库的应用场景以及行业应用优势。
本章中，将介绍如何进行实战环境搭建。包括如何完成Spark环境安装配置、如何通过Spark Shell进行编程，并通过 Wordcount 入门程序，完成部署和测试。
本章中，将对数据可视化进行介绍，告诉大家什么是数据可视化，我们通过数据可视化能对大数据系统起到怎样的作用，并结合 Echars 介绍了如何实现常见的数据可视化图表（折线图、柱状图、散点图）。
本章中，将讲解矩阵与向量的一些基本运算，并介绍Spark的矩阵与向量的操作，帮助数据基础薄弱的同学补齐短板。
本章中，将概要介绍Spark的基础统计模块、简单的统计学知识、相关系数以及假设检验的知识，拓展大家的技术视野。
本章中，将讲解几种常见的回归算法，并以预测房价模型为例，教大家如何使用回归算法来实现简单的预测。
本章中，将几种常见的分类算法，并结合鸢尾花数据集为例，讲解分类算法在Spark上的实践。同时，比较各种分类算法的区别，使大家能够合理选择应该使用的算法。
本章中，将介绍聚类算法，并通过比较聚类算法与分类算法的区别，帮助大家了解聚类算法的内在含义。此处，仍然使用鸢尾花数据集应用聚类算法进行分析，便于大家对比发现聚类算法与分类算法的区别与联系，以便于后期灵活运用。...
本章中，将通过讲解PCA算法的原理，使大家明白降维算法的大致原理，以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践，帮助大家体会算法的作用。
本章中，将结合前述知识进行综合实战，以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联，使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。
本章中，将结合前述知识进行综合实战，以达到所学即所用。在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。
掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步【视频教程】
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