Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

本书深入浅出地讲解大数据和机器学习基本概念,涵盖分类、分析、训练、建模、预测等核心主题。不仅介绍最新大数据技术,还提供丰富的实践操作指导,包括在Windows系统上使用VirtualBox搭建Linux虚拟机、构建Hadoop集群及Spark开发环境,适合初学者及专业人士。

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       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限制于单台实体计算机。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。 本书非常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材。


       资料地址:http://www.firstxueba.com/thread-371-1-1.html


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