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图书介绍


实战机器学习:使用Spark

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著者
出版者 出版社:碁峰 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者 译者: 江良志
出版日期 出版日期:2018/06/01
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-04-25

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图书描述

  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

 

著者信息

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。
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图书目录

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。

图书序言

图书试读

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