Spark MLlib机器学习实践(第2版) 王晓华著 中文pdf高清版[17MB]

Spark作为新兴的、应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发，其中MLlib是Spark框架使用的核心。Spark MLlib机器学习实践(第2版) 是一本细致介绍Spark MLlib程序设计的图书，入门简单，示例丰富。

本书分为13章，从Spark基础安装和配置开始，依次介绍MLlib程序设计基础、MLlib的数据对象构建、MLlib中RDD使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法，最后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。

本书理论内容由浅而深，采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，适合Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高校和培训学习相关专业的师生教学参考。

目录

第1章 星星之火 1第2章 Spark安装和开发环境配置 7
第3章 RDD详解 35
第4章 MLlib基本概念 54
第5章 协同过滤算法 72
第6章 MLlib线性回归理论与实战 86
第7章 MLlib分类实战 98
第8章 决策树与保序回归 118
第9章 MLlib中聚类详解 130
第10章 MLlib中关联规则 141
第11章 数据降维 150
第12章 特征提取和转换 157
第13章 MLlib实战演练——鸢尾花分析166