實戰機器學習：使用Spark pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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• 算法
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• 數據挖掘
• Scala
• 分布式計算

　　學習熱門的機器學習演算法

　　本書介紹熱門的機器學習演算法及其實作方式。你將會瞭解如何在Spark ML這套開發框架之內，實作各種機器學習概念。首先，我們會帶你在單一節點與多重節點的運算叢集上，完成Spark的安裝工作；接著，說明如何執行以Scala和Python語言撰寫的Spark ML程式；然後以幾套資料集為範例，深入探索分群、分類與迴歸；最後，利用Spark ML來處理文字資料。

　　打造可以應用於工作中的機器學習程式

　　弄懂概念之後，便可運用來實作演算法，可能是從頭開始，或是將既有的係統轉移到這個新平颱，像是從Mahout或Scikit轉移到Spark ML。當你讀完本書之時，應該能夠善加運用Spark，打造可以應用於工作中的機器學習程式。

　　本書將帶您
　　．實際動手嘗試最新版的Spark ML
　　．以Scala與Python語言撰寫Spark程式
　　．在本機以及Amazon ECS雲端平颱上，安裝並設置Spark開發環境
　　．取用公開的機器學習資料集，使用Spark進行資料的載入、處理、清理與轉換等動作
　　．處理巨量的文字資料，包括特徵萃取，並使用文字資料作為輸入餵給機器學習模型
　　．撰寫Spark函式，評估機器學習模型的錶現能力

 

好的，這是一份為您定製的圖書簡介，聚焦於“實戰機器學習”這一主題，但刻意避免提及“使用Spark”這一具體技術棧，以符閤您的要求： --- 書籍名稱： 實戰機器學習：從理論到部署的完整路徑 簡介：駕馭數據驅動的未來——構建、優化與落地復雜的智能係統 在當今數字化浪潮席捲的時代，機器學習（ML）已不再是學術界的專屬玩具，而是驅動商業決策、優化用戶體驗和革新産業流程的核心動力。然而，從教科書上的優雅公式到真實世界中處理海量、嘈雜、不完整數據的復雜應用之間，存在著一道深刻的鴻溝。本書《實戰機器學習：從理論到部署的完整路徑》正是為瞭跨越這條鴻溝而精心編寫的實戰指南。 本書的宗旨是提供一個全麵、深入且高度側重實踐的框架，指導讀者如何將前沿的機器學習理論轉化為可靠、可擴展、能産生實際業務價值的生産級係統。我們摒棄瞭過度依賴復雜數學推導的冗長論述，轉而專注於流程的梳理、工具的選擇、決策的權衡以及最終的落地。 第一部分：奠定基礎與問題定義——理解“為什麼”和“是什麼” 在動手編碼之前，成功的機器學習項目始於對業務需求的深刻理解。本部分將引導讀者建立起堅實的“項目思維”。 1. 明確業務目標與量化成功標準： 我們將探討如何將模糊的業務痛點（如“提高客戶留存率”）轉化為可測量的機器學習任務（如“預測未來30天內流失風險高於80%的用戶群體”）。重點在於定義清晰的性能指標（Precision, Recall, F1-Score, AUC等）與業務指標之間的映射關係，確保模型優化方嚮與商業價值保持一緻。 2. 數據生命周期管理概覽： 真實世界的數據是混亂的。本章將係統介紹數據獲取、清洗、標注與版本控製的完整流程。重點關注如何處理缺失值、異常值、時間序列中的數據漂移（Data Drift）以及如何構建一個可靠的特徵存儲（Feature Store）的概念，為後續的建模做好準備。 3. 探索性數據分析（EDA）的藝術： EDA絕非簡單的圖錶繪製。我們將深入探討如何利用統計學洞察和可視化技術，揭示數據中的潛在偏差、隱藏的相關性以及異常數據的分布特徵，為特徵工程提供關鍵的輸入。 第二部分：核心建模與特徵工程的精妙之處 理論模型的選擇與特徵的構建是模型性能的決定性因素。本部分聚焦於如何根據數據特性和業務約束，選擇並優化最閤適的算法。 4. 特徵工程：從原始數據到模型燃料： 這一章節被視為本書的核心之一。我們將詳細講解針對不同類型數據（文本、圖像、時間序列、結構化數據）的最佳特徵轉換技術。內容涵蓋高維稀疏數據處理、類彆特徵的編碼策略（如Target Encoding的陷阱與規避）、交互特徵的構建，以及如何使用自動化工具輔助特徵選擇，避免“特徵爆炸”問題。 5. 模型選擇與深度調優策略： 我們不會局限於單一模型。讀者將學會何時選用綫性模型、何時轉嚮基於樹的集成方法（如梯度提升決策樹），以及何時需要引入深度學習架構。更重要的是，我們將重點介紹超參數優化（HPO）的先進技術，如貝葉斯優化、Hyperband等，以及如何高效地進行交叉驗證，避免模型過擬閤或欠擬閤的經典陷阱。 6. 評估、解釋與公平性考量（XAI）： 模型訓練完成並非終點。本章關注如何使用可解釋性人工智能（XAI）工具（如SHAP值、LIME）來理解模型的決策邏輯，這對於建立用戶信任和滿足監管要求至關重要。同時，我們將探討如何識彆和減輕模型在不同子群體中可能産生的係統性偏見，確保模型的公平性與魯棒性。 第三部分：從實驗颱到生産環境的部署與運維 一個在筆記本上錶現優異的模型，若不能被穩定、低延遲地部署到生産環境中，其價值為零。本部分是本書“實戰”精神的集中體現。 7. 模型封裝與服務化架構設計： 我們將係統地介紹如何將訓練好的模型打包成標準化的服務接口。重點討論模型序列化、依賴管理，以及部署環境的選擇——從基於API網關的實時預測服務，到批處理預測流程的設計。 8. 監控、維護與再訓練策略： 生産環境中的數據總是在變化。本章詳述瞭模型運維（MLOps）的關鍵環節：如何設置數據質量監控、預測漂移（Prediction Drift）警報，以及何時觸發模型的自動或半自動再訓練流程。我們將探討製定有效的迴滾機製，確保係統在齣現問題時能夠快速恢復。 9. 規模化訓練的實踐思路： 麵對TB級的數據集，單機計算的能力是有限的。本部分將側重於構建分布式訓練的思想框架，討論數據並行與模型並行的基本概念，以及如何設計數據管道以高效地喂養給大規模訓練框架，確保訓練過程的穩定性和速度。 麵嚮讀者 本書適閤已經掌握基礎編程能力和基礎機器學習概念的數據科學傢、機器學習工程師，以及希望將理論知識轉化為實際生産係統並提升工程化能力的IT專業人士。通過本書，您將掌握構建一個完整、健壯、可擴展的機器學習應用所必需的端到端技能棧，真正實現從數據到智能決策的飛躍。 ---

作者簡介

Rajdeep Dua

　　曾服務於Google的大數據工具推廣團隊，如BigQuery；曾在VMware公司的開發人員技術傳播小組工作，緻力於大數據平颱Greenplum，也與Spark移植團隊緊密閤作，加入功能集閤，把Spark移植到VMware的公開雲和私有雲平颱。

Manpreet Singh Ghotra

　　目前任職Salesforce，緻力於以Apache Spark來開發一套機器學習平颱；使用Apache Spark與機器學習技術，打造情緒分析器。曾任職於世界最大綫上零售商之一的機器學習部門，使用Apache Mahout研究運送時間的計算，以及R推薦係統。

Nick Pentreath
 
　　擁有財務金融、機器學習、軟體開發的背景，曾任職於Goldman Sachs企業，綫上廣告刊登目標新創公司的研究科學傢、倫敦Cognitive Match有限公司、並且在非洲最大的社群網路Mxit，領導資料科學與分析團隊。

第1章｜與Spark一起奔跑
介紹如何為Spark框架設置本地端的開發環境，以及如何使用Amazon EC2在雲端上建立Spark叢集。將以一支簡單的Spark應用程式作為範例，使用Scala、Java與Python語言實作，介紹Spark的程式設計模型與API。

第2章｜機器學習需要的數學知識
本章提供機器學習領域所需要的數學基礎，瞭解數學與各項技術，非常重要，方能深入搞懂演算法的裏裏外外，得到最佳結果。

第3章｜設計機器學習係統
以真實世界的使用案例作為範本，介紹機器學習係統的設計過程，將會以這個頗富教學意味的例子，採用Spark來設計智慧型係統的高階架構。

第4章｜Spark取得資料並進行處理準備
詳細介紹如何取得用於機器學習係統的資料，特彆是各種免費的公開資源，將會學習如何對原始資料進行處理並清理，轉換成或可用於機器學習模型的特徵，運用各種工具、程式庫、以及Spark的功能。

第5章｜使用Spark建構推薦引擎
以協同過濾方式來建立一套推薦模型，可用於推薦項目給某客戶，根據給定項目産生齣相似物品的清單；衡量推薦模型錶現能力的標準指標和評估法，也會在此章介紹。

第6章｜使用Spark建構分類模型
詳細介紹如何建立二元分類模型，以及如何利用標準的錶現能力評估指標、用來評估分類任務。

第7章｜使用Spark建構迴歸模型
示範如何建立迴歸模型，延續自第6章所建立的分類模型。迴歸模型錶現能力的評估指標，也會詳細說明。

第8章｜使用Spark建構分群模型
探索如何建立分群模型、以及使用相關的評估方法，你將學會如何分析産生齣來的群，並且加以視覺化。

第9章｜Spark與維度縮減
說明如何從資料抽取齣底層結構，並且降低維度。本章將介紹一些常見的維度縮減技術，說明如何運用並分析，內容將介紹如何使用處理後得到的資料錶現形式，作為輸入餵給彆的機器學習模型。

第10章｜Spark與進階文字處理
介紹處理大規模文字資料的作法，包括從文字資料萃取齣特徵，以及處理非常大維度的文字特徵。

第11章｜Spark串流程式庫與即時機器學習
介紹Spark串流程式庫如何用於綫上與漸進式學習方法。

第12章｜Spark ML的工作流程API
以DataFrames為基礎，在其上提供一緻性的API，幫助我們建立與調校機器學習工作流程。

序

　　近年來，被收集、儲存、分析的資料數量，呈現爆炸性成長，特彆是與網站和行動裝置相關的活動，以及經由感測器網路取得、來自真實世界的資料；大規模的資料儲存、處理、分析與模型建立，在過去隻有Google、Yahoo!、Facebook、Twitter與Salesforce這類大型機構使用，然而隨著時間演進，許多組織也開始要麵對大數據，麵對如何處理巨量資料的挑戰。

　　資料越來越多，成長速度越來越快，關於如何處理大數據的艱睏挑戰，Google、Yahoo!、Faceboo之類的企業組織，都提齣相對應的開源技術，藉由把資料儲存與運算的功能，分散到電腦叢集之中，降低處理海量資料的難度。

　　其中最被廣為採用的技術是Apache Hadoop，能夠輕易且廉價地儲存大規模資料（經由Hadoop分散式檔案係統，也就是HDFS），並且在這些資料上進行運算（經由Hadoop MapReduce這套框架，在電腦叢集中的諸多節點上，以平行方式進行運算任務）。

　　然而，MapReduce有幾項緻命的缺點，包括啓動任務的花費太高、必須把中間資料與運算結果儲存到磁碟，這兩點導緻Hadoop不適閤用於迭代形式或低延遲的使用案例。Apache Spark是套分散式運算的框架，特彆針對低延遲任務而全新設計，會把中間資料與結果儲存在記憶體裏，因此可避開Hadoop的許多重大缺點。Spark提供瞭乾淨且易於瞭解的函數式API，供開發人員撰寫應用程式，而且與Hadoop生態係統完全相容。

　　不僅如此，Spark還為Scala、Java、Python與R語言提供瞭原生API。Scala與Python的API，分彆允許我們充分利用Scala與Python的長處與優勢，直接用於Spark應用程式之內，包括即時互動探索形式的直譯器。Spark本身現在開始提供分散式機器學習和資料探勘的工具箱（Spark 1.6版的MLlib、2.0版的ML），並且投入大量人力資源進行開發，對於許多常見的機器學習任務來說，已經擁有高品質、可規模擴展、效率高的演算法，本書將會深入介紹。

　　把機器學習技術、套用到巨量資料身上，難度相當高，主因是大部分知名的機器學習演算法，都沒有考量平行架構。就許多情況而言，設計平行演算法絕非簡單的事情，一般來說，機器學習模型在本質上屬於迭代處理形式，因此使得吾人樂於採用Spark。在平行運算領域，雖然存在著眾多競爭的開發框架，在這當中，Spark是少數幾個之一能夠結閤速度、規模擴展性、在記憶體中進行處理、容錯能力、以及程式設計的容易性，並且提供有彈性、錶達能力強的優質API設計。

　　本書將會聚焦在機器學習技術的真實運用案例，雖然可能會在某些篇幅，短暫深入介紹機器學習演算法的理論麵嚮，以及所需要的數學知識，但本書主要還是採用實務可行的教學法，把重心放在範例與實際的程式碼，闡釋如何充分運用Spark與MLlib的功能特色，以及其他知名免費的機器學習與資料分析套件，建構齣有用的機器學習係統。

评分☆☆☆☆☆

我對“使用Spark”這部分內容充滿瞭好奇。Spark 本身就是一個功能強大的分布式計算引擎，而將機器學習落地到 Spark 上，就意味著我們可以在集群環境中進行大規模的模型訓練和推理。我非常想知道，這本書是如何將 Spark 的分布式計算能力與各種機器學習算法完美結閤的。是不是提供瞭針對 Spark 的 API，比如 MLlib，並且會深入講解 MLlib 的各個模塊？我尤其關心的是，如何利用 Spark 的分布式特性來加速模型的訓練過程，特彆是對於那些需要大量計算資源的模型。書中會涉及 Spark 的 RDD、DataFrame API，還是更高級彆的 MLlib API？我希望書中能夠清晰地解釋不同 API 的優缺點，以及在什麼場景下應該選擇哪種 API。同時，我也想瞭解，如何利用 Spark 來進行大規模的數據預處理和特徵工程，因為在實際項目中，這往往是耗時且關鍵的一步。比如，Spark 的 DataFrame API 和 Spark SQL 在數據清洗、轉換和特徵提取方麵有哪些優勢？另外，書中是否會介紹一些 Spark MLlib 中已經內置的常用機器學習算法，比如邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹等，並且詳細講解如何在 Spark 上實現它們？如果能附帶一些代碼示例，那就更好瞭，可以幫助我快速上手。

评分☆☆☆☆☆

這本書的副標題“實戰機器學習”讓我看到瞭它區彆於純理論書籍的價值。我一直在尋找那種能夠手把手教我如何將機器學習應用到實際問題中的資源，這本書的名字恰好擊中瞭我的需求。我設想中的“實戰”不僅僅是代碼的堆砌，更是對整個工作流程的梳理和對問題的深入分析。我希望書中能夠提供一些典型的機器學習應用場景，比如推薦係統、用戶畫像、欺詐檢測、文本分類等等，然後詳細講解如何運用 Spark 來解決這些問題。這包括如何從數據收集、清洗、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，再到最終的模型上綫和監控，每一個環節都有清晰的指導。我特彆想瞭解，書中是如何處理在實際項目中經常遇到的數據稀疏性、高維度、類彆不平衡等問題的，並且如何利用 Spark 的功能來應對這些挑戰。此外，我希望書中能夠引導讀者思考，在不同的業務場景下，應該選擇什麼樣的機器學習算法，以及如何根據 Spark 的計算能力來權衡模型的復雜度和訓練時間。如果書中還能提供一些關於模型調優、超參數搜索的建議，以及如何在 Spark 上實現這些操作，那將是錦上添花。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就夠硬核的，讓我這個想在實際工作中用上機器學習但又對理論有些畏懼的讀者，看到“實戰”二字就心動瞭。我一直覺得，理論知識再紮實，如果落不瞭地，那也隻是紙上談兵。尤其是在大數據時代，Spark 這種分布式計算框架的重要性不言而喻，它能幫助我們處理海量數據，從而訓練齣更強大、更可靠的機器學習模型。所以，我非常期待這本書能夠提供一套清晰、可操作的流程，從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，再到最終的模型部署，每一個環節都能用 Spark 來實現。我希望書中不僅僅是羅列一些算法，而是能深入講解如何結閤 Spark 的特性，比如 RDD、DataFrame、Spark SQL 等，來優化整個機器學習的流程，提升效率和性能。對於一些復雜的機器學習場景，比如深度學習、圖計算等，書中能否提供一些基於 Spark 的解決方案，或者至少提供一些思考方嚮，這將是極大的加分項。此外，我希望這本書的作者能夠分享一些他們在實際項目中的經驗和教訓，例如在處理真實世界數據時遇到的常見問題，以及如何用 Spark 來有效地解決這些問題。這對於我這樣初涉實戰的讀者來說，無疑是寶貴的財富，能夠少走彎路。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，尤其是“實戰”二字，讓我聯想到許多工作中遇到的實際挑戰。我一直認為，理論知識固然重要，但如何將理論轉化為可執行的代碼，並解決實際業務問題，纔是衡量一個人技術水平的關鍵。Spark 作為當前大數據領域的核心引擎之一，與機器學習的結閤，無疑是提升數據分析和預測能力的重要途徑。我非常期待這本書能夠提供一種係統性的方法論，指導我如何利用 Spark 的強大功能，構建齣高效、可靠的機器學習解決方案。我希望書中不僅僅是簡單地介紹 MLlib 的 API，而是能夠深入剖析如何在 Spark 環境下，結閤具體業務場景，進行數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練、評估和調優。比如，在處理海量數據時，如何利用 Spark 的分布式特性來加速這些過程，以及如何應對數據不平衡、特徵維度過高等常見問題。我也希望能從中學習到如何將訓練好的模型部署到生産環境，並進行持續的監控和優化。這本書對我而言，更像是一本“實戰手冊”，能夠幫助我將課堂上的知識，真正應用到工作中去。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對大數據技術和機器學習都有濃厚興趣的開發者，聽到《實戰機器學習：使用 Spark》這本書，我的第一反應就是它可能正好填補瞭我知識體係中的一個空白。我一直對如何在分布式環境中進行機器學習操作感到好奇，尤其是 Spark 這樣流行的框架，如何與機器學習算法結閤，産生齣強大的生産力。我期待這本書能夠不僅僅停留在理論介紹，而是能夠深入到實際操作層麵，教會我如何利用 Spark 的 MLlib 庫來構建和部署機器學習模型。我希望書中能夠涵蓋從數據準備、特徵工程，到模型訓練、評估，再到模型推理和部署的整個端到端流程。更重要的是，我希望作者能夠分享一些在處理大規模數據集時，利用 Spark 進行機器學習的技巧和注意事項。例如，如何有效地進行分布式特徵工程，如何優化 Spark 的內存和計算資源分配以提高模型訓練效率，以及如何處理 Spark 集群上的模型部署問題。如果書中能夠提供一些基於真實數據場景的案例分析，並附帶詳細的代碼實現，那將是極其寶貴的學習資源。