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机器学习路线(转)

从图开始 我相信这张图很多人看过,作者是Swami Chandrasekran,点击图片可以放大 这里要说的,是在MOOC中,怎么尽力完成这张图。也就是说有哪些MOOC和其中知识相关,让你通过上课的手段,逐渐接近成为一个数据科学家。 Fundamentals 基础 基础部分,主要是数学基础 其中矩阵,线性代数的只是可以学习课程Coding the Matrix 布朗大学其中Hash的概念,二叉树,大O标记,可以学习课程数据结构 清华大学其中关系代数,JSON,XML,可以学习课程Introducation to Database 斯坦福大学其中关于基本的数据科学家环境搭建,可以学习课程The Data Scientist’s Toolbox 约翰霍普金斯大学 这四门课基本上覆盖了基础的部分 Matrics & Linear Algebra FundamentalsHash Functions, Binary Tree, O(n)Relational Algebra, DB BasicsInner, Outer, Cross, Theta JoinCAP THEOREMTab...

Spark Mllib里如何将数值特征字段用StandardScaler进行标准化(图文详解)

首先,要明白为什么有时候,数值特征字段需要进行标准化? 答:因为,当我们若用回归分析算法时,必须将数值特征字段进行标准化,这是因为数值特征字段单位不同,数字差异很大,所以无法彼此比较,这时,就需要使用标准化,使得数值特征字段具有共同的标准。 加入数据标准化 withMean = false 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7455461.html,如需转载请自行联系原作者

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