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构建、部署、测试和重新训练预测性机器学习模型
本教程将指导您完成以下过程:构建预测性机器学习模型、将其部署为要在应用程序中使用的 API、对其进行测试并使用反馈数据对其进行重新训练。所有这些操作都出现在 IBM Cloud™ 上的统一自助式集成体验中。

使用 Apache Spark 和 Watson Studio 来分析和显示已打开的数据
在本教程中,您将使用 Watson Studio 上的 Jupyter 配置页来分析和显示已打开的数据集,并使用 Apache Spark 来处理数据集。对于此用例,首先需要将有关人口增长、预期寿命和国家/地区 ISO 代码的数据合并到单个数据框中。然后,使用 Python 的 Pixiedust 库,通过多种方式来查询和显示该数据。

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