2.2大数据与机器学习

随着产业界数据量的爆炸式增长，大数据概念受到越来越多的关注． 由于大数据的海量、复杂多样、变化 快的特性，对于大数据环境下的应用问题，传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用． 因此，研究大数据

机器学习、深度学习、NLP中常用的数据集

主要是机器学习和数据挖掘的笔记整理,供大家参考。

Hadoop+Spark大数据分析与机器学习整合开发实战，实操性书籍。讲述大数据和机器学习的基本概念。包括Hadoop和spark安装、机器学习算法使用和数据可视化应用等等。

Hadoop_Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战

Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

HadoopSpark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战,林大贵扫描版

资深大数据专家多年实战经验总结，拒绝晦涩，开启大数据与机器学习妙趣之旅。以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，系统讲解统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，并清晰勾勒出大数据

;P;聚类Clustering;聚类Clustering;聚类与分类;为什么需要聚类;聚类的基本要素; 相似度;聚类有效性函数;聚类基本方法;聚类Clustering-基于密度的方法;聚类Cluste

机器学习、数据分析数据集八大来源，Top8SourcesForMachineLearningandAnalyticsDatasets（WillBadr）。