實戰機器學習｜使用Spark ( 繁體 字) |
| 作者：Rajdeep Dua, Manpreet Singh Ghotra, Nick | 類別：1. -> 程式設計 -> Spark
2. -> 程式設計 -> 機器學習 |
| 譯者：江良志 |
| 出版社：碁峰出版 |  3dWoo書號： 49157
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NT定價： 620 元
折扣價： 465 元
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| 出版日：5/28/2018 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 繁體 版 ) |
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| ISBN：9789864767731 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：學習熱門的機器學習演算法本書介紹熱門的機器學習演算法及其實作方式。你將會了解如何在Spark ML這套開發框架之內，實作各種機器學習概念。首先，我們會帶你在單一節點與多重節點的運算叢集上，完成Spark的安裝工作；接著，說明如何執行以Scala和Python語言撰寫的Spark ML程式；然後以幾套資料集為範例，深入探索分群、分類與迴歸；最後，利用Spark ML來處理文字資料。打造可以應用於工作中的機器學習程式弄懂概念之後，便可運用來實作演算法，可能是從頭開始，或是將既有的系統轉移到這個新平臺，像是從Mahout或Scikit轉移到Spark ML。當你讀完本書之時，應該能夠善加運用Spark，打造可以應用於工作中的機器學習程式。本書將帶您：．實際動手嘗試最新版的Spark ML．以Scala與Python語言撰寫Spark程式．在本機以及Amazon ECS雲端平臺上，安裝並設置Spark開發環境．取用公開的機器學習資料集，使用Spark進行資料的載入、處理、清理與轉換等動作．處理巨量的文字資料，包括特徵萃取，並使用文字資料作為輸入餵給機器學習模型．撰寫Spark函式，評估機器學習模型的表現能力 |
目錄：第1章｜與Spark一起奔跑
介紹如何為Spark框架設置本地端的開發環境，以及如何使用Amazon EC2在雲端上建立Spark叢集。將以一支簡單的Spark應用程式作為範例，使用Scala、Java與Python語言實作，介紹Spark的程式設計模型與API。
第2章｜機器學習需要的數學知識
本章提供機器學習領域所需要的數學基礎，了解數學與各項技術，非常重要，方能深入搞懂演算法的裡裡外外，得到最佳結果。
第3章｜設計機器學習系統
以真實世界的使用案例作為範本，介紹機器學習系統的設計過程，將會以這個頗富教學意味的例子，採用Spark來設計智慧型系統的高階架構。
第4章｜Spark取得資料並進行處理準備
詳細介紹如何取得用於機器學習系統的資料，特別是各種免費的公開資源，將會學習如何對原始資料進行處理並清理，轉換成或可用於機器學習模型的特徵，運用各種工具、程式庫、以及Spark的功能。
第5章｜使用Spark建構推薦引擎
以協同過濾方式來建立一套推薦模型，可用於推薦項目給某客戶，根據給定項目產生出相似物品的清單；衡量推薦模型表現能力的標準指標和評估法，也會在此章介紹。
第6章｜使用Spark建構分類模型
詳細介紹如何建立二元分類模型，以及如何利用標準的表現能力評估指標、用來評估分類任務。
第7章｜使用Spark建構迴歸模型
示範如何建立迴歸模型，延續自第6章所建立的分類模型。迴歸模型表現能力的評估指標，也會詳細說明。
第8章｜使用Spark建構分群模型
探索如何建立分群模型、以及使用相關的評估方法，你將學會如何分析產生出來的群，並且加以視覺化。
第9章｜Spark與維度縮減
說明如何從資料抽取出底層結構，並且降低維度。本章將介紹一些常見的維度縮減技術，說明如何運用並分析，內容將介紹如何使用處理後得到的資料表現形式，作為輸入餵給別的機器學習模型。
第10章｜Spark與進階文字處理
介紹處理大規模文字資料的作法，包括從文字資料萃取出特徵，以及處理非常大維度的文字特徵。
第11章｜Spark串流程式庫與即時機器學習
介紹Spark串流程式庫如何用於線上與漸進式學習方法。
第12章｜Spark ML的工作流程API
以DataFrames為基礎，在其上提供一致性的API，幫助我們建立與調校機器學習工作流程。 |
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