本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题，进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是，分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话，会带来大量的网络IO操作，算法效率将非常低，为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略，然后对其源码进行分析，最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位，2014年Spark风靡IT界，Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术，成为大数据处理领域中最热门的技术，如图1所示。2015年6月17日，IBM宣布它的“百万数据工程师计划”
2022-01-11 17:55:53
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任何人只要把这两个文档里面80％的东西掌握了，你不需要考任何认证，因为这些实验和理论都是CCNA/CCNP/CCIE考试的精华内容，不管是建设横跨国家之间的大型网络项目，还是建设小到几百人的公司网络，所使用的技术都不会超出这个范围，并且结合真实项目需求和部署案例加以讲解，里面每个实验都涉及案例拓扑、关键知识点、实战需求、配置命令详解和排错思路5大部分，适合不同基础的用户学习，如果你是一个菜鸟，就从关键知识点开始看，然后根据实战需求的步骤做实验；如果你是一个大侠，你可以看案例拓扑和实战需求，然后搭拓扑做实验；如果你是一个工程师这个手册也可以当作一本命令手册，因为里面涉及到各种常用技术的命令配置规范，不管怎样，这个文档适合所有人，因为我们的编写目的就是出一本能让人看的懂并且学得会的技术文档
2021-12-28 16:12:07
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该笔记欢迎star，不建议叉！因为经常更新
实战案例
实战一：MNIST数据集手写数字识别
实战二：猫狗识别
实战三：Google涂鸦识别挑战项目
实战四：LSTM实现新闻文本分类算法
实战五：变压器实现英译中机器翻译
实战六：Google涂鸦识别挑战项目（GPU分散训练）
实战七：花朵识别（TPU分散训练）
实战八：BERT实现文本匹配
实战九：tf.serving模型部署
其他（TODO）
推荐项目实战
MIND算法（提供Demo数据）TODO
NLP项目实战
ESIM算法
CV项目识别
去做
参考资料
2021-12-12 17:27:22
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