1. 深度实际 Spark 机器学习 PDF 超清版
深度实际 Spark 机器学习电子书封面 读者评估 本课程次要解说基于 Spark 2.x 的机器学习库，MLlib 实现了罕用的机器学习，如：聚类、分类、回归等 6 大算法，应用 Kaggle 比赛数据集模型构建。本课回绝干燥的讲述，将循序渐进从 Spark2.x 的基础知识开始，而后再透彻解说各个算法的实践、具体展现 Spark 实现，最初均会通过实例进行解析实战，帮忙大家真正从实践到实际全面把握 Spark MLlib 分布式机器学习。通过该课程的学习同学们能够全面把握 Spark MLlib 机器学习，进而可能在理论工作中进行 ML 的利用开发和定制开发。内容介绍 本书零碎解说了 Spark 机器学习的技术、原理、组件、算法，以及构建 Spark 机器学习零碎的办法、流程、规范和标准。此外，还介绍了 Spark 的深度学习框架 TensorFlowOnSpark，以及如何借助它实现卷积神经网络和循环神经网络。全书共 14 章，分为四个局部：* 局部（1~7 章）次要解说了 Spark 机器学习的技术、原理和外围组件，包含 Spark ML、Spark ML Pipeline、Spark MLlib，以及如何构建一个 Spark 机器学习零碎。第二局部（8~12 章）次要以实例为主，解说了 Spark ML 的各种机器学习算法，包含举荐模型、分类模型、聚类模型、回归模型，以及 PySpark 决策树模型和 Spark R 奢侈贝叶斯模型。第三部（第 13 章）与之前的批量解决不同，本章以在线数据或流式数据为主，解说了 Spark 的流式计算框架 Spark Streaming。第四局部（第 14 章）介绍了 Spark 深度学习，次要包含 TensorFlow 的基础知识及它与 Spark 的整合框架 TensorFlowOnSpark。目录 前言 第 1 章理解机器学习 1 第 2 章构建 Spark 机器学习零碎 6 第 3 章 MLPipeline 原理与实战 34 第 4 章特征提取、转换和抉择 42 频率（TF-IDF）42 第 5 章模型抉择和优化 72 第 6 章 SparkMLlib 根底 79 第 7 章构建 SparkML 举荐模型 90 第 8 章构建 SparkML 分类模型 99 第 9 章构建 SparkML 回归模型 114 第 10 章构建 SparkML 聚类模型 127 第 11 章 PySpark 决策树模型 137 第 12 章 SparkR 奢侈贝叶斯模型 155 阐明 157 第 13 章应用 SparkStreaming 构建在线学习模型 168
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