COM6012可扩展机器学习-谢菲尔德大学 2021年Spring，（1-5）和（6-10） 在，我们将学习如何使用大规模的机器学习。 我们将使用我们大学的。 您必须使用连接到HPC。 该版本使用的 （2020年9月2日），并且在下面进行了10节。 您可以参考以获取更多信息，例如时间表和评估信息。 第一场：Spark和HPC简介 第2节：RDD，DataFrame，ML管道和并行化 专题三：可扩展的矩阵分解，用于推荐系统中的协同过滤 第四节：可扩展的k-means聚类和Spark配置 主题5：可伸缩的PCA，用于降维和Spark数据类型 第六节：高级决策树 第七讲：可扩展的逻辑回归 第八讲：可扩展的广义线性模型 主题9：可伸缩神经网络 第十部分：云中的Apache Spark（ 客座演讲 您也可以下载以供预览或参考。 致谢 这些材料是参考以下资源构建的： 官方的。 注意：最新信息