实验指南
EXPERIMENTAL GUIDE
You will learn
第一章 MapReduce 程序 – 用于分析炎热和寒冷天气的天气数据分析
第二章 MapReduce 程序 - 找出在泰坦尼克号灾难中死亡的男性和女性的平均年龄
第三章 Hadoop-MapReduce各部门员工工资情况分析
第四章 HBase应用之微博案例
第五章 Spark Streaming-DStream实战案例
第六章 spark电影影评数据分析
第七章 Spark-RDD实操案例-http日志分析
第八章 PySpark 使用 Apache MLlib 进行线性回归
第九章 Spark SQL案例之人力资源系统数据处理
第十章 客户容灾案例—zookeeper容灾迁移方案
第十一章 HDFS编程实验
第十二章 基于Flink的用户行为日志分析系统
第十三章 使用flume和Kafka实现将mysql中的数据同步到hive中
第十四章 离线数据仓库-用户行为分析
第十五章 HiveSQL电子商务消费行为分析
第十六章 基于litemall构建的数据仓库
第十七章 sqoop 数据导入导出案例
第十八章 Hive SQL综合案例
第十九章 鸢尾花数据集的探索性数据分析
第二十章 在 Python 中使用 matplotlib 进行 COVID-19 数据可视化
第二十一章 使用 python 对用电量按时间进行可视化分析
第二十二章 数据分析葡萄酒质量数据集
第二十三章 城市自行车共享系统使用状况
第二十四章 员工离职数据分析
第二十五章 探索性数据分析的可视化辅助工具
第二十六章 TMDB 电影数据分析
第二十七章 可视化分析TED演讲数据集
第二十八章 超市数据集分析
第二十九章 使用 Python 从零开始实现线性回归
第三十章 使用 Python 进行多重线性回归
第三十一章 scikit-learn 的多元线性回归
第三十二章 使用线性回归进行降雨预测
第三十三章 波士顿住房 Kaggle 挑战与线性回归
第三十四章 使用 Python 从零开始实现岭回归
第三十五章 使用 Python 从零开始实现 Lasso 回归
第三十六章 非线性数据的多项式回归
第三十七章 局部加权线性回归的实现
第三十八章 使用 Statsmodels 的逻辑回归
第三十九章 使用 Logistic 回归进行 Kaggle 乳腺癌威斯康星州诊断
第四十章 使用逻辑回归预测心脏病
第四十一章 使用逻辑回归进行位置预测
第四十二章 使用逻辑函数的 COVID-19 峰值预测
第四十三章 使用 Python实现 K-Nearest Neighbors
第四十四章 使用 KNN 和交叉验证进行 Kaggle 威斯康星乳腺癌诊断
第四十五章 使用 KNN 的 IBM HR Analytics 员工流失率和绩效
第四十六章 使用带有 scikit-learn 的 k-NN 实现人脸识别
第四十七章 机器学习异常检测
第四十八章 使用 Scikit-learn 进行癌细胞分类
第四十九章 使用 SVM 对非线性数据集进行分类
第五十一章 IBM HR Analytics 使用随机森林分类器对员工流失和绩效进行分析
第五十章 使用支持向量机预测股票价格方向
第五十二章 葡萄酒质量预测
第五十三章 信用卡欺诈检测
第五十四章 使用机器学习算法的入侵检测系统
第五十五章 使用分类的肿瘤检测
第五十六章 使用机器学习进行疾病预测
第五十七章 使用 K-means 聚类的图像压缩
第五十八章 威士忌聚类
第五十九章 层次聚类算法实现
第一章 MapReduce 程序 – 用于分析炎热和寒冷天气的天气数据分析
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第二章 MapReduce 程序 - 找出在泰坦尼克号灾难中死亡的男性和女性的平均年龄
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第三章 Hadoop-MapReduce各部门员工工资情况分析
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第四章 HBase应用之微博案例
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第五章 Spark Streaming-DStream实战案例
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第六章 spark电影影评数据分析
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第七章 Spark-RDD实操案例-http日志分析
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第八章 PySpark 使用 Apache MLlib 进行线性回归
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第九章 Spark SQL案例之人力资源系统数据处理
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第十章 客户容灾案例—zookeeper容灾迁移方案
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第十一章 HDFS编程实验
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第十二章 基于Flink的用户行为日志分析系统
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第十三章 使用flume和Kafka实现将mysql中的数据同步到hive中
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第十四章 离线数据仓库-用户行为分析
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第十五章 HiveSQL电子商务消费行为分析
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第十六章 基于litemall构建的数据仓库
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第十七章 sqoop 数据导入导出案例
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第十八章 Hive SQL综合案例
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第十九章 鸢尾花数据集的探索性数据分析
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第二十章 在 Python 中使用 matplotlib 进行 COVID-19 数据可视化
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第二十一章 使用 python 对用电量按时间进行可视化分析
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第二十二章 数据分析葡萄酒质量数据集
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第二十三章 城市自行车共享系统使用状况
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第二十四章 员工离职数据分析
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第二十五章 探索性数据分析的可视化辅助工具
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第二十六章 TMDB 电影数据分析
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第二十七章 可视化分析TED演讲数据集
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第二十八章 超市数据集分析
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第二十九章 使用 Python 从零开始实现线性回归
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第三十章 使用 Python 进行多重线性回归
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第三十一章 scikit-learn 的多元线性回归
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第三十二章 使用线性回归进行降雨预测
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第三十三章 波士顿住房 Kaggle 挑战与线性回归
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第三十四章 使用 Python 从零开始实现岭回归
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第三十五章 使用 Python 从零开始实现 Lasso 回归
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第三十六章 非线性数据的多项式回归
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第三十七章 局部加权线性回归的实现
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第三十八章 使用 Statsmodels 的逻辑回归
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第三十九章 使用 Logistic 回归进行 Kaggle 乳腺癌威斯康星州诊断
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第四十章 使用逻辑回归预测心脏病
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第四十一章 使用逻辑回归进行位置预测
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第四十二章 使用逻辑函数的 COVID-19 峰值预测
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第四十三章 使用 Python实现 K-Nearest Neighbors
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第四十四章 使用 KNN 和交叉验证进行 Kaggle 威斯康星乳腺癌诊断
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第四十五章 使用 KNN 的 IBM HR Analytics 员工流失率和绩效
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第四十六章 使用带有 scikit-learn 的 k-NN 实现人脸识别
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第四十七章 机器学习异常检测
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第四十八章 使用 Scikit-learn 进行癌细胞分类
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第四十九章 使用 SVM 对非线性数据集进行分类
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第五十一章 IBM HR Analytics 使用随机森林分类器对员工流失和绩效进行分析
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第五十章 使用支持向量机预测股票价格方向
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第五十二章 葡萄酒质量预测
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第五十三章 信用卡欺诈检测
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第五十四章 使用机器学习算法的入侵检测系统
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第五十五章 使用分类的肿瘤检测
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第五十六章 使用机器学习进行疾病预测
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第五十七章 使用 K-means 聚类的图像压缩
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第五十八章 威士忌聚类
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第五十九章 层次聚类算法实现
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