Hadoop/Spark大数据机器学习
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作者翟俊海,张素芳
出版社科学出版社
ISBN9787030666871
出版时间2021-01
版次1
装帧平装
开本B5
纸张胶版纸
页数252页
字数315千字
定价128元
货号SC:9787030666871
上书时间2024-05-07
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商品详情
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内容简介:
人类已进入大数据时代。大数据是指具有海量（volume）、多模态（variety）、变化速度快（velocity）、蕴含价值高（value）和不准确性高（veracity）“5V”特征的数据。大数据给传统的机器学习带来巨大的挑战，已引起学术界和工业界的高度关注。Hadoop和Spark正是在这种背景下产生的两个大数据开源平台。本书重点介绍基于这两种大数据开源平台的机器学习，包括机器学习概述、大数据与大数据处理系统、Hadoop分布式文件系统HDFS、Hadoop并行编程框架MapReduce、Hadoop大数据机器学习和Spark大数据机器学习。本书可作为计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术等专业研究生和高年级本科生的大数据处理或大数据机器学习课程的教材，也可供从事相关研究工作的科研人员参考。
目录:
《信息科学技术学术著作丛书》序
前言
第1章机器学习概述
1.1分类与聚类
1.1.1分类
1.1.2聚类
1.2K-近邻算法与模糊K-近邻算法
1.2.1K-近邻算法
1.2.2模糊K-近邻算法
1.3K-均值算法与模糊K-均值算法
1.3.1K-均值算法
1.3.2模糊K-均值算法
1.4决策树算法
1.4.1离散值决策树算法
1.4.2连续值决策树算法
1.5神经网络
1.5.1神经元模型
1.5.2梯度下降算法
1.5.3多层感知器模型
1.6极限学习机
1.7支持向量机
1.7.1线性可分支持向量机
1.7.2近似线性可分支持向量机
1.7.3线性不可分支持向量机
1.8主动学习
第2章大数据与大数据处理系统
2.1大数据及其特征
2.2Linux操作系统简介
2.2.1Linux版本
2.2.2Linux的文件与目录
2.2.3Linux用户与用户组
2.2.4Linux系统软件包管理
2.2.5Linux操作系统的安装
2.3大数据处理系统Hadoop
2.3.1什么是Hadoop
2.3.2Hadoop的特性
2.3.3Hadoop的体系结构
2.3.4Hadoop的运行机制
2.3.5Hadoop1.0和Hadoop2.0的区别
2.3.6Hadoop的安装及大数据处理环境的架构
2.
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