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- 數(shù)據(jù)挖掘 內(nèi)容精選 換一換
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Big Data-Data Mining系列課程。本課程通過對銀行客戶精準畫像、提升信用卡安全和城市環(huán)境質(zhì)量分析挖掘三個案例的解析，加深對數(shù)據(jù)挖掘理論的理解，并對其在商業(yè)上的應(yīng)用有一定的認識。來自：其他本文介紹了【數(shù)據(jù)挖掘之分類】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他
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Big Data-Data Mining系列課程。本課程的主要目的是將我們學過的數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的知識點聯(lián)系起來，學完本課內(nèi)容后，您將能夠掌握數(shù)據(jù)挖掘的一般流程，并能夠完成數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用實驗。來自：其他![]()
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Big Data-Data Mining系列課程。MLlib是Spark的機器學習（Machine Learning）庫，旨在簡化機器學習的工程實踐工作，并方便擴展到更大規(guī)模。Spark MLlib由一些通用的學習算法和工具組成，包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾、降維等，同時還包括底層的優(yōu)化原語和高層的管道API。來自：其他![]()
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