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出版社： 清华大学出版社
ISBN：9787302490739
商品编码：24790057891
开本：16开
出版时间：2018-01-01
页数：519
字数：864000
具体描述
作 者:林大贵 著 定 价:99 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2018年01月01日 页 数:519 装 帧:平装 ISBN:9787302490739 ●第1章 Python Spark机器学习与Hadoop大数据 1
●1.1 机器学习的介绍 2
●1.2 Spark的介绍 5
●1.3 Spark数据处理 RDD、DataFrame、Spark SQL 7
●1.4 使用Python开发 Spark机器学习与大数据应用 8
●1.5 Python Spark 机器学习 9
●1.6 Spark ML Pipeline机器学习流程介绍 10
●1.7 Spark 2.0的介绍 12
●1.8 大数据定义 13
●1.9 Hadoop 简介 14
●1.10 Hadoop HDFS分布式文件系统 14
●1.11 Hadoop MapReduce的介绍 17
●1.12 结论 18
●第2章 VirtualBox虚拟机软件的安装 19
●2.1 VirtualBox的下载和安装 20
●2.2 设置VirtualBox存储文件夹 23
●2.3 在VirtualBox创建虚拟机 25
●2.4 结论 29
●第3章 Ubuntu Linux 操作系统的安装 30
●3.1 Ubuntu Linux 操作系统的安装 31
●部分目录
●1.1 机器学习的介绍 2
●1.2 Spark的介绍 5
●1.3 Spark数据处理 RDD、DataFrame、Spark SQL 7
●1.4 使用Python开发 Spark机器学习与大数据应用 8
●1.5 Python Spark 机器学习 9
●1.6 Spark ML Pipeline机器学习流程介绍 10
●1.7 Spark 2.0的介绍 12
●1.8 大数据定义 13
●1.9 Hadoop 简介 14
●1.10 Hadoop HDFS分布式文件系统 14
●1.11 Hadoop MapReduce的介绍 17
●1.12 结论 18
●第2章 VirtualBox虚拟机软件的安装 19
●2.1 VirtualBox的下载和安装 20
●2.2 设置VirtualBox存储文件夹 23
●2.3 在VirtualBox创建虚拟机 25
●2.4 结论 29
●第3章 Ubuntu Linux 操作系统的安装 30
●3.1 Ubuntu Linux 操作系统的安装 31
●部分目录
内容简介
本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了“机器学习”内容。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多机Linux虚拟机，如何建立Hadoop集群，再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校，参照书中介绍的搭建过程，同样可以实现将自己的平台搭建在多台实体计算机上，以便更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境。本书很好适合于学习大数据基础知识的初学者阅读，更适合正在学习大数据理论和技术的人员作为上机实践用的教等 林大贵 著 林大贵,从事IT行业多年，在系统设计、网站开发、数字营销、商业智慧、大数据、机器学习等领域具有丰富的实战经验。用户评价
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