Spark机器学习(第2版)
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作者(印)拉结帝普·杜瓦(Rajdeep Dua),(印)曼普利特·辛格·古特拉(Manpreet Singh Ghotra),(南非)尼克·彭特里思(Nick Pentreath)
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115497833
出版时间2018-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数375页
字数573千字
定价99元
货号SC:9787115497833
上书时间2024-12-22
商品详情
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作者简介:
拉结帝普·杜瓦（Rajdeep Dua）：Salesforce公司工程主管，致力于打造云计算和人工智能团队。曾参与Google的大数据分析工具BigQuery的宣传团队。在云计算、大数据分析和机器学习领域有近20年的经验。
曼普利特·辛格·古特拉（Manpreet Singh Ghotra）：Salesforce公司软件工程主管，拥有十余年软件开发经验，目前致力于开发基于Apache Spark的机器学习平台。
尼克·彭特里思（Nick Pentreath）：IBM开源数据及人工智能技术中心首席工程师，大数据及机器学习公司Graphflow联合创始人，Spark项目管理委员会成员。
蔡立宇：曾从事自然语言处理和图数据分析相关工作，现提供数据分析相关的独立咨询和开发服务。坐标深圳。
主编推荐:
内容简介:
本书结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节，内容更加系统、全面、与时俱进。
目录:
章 Spark的环境搭建与运行 1
1.1Spark的本地安装与配置2
1.2Spark集群3
1.3Spark编程模型4
1.3.1SparkContext类与SparkConf类4
1.3.2SparkSession5
1.3.3Spark shell6
1.3.4弹性分布式数据集8
1.3.5广播变量和累加器12
1.4SchemaRDD13
1.5Spark data frame13
1.6Spark Scala编程入门14
1.7Spark Java编程入门17
1.8Spark Python编程入门19
1.9Spark R编程入门21
1.10在Amazon EC2上运行Spark23
1.11在Amazon Elastic Map Reduce上配置并运行Spark28
1.12Spark用户界面31
1.13Spark所支持的机器学习算法32
1.14Spark ML的优势36
1.15在Google Compute Engine上用Dataproc构建Spark集群38
1.15.1Hadoop和Spark版本38
1.15.2创建集群38
1.15.3提交任务41
1.16小结43
第2章 机器学习的数学基础44
2.1线性代数45
2.1.1配置IntelliJ Scala环境45
2.1.2配置命令行Scala环境47
2.1.3域48
2.1.4矩阵54
2.1.5函数64
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