《Spark深度学习指南》求取 ⇩

1为深度学习开发设置Spark1

介绍1

下载Ubuntu桌面映像2

在macOS中使用VMWare Fusion安装和配置Ubuntu3

在Windows中使用Oracle VirtualBox安装和配置Ubuntu8

为谷歌云平台安装和配置Ubuntu桌面端11

在Ubuntu桌面端安装和配置Spark23

集成Jupyter Notebook与Spark29

启动和配置Spark集群33

停止Spark集群34

2在Spark中创建神经网络36

介绍36

在PySpark中创建数据帧37

在PySpark数据帧中操作列41

将PySpark数据帧转换为数组42

在散点图中将数组可视化46

设置输入神经网络的权重和偏差49

规范化神经网络的输入数据52

验证数组以获得最佳的神经网络性能55

使用sigmoid设置激活函数57

创建sigmoid导数60

计算神经网络中的代价函数62

根据身高值和体重值预测性别66

预测分数并进行可视化69

3卷积神经网络的难点72

介绍72

难点1:导入MNIST图像73

难点2:可视化MNIST图像77

难点3:将MNIST图像导出为文件80

难点4:增加MNIST图像82

难点5:利用备用资源训练图像86

难点6:为卷积神经网络优先考虑高级库88

4循环神经网络的难点94

介绍94

前馈网络简介95

循环神经网络的顺序工作103

难点1:梯度消失问题108

难点2:梯度爆炸问题111

长短期记忆单元的顺序工作114

5用Spark机器学习预测消防部门呼叫119

介绍119

下载旧金山消防局呼叫数据集119

识别逻辑回归模型的目标变量123

为逻辑回归模型准备特征变量130

应用逻辑回归模型137

评估逻辑回归模型的准确度142

6在生成网络中使用LSTM145

介绍145

下载将用作输入文本的小说/书籍145

准备和清理数据151

标记句子156

训练和保存LSTM模型158

使用模型生成类似的文本163

7使用TF-IDF进行自然语言处理171

介绍171

下载治疗机器人会话文本数据集172

分析治疗机器人会话数据集176

数据集单词计数可视化178

计算文本的情感分析180

从文本中删除停用词184

训练TF-IDF模型188

评估TF-IDF模型性能192

比较模型性能和基线分数194

8使用XGBoost进行房地产价值预测196

下载金斯县房屋销售数据集196

执行探索性分析和可视化199

绘制价格与其他特征之间的相关性210

预测房价223

9使用长短期记忆单元预测苹果公司股票市场价格229

下载苹果公司的股票市场数据229

探索和可视化苹果公司的股票市场数据233

准备用于提升模型性能的股票市场数据238

构建长短期记忆单元模型246

评估长短期记忆单元模型249

10使用深度卷积网络进行人脸识别252

介绍252

下载MIT-CBCL数据集并将其加载到内存中252

绘制并可视化目录中的图像257

图像预处理262

模型构建、训练和分析269

11使用Word2Vec创建和可视化单词向量277

介绍277

获取数据277

导入必要的库281

准备数据284

构建和训练模型288

进一步可视化293

进一步分析300

12使用Keras创建电影推荐引擎304

介绍304

下载MovieLens数据集305

操作和合并MovieLens数据集312

探索MovieLens数据集318

为深度学习流水线准备数据集322

应用Keras深度学习模型327

评估推荐引擎的准确度331

13使用TensorFlow在Spark中进行图像分类333

介绍333

下载梅西和罗纳尔多各30张图像334

使用深度学习包安装PySpark339

将图像加载到PySpark数据帧341

理解迁移学习344

创建用于图像分类训练的流水线346

评估模型性能348

微调模型参数350

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