基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战

    简介
    本课程我们只针对以上图示的浅蓝色部分内容(即与[机器学习相关的内容),通过用真实的智能客户项目系统作为案例(案例附带源码,可以直接做二次开发),主要根据项目实例穿讲机器学习以及相关知识,包括有:数据提取,数据清洗以及分词,数据特征值提取、机器学习模型计算、数据分类等等,进行详细讲解。

    整个项目基本思路是如何通过爬虫爬取大量数据放到Hbase,然后通过ETL工具初步转化筛选将数据存到mongodb,抽取mongodb的数据进行清洗处理算出模型放到hdfs。后续进来数据通过模型运算出数据的类型。项目系统主要包括前端+后端+机器学习,前端采用React Native,Native,后端采用Dubbo+Spring+java,机器学习采用Spark进行实现,本项目机器学习-spark代码运行在mesos上。

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