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Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习
王晓华 罗凯靖编著更新时间:2023-09-21 10:31:02
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Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理开源框架,吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员进行相关内容的学习与开发,其中ML是Spark3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark3.0ML大数据分析与挖掘入门,配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、开发环境和作者答疑服务。本书共分13章,从Spark3.0大数据分析概述、基础安装和配置开始,依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念,以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征提取和转换等数据处理方法;最后通过经典的鸢尾花分析实例,回顾前面的学习内容,实现了一个完整的数据分析与挖掘过程。本书采取实例和理论相结合的方式,讲解细致直观,示例丰富,适合Spark3.0机器学习初学者、大数据分析和挖掘人员,也适合高等院校和培训机构人工智能与大数据相关专业的师生教学参考。
品牌:清华大学
上架时间:2022-03-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习最新章节
查看全部- 13.6 小结
- 13.5.2 决定数据集归类的方法之二——随机森林
- 13.5.1 决定数据集归类的方法之一——决策树
- 13.5 最终的判定——决策树测试
- 13.4.2 使用分类分析对数据集进行分类处理
- 13.4.1 使用聚类分析对数据集进行聚类处理
- 13.4 使用分类和聚类对鸢尾花数据集进行处理
- 13.3.2 使用逻辑回归分析长与宽之间的关系
- 13.3.1 使用线性回归分析长与宽之间的关系
- 13.3 长与宽之间的关系——数据集的回归分析
王晓华 罗凯靖编著
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