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Spark Machine Learning pdf是免费下载的，这是一本关于Spark语音的学习书籍，从最基本的环境搭建到各种例子的实践，同学们可以在这里了解更多关于Spark语音的知识，如有需要欢迎您下载。

Spark 机器学习 PDF 简介

《Spark机器学习》每一章都设计了案例研究，重点介绍机器学习算法，并结合实例讨论Spark的实际应用。书中没有疯狂的数据公式，而是从数据的准备和正确理解出发，全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。

Spark 机器学习 pdf 作者信息

Nick Pentreath 是 Graphflow 的联合创始人。 Graphflow 是一家大数据和机器学习公司，专注于以用户为中心的推荐系统和客户服务智能。 Nick 拥有金融市场、机器学习和软件开发方面的背景，曾在高盛集团工作，然后在在线广告营销初创公司 Cognitive Match Limited（伦敦）担任研究科学家，然后负责数据科学和分析在非洲团队更大的社交网络 Mxit。 Nick 是 Apache Spark 项目管理委员会的成员。

Spark 机器学习 pdf 主要内容

第一章 Spark 环境设置与操作

第 2 章设计机器学习系统

第 3 章 Spark 上的数据采集、处理和准备

第 4 章构建基于 Spark 的推荐引擎

第 5 章 Spark 构建分类模型

第 6 章 Spark 构建回归模型

第 7 章 Spark 构建聚类模型

第 8 章 Spark 应用于数据降维

第 9 章 Spark 高级文本处理技术

第 10 章实时机器学习中的 Spark Streaming

Spark机器学习pdf章节详解

第 1 章“设置和运行 Spark 环境”将介绍如何为 Spark 框架安装和设置本地开发环境，以及如何使用 Amazon EC2 在云中创建 Spark 集群。之后，介绍了 Spark 编程模型和 API。最后，分别用 Scala、Java 和 Python 创建了一个简单的 Spark 应用程序。

第 2 章“设计机器学习系统”介绍了机器学习系统的一个实际示例。然后，将针对该案例设计对应于基于 Spark 的智能系统的高级架构。

第 3 章“在 Spark 上获取、处理和准备数据”详细介绍了如何从各种免费的公共资源中获取用于机器学习系统的数据。我们将学习如何处理和清理数据，并使用可用的工具、库和 Spark 函数将其转换为具有可用于机器学习模型的特征的合规数据。

第 4 章“构建基于 Spark 的推荐引擎”展示了如何创建基于协同过滤的推荐模型。该模型将用于向给定用户推荐商品，以及创建与给定商品相似的商品。本章还介绍了如何使用标准度量来评估推荐模型的性能。

第 5 章“使用 Spark 构建分类模型”解释了如何创建二元分类模型并使用标准性能评估指标来评估分类性能。

第 6 章“使用 Spark 构建回归模型”扩展了第 5 章中的分类模型以创建回归模型并详细说明回归模型的评估指标。

第 7 章“使用 Spark 构建聚类模型”探讨了如何创建聚类模型以及相关评估方法的使用。您将学习如何分析和可视化聚类结果。

第 8 章“Spark for Data Dimensionality Reduction”将使用多种方法从数据中提取其内在结构并降低其维数。您将学习一些常见的降维方法以及如何应用和分析它们。在这里，我们还将讨论如何将降维的结果用作其他机器学习模型的输入。

第 9 章“Spark 中的高级文本处理技术”介绍了处理大规模文本数据的方法。这包括从文本中提取特征以及处理文本数据常见的高维特征的方法。

第 10 章“用于实时机器学习的 Spark Streaming”概述了 Spark Streaming 以及它如何在流数据的机器学习中支持在线和增量学习方法。