ㅣlearning spark ml, 스파크 머신러닝 배우기

learning_scala.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 스파크 머신러닝\n",
    "\n",
    "### 목차\n",
    "\n",
    "1. 첫째장 : https://gist.github.com/mrbkdad/14cb614a68f3804c167bf0e3d9388199\n",
    "    - 1 스파크에서 선형 대수 연산 수행\n",
    "        - Breeze, jblas : 로컬 환경의 선형 대수 연산\n",
    "        - 분산환경의 선형 대수 연산은 스파크 자체적으로 구현\n",
    "        - org.apache.spark.mllib.linalg : 로컬 벡터, 로컬 행렬\n",
    "        - org.apache.spark.mllib.linalg.distributed : 분산 행렬\n",
    "2. 둘째장 : https://gist.github.com/mrbkdad/37faa8966b07ca96cbd10279035c77d1\n",
    "    - 2 선형 회귀\n",
    "        - 선형회귀 동작 방식\n",
    "        - 샘플 데이터셋 적용\n",
    "        - 데이터 분석 및 준비 과정\n",
    "        - 모델 성능 평가\n",
    "        - bias & variance의 상충관계, 교차 검증, 일반화의 개념"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Apache Toree - Scala",
   "language": "scala",
   "name": "apache_toree_scala"
  },
  "language_info": {
   "file_extension": ".scala",
   "name": "scala",
   "version": "2.11.8"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
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