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王晓华 著

图书标签:

• 机器学习
• Spark
• MLlib
• 数据挖掘
• 算法
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• Scala
• 大数据
• 实践
• 模型训练

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302465089

版次：2

商品编码：12056577

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：191

字数：326000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单，实例丰富，详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法，用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。

内容简介

　　Spark作为新兴的、应用范围*为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发，其中MLlib是Spark框架使用的核心。本书是一本细致介绍Spark MLlib程序设计的图书，入门简单，示例丰富。
　　本书分为13章，从Spark基础安装和配置开始，依次介绍MLlib程序设计基础、MLlib的数据对象构建、MLlib中RDD使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法，*后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。
　　本书理论内容由浅而深，采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，适合Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高校和培训学习相关专业的师生教学参考。

作者简介

　　王晓华，高校资深计算机专业讲师,主要研究方向为云计算、数据挖掘；曾主持和参与多项国家和省级科研课题，发表过多篇论文，有一项专利。

内页插图

目录

第1章 星星之火 1
1.1 大数据时代 1
1.2 大数据分析时代 2
1.3 简单、优雅、有效——这就是Spark 3
1.4 核心——MLlib 4
1.5 星星之火，可以燎原 6
1.6 小结 6
第2章 Spark安装和开发环境配置 7
2.1 Windows单机模式Spark安装和配置 7
2.1.1 Windows 7安装Java 7
2.1.2 Windows 7安装Scala 10
2.1.3 Intellij IDEA下载和安装 13
2.1.4 Intellij IDEA中Scala插件的安装 14
2.1.5 HelloJava——使用Intellij IDEA创建Java程序 18
2.1.6 HelloScala——使用Intellij IDEA创建Scala程序 21
2.1.7 *后一脚——Spark单机版安装 26
2.2 经典的WordCount 29
2.2.1 Spark实现WordCount 29
2.2.2 MapReduce实现WordCount 31
2.3 小结 34
第3章 RDD详解 35
3.1 RDD是什么 35
3.1.1 RDD名称的秘密 35
3.1.2 RDD特性 36
3.1.3 与其他分布式共享内存的区别 37
3.1.4 RDD缺陷 37
3.2 RDD工作原理 38
3.2.1 RDD工作原理图 38
3.2.2 RDD的相互依赖 38
3.3 RDD应用API详解 39
3.3.1 使用aggregate方法对给定的数据集进行方法设定 39
3.3.2 提前计算的cache方法 42
3.3.3 笛卡尔操作的cartesian方法 43
3.3.4 分片存储的coalesce方法 44
3.3.5 以value计算的countByValue方法 45
3.3.6 以key计算的countByKey方法 45
3.3.7 除去数据集中重复项的distinct方法 46
3.3.8 过滤数据的filter方法 47
3.3.9 以行为单位操作数据的flatMap方法 47
3.3.10 以单个数据为目标进行操作的map方法 48
3.3.11 分组数据的groupBy方法 48
3.3.12 生成键值对的keyBy方法 49
3.3.13 同时对两个数据进行处理的reduce方法 50
3.3.14 对数据进行重新排序的sortBy方法 51
3.3.15 合并压缩的zip方法 52
3.4 小结 53
第4章 MLlib基本概念 54
4.1 MLlib基本数据类型 54
4.1.1 多种数据类型 54
4.1.2 从本地向量集起步 55
4.1.3 向量标签的使用 56
4.1.4 本地矩阵的使用 58
4.1.5 分布式矩阵的使用 59
4.2 MLlib数理统计基本概念 62
4.2.1 基本统计量 62
4.2.2 统计量基本数据 63
4.2.3 距离计算 64
4.2.4 两组数据相关系数计算 65
4.2.5 分层抽样 67
4.2.6 假设检验 69
4.2.7 随机数 70
4.3 小结 71
第5章 协同过滤算法 72
5.1 协同过滤 72
5.1.1 协同过滤概述 72
5.1.2 基于用户的推荐 73
5.1.3 基于物品的推荐 74
5.1.4 协同过滤算法的不足 75
5.2 相似度度量 75
5.2.1 基于欧几里得距离的相似度计算 75
5.2.2 基于余弦角度的相似度计算 76
5.2.3 欧几里得相似度与余弦相似度的比较 77
5.2.4 *个例子——余弦相似度实战 77
5.3 MLlib中的交替*小二乘法（ALS算法） 80
5.3.1 *小二乘法（LS算法）详解 81
5.3.2 MLlib中交替*小二乘法（ALS算法）详解 82
5.3.3 ALS算法实战 83
5.4 小结 85
第6章 MLlib线性回归理论与实战 86
6.1 随机梯度下降算法详解 86
6.1.1 道士下山的故事 87
6.1.2 随机梯度下降算法的理论基础 88
6.1.3 随机梯度下降算法实战 88
6.2 MLlib回归的过拟合 89
6.2.1 过拟合产生的原因 90
6.2.2 lasso回归与岭回归 91
6.3 MLlib线性回归实战 91
6.3.1 MLlib线性回归基本准备 91
6.3.2 MLlib线性回归实战：商品价格与消费者收入之间的关系 94
6.3.3 对拟合曲线的验证 95
6.4 小结 97
第7章 MLlib分类实战 98
7.1 逻辑回归详解 98
7.1.1 逻辑回归不是回归算法 98
7.1.2 逻辑回归的数学基础 99
7.1.3 一元逻辑回归示例 100
7.1.4 多元逻辑回归示例 101
7.1.5 MLlib逻辑回归验证 103
7.1.6 MLlib逻辑回归实例：肾癌的转移判断 104
7.2 支持向量机详解 106
7.2.1 三角还是圆 106
7.2.2 支持向量机的数学基础 108
7.2.3 支持向量机使用示例 109
7.2.4 使用支持向量机分析肾癌转移 110
7.3 朴素贝叶斯详解 111
7.3.1 穿裤子的男生or女生 111
7.3.2 贝叶斯定理的数学基础和意义 112
7.3.3 朴素贝叶斯定理 113
7.3.4 MLlib朴素贝叶斯使用示例 114
7.3.5 MLlib朴素贝叶斯实战：“僵尸粉”的鉴定 115
7.4 小结 117
第8章 决策树与保序回归 118
8.1 决策树详解 118
8.1.1 水晶球的秘密 119
8.1.2 决策树的算法基础：信息熵 119
8.1.3 决策树的算法基础——ID3算法 121
8.1.4 MLlib中决策树的构建 122
8.1.5 MLlib中决策树示例 123
8.1.6 随机雨林与梯度提升算法（GBT） 125
8.2 保序回归详解 127
8.2.1 何为保序回归 128
8.2.2 保序回归示例 128
8.3 小结 129
第9章 MLlib中聚类详解 130
9.1 聚类与分类 130
9.1.1 什么是分类 130
9.1.2 什么是聚类 131
9.2 MLlib中的Kmeans算法 131
9.2.1 什么是kmeans算法 131
9.2.2 MLlib中Kmeans算法示例 133
9.2.3 Kmeans算法中细节的讨论 134
9.3 高斯混合聚类 135
9.3.1 从高斯分布聚类起步 135
9.3.2 混合高斯聚类 137
9.3.3 MLlib高斯混合模型使用示例 137
9.4 快速迭代聚类 138
9.4.1 快速迭代聚类理论基础 138
9.4.2 快速迭代聚类示例 139
9.5 小结 140
第10章 MLlib中关联规则 141
10.1 Apriori频繁项集算法 141
10.1.1 啤酒与尿布 141
10.1.2 经典的Apriori算法 142
10.1.3 Apriori算法示例 144
10.2 FP-growth算法 145
10.2.1 Apriori算法的局限性 145
10.2.2 FP-growth算法 145
10.2.3 FP树示例 148
10.3 小结 149
第11章 数据降维 150
11.1 奇异值分解（SVD） 150
11.1.1 行矩阵（RowMatrix）详解 150
11.1.2 奇异值分解算法基础 151
11.1.3 MLlib中奇异值分解示例 152
11.2 主成分分析（PCA） 153
11.2.1 主成分分析（PCA）的定义 154
11.2.2 主成分分析（PCA）的数学基础 154
11.2.3 MLlib中主成分分析（PCA）示例 155
11.3 小结 156
第12章 特征提取和转换 157
12.1 TF-IDF 157
12.1.1 如何查找所要的新闻 157
12.1.2 TF-IDF算法的数学计算 158
12.1.3 MLlib中TF-IDF示例 159
12.2 词向量化工具 160
12.2.1 词向量化基础 160
12.2.2 词向量化使用示例 161
12.3 基于卡方检验的特征选择 162
12.3.1 “吃货”的苦恼 162
12.3.2 MLlib中基于卡方检验的特征选择示例 163
12.4 小结 164
第13章 MLlib实战演练——鸢尾花分析 166
13.1 建模说明 166
13.1.1 数据的描述与分析目标 166
13.1.2 建模说明 168
13.2 数据预处理和分析 171
13.2.1 微观分析——均值与方差的对比分析 171
13.2.2 宏观分析——不同种类特性的长度计算 174
13.2.3 去除重复项——相关系数的确定 176
13.3 长与宽之间的关系——数据集的回归分析 180
13.3.1 使用线性回归分析长与宽之间的关系 180
13.3.2 使用逻辑回归分析长与宽之间的关系 183
13.4 使用分类和聚类对鸢尾花数据集进行处理 184
13.4.1 使用聚类分析对数据集进行聚类处理 184
13.4.2 使用分类分析对数据集进行分类处理 187
13.5 *终的判定——决策树测试 188
13.5.1 决定数据集的归类——决策树 188
13.5.2 决定数据集归类的分布式方法——随机雨林 190
13.6 小结 191

精彩书摘

　　第 6 章
　　MLlib线性回归理论与实战 ?
　　回归分析（regression analysis）是一种用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的统计分析方法，运用十分广泛。回归分析可以按以下要素分类：
　　按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析；
　　按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；
　　按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
　　如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多重线性回归分析。
　　回归分析是*常用的机器学习算法之一，可以说回归分析理论与实际研究的建立使得机器学习作为一门系统的计算机应用学科得以确认。
　　MLlib中，线性回归是一种能够较为准确预测具体数据的回归方法，它通过给定的一系列训练数据，在预测算法的帮助下预测未知的数据。
　　本章将向读者介绍线性回归的基本理论与MLlib中使用的预测算法，以及为了防止过度拟合而进行的正则化处理，这些不仅仅是回归算法的核心，也是MLlib的*核心部分。
　　本章主要知识点：
　　随机梯度下降算法详解
　　MLlib回归的过拟合
　　MLlib线性回归实战
　　6.1 随机梯度下降算法详解
　　机器学习中回归算法的种类有很多，例如神经网络回归算法、蚁群回归算法、支持向量机回归算法等，这些都可以在一定程度上达成回归拟合的目的。
　　MLlib中使用的是较为经典的随机梯度下降算法，它充分利用了Spark框架的迭代计算特性，通过不停地判断和选择当前目标下的*优路径，从而能够在*短路径下达到*优的结果，继而提高大数据的计算效率。
　　6.1.1 道士下山的故事
　　在介绍随机梯度下降算法之前，给大家讲一个道士下山的故事。请读者看图6-1。
　　图6-1 模拟随机梯度下降算法的演示图
　　这是一个模拟随机梯度下降算法的演示图。为了便于理解，笔者将其比喻成道士想要出去游玩的一座山。
　　设想道士有一天和道友一起到一座不太熟悉的山上去玩，在兴趣盎然中很快登上了山顶。但是天有不测，下起了雨。如果这时需要道士和其同来的道友以*快的速度下山，那该怎么办呢？
　　如果想以*快的速度下山，那么*快的办法就是顺着坡度*陡峭的地方走下去。但是由于不熟悉路，道士在下山的过程中，每走过一段路程需要停下来观望，从而选择*陡峭的下山路线。这样一路走下来的话，可以在*短时间内走到山脚。
　　这个*短的路线从图上可以近似的表示为：
　　① → ② → ③ → ④ → ⑤ → ⑥ → ⑦
　　每个数字代表每次停顿的地点，这样只需要在每个停顿的地点上选择*陡峭的下山路即可。
　　这个就是一个道士下山的故事。随机梯度下降算法和这个类似，如果想要使用*迅捷的方法，那么*简单的办法就是在下降一个梯度的阶层后，寻找一个当前获得的*大坡度继续下降。这就是随机梯度算法的原理。
　　6.1.2 随机梯度下降算法的理论基础
　　从上一小节的例子可以看到，随机梯度下降算法就是不停地寻找某个节点中下降幅度*大的那个趋势进行迭代计算，直到将数据收缩到符合要求的范围为止。它可以用数学公式表达如下：
　　在上一章介绍*小二乘法的时候，笔者通过*小二乘法说明了直接求解*优化变量的方法，也介绍了在求解过程中的前提条件是要求计算值与实际值的偏差的平方*小。
　　但是在随机梯度下降算法中，对于系数需要通过不停地求解出当前位置下*优化的数据。这句话通过数学方式表达的话就是不停地对系数θ求偏导数。即公式如下：
　　公式中θ会向着梯度下降的*快方向减少，从而推断出θ的*优解。
　　因此可以说随机梯度下降算法*终被归结为通过迭代计算特征值从而求出*合适的值。θ求解的公式如下：
　　公式中α是下降系数，用较为通俗的话来说就是用以计算每次下降的幅度大小。系数越大则每次计算中差值越大，系数越小则差值越小，但是计算时间也相对延长。
　　6.1.3 随机梯度下降算法实战
　　随机梯度下降算法将梯度下降算法通过一个模型来表示的话，如图6-2所示：
　　图6-2 随机梯度下降算法过程
　　从图中可以看到，实现随机梯度下降算法的关键是拟合算法的实现。而本例的拟合算法实现较为简单，通过不停地修正数据值从而达到数据的*优值。具体实现代码如程序6-1所示：
　　代码位置：//SRC//C06// SGD.scala
　　程序6-1 随机梯度下降算法
　　import scala.collection.mutable.HashMap
　　object SGD {
　　val data = HashMap[Int,Int]() //创建数据集
　　def getData():HashMap[Int,Int] = { //生成数据集内容
　　for(i <- 1 to 50){ //创建50个数据
　　data += (i -> (12*i)) //写入公式y=2x
　　}
　　data //返回数据集
　　}
　　var θ:Double = 0 //*步假设θ为0
　　var α:Double = 0.1 //设置步进系数
　　def sgd(x:Double,y:Double) = { //设置迭代公式
　　θ = θ - α * ( (θ*x) - y) //迭代公式
　　}
　　def main(args: Array[String]) {
　　val dataSource = getData() //获取数据集
　　dataSource.foreach(myMap =>{ //开始迭代
　　sgd(myMap._1,myMap._2) //输入数据
　　})
　　println(“*终结果θ值为 ” + θ) //显示结果
　　}
　　}
　　*终结果请读者自行验证完成。
　　读者在重复运行本程序的时候，可以适当地增大数据量和步进系数。当增大数据量的时候可以看到，θ值会开始偏离一定的距离，请读者考虑为何会这样。
　　6.2 MLlib回归的过拟合
　　有计算就有误差，误差不可怕，我们需要的是采用何种方法消除误差。
　　回归分析在计算过程中，由于特定分析数据和算法选择的原因，结果会对分析数据产生非常强烈的拟合效果；而对于测试数据，却表现得不理想，这种效果和原因称为过拟合。本节将分析过拟合产生的原因和效果，并给出一个处理手段供读者学习和掌握。
　　6.2.1 过拟合产生的原因
　　在上一节的*后，我们建议和鼓励读者对数据的量进行调整从而获得更多的拟合修正系数。相信读者也发现，随着数据量的增加，拟合的系数在达到一定值后会发生较大幅度的偏转。在上一节程序6-1的例子中，步进系数在0.1的程度下，数据量达到70以后就发生偏转。产生这样原因就是MLlib回归会产生过拟合现象。
　　对于过拟合的例子请读者参看图6-3。
　　……

前言/序言

　　Spark在英文中是火花的意思，创作者希望它能够像火花一样点燃大数据时代的序幕。它，做到了。
　　大数据时代是一个充满着机会和挑战的时代，就像一座未经开发的金山，任何人都有资格去获得其中的宝藏，仅仅需要的就是有一把得心应手的工具——MLlib就是这个工具。
　　本书目的
　　本书的主要目的是介绍如何使用MLlib进行数据挖掘。MLlib是Spark中*核心的部分，它是Spark机器学习库，经过无数创造者卓越的工作，MLlib已经成为一个优雅的、可以运行在分布式集群上的数据挖掘工具。
　　MLlib充分利用了现有数据挖掘的技术与手段，将隐藏在数据中不为人知，但又包含价值的信息从中提取出来，并通过相应的计算机程序，无须人工干预自动地在系统中进行计算，以发现其中的规律。
　　通常来说，数据挖掘的难点和重点在于两个方面：分别是算法的学习和程序的设计。还有的是需要使用者有些相应的背景知识，例如统计学、人工智能、网络技术等。本书在写作上以工程实践为主，重点介绍其与数据挖掘密切相关的算法与概念，并且使用浅显易懂的语言将其中涉及的算法进行概括性描述，从而可以帮助使用者更好地了解和掌握数据挖掘的原理。
　　作者在写作本书的时候有一个基本原则，这本书应该体现工程实践与理论之间的平衡。数据挖掘的目的是为了解决现实中的问题，并提供一个结果，而不是去理论比较哪个算法更高深，看起来更能吓唬人。本书对算法的基本理论和算法也做了描述，如果读者阅读起来觉得困难，建议找出相应的教材深入复习一下，相信大多数的读者都能理解相关的内容。
　　本书内容
　　本书主要介绍MLlib数据挖掘算法，编写的内容可以分成三部分：*部分是MLlib*基本的介绍以及RDD的用法，包括第1~4章；第二部分是MLlib算法的应用介绍，包括第5~12章；第三部分通过一个经典的实例向读者演示了如何使用MLlib去进行数据挖掘工作，为第13章。
　　各章节内容如下：
　　第1章主要介绍了大数据时代带给社会与个人的影响，并由此产生的各种意义。介绍了大数据如何深入到每个人的生活之中。MLlib是大数据分析的利器，能够帮助使用者更好地完成数据分析。
　　第2章介绍Spark的单机版安装方法和开发环境配置。MLlib是Spark数据处理框架的一个主要组件，因此其运行必须要有Spark的支持。
　　第3章是对弹性数据集（RDD）进行了讲解，包括弹性数据集的基本组成原理和使用，以及弹性数据集在数据处理时产生的相互依赖关系，并对主要方法逐一进行示例演示。
　　第4章介绍了MLlib在数据处理时所用到的基本数据类型。MLlib对数据进行处理时，需要将数据转变成相应的数据类型。
　　第5章介绍了MLlib中协同过滤算法的基本原理和应用，并据此介绍了相似度计算和*小二乘法的原理和应用。
　　第6~12章每章是一个MLlib分支部分，其将MLlib各个数据挖掘算法分别做了应用描述，介绍了其基本原理和学科背景，演示了使用方法和示例，对每个数据做了详细的分析。并且在一些较为重要的程序代码上，作者深入MLlib源码，研究了其构建方法和参数设计，从而帮助读者更深入地理解MLlib，也为将来读者编写自有的MLlib程序奠定了基础。
　　第13章是本文的*后一章，通过经典的鸢尾花数据集向读者演示了一个数据挖掘的详细步骤。从数据的预处理开始，去除有相关性的重复数据，采用多种算法对数据进行分析计算，对数据进行分类回归，从而*终得到隐藏在数据中的结果，并为读者演示了数据挖掘的基本步骤与方法。
　　本书特点
　　本书尽量避免纯粹的理论知识介绍和高深技术研讨，完全从应用实践出发，用*简单的、典型的示例引申出核心知识，*后还指出了通往“高精尖”进一步深入学习的道路；
　　本书全面介绍了MLlib涉及的数据挖掘的基本结构和上层程序设计，借此能够系统地看到MLlib的全貌，使读者在学习的过程中不至于迷失方向；
　　本书在写作上浅显易懂，没有深奥的数学知识，采用了较为简洁的形式描述了应用的理论知识，让读者轻松愉悦地掌握相关内容；
　　本书旨在引导读者进行更多技术上的创新，每章都会用示例描述的形式帮助读者更好地学习内容；
　　本书代码遵循重构原理，避免代码污染，引导读者写出优秀的、简洁的、可维护的代码。
　　读者与作者
　　准备从事或者从事大数据挖掘、大数据分析的工作人员
　　Spark MLlib初学者
　　高校和培训学校数据分析和处理相关专业的师生
　　本书由王晓华主编，其他参与创作的作者还有李阳、张学军、陈士领、陈丽、殷龙、张鑫、赵海波、张兴瑜、毛聪、王琳、陈宇、生晖、张喆、王健，排名不分先后。
　　示例代码下载
　　如果下载有问题，请联系电子邮箱，邮件主题为“MLlib代码”。
　　编 者
　　2017年1月

《算法之眼：洞察海量数据背后的奥秘》 序言 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心动力。我们每天都在生成海量的数据——从社交媒体上的每一次互动，到每一次在线购物的点击，再到科学实验中收集的每一个测量值。然而，这些原始数据本身往往是一堆杂乱无章的符号，其蕴含的价值和规律需要通过特定的方法才能被挖掘和理解。这就如同望远镜之于星辰，显微镜之于细胞，我们需要一种“算法之眼”，才能穿透数据的表象，洞察其深层的奥秘。 本书便是这样一种“算法之眼”，它将带领读者踏上一段探索数据科学、理解机器学习，并最终掌握利用智能算法解决实际问题的旅程。我们不再仅仅满足于收集和存储数据，而是追求从数据中提炼智慧，让数据“说话”，让机器“思考”。 第一部分：理解数据的本质与价值 在开始构建复杂的模型之前，我们必须首先建立对数据的深刻理解。数据并非凭空产生，它们是现实世界活动的记录，承载着丰富的信息。理解数据的来源、结构、特点以及潜在的偏差，是确保后续分析有效性的基石。 第一章：数据：信息时代的基石 数据的多样性与形态： 我们将探讨结构化数据（如数据库表格）、半结构化数据（如XML、JSON）以及非结构化数据（如文本、图像、音频）的定义、特点和应用场景。了解这些不同的数据形态，有助于我们选择合适的工具和技术进行处理。 数据的价值链： 数据如何从原始收集转化为有价值的洞察？我们将梳理从数据采集、存储、清洗、分析到可视化和应用的全过程，理解数据在价值链中的流动和增值。 数据驱动的决策： 实例分析将展示，在商业、科研、医疗、金融等各个领域，数据是如何驱动更明智、更科学的决策。例如，通过分析用户行为数据优化产品设计，通过医疗数据预测疾病风险，通过金融市场数据进行风险评估。 数据伦理与隐私： 随着数据应用的深入，数据伦理和隐私保护成为不可回避的议题。我们将讨论数据使用的边界、个人隐私的界定以及合规性要求，强调负责任的数据使用原则。 第二章：数据预处理：为智能分析铺平道路 数据清洗的艺术： 真实世界的数据往往充斥着缺失值、异常值、重复值和不一致项。本章将详细介绍处理这些问题的技术，包括缺失值填充（均值、中位数、模型预测）、异常值检测与处理（统计方法、可视化、聚类）、数据去重以及数据标准化与归一化。 特征工程的智慧： 特征是输入给机器学习模型的“原材料”。优质的特征能显著提升模型性能。我们将学习如何从原始数据中提取、构建和转换新的特征，例如： 类别特征编码： 将文本类别转化为机器可理解的数值表示，如独热编码、标签编码、目标编码。 数值特征转换： 多项式特征、对数变换、幂变换等，以改善特征分布或捕捉非线性关系。 组合特征与交互特征： 通过组合现有特征创建更具表达力的新特征，例如日期中的“星期几”和“是否周末”的组合。 文本特征提取： 词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等，将文本转化为向量。 数据降维的必要性： 当特征数量庞大时，容易导致“维度灾难”并增加计算复杂度。本章将介绍主成分分析（PCA）等线性降维技术，以及T-SNE等非线性降维技术，帮助我们在保留关键信息的同时，降低数据维度。 第二部分：机器学习的核心概念与算法 理解了数据的本质和预处理方法后，我们将深入机器学习的核心世界，探索如何让机器通过数据“学习”并做出预测或决策。 第三章：机器学习的基石：监督学习、无监督学习与强化学习 监督学习：学习“答案”的艺术： 从带有标签的数据中学习映射关系，预测未知样本的输出。我们将区分回归问题（预测连续值，如房价、股票价格）和分类问题（预测离散类别，如垃圾邮件检测、图像识别）。 无监督学习：发现数据的内在结构： 在没有预先知道“答案”的情况下，发现数据中的模式、结构和关系。本章将介绍聚类（如K-Means、DBSCAN）以发现相似数据组，以及降维（PCA）在无监督场景下的应用。 强化学习：在环境中学习“最优策略”： 通过与环境互动，根据奖励信号来学习一系列最优动作，以最大化累积奖励。我们将简述其基本原理和应用领域（如游戏AI、机器人控制）。 第四章：监督学习的经典模型 线性模型： 线性回归： 简单而强大的模型，用于预测连续变量，理解系数的含义，以及评估模型拟合度。 逻辑回归： 虽然名字带有“回归”，但它实际上是用于二分类问题的经典模型，理解其Sigmoid函数和概率预测。 决策树： 易于理解和解释的模型，将数据划分为一系列规则。我们将讨论ID3、C4.5、CART等算法，以及剪枝技术以防止过拟合。 集成学习： 汇聚多个模型的智慧，通常比单个模型更强大。 随机森林： 基于决策树的集成方法，通过Bagging（装袋）和随机特征选择来提高鲁棒性。 梯度提升： AdaBoost、XGBoost、LightGBM等，通过迭代训练弱学习器，逐步修正前一个学习器的错误。 支持向量机（SVM）： 寻找最优超平面以实现数据分类，理解核函数（线性核、多项式核、径向基核）在处理非线性可分数据中的作用。 第五章：无监督学习的探索之旅 聚类分析：发现群体： K-Means： 最流行的聚类算法之一，简单高效，但对初始中心点敏感。 DBSCAN： 基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，并且对噪声不敏感。 层次聚类： 构建数据点之间的层次结构，便于可视化和理解数据的分组关系。 关联规则挖掘： 发现数据集中项之间的有趣关系，例如“啤酒与尿布”的经典案例，常用于市场篮子分析。Apriori算法是其中的代表。 降维技术在无监督学习中的应用： PCA用于特征提取和可视化，LDA（线性判别分析）虽然是监督学习，但其思想在降维中也有启发。 第三部分：模型评估、优化与实战部署 构建模型只是第一步，如何评估模型的性能、进行调优以及最终将其应用到实际生产环境中，同样至关重要。 第六章：模型评估：衡量智能的标尺 评估指标的重要性： 为什么需要评估？不同的任务需要不同的评估标准。 分类模型评估： 混淆矩阵： 精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及准确率（Accuracy）的局限性。 ROC曲线与AUC值： 衡量模型在不同阈值下的分类性能。 回归模型评估： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）： 衡量预测值与真实值之间的平均偏差。 平均绝对误差（MAE）： 对异常值不敏感的误差度量。 决定系数（R²）： 衡量模型对数据变异性的解释程度。 交叉验证： K折交叉验证等技术，用于更鲁棒地评估模型泛化能力，避免过拟合。 第七章：模型调优：精益求精的艺术 过拟合与欠拟合： 理解这两种常见的模型问题，以及它们的原因。 正则化技术： L1和L2正则化，如何在损失函数中加入惩罚项，以限制模型复杂度。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）： 系统性地搜索最佳超参数组合。 随机搜索（Random Search）： 在特定范围内随机采样超参数，通常比网格搜索更高效。 贝叶斯优化： 更智能的超参数搜索方法，利用历史实验结果来指导下一次搜索。 特征选择： 使用过滤法、包裹法或嵌入法，选择对模型预测最有用的特征，简化模型并提高效率。 第八章：走向实战：案例分析与部署 端到端案例分析： 从数据获取、清洗、特征工程、模型选择、训练、评估到最终结果解读，贯穿一个或多个实际应用案例，例如： 电商用户行为分析： 预测用户流失、商品推荐。 金融风险评估： 信用评分、欺诈检测。 医疗诊断辅助： 疾病预测、影像分析。 模型部署的考量： 如何将训练好的模型集成到实际的应用系统中？ API服务： 将模型封装为Web服务，供其他应用调用。 批处理预测： 定期对大量数据进行预测。 实时预测： 响应式地处理实时输入数据。 模型监控与维护： 上线后的模型并非一劳永逸，需要持续监控性能，及时进行再训练和更新。 结语 “算法之眼”并非一成不变的工具，而是不断学习和进化的过程。掌握了本书介绍的原理和方法，读者将能够以更敏锐的视角审视数据，以更智能的算法驾驭数据，最终在数据驱动的浪潮中，发掘出属于自己的宝藏，解决现实世界中的挑战。这趟旅程或许充满挑战，但沿途的风景定将让你受益匪浅，开启你通往数据智能世界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容非常实在，它没有回避机器学习实践中的一些挑战，反而直面这些问题，并提供了切实可行的解决方案。例如，在处理大规模数据集时，如何有效地进行特征工程和选择，书中给出了很多行之有效的建议，并且通过具体的代码示例进行了演示。我印象深刻的是，书中对于模型的可解释性以及如何提升模型在实际部署中的鲁棒性都有深入的讨论，这正是很多理论书籍容易忽略但又至关重要的方面。通过阅读这本书，我不仅巩固了对Spark MLlib基本功能的理解，更重要的是，提升了我将机器学习模型转化为实际生产力应用的能力。这本书对于任何希望在Spark生态系统中进行机器学习开发的专业人士来说，都是一本不可多得的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对大数据技术和机器学习有着浓厚兴趣的开发者，《Spark MLlib机器学习实践（第2版）》这本书的出现，无疑是我的福音。它以一种非常系统化的方式，梳理了Spark MLlib的核心组件和常用算法，并且在每个部分都配以了详实的示例代码，这对于我们这些动手能力强、喜欢通过实践来学习的读者来说，简直是太友好了。我尤其欣赏书中对分布式计算原理在MLlib中的体现的讲解，这让我更加深刻地理解了Spark MLlib的性能优势所在。读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的大师对话，他会耐心地指导你，让你避开那些常见的坑，更有效地掌握MLlib的精髓。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《Spark MLlib机器学习实践（第2版）》这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的向导，带领读者在Spark MLlib这个广阔的领域里进行一次深度探索。它没有采用那种“填鸭式”的教学方法，而是鼓励读者主动思考，理解算法背后的逻辑，以及如何在Spark这个分布式计算框架下有效地运用它们。我特别喜欢书中对于不同算法的适用场景和优缺点的分析，这帮助我更好地理解何时应该选择哪种模型，以及如何针对具体问题进行优化。书中的一些高级主题，比如模型评估的深入探讨，以及与DataFrame API的紧密结合，都让我受益匪浅，让我能够更全面、更深入地理解和运用Spark MLlib。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行不久的机器学习工程师，一直在寻找一本能够快速上手Spark MLlib的书籍。在众多选择中，《Spark MLlib机器学习实践（第2版）》脱颖而出。这本书的讲解风格非常独特，它不是一开始就抛出大量的公式和概念，而是通过一个个贴近实际场景的案例，循序渐进地引导读者理解MLlib的强大功能。书中对模型解释性的强调也让我印象深刻，这在实际工作中尤为重要，毕竟光有模型还不够，我们还需要理解模型为什么会做出这样的预测。作者在书中巧妙地融合了理论和实践，既有深度又不失广度，让我能够清晰地看到MLlib在不同应用场景下的优势和局限性。这本书的出版，无疑为像我这样的初学者提供了极大的便利，也让我对Spark MLlib的未来充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是让我醍醐灌顶！以前接触过一些机器学习的理论，但总觉得隔靴搔痒，无法真正落地。这本《Spark MLlib机器学习实践（第2版）》完全颠覆了我的认知。它不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是真正从实践出发，用最直观的方式教你如何运用Spark MLlib来解决实际问题。从数据预处理的各种技巧，到模型选择和调优的策略，这本书都事无巨细地进行了讲解。我尤其喜欢书中对于案例的细致剖析，每一个步骤都讲解得非常到位，甚至连代码实现都提供了清晰的范例。读完之后，我感觉自己仿佛拥有了一把打开机器学习大门的钥匙，再也不会被那些复杂的算法和框架吓倒了。迫不及待地想把书中学到的知识应用到我自己的项目中，相信会有巨大的提升！

评分☆☆☆☆☆

帮同事买的，其实已经过期了，这个库

评分☆☆☆☆☆

入门书，作为参考用的，

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刚收到，感觉有点薄，不过看了再说

评分☆☆☆☆☆

机器学习的入门，结合Spark，看下！

评分☆☆☆☆☆

不错的书籍啊

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讲得是spark1.3有点老了，里面的例子也是老的

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入门书，作为参考用的，

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这本书还不错，是机器学习入门的好书

评分☆☆☆☆☆

机器学习的入门，结合Spark，看下！