SparkMLlib机器学习实践(第2版)

Spark作为新兴的、应用范围*为广泛的大数据处理源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和发人员行相关内容的学习与发，其中MLlib是Spark框架使用的核心。本书是一本细致介绍Spark MLlib程序设计的图书，门简单，示例丰富。 本书分为13章，从Spark基础安装和配置始，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，*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。
【推荐语】
MLlib是Apache Spark机器学习库。本书门简单，实例丰富，详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法，用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。
【作者】
王晓华，高校资深计算机专业讲师,主要研究方向为云计算、数据挖掘；曾主持和参与多项国家和省级科研课题，发表过多篇论文，有一项专利。