出版社：機械工業出版社 ISBN：9787111562559 商品編碼：11839451017 品牌：文軒 出版時間：2017-03-01 代碼：59 作者：劉永川（AlexLiu）著闫龍川,高德荃,李
" 作 者:(美)劉永川(Alex Liu) 著；闫龍川,高德荃,李君婷 譯  定 價:59 出 版 社:機械工業出版社 出版日期:2017年03月01日 頁 數:208 裝 幀:平裝 ISBN:9787111562559  ●譯者序
●前言
●第1章Spark機器學習簡介
●1.1Spark概述和技術優勢
●1.1.1Spark概述
●1.1.2Spark優勢
●1.2在機器學習中應用Spark計算
●1.3機器學習算法
●1.4MLlib
●1.5SparkRDD和DataFrame
●1.5.1SparkRDD
●1.5.2SparkDataFrame
●1.5.3R語言DataFrameAPI
●1.5.4機器學習框架、RM4E和Spark計算
●1.5.5機器學習框架
●1.5.6RM4E
●1.5.7Spark計算框架
●1.6機器學習工作流和Sparkpipeline
●1.7機器學習工作流示例
●1.8Sparknotebook簡介
●部分目錄  本書包裝了一繫列項目“藍圖”，展示了Spark可以幫你解決的一些有趣挑戰，讀者在將理論知識實踐於一些實際項目之前，會了解到如何使用Sparknotebook，以及如何訪問、清洗和連接不同的數據集，你將在其中了解Spark機器學習如何幫助你完成從欺詐檢測到分析客戶流失等各種工作。你還將了解如何使用Spark的並行計算能力構建推薦引擎。  Preface?前 言作為數據科學家和機器學習專業人員，我們的工作是建立模型進行欺詐檢測、預測客戶流失，或者在廣泛的領域將數據轉換為洞見。為此，我們有時需要處理大量的數據和復雜的計算。因此，我們一直對新的計算工具滿懷期待，例如Spark，我們花費了很多時間來學習新工具。有很多可用的資料來學習這些新的工具，但這些資料大多都由計算機科學家編寫，更多的是從計算角度來描述。 作為Spark用戶，數據科學家和機器學習專業人員更關心新的繫統如何幫助我們建立準確度更高的預測模型，如何使數據處理和編程更加簡單。這是本書的寫作目的，也是由數據科學家來執筆本書的主要原因。 與此同時，數據科學家和機器學習專業人員已經開發了工作框架、處理過程，使用了一些較好的建模工具，例如R語等
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