Spark机器学习实战

Spark机器学习实战
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信,点击右上角”+“,
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: [美] (Siamak Amirghodsi) ,
2020-09
版次: 1
ISBN: 9787115541420
定价: 128.00
装帧: 平装
开本: 16开
页数: 520页
  • 机器学习是一门多领域交叉学科,可以通过模拟来让计算机获取新的知识或技能。Apache Spark是一种通用大数据框架,也是一种近实时弹性分布式计算和数据虚拟化技术,Spark使人们可以大规模使用机器学习技术,而无须在专用数据中心或硬件上进行大量投资。
    本书提供了Apache Spark机器学习API的全面解决方案,不仅介绍了用Spark完成机器学习任务所需的基础知识,也涉及一些Spark机器学习的高级技能。全书共有13章,从环境配置讲起,陆续介绍了线性代数库、数据处理机制、构建机器学习系统的常见攻略、回归和分类、用Spark实现推荐引擎、无监督学习、梯度下降算法、决策树和集成模型、数据降维、文本分析和Spark Steaming的使用。
    本书是为那些掌握了机器学习技术的Scala开发人员准备的,尤其适合缺乏Spark实践经验的读者。本书假定读者已经掌握机器学习算法的基础知识,并且具有使用Scala实现机器学习算法的一些实践经验。但不要求读者提前了解Spark ML库及其生态系统。 西亚玛克・阿米尔霍吉(Siamak Amirghodsi)是***的高级技术执行主管,在大数据战略、云计算、定量风险管理、高级分析、大规模监管数据平台、企业架构、技术路线图、多项目执行等领域具有丰富的企业管理经验,而且入选了《财富》全球二十大人物。
    明那什・拉杰德兰(Meenakshi Rajendran)是一位大数据分析和数据管理经理,在大规模数据平台和机器学习方面非常专业,在全球技术人才圈中也非常出类拔萃。她为**金融机构提供一整套全面的数据分析和数据科学服务,经验非常丰富。Meenakshi拥有企业管理硕士学位,获得PMP认证,在全球软件交付行业拥有十几年的经验,不仅了解大数据和数据科学技术的基础知识,而且对人性也有很深刻的理解。
    布罗德里克・霍尔(Broderick Hall)是一位大数据分析专家,拥有计算机科学硕士学位,在设计和开发大规模的实时性和符合制度要求的复杂企业软件应用程序方面拥有20多年的经验。曾经为美国的一些**金融机构和交易所设计和构建实时金融应用程序,在这些方面拥有丰富的经验。此外,他还是深度学习的早期开拓者,目前正在开发具有深度学习网络扩展功能的大规模基于云的数据平台。
    肖恩・梅(Shuen Mei)是一位大数据分析平台专家,在金融服务行业已经从业超过15年,在设计、构建和执行具有关键任务、低延迟要求的大型企业分布式财务系统方面具有丰富的经验。目前已通过Apache Spark、Cloudera大数据平台(包括Developer、Admin和HBase)的认证。 第 1章 Scala和Spark的机器学习实战 1
    1.1 引言 1
    1.1.1 Apache Spark 2
    1.1.2 机器学习 3
    1.1.3 Scala 4
    1.1.4 本书的软件版本和使用的
    类库 5
    1.2 下载和安装JDK 6
    1.2.1 准备工作 6
    1.2.2 操作步骤 6
    1.3 下载和安装IntelliJ 6
    1.3.1 准备工作 7
    1.3.2 操作步骤 7
    1.4 下载和安装Spark 7
    1.4.1 准备工作 7
    1.4.2 操作步骤 7
    1.5 用IntelliJ配置Spark 8
    1.5.1 准备工作 8
    1.5.2 操作步骤 8
    1.5.3 更多 19
    1.5.4 参考资料 19
    1.6 运行Spark机器学习示例代码 20
    1.6.1 准备工作 20
    1.6.2 操作步骤 20
    1.7 获取机器学习实战所需的数据源 22
    1.7.1 准备工作 22
    1.7.2 操作步骤 22
    1.7.3 更多 23
    1.8 用IntelliJ IDE运行第 一个Apache Spark 2.0程序 25
    1.8.1 操作步骤 25
    1.8.2 工作原理 31
    1.8.3 更多 31
    1.8.4 参考资料 32
    1.9 在Spark程序中添加图表 32
    1.9.1 操作步骤 32
    1.9.2 工作原理 36
    1.9.3 更多 37
    1.9.4 参考资料 37
    第 2章 Spark机器学习中的线性代数库 38
    2.1 引言 38
    2.2 Vector和Matrix的包引入和初始化设置 40
    2.2.1 操作步骤 40
    2.2.2 更多 41
    2.2.3 参考资料 42
    2.3 用Spark 2.0创建和配置DenseVector 42
    2.3.1 操作步骤 43
    2.3.2 工作原理 43
    2.3.3 更多 44
    2.3.4 参考资料 45
    2.4 用Spark 2.0创建和配置SparseVector 45
    2.4.1 操作步骤 45
    2.4.2 工作原理 47
    2.4.3 更多 48
    2.4.4 参考资料 48
    2.5 用Spark 2.0创建和配置DenseMatrix 48
    2.5.1 操作步骤 49
    2.5.2 工作原理 50
    2.5.3 更多 52
    2.5.4 参考资料 52
    2.6 用Spark 2.0的本地SparseMatrix 52
    2.6.1 操作步骤 53
    2.6.2 工作原理 55
    2.6.3 更多 56
    2.6.4 参考资料 57
    2.7 用Spark 2.0进行Vector运算 57
    2.7.1 操作步骤 57
    2.7.2 工作原理 59
    2.7.3 更多 60
    2.7.4 参考资料 61
    2.8 用Spark 2.0进行Matrix运算 61
    2.8.1 操作步骤 61
    2.8.2 工作原理 64
    2.9 研究Spark 2.0分布式RowMatrix 66
    2.9.1 操作步骤 67
    2.9.2 工作原理 70
    2.9.3 更多 71
    2.9.4 参考资料 72
    2.10 研究Spark 2.0分布式IndexedRowMatrix 72
    2.10.1 操作步骤 72
    2.10.2 工作原理 74
    2.10.3 参考资料 75
    2.11 研究Spark 2.0分布式CoordinateMatrix 75
    2.11.1 操作步骤 75
    2.11.2 工作原理 76
    2.11.3 参考资料 77
    2.12 研究Spark 2.0分布式BlockMatrix 77
    2.12.1 操作步骤 78
    2.12.2 工作原理 79
    2.12.3 参考资料 79

    第3章 Spark机器学习的三剑客 80
    3.1 引言 81
    3.1.1 RDD― 一切是从什么开始 81
    3.1.2 DataFrame―使用高级API统一API和SQL的自然演变 82
    3.1.3 Dataset― 一个高级的统一数据API 83
    3.2 用Spark 2.0的内部数据源创建RDD 85
    3.2.1 操作步骤 86
    3.2.2 工作原理 88
    3.3 用Spark 2.0的外部数据源创建RDD 88
    3.3.1 操作步骤 88
    3.3.2 工作原理 90
    3.3.3 更多 90
    3.3.4 参考资料 91
    3.4 用Spark 2.0的filter() API转换RDD 92
    3.4.1 操作步骤 92
    3.4.2 工作原理 95
    3.4.3 更多 95
    3.4.4 参考资料 95
    3.5 用flatMap() API转换RDD 96
    3.5.1 操作步骤 96
    3.5.2 工作原理 98
    3.5.3 更多 98
    3.5.4 参考资料 99
    3.6 用集合操作API转换RDD 99
    3.6.1 操作步骤 99
    3.6.2 工作原理 101
    3.6.3 参考资料 101
    3.7 用groupBy()和reduceByKey()函数对RDD转换/聚合 102
    3.7.1 操作步骤 102
    3.7.2 工作原理 104
    3.7.3 更多 104
    3.7.4 参考资料 105
    3.8 用zip() API转换RDD 105
    3.8.1 操作步骤 105
    3.8.2 工作原理 107
    3.8.3 参考资料 107
    3.9 用paired键值RDD进行关联转换 107
    3.9.1 操作步骤 107
    3.9.2 工作原理 110
    3.9.3 更多 110
    3.10 用paired键值RDD进行汇总和分组转换 110
    3.10.1 操作步骤 110
    3.10.2 工作原理 112
    3.10.3 参考资料 112
    3.11 根据Scala数据结构创建DataFrame 112
    3.11.1 操作步骤 113
    3.11.2 工作原理 115
    3.11.3 更多 115
    3.11.4 参考资料 116
    3.12 不使用SQL方式创建DataFrame 116
    3.12.1 操作步骤 116
    3.12.2 工作原理 120
    3.12.3 更多 121
    3.12.4 参考资料 121
    3.13 根据外部源加载DataFrame和配置 121
    3.13.1 操作步骤 121
    3.13.2 工作原理 125
    3.13.3 更多 125
    3.13.4 参考资料 125
    3.14 用标准SQL语言(即SparkSQL)创建DataFrame 126
    3.14.1 操作步骤 126
    3.14.2 工作原理 130
    3.14.3 更多 130
    3.14.4 参考资料 131
    3.15 用Scala序列处理Dataset API 132
    3.15.1 操作步骤 132
    3.15.2 工作原理 135
    3.15.3 更多 135
    3.15.4 参考资料 135
    3.16 根据RDD创建和使用Dataset,再反向操作 136
    3.16.1 操作步骤 136
    3.16.2 工作原理 140
    3.16.3 更多 140
    3.16.4 参考资料 140
    3.17 用Dataset API和SQL一起处理JSON 140
    3.17.1 操作步骤 141
    3.17.2 工作原理 144
    3.17.3 更多 144
    3.17.4 参考资料 144
    3.18 用领域对象对Dataset API进行函数式编程 145
    3.18.1 操作步骤 145
    3.18.2 工作原理 148
    3.18.3 更多 149
    3.18.4 参考资料 149
    第4章 构建一个稳健的机器学习系统的常用攻略 150
    4.1 引言 151
    4.2 借助Spark的基本统计API构建属于自己的算法 151
    4.2.1 操作步骤 151
    4.2.2 工作原理 153
    4.2.3 更多 153
    4.2.4 参考资料 154
    4.3 用于真实机器学习应用的ML管道 154
    4.3.1 操作步骤 154
    4.3.2 工作原理 156
    4.3.3 更多 157
    4.3.4 参考资料 157
    4.4 用Spark标准化数据 157
    4.4.1 操作步骤 158
    4.4.2 工作原理 160
    4.4.3 更多 160
    4.4.4 参考资料 161
    4.5 将数据划分为训练集和测试集 161
    4.5.1 操作步骤 161
    4.5.2 工作原理 163
    4.5.3 更多 163
    4.5.4 参考资料 163
    4.6 新Dataset API的常见操作 163
    4.6.1 操作步骤 163
    4.6.2 工作原理 166
    4.6.3 更多 166
    4.6.4 参考资料 167
    4.7 在Spark 2.0中从文本文件创建和使用RDD、DataFrame和Dataset 167
    4.7.1 操作步骤 167
    4.7.2 工作原理 170
    4.7.3 更多 170
    4.7.4 参考资料 171
    4.8 Spark ML的LabeledPoint数据结构 171
    4.8.1 操作步骤 171
    4.8.2 工作原理 173
    4.8.3 更多 173
    4.8.4 参考资料 174
    4.9 用Spark 2.0访问Spark集群 174
    4.9.1 操作步骤 174
    4.9.2 工作原理 176
    4.9.3 更多 176
    4.9.4 参考资料 177
    4.10 用Spark 2.0之前的版本访问Spark集群 178
    4.10.1 操作步骤 178
    4.10.2 工作原理 180
    4.10.3 更多 180
    4.10.4 参考资料 180
    4.11 在Spark 2.0中使用SparkSession对象访问SparkContext 180
    4.11.1 操作步骤 181
    4.11.2 工作原理 184
    4.11.3 更多 184
    4.11.4 参考资料 184
    4.12 Spark 2.0中的新模型导出及PMML标记 185
    4.12.1 操作步骤 185
    4.12.2 工作原理 188
    4.12.3 更多 188
    4.12.4 参考资料 189
    4.13 用Spark 2.0进行回归模型评估 189
    4.13.1 操作步骤 189
    4.13.2 工作原理 191
    4.13.3 更多 191
    4.13.4 参考资料 192
    4.14 用Spark 2.0进行二分类模型评估 192
    4.14.1 操作步骤 192
    4.14.2 工作原理 196
    4.14.3 更多 196
    4.14.4 参考资料 196
    4.15 用Spark 2.0进行多类分类模型评估 197
    4.15.1 操作步骤 197
    4.15.2 工作原理 200
    4.15.3 更多 200
    4.15.4 参考资料 201
    4.16 用Spark 2.0进行多标签分类模型评估 201
    4.16.1 操作步骤 201
    4.16.2 工作原理 203
    4.16.3 更多 203
    4.16.4 参考资料 204
    4.17 在Spark 2.0中使用Scala Breeze库处理图像 204
    4.17.1 操作步骤 204
    4.17.2 工作原理 207
    4.17.3 更多 207
    4.17.4 参考资料 208
    第5章 使用Spark 2.0实践机器学习中的回归和分类――第 一部分 209
    5.1 引言 209
    5.2 用传统方式拟合一条线性回归直线 211
    5.2.1 操作步骤 211
    5.2.2 工作原理 214
    5.2.3 更多 215
    5.2.4 参考资料 215
    5.3 Spark 2.0中的广义线性回归 216
    5.3.1 操作步骤 216
    5.3.2 工作原理 219
    5.3.3 更多 219
    5.3.4 参考资料 220
    5.4 Spark 2.0中Lasso和L-BFGS的线性回归API 221
    5.4.1 操作步骤 221
    5.4.2 工作原理 224
    5.4.3 更多 225
    5.4.4 参考资料 225
    5.5 Spark 2.0中Lasso和自动优化选择的线性回归API 226
    5.5.1 操作步骤 226
    5.5.2 工作原理 229
    5.5.3 更多 229
    5.5.4 参考资料 230
    5.6 Spark 2.0中岭回归和自动优化选择的线性回归API 230
    5.6.1 操作步骤 230
    5.6.2 工作原理 233
    5.6.3 更多 233
    5.6.4 参考资料 233
    5.7 Spark 2.0中的保序回归 233
    5.7.1 操作步骤 234
    5.7.2 工作原理 236
    5.7.3 更多 237
    5.7.4 参考资料 237
    5.8 Spark 2.0中的多层感知机分类器 238
    5.8.1 操作步骤 238
    5.8.2 工作原理 241
    5.8.3 更多 242
    5.8.4 参考资料 243
    5.9 Spark 2.0中的一对多分类器 244
    5.9.1 操作步骤 244
    5.9.2 工作原理 247
    5.9.3 更多 247
    5.9.4 参考资料 248
    5.10 Spark 2.0中的生存回归―参数化的加速失效时间模型 248
    5.10.1 操作步骤 249
    5.10.2 工作原理 252
    5.10.3 更多 253
    5.10.4 参考资料 254
    第6章 用Spark 2.0实践机器学习中的回归和分类――第二部分 255
    6.1 引言 255
    6.2 Spark 2.0使用SGD优化的线性回归 257
    6.2.1 操作步骤 257
    6.2.2 工作原理 260
    6.2.3 更多 261
    6.2.4 参考资料 261
    6.3 Spark 2.0使用SGD优化的逻辑回归 262
    6.3.1 操作步骤 262
    6.3.2 工作原理 266
    6.3.3 更多 267
    6.3.4 参考资料 268
    6.4 Spark 2.0使用SGD优化的岭回归 268
    6.4.1 操作步骤 268
    6.4.2 工作原理 272
    6.4.3 更多 273
    6.4.4 参考资料 274
    6.5 Spark 2.0使用SGD优化的Lasso回归 274
    6.5.1 操作步骤 274
    6.5.2 工作原理 277
    6.5.3 更多 278
    6.5.4 参考资料 279
    6.6 Spark 2.0使用L-BFGS优化的逻辑回归 279
    6.6.1 操作步骤 279
    6.6.2 工作原理 282
    6.6.3 更多 283
    6.6.4 参考资料 283
    6.7 Spark 2.0的支持向量机(SVM) 283
    6.7.1 操作步骤 284
    6.7.2 工作原理 287
    6.7.3 更多 288
    6.7.4 参考资料 289
    6.8 Spark 2.0使用MLlib库的朴素贝叶斯分类器 289
    6.8.1 操作步骤 289
    6.8.2 工作原理 294
    6.8.3 更多 294
    6.8.4 参考资料 294
    6.9 Spark 2.0使用逻辑回归研究ML管道和DataFrame 295
    6.9.1 操作步骤 295
    6.9.2 工作原理 302
    6.9.3 更多 302
    6.9.4 参考资料 303
    第7章 使用Spark实现大规模的推荐引擎 304
    7.1 引言 304
    7.1.1 内容过滤 306
    7.1.2 协同过滤 306
    7.1.3 近邻方法 306
    7.1.4 隐因子模型技术 306
    7.2 用Spark 2.0生成可扩展推荐引擎所需的数据 307
    7.2.1 操作步骤 307
    7.2.2 工作原理 308
    7.2.3 更多 308
    7.2.4 参考资料 309
    7.3 用Spark 2.0研究推荐系统的电影数据 309
    7.3.1 操作步骤 310
    7.3.2 工作原理 313
    7.3.3 更多 313
    7.3.4 参考资料 313
    7.4 用Spark 2.0研究推荐系统的评分数据 314
    7.4.1 操作步骤 314
    7.4.2 工作原理 317
    7.4.3 更多 318
    7.4.4 参考资料 318
    7.5 用Spark 2.0和协同过滤构建可扩展的推荐引擎 318
    7.5.1 操作步骤 318
    7.5.2 工作原理 324
    7.5.3 更多 326
    7.5.4 参考资料 327
    7.5.5 在训练过程中处理隐式的输入数据 327
    第8章 Spark 2.0的无监督聚类算法 329
    8.1 引言 329
    8.2 用Spark 2.0构建KMeans分类系统 331
    8.2.1 操作步骤 331
    8.2.2 工作原理 334
    8.2.3 更多 337
    8.2.4 参考资料 337
    8.3 介绍Spark 2.0中的新算法,二分KMeans 337
    8.3.1 操作步骤 338
    8.3.2 工作原理 342
    8.3.3 更多 342
    8.3.4 参考资料 343
    8.4 在Spark 2.0中使用高斯混合和期望最大化(EM)对数据分类 343
    8.4.1 操作步骤 343
    8.4.2 工作原理 347
    8.4.3 更多 348
    8.4.4 参考资料 349
    8.5 在Spark 2.0中使用幂迭代聚类(PIC)对图中节点进行分类 349
    8.5.1 操作步骤 349
    8.5.2 工作原理 352
    8.5.3 更多 353
    8.5.4 参考资料 353
    8.6 用隐狄利克雷分布(LDA)将文档和文本划分为不同主题 353
    8.6.1 操作步骤 354
    8.6.2 工作原理 357
    8.6.3 更多 358
    8.6.4 参考资料 359
    8.7 用Streaming KMeans实现近实时的数据分类 359
    8.7.1 操作步骤 359
    8.7.2 工作原理 363
    8.7.3 更多 364
    8.7.4 参考资料 365
    第9章 最优化――用梯度下降法寻找最小值 366
    9.1 引言 366
    9.2 优化二次损失函数,使用数学方法寻找最小值进行分析 369
    9.2.1 操作步骤 369
    9.2.2 工作原理 372
    9.2.3 更多 372
    9.2.4 参考资料 372
    9.3 用梯度下降法(GD)编码实现二次损失函数的优化过程 373
    9.3.1 操作步骤 374
    9.3.2 工作原理 377
    9.3.3 更多 380
    9.3.4 参考资料 382
    9.4 用梯度下降优化算法解决线性回归问题 383
    9.4.1 操作步骤 383
    9.4.2 工作原理 391
    9.4.3 更多 393
    9.4.4 参考资料 393
    9.5 在Spark 2.0中使用正规方程法解决线性回归问题 393
    9.5.1 操作步骤 394
    9.5.2 工作原理 396
    9.5.3 更多 396
    9.5.4 参考资料 396
    第 10章 使用决策树和集成模型构建机器学习系统 397
    10.1 引言 397
    10.1.1 集成方法 399
    10.1.2 不纯度的度量 401
    10.2 获取和预处理实际的医疗数据,在Spark 2.0中研究决策树和集成模型 404
    10.2.1 操作步骤 404
    10.2.2 工作原理 406
    10.3 用Spark 2.0的决策树构建分类系统 406
    10.3.1 操作步骤 407
    10.3.2 工作原理 411
    10.3.3 更多 411
    10.3.4 参考资料 412
    10.4 用Spark 2.0的决策树解决回归问题 412
    10.4.1 操作步骤 412
    10.4.2 工作原理 416
    10.4.3 参考资料 417
    10.5 用Spark 2.0的随机森林构建分类系统 417
    10.5.1 操作步骤 417
    10.5.2 工作原理 420
    10.5.3 参考资料 421
    10.6 用Spark 2.0的随机森林解决回归问题 421
    10.6.1 操作步骤 421
    10.6.2 工作原理 425
    10.6.3 参考资料 425
    10.7 用Spark 2.0的梯度提升树(GBR)构建分类系统 425
    10.7.1 操作步骤 425
    10.7.2 工作原理 428
    10.7.3 更多 429
    10.7.4 参考资料 429
    10.8 用Spark 2.0的梯度提升树(GBT)解决回归问题 429
    10.8.1 操作步骤 429
    10.8.2 工作原理 432
    10.8.3 更多 433
    10.8.4 参考资料 433
    第 11章 大数据中的高维灾难 434
    11.1 引言 434
    11.2 Spark提取和准备CSV文件的2种处理方法 438
    11.2.1 操作步骤 438
    11.2.2 工作原理 441
    11.2.3 更多 442
    11.2.4 参考资料 442
    11.3 Spark使用奇异值分解(SVD)对高维数据降维 442
    11.3.1 操作步骤 443
    11.3.2 工作原理 448
    11.3.3 更多 449
    11.3.4 参考资料 450
    11.4 Spark使用主成分分析(PCA)为机器学习挑选最有效的
    潜在因子 450
    11.4.1 操作步骤 451
    11.4.2 工作原理 455
    11.4.3 更多 458
    11.4.4 参考资料 458
    第 12章 使用Spark 2.0 ML库实现文本分析 459
    12.1 引言 459
    12.2 用Spark统计词频 462
    12.2.1 操作步骤 462
    12.2.2 工作原理 465
    12.2.3 更多 465
    12.2.4 参考资料 465
    12.3 用Spark和Word2Vec查找相似词 465
    12.3.1 操作步骤 466
    12.3.2 工作原理 468
    12.3.3 更多 468
    12.3.4 参考资料 469
    12.4 构建真实的Spark机器学习项目 469
    12.4.1 操作步骤 469
    12.4.2 更多 471
    12.4.3 参考资料 471
    12.5 用Spark 2.0和潜在语义分析实现文本分析 472
    12.5.1 操作步骤 472
    12.5.2 工作原理 476
    12.5.3 更多 476
    12.5.4 参考资料 477
    12.6 用Spark 2.0和潜在狄利克雷实现主题模型 477
    12.6.1 操作步骤 477
    12.6.2 工作原理 481
    12.6.3 更多 481
    12.6.4 参考资料 482
    第 13章 Spark Streaming和机器学习库 483
    13.1 引言 483
    13.2 用于近实时机器学习的structured streaming 487
    13.2.1 操作步骤 487
    13.2.2 工作原理 490
    13.2.3 更多 491
    13.2.4 参考资料 491
    13.3 用于实时机器学习的流式DataFrame 492
    13.3.1 操作步骤 492
    13.3.2 工作原理 494
    13.3.3 更多 494
    13.3.4 参考资料 494
    13.4 用于实时机器学习的流式Dataset 494
    13.4.1 操作步骤 495
    13.4.2 工作原理 497
    13.4.3 更多 497
    13.4.4 参考资料 498
    13.5 流式数据和用于调试的queueStream 498
    13.5.1 操作步骤 498
    13.5.2 工作原理 501
    13.5.3 参考资料 502
    13.6 下载并熟悉著名的Iris数据,用于无监督分类 502
    13.6.1 操作步骤 502
    13.6.2 工作原理 503
    13.6.3 更多 503
    13.6.4 参考资料 504
    13.7 用于实时在线分类器的流式KMeans 504
    13.7.1 操作步骤 504
    13.7.2 工作原理 508
    13.7.3 更多 508
    13.7.4 参考资料 508
    13.8 下载葡萄酒质量数据,用于流式回归 509
    13.8.1 操作步骤 509
    13.8.2 工作原理 509
    13.8.3 更多 510
    13.9 用于实时回归的流式线性回归 510
    13.9.1 操作步骤 510
    13.9.2 参考资料 514
    13.9.3 更多 514
    13.9.4 参考资料 514
    13.10 下载Pima糖尿病数据,用于监督分类 514
    13.10.1 操作步骤 515
    13.10.2 工作原理 515
    13.10.3 更多 516
    13.10.4 参考资料 516
    13.11 用于在线分类器的流式逻辑回归 516
    13.11.1 操作步骤 516
    13.11.2 工作原理 519
    13.11.3 更多 520
    13.11.4 参考资料 520
  • 内容简介:
    机器学习是一门多领域交叉学科,可以通过模拟来让计算机获取新的知识或技能。Apache Spark是一种通用大数据框架,也是一种近实时弹性分布式计算和数据虚拟化技术,Spark使人们可以大规模使用机器学习技术,而无须在专用数据中心或硬件上进行大量投资。
    本书提供了Apache Spark机器学习API的全面解决方案,不仅介绍了用Spark完成机器学习任务所需的基础知识,也涉及一些Spark机器学习的高级技能。全书共有13章,从环境配置讲起,陆续介绍了线性代数库、数据处理机制、构建机器学习系统的常见攻略、回归和分类、用Spark实现推荐引擎、无监督学习、梯度下降算法、决策树和集成模型、数据降维、文本分析和Spark Steaming的使用。
    本书是为那些掌握了机器学习技术的Scala开发人员准备的,尤其适合缺乏Spark实践经验的读者。本书假定读者已经掌握机器学习算法的基础知识,并且具有使用Scala实现机器学习算法的一些实践经验。但不要求读者提前了解Spark ML库及其生态系统。
  • 作者简介:
    西亚玛克・阿米尔霍吉(Siamak Amirghodsi)是***的高级技术执行主管,在大数据战略、云计算、定量风险管理、高级分析、大规模监管数据平台、企业架构、技术路线图、多项目执行等领域具有丰富的企业管理经验,而且入选了《财富》全球二十大人物。
    明那什・拉杰德兰(Meenakshi Rajendran)是一位大数据分析和数据管理经理,在大规模数据平台和机器学习方面非常专业,在全球技术人才圈中也非常出类拔萃。她为**金融机构提供一整套全面的数据分析和数据科学服务,经验非常丰富。Meenakshi拥有企业管理硕士学位,获得PMP认证,在全球软件交付行业拥有十几年的经验,不仅了解大数据和数据科学技术的基础知识,而且对人性也有很深刻的理解。
    布罗德里克・霍尔(Broderick Hall)是一位大数据分析专家,拥有计算机科学硕士学位,在设计和开发大规模的实时性和符合制度要求的复杂企业软件应用程序方面拥有20多年的经验。曾经为美国的一些**金融机构和交易所设计和构建实时金融应用程序,在这些方面拥有丰富的经验。此外,他还是深度学习的早期开拓者,目前正在开发具有深度学习网络扩展功能的大规模基于云的数据平台。
    肖恩・梅(Shuen Mei)是一位大数据分析平台专家,在金融服务行业已经从业超过15年,在设计、构建和执行具有关键任务、低延迟要求的大型企业分布式财务系统方面具有丰富的经验。目前已通过Apache Spark、Cloudera大数据平台(包括Developer、Admin和HBase)的认证。
  • 目录:
    第 1章 Scala和Spark的机器学习实战 1
    1.1 引言 1
    1.1.1 Apache Spark 2
    1.1.2 机器学习 3
    1.1.3 Scala 4
    1.1.4 本书的软件版本和使用的
    类库 5
    1.2 下载和安装JDK 6
    1.2.1 准备工作 6
    1.2.2 操作步骤 6
    1.3 下载和安装IntelliJ 6
    1.3.1 准备工作 7
    1.3.2 操作步骤 7
    1.4 下载和安装Spark 7
    1.4.1 准备工作 7
    1.4.2 操作步骤 7
    1.5 用IntelliJ配置Spark 8
    1.5.1 准备工作 8
    1.5.2 操作步骤 8
    1.5.3 更多 19
    1.5.4 参考资料 19
    1.6 运行Spark机器学习示例代码 20
    1.6.1 准备工作 20
    1.6.2 操作步骤 20
    1.7 获取机器学习实战所需的数据源 22
    1.7.1 准备工作 22
    1.7.2 操作步骤 22
    1.7.3 更多 23
    1.8 用IntelliJ IDE运行第 一个Apache Spark 2.0程序 25
    1.8.1 操作步骤 25
    1.8.2 工作原理 31
    1.8.3 更多 31
    1.8.4 参考资料 32
    1.9 在Spark程序中添加图表 32
    1.9.1 操作步骤 32
    1.9.2 工作原理 36
    1.9.3 更多 37
    1.9.4 参考资料 37
    第 2章 Spark机器学习中的线性代数库 38
    2.1 引言 38
    2.2 Vector和Matrix的包引入和初始化设置 40
    2.2.1 操作步骤 40
    2.2.2 更多 41
    2.2.3 参考资料 42
    2.3 用Spark 2.0创建和配置DenseVector 42
    2.3.1 操作步骤 43
    2.3.2 工作原理 43
    2.3.3 更多 44
    2.3.4 参考资料 45
    2.4 用Spark 2.0创建和配置SparseVector 45
    2.4.1 操作步骤 45
    2.4.2 工作原理 47
    2.4.3 更多 48
    2.4.4 参考资料 48
    2.5 用Spark 2.0创建和配置DenseMatrix 48
    2.5.1 操作步骤 49
    2.5.2 工作原理 50
    2.5.3 更多 52
    2.5.4 参考资料 52
    2.6 用Spark 2.0的本地SparseMatrix 52
    2.6.1 操作步骤 53
    2.6.2 工作原理 55
    2.6.3 更多 56
    2.6.4 参考资料 57
    2.7 用Spark 2.0进行Vector运算 57
    2.7.1 操作步骤 57
    2.7.2 工作原理 59
    2.7.3 更多 60
    2.7.4 参考资料 61
    2.8 用Spark 2.0进行Matrix运算 61
    2.8.1 操作步骤 61
    2.8.2 工作原理 64
    2.9 研究Spark 2.0分布式RowMatrix 66
    2.9.1 操作步骤 67
    2.9.2 工作原理 70
    2.9.3 更多 71
    2.9.4 参考资料 72
    2.10 研究Spark 2.0分布式IndexedRowMatrix 72
    2.10.1 操作步骤 72
    2.10.2 工作原理 74
    2.10.3 参考资料 75
    2.11 研究Spark 2.0分布式CoordinateMatrix 75
    2.11.1 操作步骤 75
    2.11.2 工作原理 76
    2.11.3 参考资料 77
    2.12 研究Spark 2.0分布式BlockMatrix 77
    2.12.1 操作步骤 78
    2.12.2 工作原理 79
    2.12.3 参考资料 79

    第3章 Spark机器学习的三剑客 80
    3.1 引言 81
    3.1.1 RDD― 一切是从什么开始 81
    3.1.2 DataFrame―使用高级API统一API和SQL的自然演变 82
    3.1.3 Dataset― 一个高级的统一数据API 83
    3.2 用Spark 2.0的内部数据源创建RDD 85
    3.2.1 操作步骤 86
    3.2.2 工作原理 88
    3.3 用Spark 2.0的外部数据源创建RDD 88
    3.3.1 操作步骤 88
    3.3.2 工作原理 90
    3.3.3 更多 90
    3.3.4 参考资料 91
    3.4 用Spark 2.0的filter() API转换RDD 92
    3.4.1 操作步骤 92
    3.4.2 工作原理 95
    3.4.3 更多 95
    3.4.4 参考资料 95
    3.5 用flatMap() API转换RDD 96
    3.5.1 操作步骤 96
    3.5.2 工作原理 98
    3.5.3 更多 98
    3.5.4 参考资料 99
    3.6 用集合操作API转换RDD 99
    3.6.1 操作步骤 99
    3.6.2 工作原理 101
    3.6.3 参考资料 101
    3.7 用groupBy()和reduceByKey()函数对RDD转换/聚合 102
    3.7.1 操作步骤 102
    3.7.2 工作原理 104
    3.7.3 更多 104
    3.7.4 参考资料 105
    3.8 用zip() API转换RDD 105
    3.8.1 操作步骤 105
    3.8.2 工作原理 107
    3.8.3 参考资料 107
    3.9 用paired键值RDD进行关联转换 107
    3.9.1 操作步骤 107
    3.9.2 工作原理 110
    3.9.3 更多 110
    3.10 用paired键值RDD进行汇总和分组转换 110
    3.10.1 操作步骤 110
    3.10.2 工作原理 112
    3.10.3 参考资料 112
    3.11 根据Scala数据结构创建DataFrame 112
    3.11.1 操作步骤 113
    3.11.2 工作原理 115
    3.11.3 更多 115
    3.11.4 参考资料 116
    3.12 不使用SQL方式创建DataFrame 116
    3.12.1 操作步骤 116
    3.12.2 工作原理 120
    3.12.3 更多 121
    3.12.4 参考资料 121
    3.13 根据外部源加载DataFrame和配置 121
    3.13.1 操作步骤 121
    3.13.2 工作原理 125
    3.13.3 更多 125
    3.13.4 参考资料 125
    3.14 用标准SQL语言(即SparkSQL)创建DataFrame 126
    3.14.1 操作步骤 126
    3.14.2 工作原理 130
    3.14.3 更多 130
    3.14.4 参考资料 131
    3.15 用Scala序列处理Dataset API 132
    3.15.1 操作步骤 132
    3.15.2 工作原理 135
    3.15.3 更多 135
    3.15.4 参考资料 135
    3.16 根据RDD创建和使用Dataset,再反向操作 136
    3.16.1 操作步骤 136
    3.16.2 工作原理 140
    3.16.3 更多 140
    3.16.4 参考资料 140
    3.17 用Dataset API和SQL一起处理JSON 140
    3.17.1 操作步骤 141
    3.17.2 工作原理 144
    3.17.3 更多 144
    3.17.4 参考资料 144
    3.18 用领域对象对Dataset API进行函数式编程 145
    3.18.1 操作步骤 145
    3.18.2 工作原理 148
    3.18.3 更多 149
    3.18.4 参考资料 149
    第4章 构建一个稳健的机器学习系统的常用攻略 150
    4.1 引言 151
    4.2 借助Spark的基本统计API构建属于自己的算法 151
    4.2.1 操作步骤 151
    4.2.2 工作原理 153
    4.2.3 更多 153
    4.2.4 参考资料 154
    4.3 用于真实机器学习应用的ML管道 154
    4.3.1 操作步骤 154
    4.3.2 工作原理 156
    4.3.3 更多 157
    4.3.4 参考资料 157
    4.4 用Spark标准化数据 157
    4.4.1 操作步骤 158
    4.4.2 工作原理 160
    4.4.3 更多 160
    4.4.4 参考资料 161
    4.5 将数据划分为训练集和测试集 161
    4.5.1 操作步骤 161
    4.5.2 工作原理 163
    4.5.3 更多 163
    4.5.4 参考资料 163
    4.6 新Dataset API的常见操作 163
    4.6.1 操作步骤 163
    4.6.2 工作原理 166
    4.6.3 更多 166
    4.6.4 参考资料 167
    4.7 在Spark 2.0中从文本文件创建和使用RDD、DataFrame和Dataset 167
    4.7.1 操作步骤 167
    4.7.2 工作原理 170
    4.7.3 更多 170
    4.7.4 参考资料 171
    4.8 Spark ML的LabeledPoint数据结构 171
    4.8.1 操作步骤 171
    4.8.2 工作原理 173
    4.8.3 更多 173
    4.8.4 参考资料 174
    4.9 用Spark 2.0访问Spark集群 174
    4.9.1 操作步骤 174
    4.9.2 工作原理 176
    4.9.3 更多 176
    4.9.4 参考资料 177
    4.10 用Spark 2.0之前的版本访问Spark集群 178
    4.10.1 操作步骤 178
    4.10.2 工作原理 180
    4.10.3 更多 180
    4.10.4 参考资料 180
    4.11 在Spark 2.0中使用SparkSession对象访问SparkContext 180
    4.11.1 操作步骤 181
    4.11.2 工作原理 184
    4.11.3 更多 184
    4.11.4 参考资料 184
    4.12 Spark 2.0中的新模型导出及PMML标记 185
    4.12.1 操作步骤 185
    4.12.2 工作原理 188
    4.12.3 更多 188
    4.12.4 参考资料 189
    4.13 用Spark 2.0进行回归模型评估 189
    4.13.1 操作步骤 189
    4.13.2 工作原理 191
    4.13.3 更多 191
    4.13.4 参考资料 192
    4.14 用Spark 2.0进行二分类模型评估 192
    4.14.1 操作步骤 192
    4.14.2 工作原理 196
    4.14.3 更多 196
    4.14.4 参考资料 196
    4.15 用Spark 2.0进行多类分类模型评估 197
    4.15.1 操作步骤 197
    4.15.2 工作原理 200
    4.15.3 更多 200
    4.15.4 参考资料 201
    4.16 用Spark 2.0进行多标签分类模型评估 201
    4.16.1 操作步骤 201
    4.16.2 工作原理 203
    4.16.3 更多 203
    4.16.4 参考资料 204
    4.17 在Spark 2.0中使用Scala Breeze库处理图像 204
    4.17.1 操作步骤 204
    4.17.2 工作原理 207
    4.17.3 更多 207
    4.17.4 参考资料 208
    第5章 使用Spark 2.0实践机器学习中的回归和分类――第 一部分 209
    5.1 引言 209
    5.2 用传统方式拟合一条线性回归直线 211
    5.2.1 操作步骤 211
    5.2.2 工作原理 214
    5.2.3 更多 215
    5.2.4 参考资料 215
    5.3 Spark 2.0中的广义线性回归 216
    5.3.1 操作步骤 216
    5.3.2 工作原理 219
    5.3.3 更多 219
    5.3.4 参考资料 220
    5.4 Spark 2.0中Lasso和L-BFGS的线性回归API 221
    5.4.1 操作步骤 221
    5.4.2 工作原理 224
    5.4.3 更多 225
    5.4.4 参考资料 225
    5.5 Spark 2.0中Lasso和自动优化选择的线性回归API 226
    5.5.1 操作步骤 226
    5.5.2 工作原理 229
    5.5.3 更多 229
    5.5.4 参考资料 230
    5.6 Spark 2.0中岭回归和自动优化选择的线性回归API 230
    5.6.1 操作步骤 230
    5.6.2 工作原理 233
    5.6.3 更多 233
    5.6.4 参考资料 233
    5.7 Spark 2.0中的保序回归 233
    5.7.1 操作步骤 234
    5.7.2 工作原理 236
    5.7.3 更多 237
    5.7.4 参考资料 237
    5.8 Spark 2.0中的多层感知机分类器 238
    5.8.1 操作步骤 238
    5.8.2 工作原理 241
    5.8.3 更多 242
    5.8.4 参考资料 243
    5.9 Spark 2.0中的一对多分类器 244
    5.9.1 操作步骤 244
    5.9.2 工作原理 247
    5.9.3 更多 247
    5.9.4 参考资料 248
    5.10 Spark 2.0中的生存回归―参数化的加速失效时间模型 248
    5.10.1 操作步骤 249
    5.10.2 工作原理 252
    5.10.3 更多 253
    5.10.4 参考资料 254
    第6章 用Spark 2.0实践机器学习中的回归和分类――第二部分 255
    6.1 引言 255
    6.2 Spark 2.0使用SGD优化的线性回归 257
    6.2.1 操作步骤 257
    6.2.2 工作原理 260
    6.2.3 更多 261
    6.2.4 参考资料 261
    6.3 Spark 2.0使用SGD优化的逻辑回归 262
    6.3.1 操作步骤 262
    6.3.2 工作原理 266
    6.3.3 更多 267
    6.3.4 参考资料 268
    6.4 Spark 2.0使用SGD优化的岭回归 268
    6.4.1 操作步骤 268
    6.4.2 工作原理 272
    6.4.3 更多 273
    6.4.4 参考资料 274
    6.5 Spark 2.0使用SGD优化的Lasso回归 274
    6.5.1 操作步骤 274
    6.5.2 工作原理 277
    6.5.3 更多 278
    6.5.4 参考资料 279
    6.6 Spark 2.0使用L-BFGS优化的逻辑回归 279
    6.6.1 操作步骤 279
    6.6.2 工作原理 282
    6.6.3 更多 283
    6.6.4 参考资料 283
    6.7 Spark 2.0的支持向量机(SVM) 283
    6.7.1 操作步骤 284
    6.7.2 工作原理 287
    6.7.3 更多 288
    6.7.4 参考资料 289
    6.8 Spark 2.0使用MLlib库的朴素贝叶斯分类器 289
    6.8.1 操作步骤 289
    6.8.2 工作原理 294
    6.8.3 更多 294
    6.8.4 参考资料 294
    6.9 Spark 2.0使用逻辑回归研究ML管道和DataFrame 295
    6.9.1 操作步骤 295
    6.9.2 工作原理 302
    6.9.3 更多 302
    6.9.4 参考资料 303
    第7章 使用Spark实现大规模的推荐引擎 304
    7.1 引言 304
    7.1.1 内容过滤 306
    7.1.2 协同过滤 306
    7.1.3 近邻方法 306
    7.1.4 隐因子模型技术 306
    7.2 用Spark 2.0生成可扩展推荐引擎所需的数据 307
    7.2.1 操作步骤 307
    7.2.2 工作原理 308
    7.2.3 更多 308
    7.2.4 参考资料 309
    7.3 用Spark 2.0研究推荐系统的电影数据 309
    7.3.1 操作步骤 310
    7.3.2 工作原理 313
    7.3.3 更多 313
    7.3.4 参考资料 313
    7.4 用Spark 2.0研究推荐系统的评分数据 314
    7.4.1 操作步骤 314
    7.4.2 工作原理 317
    7.4.3 更多 318
    7.4.4 参考资料 318
    7.5 用Spark 2.0和协同过滤构建可扩展的推荐引擎 318
    7.5.1 操作步骤 318
    7.5.2 工作原理 324
    7.5.3 更多 326
    7.5.4 参考资料 327
    7.5.5 在训练过程中处理隐式的输入数据 327
    第8章 Spark 2.0的无监督聚类算法 329
    8.1 引言 329
    8.2 用Spark 2.0构建KMeans分类系统 331
    8.2.1 操作步骤 331
    8.2.2 工作原理 334
    8.2.3 更多 337
    8.2.4 参考资料 337
    8.3 介绍Spark 2.0中的新算法,二分KMeans 337
    8.3.1 操作步骤 338
    8.3.2 工作原理 342
    8.3.3 更多 342
    8.3.4 参考资料 343
    8.4 在Spark 2.0中使用高斯混合和期望最大化(EM)对数据分类 343
    8.4.1 操作步骤 343
    8.4.2 工作原理 347
    8.4.3 更多 348
    8.4.4 参考资料 349
    8.5 在Spark 2.0中使用幂迭代聚类(PIC)对图中节点进行分类 349
    8.5.1 操作步骤 349
    8.5.2 工作原理 352
    8.5.3 更多 353
    8.5.4 参考资料 353
    8.6 用隐狄利克雷分布(LDA)将文档和文本划分为不同主题 353
    8.6.1 操作步骤 354
    8.6.2 工作原理 357
    8.6.3 更多 358
    8.6.4 参考资料 359
    8.7 用Streaming KMeans实现近实时的数据分类 359
    8.7.1 操作步骤 359
    8.7.2 工作原理 363
    8.7.3 更多 364
    8.7.4 参考资料 365
    第9章 最优化――用梯度下降法寻找最小值 366
    9.1 引言 366
    9.2 优化二次损失函数,使用数学方法寻找最小值进行分析 369
    9.2.1 操作步骤 369
    9.2.2 工作原理 372
    9.2.3 更多 372
    9.2.4 参考资料 372
    9.3 用梯度下降法(GD)编码实现二次损失函数的优化过程 373
    9.3.1 操作步骤 374
    9.3.2 工作原理 377
    9.3.3 更多 380
    9.3.4 参考资料 382
    9.4 用梯度下降优化算法解决线性回归问题 383
    9.4.1 操作步骤 383
    9.4.2 工作原理 391
    9.4.3 更多 393
    9.4.4 参考资料 393
    9.5 在Spark 2.0中使用正规方程法解决线性回归问题 393
    9.5.1 操作步骤 394
    9.5.2 工作原理 396
    9.5.3 更多 396
    9.5.4 参考资料 396
    第 10章 使用决策树和集成模型构建机器学习系统 397
    10.1 引言 397
    10.1.1 集成方法 399
    10.1.2 不纯度的度量 401
    10.2 获取和预处理实际的医疗数据,在Spark 2.0中研究决策树和集成模型 404
    10.2.1 操作步骤 404
    10.2.2 工作原理 406
    10.3 用Spark 2.0的决策树构建分类系统 406
    10.3.1 操作步骤 407
    10.3.2 工作原理 411
    10.3.3 更多 411
    10.3.4 参考资料 412
    10.4 用Spark 2.0的决策树解决回归问题 412
    10.4.1 操作步骤 412
    10.4.2 工作原理 416
    10.4.3 参考资料 417
    10.5 用Spark 2.0的随机森林构建分类系统 417
    10.5.1 操作步骤 417
    10.5.2 工作原理 420
    10.5.3 参考资料 421
    10.6 用Spark 2.0的随机森林解决回归问题 421
    10.6.1 操作步骤 421
    10.6.2 工作原理 425
    10.6.3 参考资料 425
    10.7 用Spark 2.0的梯度提升树(GBR)构建分类系统 425
    10.7.1 操作步骤 425
    10.7.2 工作原理 428
    10.7.3 更多 429
    10.7.4 参考资料 429
    10.8 用Spark 2.0的梯度提升树(GBT)解决回归问题 429
    10.8.1 操作步骤 429
    10.8.2 工作原理 432
    10.8.3 更多 433
    10.8.4 参考资料 433
    第 11章 大数据中的高维灾难 434
    11.1 引言 434
    11.2 Spark提取和准备CSV文件的2种处理方法 438
    11.2.1 操作步骤 438
    11.2.2 工作原理 441
    11.2.3 更多 442
    11.2.4 参考资料 442
    11.3 Spark使用奇异值分解(SVD)对高维数据降维 442
    11.3.1 操作步骤 443
    11.3.2 工作原理 448
    11.3.3 更多 449
    11.3.4 参考资料 450
    11.4 Spark使用主成分分析(PCA)为机器学习挑选最有效的
    潜在因子 450
    11.4.1 操作步骤 451
    11.4.2 工作原理 455
    11.4.3 更多 458
    11.4.4 参考资料 458
    第 12章 使用Spark 2.0 ML库实现文本分析 459
    12.1 引言 459
    12.2 用Spark统计词频 462
    12.2.1 操作步骤 462
    12.2.2 工作原理 465
    12.2.3 更多 465
    12.2.4 参考资料 465
    12.3 用Spark和Word2Vec查找相似词 465
    12.3.1 操作步骤 466
    12.3.2 工作原理 468
    12.3.3 更多 468
    12.3.4 参考资料 469
    12.4 构建真实的Spark机器学习项目 469
    12.4.1 操作步骤 469
    12.4.2 更多 471
    12.4.3 参考资料 471
    12.5 用Spark 2.0和潜在语义分析实现文本分析 472
    12.5.1 操作步骤 472
    12.5.2 工作原理 476
    12.5.3 更多 476
    12.5.4 参考资料 477
    12.6 用Spark 2.0和潜在狄利克雷实现主题模型 477
    12.6.1 操作步骤 477
    12.6.2 工作原理 481
    12.6.3 更多 481
    12.6.4 参考资料 482
    第 13章 Spark Streaming和机器学习库 483
    13.1 引言 483
    13.2 用于近实时机器学习的structured streaming 487
    13.2.1 操作步骤 487
    13.2.2 工作原理 490
    13.2.3 更多 491
    13.2.4 参考资料 491
    13.3 用于实时机器学习的流式DataFrame 492
    13.3.1 操作步骤 492
    13.3.2 工作原理 494
    13.3.3 更多 494
    13.3.4 参考资料 494
    13.4 用于实时机器学习的流式Dataset 494
    13.4.1 操作步骤 495
    13.4.2 工作原理 497
    13.4.3 更多 497
    13.4.4 参考资料 498
    13.5 流式数据和用于调试的queueStream 498
    13.5.1 操作步骤 498
    13.5.2 工作原理 501
    13.5.3 参考资料 502
    13.6 下载并熟悉著名的Iris数据,用于无监督分类 502
    13.6.1 操作步骤 502
    13.6.2 工作原理 503
    13.6.3 更多 503
    13.6.4 参考资料 504
    13.7 用于实时在线分类器的流式KMeans 504
    13.7.1 操作步骤 504
    13.7.2 工作原理 508
    13.7.3 更多 508
    13.7.4 参考资料 508
    13.8 下载葡萄酒质量数据,用于流式回归 509
    13.8.1 操作步骤 509
    13.8.2 工作原理 509
    13.8.3 更多 510
    13.9 用于实时回归的流式线性回归 510
    13.9.1 操作步骤 510
    13.9.2 参考资料 514
    13.9.3 更多 514
    13.9.4 参考资料 514
    13.10 下载Pima糖尿病数据,用于监督分类 514
    13.10.1 操作步骤 515
    13.10.2 工作原理 515
    13.10.3 更多 516
    13.10.4 参考资料 516
    13.11 用于在线分类器的流式逻辑回归 516
    13.11.1 操作步骤 516
    13.11.2 工作原理 519
    13.11.3 更多 520
    13.11.4 参考资料 520
查看详情
12
相关图书 / 更多
Spark机器学习实战
Spark大数据处理技术
辛立伟、唐中剑 著
Spark机器学习实战
Spark项目实战(大数据技术与应用丛书)
黑马程序员 著
Spark机器学习实战
Spring Cloud开发实战
徐文聪
Spark机器学习实战
Spring 5攻略
[美]马腾·代伊纳姆(Marten Deinum)丹尼尔·鲁比奥(Daniel
Spark机器学习实战
SpringBoot实战:从0开始动手搭建企业级项目(博文视点出品)
十三 著
Spark机器学习实战
Spring Boot技术实践
张子宪 著
Spark机器学习实战
Sprinkler Irrigation Hydraulic Performance and Jet Characteristics(译名:喷灌水力性能与射流特性)
Yue Jiang
Spark机器学习实战
SparkNLP自然语言处理(影印版)
AlexThomas 著
Spark机器学习实战
Spring与SpringBoot实战
丁振凡 著
Spark机器学习实战
SpringBoot+SpringCloud+SpringCloudAlibaba微服务训练营
黄文毅 著
Spark机器学习实战
Spring+SpringMVC+MyBatis从零开始学(视频教学版)(第2版)
吴为胜;杨章伟
Spark机器学习实战
SpringBoot+Vue开发实战(博文视点出品) 
朱建昕 著
您可能感兴趣 / 更多
Spark机器学习实战
哥伦比亚中国文学史(全8卷)(2版)
[美]梅维恒 编;马小悟、张治、刘文楠 译
Spark机器学习实战
精神病院里的正常人
[美]苏珊娜•、卡哈兰(Susannah、Cahal 著
Spark机器学习实战
论弗洛伊德的《女性气质》—国际精神分析协会《当代弗洛伊德转折点与重要议题》系列
[美]格拉谢拉·阿贝林-萨斯·罗斯(Graciela Abelin-Sas Rose) 编;[阿根廷]利蒂西娅·格洛瑟·菲奥里尼(Leticia Glocer Fiorini)、闪小春 译
Spark机器学习实战
血流动力学监测
[美]迈克尔·R·平斯基 编;陈德昌、刘娇 译
Spark机器学习实战
别让鸽子开巴士!(平装全6册):3-6岁习惯养成互动绘本爱心树童书
[美]莫•威廉斯 著;阿甲 译
Spark机器学习实战
梦魇之书(普利策奖诗人高威·金奈尔首部中译本诗集,美国当代诗歌史上颇具震撼力的诗集之一。)
[美]高威·金奈尔 著;叶春 译
Spark机器学习实战
新纪元科学:超自然及其捍卫者、揭露者与美国文化
[美]戴维·J.赫斯(David J.Hess) 著;王挺 编;郑念、潘涛 译
Spark机器学习实战
探寻复杂问题中的关键X:公共卫生与医疗服务体系建模
[美]桑杰·巴苏(Sanjay Basu) 著;王力男、陈玉倩、徐嘉婕 译
Spark机器学习实战
通过解题学习代数几何
[美]托马斯.嘉里蒂 著
Spark机器学习实战
美国伪狂犬病根除经历回顾
[美]美国农业部动植物检疫署 编;翟新验、张淼洁 译
Spark机器学习实战
健康老年人的沟通与吞咽变化
[美]安吉拉·N.布尔达(Angela N.Burda) 著;曹宜璠、袁玉芹 译
Spark机器学习实战
时代广场的蟋蟀
[美]乔治·塞尔登 著;傅湘雯 译