实战机器学习：使用Spark pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　学习热门的机器学习演算法

　　本书介绍热门的机器学习演算法及其实作方式。你将会了解如何在Spark ML这套开发框架之内，实作各种机器学习概念。首先，我们会带你在单一节点与多重节点的运算丛集上，完成Spark的安装工作；接着，说明如何执行以Scala和Python语言撰写的Spark ML程式；然后以几套资料集为范例，深入探索分群、分类与回归；最后，利用Spark ML来处理文字资料。

　　打造可以应用于工作中的机器学习程式

　　弄懂概念之后，便可运用来实作演算法，可能是从头开始，或是将既有的系统转移到这个新平台，像是从Mahout或Scikit转移到Spark ML。当你读完本书之时，应该能够善加运用Spark，打造可以应用于工作中的机器学习程式。

　　本书将带您
　　．实际动手尝试最新版的Spark ML
　　．以Scala与Python语言撰写Spark程式
　　．在本机以及Amazon ECS云端平台上，安装并设置Spark开发环境
　　．取用公开的机器学习资料集，使用Spark进行资料的载入、处理、清理与转换等动作
　　．处理巨量的文字资料，包括特征萃取，并使用文字资料作为输入餵给机器学习模型
　　．撰写Spark函式，评估机器学习模型的表现能力

 

好的，这是一份为您定制的图书简介，聚焦于“实战机器学习”这一主题，但刻意避免提及“使用Spark”这一具体技术栈，以符合您的要求： --- 书籍名称： 实战机器学习：从理论到部署的完整路径 简介：驾驭数据驱动的未来——构建、优化与落地复杂的智能系统 在当今数字化浪潮席卷的时代，机器学习（ML）已不再是学术界的专属玩具，而是驱动商业决策、优化用户体验和革新产业流程的核心动力。然而，从教科书上的优雅公式到真实世界中处理海量、嘈杂、不完整数据的复杂应用之间，存在着一道深刻的鸿沟。本书《实战机器学习：从理论到部署的完整路径》正是为了跨越这条鸿沟而精心编写的实战指南。 本书的宗旨是提供一个全面、深入且高度侧重实践的框架，指导读者如何将前沿的机器学习理论转化为可靠、可扩展、能产生实际业务价值的生产级系统。我们摒弃了过度依赖复杂数学推导的冗长论述，转而专注于流程的梳理、工具的选择、决策的权衡以及最终的落地。 第一部分：奠定基础与问题定义——理解“为什么”和“是什么” 在动手编码之前，成功的机器学习项目始于对业务需求的深刻理解。本部分将引导读者建立起坚实的“项目思维”。 1. 明确业务目标与量化成功标准： 我们将探讨如何将模糊的业务痛点（如“提高客户留存率”）转化为可测量的机器学习任务（如“预测未来30天内流失风险高于80%的用户群体”）。重点在于定义清晰的性能指标（Precision, Recall, F1-Score, AUC等）与业务指标之间的映射关系，确保模型优化方向与商业价值保持一致。 2. 数据生命周期管理概览： 真实世界的数据是混乱的。本章将系统介绍数据获取、清洗、标注与版本控制的完整流程。重点关注如何处理缺失值、异常值、时间序列中的数据漂移（Data Drift）以及如何构建一个可靠的特征存储（Feature Store）的概念，为后续的建模做好准备。 3. 探索性数据分析（EDA）的艺术： EDA绝非简单的图表绘制。我们将深入探讨如何利用统计学洞察和可视化技术，揭示数据中的潜在偏差、隐藏的相关性以及异常数据的分布特征，为特征工程提供关键的输入。 第二部分：核心建模与特征工程的精妙之处 理论模型的选择与特征的构建是模型性能的决定性因素。本部分聚焦于如何根据数据特性和业务约束，选择并优化最合适的算法。 4. 特征工程：从原始数据到模型燃料： 这一章节被视为本书的核心之一。我们将详细讲解针对不同类型数据（文本、图像、时间序列、结构化数据）的最佳特征转换技术。内容涵盖高维稀疏数据处理、类别特征的编码策略（如Target Encoding的陷阱与规避）、交互特征的构建，以及如何使用自动化工具辅助特征选择，避免“特征爆炸”问题。 5. 模型选择与深度调优策略： 我们不会局限于单一模型。读者将学会何时选用线性模型、何时转向基于树的集成方法（如梯度提升决策树），以及何时需要引入深度学习架构。更重要的是，我们将重点介绍超参数优化（HPO）的先进技术，如贝叶斯优化、Hyperband等，以及如何高效地进行交叉验证，避免模型过拟合或欠拟合的经典陷阱。 6. 评估、解释与公平性考量（XAI）： 模型训练完成并非终点。本章关注如何使用可解释性人工智能（XAI）工具（如SHAP值、LIME）来理解模型的决策逻辑，这对于建立用户信任和满足监管要求至关重要。同时，我们将探讨如何识别和减轻模型在不同子群体中可能产生的系统性偏见，确保模型的公平性与鲁棒性。 第三部分：从实验台到生产环境的部署与运维 一个在笔记本上表现优异的模型，若不能被稳定、低延迟地部署到生产环境中，其价值为零。本部分是本书“实战”精神的集中体现。 7. 模型封装与服务化架构设计： 我们将系统地介绍如何将训练好的模型打包成标准化的服务接口。重点讨论模型序列化、依赖管理，以及部署环境的选择——从基于API网关的实时预测服务，到批处理预测流程的设计。 8. 监控、维护与再训练策略： 生产环境中的数据总是在变化。本章详述了模型运维（MLOps）的关键环节：如何设置数据质量监控、预测漂移（Prediction Drift）警报，以及何时触发模型的自动或半自动再训练流程。我们将探讨制定有效的回滚机制，确保系统在出现问题时能够快速恢复。 9. 规模化训练的实践思路： 面对TB级的数据集，单机计算的能力是有限的。本部分将侧重于构建分布式训练的思想框架，讨论数据并行与模型并行的基本概念，以及如何设计数据管道以高效地喂养给大规模训练框架，确保训练过程的稳定性和速度。 面向读者 本书适合已经掌握基础编程能力和基础机器学习概念的数据科学家、机器学习工程师，以及希望将理论知识转化为实际生产系统并提升工程化能力的IT专业人士。通过本书，您将掌握构建一个完整、健壮、可扩展的机器学习应用所必需的端到端技能栈，真正实现从数据到智能决策的飞跃。 ---

作者简介

Rajdeep Dua

　　曾服务于Google的大数据工具推广团队，如BigQuery；曾在VMware公司的开发人员技术传播小组工作，致力于大数据平台Greenplum，也与Spark移植团队紧密合作，加入功能集合，把Spark移植到VMware的公开云和私有云平台。

Manpreet Singh Ghotra

　　目前任职Salesforce，致力于以Apache Spark来开发一套机器学习平台；使用Apache Spark与机器学习技术，打造情绪分析器。曾任职于世界最大线上零售商之一的机器学习部门，使用Apache Mahout研究运送时间的计算，以及R推荐系统。

Nick Pentreath
 
　　拥有财务金融、机器学习、软体开发的背景，曾任职于Goldman Sachs企业，线上广告刊登目标新创公司的研究科学家、伦敦Cognitive Match有限公司、并且在非洲最大的社群网路Mxit，领导资料科学与分析团队。

第1章｜与Spark一起奔跑
介绍如何为Spark框架设置本地端的开发环境，以及如何使用Amazon EC2在云端上建立Spark丛集。将以一支简单的Spark应用程式作为范例，使用Scala、Java与Python语言实作，介绍Spark的程式设计模型与API。

第2章｜机器学习需要的数学知识
本章提供机器学习领域所需要的数学基础，了解数学与各项技术，非常重要，方能深入搞懂演算法的里里外外，得到最佳结果。

第3章｜设计机器学习系统
以真实世界的使用案例作为范本，介绍机器学习系统的设计过程，将会以这个颇富教学意味的例子，採用Spark来设计智慧型系统的高阶架构。

第4章｜Spark取得资料并进行处理准备
详细介绍如何取得用于机器学习系统的资料，特别是各种免费的公开资源，将会学习如何对原始资料进行处理并清理，转换成或可用于机器学习模型的特征，运用各种工具、程式库、以及Spark的功能。

第5章｜使用Spark建构推荐引擎
以协同过泸方式来建立一套推荐模型，可用于推荐项目给某客户，根据给定项目产生出相似物品的清单；衡量推荐模型表现能力的标准指标和评估法，也会在此章介绍。

第6章｜使用Spark建构分类模型
详细介绍如何建立二元分类模型，以及如何利用标准的表现能力评估指标、用来评估分类任务。

第7章｜使用Spark建构回归模型
示范如何建立回归模型，延续自第6章所建立的分类模型。回归模型表现能力的评估指标，也会详细说明。

第8章｜使用Spark建构分群模型
探索如何建立分群模型、以及使用相关的评估方法，你将学会如何分析产生出来的群，并且加以视觉化。

第9章｜Spark与维度缩减
说明如何从资料抽取出底层结构，并且降低维度。本章将介绍一些常见的维度缩减技术，说明如何运用并分析，内容将介绍如何使用处理后得到的资料表现形式，作为输入餵给别的机器学习模型。

第10章｜Spark与进阶文字处理
介绍处理大规模文字资料的作法，包括从文字资料萃取出特征，以及处理非常大维度的文字特征。

第11章｜Spark串流程式库与即时机器学习
介绍Spark串流程式库如何用于线上与渐进式学习方法。

第12章｜Spark ML的工作流程API
以DataFrames为基础，在其上提供一致性的API，帮助我们建立与调校机器学习工作流程。

序

　　近年来，被收集、储存、分析的资料数量，呈现爆炸性成长，特别是与网站和行动装置相关的活动，以及经由感测器网路取得、来自真实世界的资料；大规模的资料储存、处理、分析与模型建立，在过去只有Google、Yahoo!、Facebook、Twitter与Salesforce这类大型机构使用，然而随着时间演进，许多组织也开始要面对大数据，面对如何处理巨量资料的挑战。

　　资料越来越多，成长速度越来越快，关于如何处理大数据的艰困挑战，Google、Yahoo!、Faceboo之类的企业组织，都提出相对应的开源技术，借由把资料储存与运算的功能，分散到电脑丛集之中，降低处理海量资料的难度。

　　其中最被广为採用的技术是Apache Hadoop，能够轻易且廉价地储存大规模资料（经由Hadoop分散式档案系统，也就是HDFS），并且在这些资料上进行运算（经由Hadoop MapReduce这套框架，在电脑丛集中的诸多节点上，以平行方式进行运算任务）。

　　然而，MapReduce有几项致命的缺点，包括启动任务的花费太高、必须把中间资料与运算结果储存到磁碟，这两点导致Hadoop不适合用于迭代形式或低延迟的使用案例。Apache Spark是套分散式运算的框架，特别针对低延迟任务而全新设计，会把中间资料与结果储存在记忆体里，因此可避开Hadoop的许多重大缺点。Spark提供了干净且易于了解的函数式API，供开发人员撰写应用程式，而且与Hadoop生态系统完全相容。

　　不仅如此，Spark还为Scala、Java、Python与R语言提供了原生API。Scala与Python的API，分别允许我们充分利用Scala与Python的长处与优势，直接用于Spark应用程式之内，包括即时互动探索形式的直译器。Spark本身现在开始提供分散式机器学习和资料探勘的工具箱（Spark 1.6版的MLlib、2.0版的ML），并且投入大量人力资源进行开发，对于许多常见的机器学习任务来说，已经拥有高品质、可规模扩展、效率高的演算法，本书将会深入介绍。

　　把机器学习技术、套用到巨量资料身上，难度相当高，主因是大部分知名的机器学习演算法，都没有考量平行架构。就许多情况而言，设计平行演算法绝非简单的事情，一般来说，机器学习模型在本质上属于迭代处理形式，因此使得吾人乐于採用Spark。在平行运算领域，虽然存在着众多竞争的开发框架，在这当中，Spark是少数几个之一能够结合速度、规模扩展性、在记忆体中进行处理、容错能力、以及程式设计的容易性，并且提供有弹性、表达能力强的优质API设计。

　　本书将会聚焦在机器学习技术的真实运用案例，虽然可能会在某些篇幅，短暂深入介绍机器学习演算法的理论面向，以及所需要的数学知识，但本书主要还是採用实务可行的教学法，把重心放在范例与实际的程式码，阐释如何充分运用Spark与MLlib的功能特色，以及其他知名免费的机器学习与资料分析套件，建构出有用的机器学习系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的副标题“实战机器学习”让我看到了它区别于纯理论书籍的价值。我一直在寻找那种能够手把手教我如何将机器学习应用到实际问题中的资源，这本书的名字恰好击中了我的需求。我设想中的“实战”不仅仅是代码的堆砌，更是对整个工作流程的梳理和对问题的深入分析。我希望书中能够提供一些典型的机器学习应用场景，比如推荐系统、用户画像、欺诈检测、文本分类等等，然后详细讲解如何运用 Spark 来解决这些问题。这包括如何从数据收集、清洗、特征工程，到模型选择、训练、评估，再到最终的模型上线和监控，每一个环节都有清晰的指导。我特别想了解，书中是如何处理在实际项目中经常遇到的数据稀疏性、高维度、类别不平衡等问题的，并且如何利用 Spark 的功能来应对这些挑战。此外，我希望书中能够引导读者思考，在不同的业务场景下，应该选择什么样的机器学习算法，以及如何根据 Spark 的计算能力来权衡模型的复杂度和训练时间。如果书中还能提供一些关于模型调优、超参数搜索的建议，以及如何在 Spark 上实现这些操作，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，尤其是“实战”二字，让我联想到许多工作中遇到的实际挑战。我一直认为，理论知识固然重要，但如何将理论转化为可执行的代码，并解决实际业务问题，才是衡量一个人技术水平的关键。Spark 作为当前大数据领域的核心引擎之一，与机器学习的结合，无疑是提升数据分析和预测能力的重要途径。我非常期待这本书能够提供一种系统性的方法论，指导我如何利用 Spark 的强大功能，构建出高效、可靠的机器学习解决方案。我希望书中不仅仅是简单地介绍 MLlib 的 API，而是能够深入剖析如何在 Spark 环境下，结合具体业务场景，进行数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和调优。比如，在处理海量数据时，如何利用 Spark 的分布式特性来加速这些过程，以及如何应对数据不平衡、特征维度过高等常见问题。我也希望能从中学习到如何将训练好的模型部署到生产环境，并进行持续的监控和优化。这本书对我而言，更像是一本“实战手册”，能够帮助我将课堂上的知识，真正应用到工作中去。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对大数据技术和机器学习都有浓厚兴趣的开发者，听到《实战机器学习：使用 Spark》这本书，我的第一反应就是它可能正好填补了我知识体系中的一个空白。我一直对如何在分布式环境中进行机器学习操作感到好奇，尤其是 Spark 这样流行的框架，如何与机器学习算法结合，产生出强大的生产力。我期待这本书能够不仅仅停留在理论介绍，而是能够深入到实际操作层面，教会我如何利用 Spark 的 MLlib 库来构建和部署机器学习模型。我希望书中能够涵盖从数据准备、特征工程，到模型训练、评估，再到模型推理和部署的整个端到端流程。更重要的是，我希望作者能够分享一些在处理大规模数据集时，利用 Spark 进行机器学习的技巧和注意事项。例如，如何有效地进行分布式特征工程，如何优化 Spark 的内存和计算资源分配以提高模型训练效率，以及如何处理 Spark 集群上的模型部署问题。如果书中能够提供一些基于真实数据场景的案例分析，并附带详细的代码实现，那将是极其宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就够硬核的，让我这个想在实际工作中用上机器学习但又对理论有些畏惧的读者，看到“实战”二字就心动了。我一直觉得，理论知识再扎实，如果落不了地，那也只是纸上谈兵。尤其是在大数据时代，Spark 这种分布式计算框架的重要性不言而喻，它能帮助我们处理海量数据，从而训练出更强大、更可靠的机器学习模型。所以，我非常期待这本书能够提供一套清晰、可操作的流程，从数据预处理、特征工程，到模型选择、训练、评估，再到最终的模型部署，每一个环节都能用 Spark 来实现。我希望书中不仅仅是罗列一些算法，而是能深入讲解如何结合 Spark 的特性，比如 RDD、DataFrame、Spark SQL 等，来优化整个机器学习的流程，提升效率和性能。对于一些复杂的机器学习场景，比如深度学习、图计算等，书中能否提供一些基于 Spark 的解决方案，或者至少提供一些思考方向，这将是极大的加分项。此外，我希望这本书的作者能够分享一些他们在实际项目中的经验和教训，例如在处理真实世界数据时遇到的常见问题，以及如何用 Spark 来有效地解决这些问题。这对于我这样初涉实战的读者来说，无疑是宝贵的财富，能够少走弯路。

评分☆☆☆☆☆

我对“使用Spark”这部分内容充满了好奇。Spark 本身就是一个功能强大的分布式计算引擎，而将机器学习落地到 Spark 上，就意味着我们可以在集群环境中进行大规模的模型训练和推理。我非常想知道，这本书是如何将 Spark 的分布式计算能力与各种机器学习算法完美结合的。是不是提供了针对 Spark 的 API，比如 MLlib，并且会深入讲解 MLlib 的各个模块？我尤其关心的是，如何利用 Spark 的分布式特性来加速模型的训练过程，特别是对于那些需要大量计算资源的模型。书中会涉及 Spark 的 RDD、DataFrame API，还是更高级别的 MLlib API？我希望书中能够清晰地解释不同 API 的优缺点，以及在什么场景下应该选择哪种 API。同时，我也想了解，如何利用 Spark 来进行大规模的数据预处理和特征工程，因为在实际项目中，这往往是耗时且关键的一步。比如，Spark 的 DataFrame API 和 Spark SQL 在数据清洗、转换和特征提取方面有哪些优势？另外，书中是否会介绍一些 Spark MLlib 中已经内置的常用机器学习算法，比如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树等，并且详细讲解如何在 Spark 上实现它们？如果能附带一些代码示例，那就更好了，可以帮助我快速上手。