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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