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《Spark机器学习》每章都设计了案例研究,以机器学习算法为主线,结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式,而是从准备和正确认识数据开始讲起,全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实际应用。
本书介绍了Spark的基础知识,从利用Spark API来载入和处理数据,到将数据作为多种机器学习模型的输入。此外还通过详细的例子和现实应用讲解了常见的机器学习模型,包括推荐系统、分类、回归、聚类和降维。另外还介绍了一些高阶内容,如大规模文本数据的处理,以及Spark Streaming下的在线机器学习和模型评估方法。
目录
第1 章 Spark 的环境搭建与运行 1
第2 章 设计机器学习系统 24
第3 章 Spark 上数据的获取、处理与准备 34
第4 章 构建基于Spark 的推荐引擎 58
第5 章 Spark 构建分类模型 83
第6 章 Spark 构建回归模型 116
第7 章 Spark 构建聚类模型 141
第8 章 Spark 应用于数据降维 159
第9 章 Spark 高级文本处理技术 177
第10 章 Spark Streaming 在实时机器学习上的应用 201
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