Spring面试高频问题SpringMVC面试高频问题MyBatis面试高频问题SpringBoot面试高频题SpringCloud面试高频问题Redis高级面试题Dubbo高频常问面试问题Java虚拟机（JVM）MySQL数据库高频面试问题Java高频面试专题合集解析：当然在这还有更多整理总结的Java进阶学习笔记和面试题未展示，在这也是

Spark是一个大规模的数据处理引擎，集成了SQL查询分析，该引擎是用Scala写的，所以一些高级的实现了的算法都是用它进行描述。已知支持的第三方语言有：C【https://github.com/Microsoft/Mobius，Java,Scala,Python,R【http://spark.apache.org】一般性理解：Spark

前提：统计学习（统计分析）和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题：　 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数

资料获取地址见文末或评论！一、预备知识微积分（偏导数、梯度等等）概率论与数理统计（例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等）最优化方法（比如梯度下降、牛顿拉普什方法、变分法（欧拉拉格朗日方程）、凸优化等等）二、路线1（基于普通最小二乘法的）简单线性回归线性回归中的新进展（岭回归和LASSO回归）(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容

机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。数据集在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。数组的示例：