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* [4.2 SparkGraphX计算生成最短路径](/chapter4/4.2SparkGraphX计算生成最短路径.md)
* [第五章 Spark机器学习实战](/chapter5/5Spark机器学习实战简介.md)
* [5.1 Spark机器学习入门](/chapter5/5.1Spark机器学习入门.md)
* [5.2 Spark机器学习实战](/chapter5/5.2Spark机器学习实战.md)
* [5.2 Spark机器学习 - 坦克卫星图片识别分类](/chapter5/5.2Spark机器学习实战.md)

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可以看出机器学习强调三个关键词:算法、经验、性能,其处理过程如下图所示。
![](https://www.educoder.net/api/attachments/462336)
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<img style="border: 2px solid #ddd;padding: 5px; background: #fff;" src="https://www.educoder.net/api/attachments/462336" alt="" height="60%" width="60%" />
</p>
上图表明机器学习是数据通过算法构建出模型并对模型进行评估,评估的性能如果达到要求就拿这个模型来测试其他的数据,如果达不到要求就要调整算法来重新建立模型,再次进行评估,如此循环往复,最终获得满意的经验来处理其他的数据。
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是无监督学习,无监督学习不指定目标值或预先无法知道目标值,它可以把相似或相近的数据划分到相同的组里,聚类就是解决这一类问题的方法之一。
![](https://www.educoder.net/api/attachments/462347)
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<img style="border: 2px solid #ddd;padding: 5px; background: #fff;" src="https://www.educoder.net/api/attachments/462347" alt="" height="60%" width="60%" />
</p>
### 5.1.3 如何选择合适的算法
当我们接到一个数据分析或挖掘的任务或需求时,如果希望用机器学习来处理,首先 要做的是根据任务或需求选择合适算法,选择算法一般步骤如下图所示:
![](https://www.educoder.net/api/attachments/462355)
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<img style="border: 2px solid #ddd;padding: 5px; background: #fff;" src="https://www.educoder.net/api/attachments/462355" alt="" height="60%" width="60%" />
</p>

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## 5.1 Spark机器学习实战
## 5.1 Spark机器学习 - 坦克卫星图片识别分类
坦克图片识别分类
### 5.1.1 数据集介绍
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