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Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习电子书

本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架行大数据分析与挖掘的方法,配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境、思维导图和答疑服务。

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作       者:王晓华,罗凯靖

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2022-05-18

字       数:12.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理源框架,吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员行相关内容的学习与发,其中ML是Spark 3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark 3.0 ML大数据分析与挖掘门,配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、发环境和作者答疑服务。 本书共分13章,从Spark 3.0大数据分析概述、基础安装和配置始,依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念,以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征提取和转换等数据处理方法;后通过经典的鸢尾花分析实例,回顾前面的学习内容,实现了一个完整的数据分析与挖掘过程。 本书采取实例和理论相结合的方式,讲解细致直观,示例丰富,适合Spark 3.0机器学习初学者、大数据分析和挖掘人员,也适合高等院校和培训机构人工智能与大数据相关专业的师生教学参考。<br/>【推荐语】<br/>本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架行大数据分析与挖掘的方法,配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境、思维导图和答疑服务。<br/>【作者】<br/>王晓华,计算机专业讲师,研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战:基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow深度学习从零始学》《深度学习的数学原理与实现》等图书。<br/>
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内容简介

前 言

第1章 Spark大数据分析概述

第2章 Spark 3.0安装和开发环境配置

第3章 DataFrame详解

第4章 ML基本概念

第5章 协同过滤算法

第6章 线性回归理论与实战

第7章 分类实战

第8章 决策树与随机森林

第9章 聚类

第10章 关联规则

第11章 数据降维

第12章 特征提取和转换

第13章 ML实战演练——鸢尾花分析

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