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[美] 刘永川（Alex Liu） 著，闫龙川 等 译

图书标签:

• Spark
• 机器学习
• 数据分析
• Python
• Scala
• 大数据
• 算法
• 模型
• 数据挖掘
• 人工智能

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111562559

版次：1

商品编码：12161918

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：208

内容简介

　　《Apache Spark机器学习》包装了一系列项目“蓝图”，展示了Spark可以帮你解决的一些有趣挑战，读者在将理论知识实践于一些实际项目之前，会了解到如何使用Sparknotebook，以及如何访问、清洗和连接不同的数据集，你将在其中了解Spark机器学习如何帮助你完成从欺诈检测到分析客户流失等各种工作。你还将了解如何使用Spark的并行计算能力构建推荐引擎。

目录

译者序
前　言
第1章　Spark机器学习简介 1
1.1　Spark概述和技术优势 2
1.1.1　Spark概述 2
1.1.2　Spark优势 3
1.2　在机器学习中应用Spark计算 4
1.3　机器学习算法 5
1.4　MLlib 6
1.5　Spark RDD和DataFrame 8
1.5.1　Spark RDD 8
1.5.2　Spark DataFrame 9
1.5.3　R语言DataFrame API 10
1.5.4　机器学习框架、RM4E和Spark计算 11
1.5.5　机器学习框架 12
1.5.6　RM4E 13
1.5.7　Spark计算框架 13
1.6　机器学习工作流和Spark pipeline 14
1.7　机器学习工作流示例 16
1.8　Spark notebook简介 19
1.8.1　面向机器学习的notebook方法 19
1.8.2　Spark notebook 21
1.9　小结 22
第2章　Spark机器学习的数据准备 24
2.1　访问和加载数据集 25
2.1.1　访问公开可用的数据集 25
2.1.2　加载数据集到Spark 26
2.1.3　数据集探索和可视化 27
2.2　数据清洗 29
2.2.1　处理数据不完备性 30
2.2.2　在Spark中进行数据清洗 31
2.2.3　更简便的数据清洗 32
2.3　一致性匹配 33
2.3.1　一致性问题 33
2.3.2　基于Spark的一致性匹配 34
2.3.3　实体解析 34
2.3.4　更好的一致性匹配 35
2.4　数据集重组 36
2.4.1　数据集重组任务 36
2.4.2　使用Spark SQL进行数据集重组 37
2.4.3　在Spark上使用R语言进行数据集重组 38
2.5　数据集连接 39
2.5.1　数据连接及其工具——Spark SQL 39
2.5.2　Spark中的数据集连接 40
2.5.3　使用R语言数据表程序包进行数据连接 40
2.6　特征提取 42
2.6.1　特征开发的挑战 42
2.6.2　基于Spark MLlib的特征开发 43
2.6.3　基于R语言的特征开发 45
2.7　复用性和自动化 45
2.7.1　数据集预处理工作流 46
2.7.2　基于Spark pipeline的数据集预处理 47
2.7.3　数据集预处理自动化 47
2.8　小结 49
第3章　基于Spark的整体视图 51
3.1　Spark整体视图 51
3.1.1　例子 52
3.1.2　简洁快速的计算 54
3.2　整体视图的方法 55
3.2.1　回归模型 56
3.2.2　SEM方法 57
3.2.3　决策树 57
3.3　特征准备 58
3.3.1　PCA 59
3.3.2　使用专业知识进行分类分组 59
3.3.3　特征选择 60
3.4　模型估计 61
3.4.1　MLlib实现 62
3.4.2　R notebook实现 62
3.5　模型评估 63
3.5.1　快速评价 63
3.5.2　RMSE 64
3.5.3　ROC曲线 65
3.6　结果解释 66
3.7　部署 66
3.7.1　仪表盘 67
3.7.2　规则 68
3.8　小结 68
第4章　基于Spark的欺诈检测 69
4.1　Spark欺诈检测 70
4.1.1　例子 70
4.1.2　分布式计算 71
4.2　欺诈检测方法 72
4.2.1　随机森林 73
4.2.2　决策树 74
4.3　特征提取 74
4.3.1　从日志文件提取特征 75
4.3.2　数据合并 75
4.4　模型估计 76
4.4.1　MLlib实现 77
4.4.2　R notebook实现 77
4.5　模型评价 77
4.5.1　快速评价 78
4.5.2　混淆矩阵和误报率 78
4.6　结果解释 79
4.7　部署欺诈检测 80
4.7.1　规则 81
4.7.2　评分 81
4.8　小结 82
第5章　基于Spark的风险评分 83
5.1　Spark用于风险评分 84
5.1.1　例子 84
5.1.2　Apache Spark notebook 85
5.2　风险评分方法 87
5.2.1　逻辑回归 87
5.2.2　随机森林和决策树 88
5.3　数据和特征准备 89
5.4　模型估计 91
5.4.1　在Data Scientist Workbench上应用R notebook 91
5.4.2　实现R notebook 92
5.5　模型评价 93
5.5.1　混淆矩阵 93
5.5.2　ROC分析 93
5.5.3　Kolmogorov-Smirnov检验 94
5.6　结果解释 95
5.7　部署 96
5.8　小结 97
第6章　基于Spark的流失预测 99
6.1　Spark流失预测 99
6.1.1　例子 100
6.1.2　Spark计算 100
6.2　流失预测的方法 101
6.2.1　回归模型 102
6.2.2　决策树和随机森林 103
6.3　特征准备 104
6.3.1　特征提取 104
6.3.2　特征选择 105
6.4　模型估计 105
6.5　模型评估 107
6.6　结果解释 109
6.7　部署 110
6.7.1　评分 111
6.7.2　干预措施推荐 111
6.8　小结 111
第7章　基于Spark的产品推荐 112
7.1　基于Apache Spark 的产品推荐引擎 112
7.1.1　例子 113
7.1.2　基于Spark平台的SPSS 114
7.2　产品推荐方法 117
7.2.1　协同过滤 117
7.2.2　编程准备 118
7.3　基于SPSS的数据治理 119
7.4　模型估计 120
7.5　模型评价 121
7.6　产品推荐部署 122
7.7　小结 125
第8章　基于Spark的学习分析 126
8.1　Spark流失预测 127
8.1.1　例子 127
8.1.2　Spark计算 128
8.2　流失预测方法 130
8.2.1　回归模型 130
8.2.2　决策树 131
8.3　特征准备 131
8.3.1　特征开发 133
8.3.2　特征选择 133
8.4　模型估计 135
8.5　模型评价 137
8.5.1　快速评价 138
8.5.2　混淆矩阵和错误率 138
8.6　结果解释 139
8.6.1　计算干预影响 140
8.6.2　计算主因子影响 140
8.7　部署 141
8.7.1　规则 141
8.7.2　评分 142
8.8　小结

前言/序言

　　Preface 前　　言　　作为数据科学家和机器学习专业人员，我们的工作是建立模型进行欺诈检测、预测客户流失，或者在广泛的领域将数据转换为洞见。为此，我们有时需要处理大量的数据和复杂的计算。因此，我们一直对新的计算工具满怀期待，例如Spark，我们花费了很多时间来学习新工具。有很多可用的资料来学习这些新的工具，但这些资料大多都由计算机科学家编写，更多的是从计算角度来描述。 　　作为Spark用户，数据科学家和机器学习专业人员更关心新的系统如何帮助我们建立准确度更高的预测模型，如何使数据处理和编程更加简单。这是本书的写作目的，也是由数据科学家来执笔本书的主要原因。 　　与此同时，数据科学家和机器学习专业人员已经开发了工作框架、处理过程，使用了一些较好的建模工具，例如R语言和SPSS。我们了解到一些新的工具，例如Spark的MLlib，可以用它们来取代一些旧的工具，但不能全部取代。因此，作为Spark的用户，将Spark与一些已有的工具共同使用对我们十分关键，这也成为本书主要的关注点之一，是本书不同于其他Spark书籍的一个关键因素。 　　整体而言，本书是一本由数据科学家写给数据科学家和机器学习专业人员的Spark参考书，目的是让我们更加容易地在Spark上使用机器学习。 　　主要内容第1章，从机器学习的角度介绍Apache Spark。我们将讨论Spark DataFrame和R语言、Spark pipeline、RM4E数据科学框架，以及Spark notebook和模型的实现。 　　第2章，主要介绍使用Apache Spark上的工具进行机器学习数据准备，例如Spark SQL。我们将讨论数据清洗、一致性匹配、数据合并以及特征开发。 　　第3章，通过实际例子清晰地解释RM4E机器学习框架和处理过程，同时展示使用Spark轻松获得整体商业视图的优势。 　　第4章，讨论如何通过机器学习简单快速地进行欺诈检测。同时，我们会一步一步地说明从大数据中获得欺诈洞见的过程。 　　第5章，介绍一个风险评估项目的机器学习方法和处理过程，在DataScientist-Workbench 环境下，使用Spark上的R notebook实现它们。该章我们主要关注notebook。 　　第6章，通过开发客户流失预测系统提高客户留存度，进一步说明我们在Spark上使用MLlib进行机器学习的详细步骤。 　　第7章，描述如何使用Spark上的SPSS开发推荐系统，用Spark处理大数据。 　　第8章，将应用范围拓展到教育机构，如大学和培训机构，这里我们给出机器学习提升教育分析的一个真实的例子，预测学生的流失。 　　第9章，以一个基于Spark的服务请求预测的实际例子，帮助读者更好地理解Spark在商业和公共服务领域服务城市的应用。 　　第10章，进一步拓展前面章节学习的内容，让读者将所学的动态机器学习和Spark上的海量电信数据结合起来。 　　第11章，通过Spark上的开放数据介绍动态机器学习，用户可以采取数据驱动的方法，并使用所有可用的技术来优化结果。该章是第9章和第10章的扩展，同时也是前面章节所有实际例子的一个良好回顾。 　　预备知识在本书中，我们假设读者有一些Scala或Python的编程基础，有一些建模工具（例如R语言或SPSS）的使用经验，并且了解一些机器学习和数据科学的基础知识。 　　读者对象本书主要面向需要处理大数据的分析师、数据科学家、研究人员和机器学习专业人员，但不要求相关人员熟悉Spark。 　　下载彩图我们以PDF文件的形式提供本书中屏幕截图和图标的彩色图片。这些彩色图片会有助于你更好地理解输出的变化。可以在以下网址下载该文件：http://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/ApacheSparkMachineLearningBlueprints_ColorImages.pdf。
　　The Translator’s Words?译　者　序近年来，大数据发展迅猛，如雨后春笋般出现在各行各业，企业收集和存储的数据成倍增长，数据分析成为企业核心竞争力的关键因素。大数据的核心是发现和利用数据的价值，而驾驭大数据的核心就是数据分析能力。面向大数据分析，数据科学家和专业的统计分析人员都需要简单、快捷的工具，将大数据与机器学习有机地结合，从而开展高效的统计分析和数据挖掘。 　　为了解决大数据的分析与挖掘问题，国内外陆续出现了很多计算框架与平台，其中，Apache Spark以其卓越的性能和丰富的功能备受关注，其相应的机器学习部分更是让人激动不已。本书的作者Alex Liu先生密切结合实际，以清晰的思路和精心的选题，详细阐述了Spark机器学习的典型案例，为我们的大数据分析挖掘实践绘制了精美蓝图。 　　本书首先介绍了Apache Spark概况和机器学习基本框架RM4E，其中包括Spark计算架构和一些最重要的机器学习组件，把Spark和机器学习有机地联系在一起，帮助开展机器学习有关项目的读者做好充分准备。接着，作者介绍了Spark机器学习数据准备工作，包括数据加载、数据清洗、一致性匹配、数据重组、数据连接、特征提取以及数据准备工作流和自动化等内容。完成了数据准备工作后，我们就跟随作者进入到本书的核心部分，实际案例分析。作者围绕Spark机器学习先后介绍了9个案例，内容涵盖整体视图、欺诈检测、风险评分、流失预测、产品推荐、教育分析、城市分析和开放数据建模等方面，囊括了大数据分析挖掘的主要应用场景。在每个案例中，作者对所使用的机器学习算法、数据与特征准备、模型评价方法、结果的解释都进行了详细的阐述，并给出了Scala、R语言、SPSS等环境下的关键代码，使得本书具有非常强的实用性和可操作性。 　　无论读者是数据科学家、数据分析师、R语言或者SPSS用户，通过阅读本书，一定能够对Spark机器学习有更加深入的理解和掌握，能够将所学内容应用到大数据分析挖掘的具体工作中，并在学习和实践中不断加深对Spark大数据机器学习的理解和认识。 　　大数据时代最鲜明的特征就是变化，大数据技术也在日新月异的变化之中，同时，Spark自身和机器学习领域都在快速地进行迭代演进，让我们共同努力，一起进入这绚丽多彩的大数据时代！ 　　最后，我们要感谢本书的作者Alex Liu先生，感谢他奉献出引领大数据时代发展潮流和新技术应用的重要作品。感谢机械工业出版社华章公司的编辑们，是她们的远见和鼓励使得本书能与读者很快见面。感谢家人的支持和理解。尽管我们努力准确、简洁地表达作者的思想，但仍难免有词不达意之处。译文中的错误和不当之处，敬请读者朋友不吝指正，我们将不胜感激。 　　闫龙川　高德荃　李君婷2016年10月

《Apache Spark机器学习实战指南》 拥抱大数据时代，解锁机器学习的无限潜能 在当今数据爆炸的时代，海量的信息蕴藏着巨大的商业价值和科学洞察。如何从纷繁复杂的数据中提取有意义的模式，构建智能的预测模型，是每一位数据科学家、分析师和技术开发者面临的关键挑战。传统的数据处理工具在面对 TB 乃至 PB 级别的数据集时，往往显得力不从心，效率低下。而 Apache Spark，作为一个在分布式计算领域迅速崛起的开源引擎，以其卓越的速度和强大的功能，彻底改变了我们处理和分析大规模数据集的方式。 本书《Apache Spark机器学习实战指南》正是为了帮助您掌握这一强大工具，并将其应用于解决现实世界中的机器学习问题而精心打造。本书不是一本理论堆砌的教科书，而是一本侧重于实践、引导您一步步构建和部署高效机器学习解决方案的实战手册。我们将深入浅出地讲解如何在 Apache Spark 的分布式环境中，运用强大的机器学习算法，从海量数据中挖掘价值。 为什么选择 Apache Spark 进行机器学习？ Apache Spark 之所以成为大规模机器学习的首选平台，源于其一系列革命性的特性： 闪电般的速度： Spark 的内存计算引擎比传统的 Hadoop MapReduce 快上 10 到 100 倍，这意味着您可以在更短的时间内完成更复杂的分析任务，极大地缩短了模型迭代和优化的周期。 统一的分析引擎： Spark 提供了一个统一的平台，支持批处理、流处理、SQL 查询、图计算和机器学习，无需在不同的工具之间切换，大大简化了开发流程。 易于使用的 API： Spark 提供丰富的 API，支持 Scala、Java、Python 和 R 等多种语言，无论您是熟悉的哪种编程语言，都能快速上手。 强大的生态系统： Spark 拥有庞大且活跃的社区，以及丰富的第三方库和集成，为解决各种各样的数据科学问题提供了坚实的基础。 MLlib - Spark 的机器学习库： MLlib 是 Spark 内置的机器学习库，提供了丰富而高效的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维以及模型评估和调优工具。MLlib 的设计充分利用了 Spark 的分布式计算能力，能够轻松处理 TB 级的数据集。 本书将带您领略的精彩旅程： 《Apache Spark机器学习实战指南》将以循序渐进的方式，带领您全面掌握 Apache Spark 上的机器学习技术。我们将从 Spark 的基础概念和核心组件入手，帮助您建立起扎实的理论基础，然后逐步深入到 MLlib 的各个模块，并通过大量的实际案例，让您亲手实践。 第一部分：Spark 基础与核心概念 在您踏上机器学习的征程之前，理解 Spark 的工作原理至关重要。本部分将为您奠定坚实的基础： Spark 架构概览： 深入了解 Spark 的分布式架构，包括 Driver Program, Cluster Manager, Executor, Task 等核心组件，理解它们如何协同工作，实现高效的分布式计算。 RDD (Resilient Distributed Dataset) 的魅力： 掌握 RDD 的核心概念，学习如何创建、转换和行动 RDD，理解其弹性、容错性和惰性求值的特性。我们将通过实际示例，演示 RDD 的强大数据操作能力。 Spark SQL 与 DataFrame/Dataset： 学习如何利用 Spark SQL 进行结构化数据的处理，掌握 DataFrame 和 Dataset 的使用，它们提供了更高级别、更易于理解的数据抽象，并且能够进行查询优化。 Spark Streaming： 了解 Spark 如何处理实时数据流，为构建实时推荐系统、欺诈检测等应用打下基础。 第二部分：MLlib 核心算法实战 这是本书的重头戏，我们将详细讲解 MLlib 中最常用、最有价值的机器学习算法，并通过丰富的代码示例，让您亲身体验其威力： 数据预处理与特征工程： 机器学习模型的效果很大程度上依赖于输入数据的质量和特征的有效性。我们将重点讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征缩放（标准化、归一化）、离散特征编码（One-Hot Encoding, StringIndexer）等关键步骤。 分类算法： 逻辑回归 (Logistic Regression)： 学习如何构建二分类和多分类模型，用于预测离散的类别，例如用户是否会购买某个产品，邮件是否为垃圾邮件。 决策树 (Decision Trees) 和随机森林 (Random Forests)： 掌握如何构建易于解释的树模型，以及如何通过集成学习提高模型的鲁棒性和准确性，用于分类和回归任务。 梯度提升树 (Gradient-Boosted Trees - GBTs)： 深入理解强大的 GBTs 算法，例如 XGBoost 的原理和在 MLlib 中的实现，用于解决复杂分类和回归问题。 支持向量机 (Support Vector Machines - SVM)： 了解 SVM 的核心思想，以及在 Spark 中如何应用它进行高维数据的分类。 回归算法： 线性回归 (Linear Regression)： 学习如何构建预测连续数值的模型，例如预测房价、股票价格。 Lasso 和 Ridge 回归： 理解这些正则化技术如何帮助我们避免过拟合，并进行特征选择。 决策树回归和 GBT 回归： 将树模型的能力延伸到回归任务。 聚类算法： K-Means： 学习如何将数据分成不同的簇，用于用户细分、市场细分等场景。 高斯混合模型 (Gaussian Mixture Models - GMM)： 探索更灵活的聚类方法，适用于具有不同形状和大小的簇。 降维技术： 主成分分析 (Principal Component Analysis - PCA)： 学习如何减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息，用于可视化、加速模型训练。 协同过滤： ALS (Alternating Least Squares)： 掌握如何构建推荐系统，预测用户对物品的喜好，例如电影推荐、商品推荐。 第三部分：模型评估、调优与部署 构建模型只是第一步，如何评估模型的性能，对其进行优化，并最终将其部署到生产环境中，是实现机器学习价值的关键。 模型评估指标： 学习各种用于评估分类和回归模型性能的指标，例如准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1 分数、ROC 曲线、AUC 值、均方误差 (MSE)、R^2 分数等。 交叉验证 (Cross-Validation)： 理解交叉验证的重要性，如何使用它来更可靠地评估模型的泛化能力。 超参数调优 (Hyperparameter Tuning)： 掌握 Grid Search 和 Random Search 等技术，系统地寻找最佳的模型超参数组合，以提升模型性能。 模型持久化与加载： 学习如何保存训练好的模型，以便在后续的使用中直接加载，而无需重新训练。 模型部署初步： 探讨将训练好的模型集成到实际应用中的策略和方法，例如通过 REST API 提供预测服务。 第四部分：实战案例分析 理论知识需要通过实践来巩固。《Apache Spark机器学习实战指南》将提供一系列贴近实际业务场景的案例研究，让您在解决真实问题的过程中，融会贯通所学知识： 电商用户行为分析与精准营销： 利用 Spark 预测用户购买意愿，实现个性化推荐。 金融欺诈检测： 构建模型识别可疑交易，降低风险。 文本分类与情感分析： 应用 MLlib 处理文本数据，例如对客户评论进行情感分类。 图像数据处理基础（简述）： 简要介绍 Spark 在图像数据处理方面的潜力，尽管 MLlib 本身不直接包含复杂的深度学习图像算法，但可以作为预处理和特征提取的强大工具。 本书的特色与优势： 强调实操性： 全书以代码示例驱动，提供清晰、可运行的代码片段，让您立即动手实践。 覆盖广泛： 涵盖了 Spark 机器学习从基础到高级的各个方面，满足不同层次读者的需求。 案例丰富： 选取的案例均来自实际业务场景，具有很强的参考价值。 语言通俗易懂： 即使您不是机器学习领域的专家，也能轻松理解书中的概念和方法。 面向未来： 关注 Spark 生态系统的最新发展，帮助您紧跟技术前沿。 谁应该阅读本书？ 数据科学家和机器学习工程师： 希望掌握在分布式环境下进行大规模机器学习的技能。 大数据开发人员： 想要将机器学习能力集成到其大数据应用中。 具有一定编程基础（Scala, Python, Java）的分析师： 渴望利用大数据提升分析能力。 对人工智能和机器学习感兴趣的学生和研究人员： 希望了解如何在真实世界的数据规模下应用这些技术。 准备好迎接挑战了吗？ 在数据驱动的世界里，掌握 Apache Spark 上的机器学习技术，将为您打开职业发展的新篇章。无论您是想要构建更智能的推荐系统，开发更精准的预测模型，还是希望在海量数据中发现隐藏的洞察，《Apache Spark机器学习实战指南》都将是您不可或缺的得力助手。 现在，就让我们一起踏上这段精彩的数据探索与机器学习之旅，用 Apache Spark 的力量，驱动您的创新与成功！

评分☆☆☆☆☆

《Apache Spark机器学习》这本书，我预期它会是一本将理论与实践完美结合的典范。从我的角度来看，学习机器学习，离不开实际操作，而Spark恰恰提供了这样一个强大的平台。我设想书中会从Spark的安装和配置开始，逐步引导读者熟悉其基本 API。随后，重点应该会放在如何利用Spark对数据进行清洗、转换和特征工程。例如，如何利用Spark SQL和DataFrame API进行数据探索，如何使用Spark的MLlib库进行特征提取和选择。书中对于各种机器学习算法的讲解，我想应该会侧重于它们在Spark上的分布式实现原理，以及如何调整参数以获得最佳性能。我尤其期待书中能够包含一些真实世界的案例研究，比如利用Spark构建一个大规模的推荐系统，或者对海量文本数据进行情感分析。这些实践性的内容，能帮助我们更直观地理解Spark机器学习的强大之处，并将所学知识迁移到实际工作中。这本书，无疑会成为我大数据机器学习之路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书，单看书名《Apache Spark机器学习》，我就觉得充满了无限可能。我一直对大数据技术在机器学习领域的应用非常感兴趣，而Spark以其卓越的性能和易用性，无疑是这个领域的明星。我设想这本书的开篇，应该会从Spark的核心概念讲起，比如RDD、DataFrame、Dataset，以及Spark的分布式计算模型是如何为大规模机器学习训练奠定基础的。接着，作者可能会深入讲解Spark MLlib库，这个库集成了各种常用的机器学习算法，从数据预处理、特征工程，到模型训练、评估，再到模型部署，应该都有详尽的阐述。我特别期待看到书中关于如何利用Spark处理海量数据进行模型训练的案例，例如推荐系统、文本分类、图像识别等。书中应该也会涵盖如何优化Spark机器学习任务的性能，比如数据分区、缓存策略、以及并行计算的技巧。能够掌握这些，对于我未来在实际工作中解决大规模数据下的机器学习问题，绝对是一笔宝贵的财富。这本书的内容，我想一定是既有理论深度，又不失实践指导意义，能够帮助我从入门到精通，真正利用Spark的强大能力来驱动机器学习的创新。

评分☆☆☆☆☆

我对《Apache Spark机器学习》这本书的期望，是它能够填补我在分布式机器学习领域的知识空白。我一直对Spark的速度和可扩展性印象深刻，但将其与机器学习深度结合，我还有很多需要学习的地方。我猜想书中会从Spark的核心概念入手，解释其 RDD、DataFrame 和 Dataset 的工作原理，以及 Spark 的弹性分布式数据集（RDD）如何支持高效的数据处理。随后，作者应该会详细介绍 Spark MLlib 库，这是一个包含了大量预构建的机器学习算法的库。我期待看到关于如何使用 MLlib 进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估的详细说明。例如，如何利用 Spark 的分布式能力来加速模型训练过程，如何处理大规模的数据集，以及如何优化模型的性能。书中是否会涉及一些更高级的主题，比如分布式深度学习框架（如 Spark TensorFlow Connector），或者如何将 Spark 集成到更复杂的机器学习流水线中，这些都是我非常期待的部分。总而言之，这本书应该能让我理解如何在分布式环境下，利用Spark的强大力量解决实际的机器学习问题。

评分☆☆☆☆☆

翻开《Apache Spark机器学习》这本书，我首先被其内容的广度和深度所震撼。它不仅仅是堆砌算法，而是巧妙地将Spark的分布式计算能力与机器学习的理论相结合，为我们描绘了一幅清晰的蓝图。书中应该会详细介绍Spark如何支持各种机器学习任务，从监督学习的回归、分类，到无监督学习的聚类、降维，再到更高级的主题如深度学习和图计算。我猜测作者会花大量篇幅讲解Spark MLlib中的各种算法实现，例如协同过滤、逻辑回归、决策树、随机森林，以及 KMeans 等。更吸引我的是，书中很可能还会涉及 Spark Streaming 与机器学习的结合，这对于处理实时数据流中的模式识别和预测至关重要。我尤其期待看到书中关于模型评估与优化的章节，比如交叉验证、网格搜索，以及如何利用Spark的分布式特性加速这些过程。这本书的价值在于，它能让我们理解如何在分布式环境中高效地构建和部署机器学习模型，突破单机计算的瓶颈，真正实现“大”数据下的“智”能分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Apache Spark机器学习》给我的第一印象是，它将是一本极具价值的学习资源。在当前大数据飞速发展的时代，如何有效地利用分布式计算框架来解决机器学习问题，显得尤为重要。我期待书中能够深入浅出地讲解Spark的核心架构，以及其在机器学习领域的优势。我想，作者一定会在书中详细介绍Spark MLlib库，这个库提供了丰富多样的机器学习算法，从数据预处理、特征工程，到模型训练、评估，应该都有详尽的阐述。我尤其感兴趣的是，书中如何体现Spark的分布式特性在加速机器学习过程中的作用，比如如何处理海量数据，如何进行并行计算，以及如何优化模型的训练速度。此外，我希望书中能包含一些实际的应用案例，例如如何使用Spark构建一个高效的推荐系统，或者如何对大规模的文本数据进行情感分析。这些实践性的内容，将能帮助我更好地理解Spark机器学习的强大功能，并将所学知识有效地应用于实际工作中，从而解决更大规模、更复杂的数据挑战。

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书好薄，还没有来得及看

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机器学习也要好好做的。。。。

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还没看还没看

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活动囤书的，一直没看

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翻译版的质量还是不错的，思路清晰深入浅出。推荐看下

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非常好的用来入门的书

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学习机器语言不二选择，现在买了不后悔

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还可以吧，就那样

评分☆☆☆☆☆

非常实用非常实用非常实用非常实用非常实用非常实用非常实用非常实用