●部分Spark MLlib基礎
●章Spark機器學習簡介 2
●1.1機器學習介紹 2
●1.2Spark介紹 3
●1.3Spark MLlib介紹 4
●第2章Spark數據操作 6
●2.1Spark RDD操作 6
●2.1.1Spark RDD創建操作 6
●2.1.2Spark RDD轉換操作 7
●2.1.3Spark RDD行動操作 14
●2.2MLlib Statistics統計操作 15
●2.2.1列統計彙總 15
●2.2.2相關繫數 16
●2.2.3假設檢驗 18
●2.3MLlib數據格式 18
●2.3.1數據處理 18
●2.3.2生成樣本 22
●第3章Spark MLlib矩陣向量 26
●3.1Breeze介紹 26
●3.1.1Breeze創建函數 27......
內容簡介
本書以Spark 1.4.1版本源碼為切入點,全面並且深入地解析Spark MLlib模塊,著力於探索分布式機器學習的底層實現。本書循序漸進,首先解析MLlib的底層實現基礎:數據操作及矩陣向量計算操作,該部分是MLlib實現的基礎;其次再對各個機器學習算法的理論知識進行講解,並且解析機器學習算法如何在MLlib中實現分布式計算;然後對MLlib源碼進行詳細的講解;很後進行MLlib實例的講解。相信通過本書的學習,讀者可全面掌握Spark MLlib機器學習,能夠進行MLlib實戰、MLlib定制開發等。