《spark机器学习》电影数据集

spark2.1机器学习整理资料，包括算法、特征工程等理论和代码

SPARK MLLIB机器学习----黄美玲 解压不需要密码 《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》适合大数据、Spark、数据挖掘领域的从业人员阅读，同时也为Spark开发者和大数

Spark机器学习（244页 高清）： 第1章“Spark的环境搭建与运行” 第2章“设计机器学习系统” 第3章“Spark上数据的获取、处理与准备” 第4章“构建基于Spark的推荐引擎” 第5章“

数据集是指一组有组织的数据，可用于训练机器学习模型和进行数据挖掘。常用数据集包括MNIST手写数字集、CIFAR图像集、IMDB电影评论集等，它们被广泛应用于数据挖掘、统计分析、人工智能等领域。学习者

电影评分数据。可以用作数据挖掘，进行电影推荐。

数据存储使用的是SQlite数据库。使用起来应该比较方便。要浏览的话下个可视化软件就行，我用的是SQLiteStudio。自己爬的豆瓣电影短评。目前豆瓣似乎对一部电影下能够显示的短评数量做了限制，不登

包括 机器学习实战 Spark机器学习 Python机器学习.预测分析核心算法

带有PySpark的Spark和Python用于大数据:Spark机器学习项目

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能

该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的,共有 506 个观察,13 个输入变量和1个输出变量。 每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城镇犯罪率,一氧化氮浓度,住宅平均房间数,到