大数据的下一步：Spark MLlib机器学习实战技巧大公开 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

图书介绍

☆☆☆☆☆
简体网页||繁体网页

著者

出版者出版社：佳魁资讯订阅出版社新书快讯新功能介绍

翻译者

出版日期出版日期：2018/07/31

语言语言：繁体中文

下载链接在页面底部

点击这里下载

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製鏈接

想要找书就要到小特书站

ttbooks.qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

发表于2024-04-26

类似图书点击查看全场最低价

图书描述

本书特色

　　❑ 从应用实作出发：尽量避免纯粹的理论知识介绍和高深技术研讨，用最简单的、典型的范例引伸出核心知识，最后还指出通往「高精尖」进一步深入学习的道路。
　　❑ 系统介绍MLlib全貌：全面介绍了MLlib相关资料採撷的基本结构与上层程式设计，让读者在学习过程中不至于迷失方向。
　　❑ 简洁的理论：本书在写作上浅显容易，没有深奥的数学知识，让读者透过轻松愉悦地阅读掌握相关内容。
　　❑ 创新的技术：每章都会用范例描述的形式，帮助读者更进一步地学习内容。
　　❑ 程式遵循重建原理：避免程式污染，引导读者写出优秀、简洁、可维护的程式。

　　适用：欲接触或对Spark MLlib有兴趣的读者最佳入门书，亦适合大数据採撷、分析等相关领域之从业人员与师生作为参考之用。

著者信息

大数据的下一步：Spark MLlib机器学习实战技巧大公开 pdf epub mobi txt 电子书下载

图书目录

Chapter 01 星星之火
1.1 大数据时代
1.2 大数据分析时代
1.3 简单、优雅、有效--这就是Spark
1.4 核心--MLlib
1.5 星星之火，可以燎原
1.6 小结

Chapter 02 Spark安装和开发环境设定
2.1 Windows 单机模式Spark安装和设定
2.2 经典的WordCount
2.3 小结

Chapter 03 RDD详解
3.1 RDD是什么
3.2 RDD工作原理
3.3 RDD应用API详解
3.4 小结

Chapter 04 MLlib基本概念
4.1 MLlib基本资料型态
4.2 MLlib数理统计基本概念
4.3 小结

Chapter 05 协作过泸演算法
5.1 协作过泸
5.2 相似度度量
5.3 MLlib中的交替最小平方法（ALS演算法）
5.4 小结

Chapter 06 MLlib线性回归理论与实战
6.1 随机梯度下降演算法详解
6.2 MLlib回归的过拟合
6.3 MLlib线性回归实战
6.4 小结

Chapter 07 MLlib分类实战
7.1 逻辑回归详解
7.2 支援向量机详解
7.3 单纯贝氏详解
7.4 小结

Chapter 08 决策树与保序回归
8.1 决策树详解
8.2 保序回归详解
8.3 小结

Chapter 09 MLlib中分群详解
9.1 分群与分类
9.2 MLlib 中的Kmeans演算法
9.3 高斯混合分群
9.4 快速反覆运算分群
9.5 小结

Chapter 10 MLlib中连结规则
10.1 Apriori频繁项集演算法
10.2 FP-growth演算法
10.3 小结

Chapter 11 资料降维
11.1 奇异值分解（SVD）
11.2 主成分分析（PCA）
11.3 小结

Chapter 12 特征分析和转换
12.1 TF-IDF
12.2 词向量化工具
12.3 以卡方检定为基础的特征选择
12.4 小结

Chapter 13 MLlib实战演练--鸢尾花分析
13.1 建模说明
13.2 资料前置处理和分析
13.3 长与宽之间的关系--资料集的回归分析
13.4 使用分类和分群对鸢尾花资料集进行处理
13.5 最后的判断--决策树测试
13.6 小结