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一直有想学习和写关于Spark大规模机器学习的东西，最近工作慢慢理顺了很多，终于可以来写关于这部分的内容，一方面激励和监督自己的学习过程，另一方面也记录自己学习历程、方便以后查阅。
内容会分为六条线:
一、机器学习-实战（Python），主要是机器学习实战这本书的学习记录和基本的数据处理流程；
二、Spark学习记录（包括Spark基础+Spark机器学习）；
三、edx关于spark的学习笔记；四、最新的一些算法的学习记录，例如deep-learning（Tensor-flow、MXnet代码来自Github分享）；
五、关于最新一些趋势和新闻的总结提炼；
六、一些有趣小项目的记录；参考语言主要是python、R、java、scala等，但是希望以后也可以将部分算法用C/C++来实现，最后就可能实际写作中不限于这5条线：）
一、机器学习-实战（Python）（7-9月完成）
二、Spark学习记录（包括Spark基础+Spark机器学习）（不定期更新）
三、edx关于spark的学习笔记（不定期更新）
四、最新的一些算法的学习记录、例如deep-learning（Tensor-flow、MXnet）（不定期更新）
五、关于最新一些趋势和新闻的总结提炼（不定期更新）
六、一些有趣小项目的记录（不定期更新）
资料&闲杂内容