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Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解
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Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解电子书

本书系统、全面、深地解析了Spark MLlib机器学习的相关知识，着力于探索分布式机器学习的底层实现。以源码为基础，兼顾算法、理论与实战，帮助读者在实际工作中行MLlib的应用发和定制发。适合大数据、Spark、数据挖掘领域的从业人员阅读。

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36人正在读 | 1人评论 6.2

作       者：黄美灵

出  版  社：电子工业出版社

出版时间：2016-03-01

字       数：7.2万

所属分类： 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书以Spark 1.4.1版本源码为切，全面并且深地解析Spark MLlib模块，着力于探索分布式机器学习的底层实现。 本书循序渐，首先解析MLlib的底层实现基础：数据操作及矩阵向量计算操作，该部分是MLlib实现的基础；其次再对各个机器学习算法的理论知识行讲解，并且解析机器学习算法如何在MLlib中实现分布式计算；然后对MLlib源码行详细的讲解；后行MLlib实例的讲解。相信通过本书的学习，读者可全面掌握Spark MLlib机器学习，能够行MLlib实战、MLlib定制发等。<br/>【推荐语】<br/>本书系统、全面、深地解析了Spark MLlib机器学习的相关知识，着力于探索分布式机器学习的底层实现。以源码为基础，兼顾算法、理论与实战，帮助读者在实际工作中行MLlib的应用发和定制发。适合大数据、Spark、数据挖掘领域的从业人员阅读。<br/>
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前言

第一部分 Spark MLlib基础

第1章 Spark机器学习简介

第2章 Spark数据操作

第3章 Spark MLlib矩阵向量

第二部分 Spark MLlib回归算法

第4章 Spark MLlib线性回归算法

第5章 Spark MLlib逻辑回归算法

第6章 Spark MLlib保序回归算法

第三部分 Spark MLlib分类算法

第7章 Spark MLlib贝叶斯分类算法

第8章 Spark MLlib SVM支持向量机算法

第9章 Spark MLlib决策树算法

第四部分 Spark MLlib聚类算法

第10章 Spark MLlib KMeans聚类算法

第11章 Spark MLlib LDA主题模型算法

第五部分 Spark MLlib关联规则挖掘算法

第12章 Spark MLlib FPGrowth关联规则算法

第六部分 Spark MLlib推荐算法

第13章 Spark MLlibALS交替最小二乘算法

第14章 Spark MLlib协同过滤推荐算法

第七部分 Spark MLlib神经网络算法

第15章 Spark MLlib神经网络算法综述

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