Apache Spark機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 劉永川（Alex Liu） 著，閆龍川 等 譯

圖書標籤:

• Spark
• 機器學習
• 數據分析
• Python
• Scala
• 大數據
• 算法
• 模型
• 數據挖掘
• 人工智能

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111562559

版次：1

商品編碼：12161918

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：208

內容簡介

　　《Apache Spark機器學習》包裝瞭一係列項目“藍圖”，展示瞭Spark可以幫你解決的一些有趣挑戰，讀者在將理論知識實踐於一些實際項目之前，會瞭解到如何使用Sparknotebook，以及如何訪問、清洗和連接不同的數據集，你將在其中瞭解Spark機器學習如何幫助你完成從欺詐檢測到分析客戶流失等各種工作。你還將瞭解如何使用Spark的並行計算能力構建推薦引擎。

目錄

譯者序
前　言
第1章　Spark機器學習簡介 1
1.1　Spark概述和技術優勢 2
1.1.1　Spark概述 2
1.1.2　Spark優勢 3
1.2　在機器學習中應用Spark計算 4
1.3　機器學習算法 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語言DataFrame API 10
1.5.4　機器學習框架、RM4E和Spark計算 11
1.5.5　機器學習框架 12
1.5.6　RM4E 13
1.5.7　Spark計算框架 13
1.6　機器學習工作流和Spark pipeline 14
1.7　機器學習工作流示例 16
1.8　Spark notebook簡介 19
1.8.1　麵嚮機器學習的notebook方法 19
1.8.2　Spark notebook 21
1.9　小結 22
第2章　Spark機器學習的數據準備 24
2.1　訪問和加載數據集 25
2.1.1　訪問公開可用的數據集 25
2.1.2　加載數據集到Spark 26
2.1.3　數據集探索和可視化 27
2.2　數據清洗 29
2.2.1　處理數據不完備性 30
2.2.2　在Spark中進行數據清洗 31
2.2.3　更簡便的數據清洗 32
2.3　一緻性匹配 33
2.3.1　一緻性問題 33
2.3.2　基於Spark的一緻性匹配 34
2.3.3　實體解析 34
2.3.4　更好的一緻性匹配 35
2.4　數據集重組 36
2.4.1　數據集重組任務 36
2.4.2　使用Spark SQL進行數據集重組 37
2.4.3　在Spark上使用R語言進行數據集重組 38
2.5　數據集連接 39
2.5.1　數據連接及其工具——Spark SQL 39
2.5.2　Spark中的數據集連接 40
2.5.3　使用R語言數據錶程序包進行數據連接 40
2.6　特徵提取 42
2.6.1　特徵開發的挑戰 42
2.6.2　基於Spark MLlib的特徵開發 43
2.6.3　基於R語言的特徵開發 45
2.7　復用性和自動化 45
2.7.1　數據集預處理工作流 46
2.7.2　基於Spark pipeline的數據集預處理 47
2.7.3　數據集預處理自動化 47
2.8　小結 49
第3章　基於Spark的整體視圖 51
3.1　Spark整體視圖 51
3.1.1　例子 52
3.1.2　簡潔快速的計算 54
3.2　整體視圖的方法 55
3.2.1　迴歸模型 56
3.2.2　SEM方法 57
3.2.3　決策樹 57
3.3　特徵準備 58
3.3.1　PCA 59
3.3.2　使用專業知識進行分類分組 59
3.3.3　特徵選擇 60
3.4　模型估計 61
3.4.1　MLlib實現 62
3.4.2　R notebook實現 62
3.5　模型評估 63
3.5.1　快速評價 63
3.5.2　RMSE 64
3.5.3　ROC麯綫 65
3.6　結果解釋 66
3.7　部署 66
3.7.1　儀錶盤 67
3.7.2　規則 68
3.8　小結 68
第4章　基於Spark的欺詐檢測 69
4.1　Spark欺詐檢測 70
4.1.1　例子 70
4.1.2　分布式計算 71
4.2　欺詐檢測方法 72
4.2.1　隨機森林 73
4.2.2　決策樹 74
4.3　特徵提取 74
4.3.1　從日誌文件提取特徵 75
4.3.2　數據閤並 75
4.4　模型估計 76
4.4.1　MLlib實現 77
4.4.2　R notebook實現 77
4.5　模型評價 77
4.5.1　快速評價 78
4.5.2　混淆矩陣和誤報率 78
4.6　結果解釋 79
4.7　部署欺詐檢測 80
4.7.1　規則 81
4.7.2　評分 81
4.8　小結 82
第5章　基於Spark的風險評分 83
5.1　Spark用於風險評分 84
5.1.1　例子 84
5.1.2　Apache Spark notebook 85
5.2　風險評分方法 87
5.2.1　邏輯迴歸 87
5.2.2　隨機森林和決策樹 88
5.3　數據和特徵準備 89
5.4　模型估計 91
5.4.1　在Data Scientist Workbench上應用R notebook 91
5.4.2　實現R notebook 92
5.5　模型評價 93
5.5.1　混淆矩陣 93
5.5.2　ROC分析 93
5.5.3　Kolmogorov-Smirnov檢驗 94
5.6　結果解釋 95
5.7　部署 96
5.8　小結 97
第6章　基於Spark的流失預測 99
6.1　Spark流失預測 99
6.1.1　例子 100
6.1.2　Spark計算 100
6.2　流失預測的方法 101
6.2.1　迴歸模型 102
6.2.2　決策樹和隨機森林 103
6.3　特徵準備 104
6.3.1　特徵提取 104
6.3.2　特徵選擇 105
6.4　模型估計 105
6.5　模型評估 107
6.6　結果解釋 109
6.7　部署 110
6.7.1　評分 111
6.7.2　乾預措施推薦 111
6.8　小結 111
第7章　基於Spark的産品推薦 112
7.1　基於Apache Spark 的産品推薦引擎 112
7.1.1　例子 113
7.1.2　基於Spark平颱的SPSS 114
7.2　産品推薦方法 117
7.2.1　協同過濾 117
7.2.2　編程準備 118
7.3　基於SPSS的數據治理 119
7.4　模型估計 120
7.5　模型評價 121
7.6　産品推薦部署 122
7.7　小結 125
第8章　基於Spark的學習分析 126
8.1　Spark流失預測 127
8.1.1　例子 127
8.1.2　Spark計算 128
8.2　流失預測方法 130
8.2.1　迴歸模型 130
8.2.2　決策樹 131
8.3　特徵準備 131
8.3.1　特徵開發 133
8.3.2　特徵選擇 133
8.4　模型估計 135
8.5　模型評價 137
8.5.1　快速評價 138
8.5.2　混淆矩陣和錯誤率 138
8.6　結果解釋 139
8.6.1　計算乾預影響 140
8.6.2　計算主因子影響 140
8.7　部署 141
8.7.1　規則 141
8.7.2　評分 142
8.8　小結

前言/序言

　　Preface 前　　言　　作為數據科學傢和機器學習專業人員，我們的工作是建立模型進行欺詐檢測、預測客戶流失，或者在廣泛的領域將數據轉換為洞見。為此，我們有時需要處理大量的數據和復雜的計算。因此，我們一直對新的計算工具滿懷期待，例如Spark，我們花費瞭很多時間來學習新工具。有很多可用的資料來學習這些新的工具，但這些資料大多都由計算機科學傢編寫，更多的是從計算角度來描述。 　　作為Spark用戶，數據科學傢和機器學習專業人員更關心新的係統如何幫助我們建立準確度更高的預測模型，如何使數據處理和編程更加簡單。這是本書的寫作目的，也是由數據科學傢來執筆本書的主要原因。 　　與此同時，數據科學傢和機器學習專業人員已經開發瞭工作框架、處理過程，使用瞭一些較好的建模工具，例如R語言和SPSS。我們瞭解到一些新的工具，例如Spark的MLlib，可以用它們來取代一些舊的工具，但不能全部取代。因此，作為Spark的用戶，將Spark與一些已有的工具共同使用對我們十分關鍵，這也成為本書主要的關注點之一，是本書不同於其他Spark書籍的一個關鍵因素。 　　整體而言，本書是一本由數據科學傢寫給數據科學傢和機器學習專業人員的Spark參考書，目的是讓我們更加容易地在Spark上使用機器學習。 　　主要內容第1章，從機器學習的角度介紹Apache Spark。我們將討論Spark DataFrame和R語言、Spark pipeline、RM4E數據科學框架，以及Spark notebook和模型的實現。 　　第2章，主要介紹使用Apache Spark上的工具進行機器學習數據準備，例如Spark SQL。我們將討論數據清洗、一緻性匹配、數據閤並以及特徵開發。 　　第3章，通過實際例子清晰地解釋RM4E機器學習框架和處理過程，同時展示使用Spark輕鬆獲得整體商業視圖的優勢。 　　第4章，討論如何通過機器學習簡單快速地進行欺詐檢測。同時，我們會一步一步地說明從大數據中獲得欺詐洞見的過程。 　　第5章，介紹一個風險評估項目的機器學習方法和處理過程，在DataScientist-Workbench 環境下，使用Spark上的R notebook實現它們。該章我們主要關注notebook。 　　第6章，通過開發客戶流失預測係統提高客戶留存度，進一步說明我們在Spark上使用MLlib進行機器學習的詳細步驟。 　　第7章，描述如何使用Spark上的SPSS開發推薦係統，用Spark處理大數據。 　　第8章，將應用範圍拓展到教育機構，如大學和培訓機構，這裏我們給齣機器學習提升教育分析的一個真實的例子，預測學生的流失。 　　第9章，以一個基於Spark的服務請求預測的實際例子，幫助讀者更好地理解Spark在商業和公共服務領域服務城市的應用。 　　第10章，進一步拓展前麵章節學習的內容，讓讀者將所學的動態機器學習和Spark上的海量電信數據結閤起來。 　　第11章，通過Spark上的開放數據介紹動態機器學習，用戶可以采取數據驅動的方法，並使用所有可用的技術來優化結果。該章是第9章和第10章的擴展，同時也是前麵章節所有實際例子的一個良好迴顧。 　　預備知識在本書中，我們假設讀者有一些Scala或Python的編程基礎，有一些建模工具（例如R語言或SPSS）的使用經驗，並且瞭解一些機器學習和數據科學的基礎知識。 　　讀者對象本書主要麵嚮需要處理大數據的分析師、數據科學傢、研究人員和機器學習專業人員，但不要求相關人員熟悉Spark。 　　下載彩圖我們以PDF文件的形式提供本書中屏幕截圖和圖標的彩色圖片。這些彩色圖片會有助於你更好地理解輸齣的變化。可以在以下網址下載該文件：http://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/ApacheSparkMachineLearningBlueprints_ColorImages.pdf。
　　The Translator’s Words?譯　者　序近年來，大數據發展迅猛，如雨後春筍般齣現在各行各業，企業收集和存儲的數據成倍增長，數據分析成為企業核心競爭力的關鍵因素。大數據的核心是發現和利用數據的價值，而駕馭大數據的核心就是數據分析能力。麵嚮大數據分析，數據科學傢和專業的統計分析人員都需要簡單、快捷的工具，將大數據與機器學習有機地結閤，從而開展高效的統計分析和數據挖掘。 　　為瞭解決大數據的分析與挖掘問題，國內外陸續齣現瞭很多計算框架與平颱，其中，Apache Spark以其卓越的性能和豐富的功能備受關注，其相應的機器學習部分更是讓人激動不已。本書的作者Alex Liu先生密切結閤實際，以清晰的思路和精心的選題，詳細闡述瞭Spark機器學習的典型案例，為我們的大數據分析挖掘實踐繪製瞭精美藍圖。 　　本書首先介紹瞭Apache Spark概況和機器學習基本框架RM4E，其中包括Spark計算架構和一些最重要的機器學習組件，把Spark和機器學習有機地聯係在一起，幫助開展機器學習有關項目的讀者做好充分準備。接著，作者介紹瞭Spark機器學習數據準備工作，包括數據加載、數據清洗、一緻性匹配、數據重組、數據連接、特徵提取以及數據準備工作流和自動化等內容。完成瞭數據準備工作後，我們就跟隨作者進入到本書的核心部分，實際案例分析。作者圍繞Spark機器學習先後介紹瞭9個案例，內容涵蓋整體視圖、欺詐檢測、風險評分、流失預測、産品推薦、教育分析、城市分析和開放數據建模等方麵，囊括瞭大數據分析挖掘的主要應用場景。在每個案例中，作者對所使用的機器學習算法、數據與特徵準備、模型評價方法、結果的解釋都進行瞭詳細的闡述，並給齣瞭Scala、R語言、SPSS等環境下的關鍵代碼，使得本書具有非常強的實用性和可操作性。 　　無論讀者是數據科學傢、數據分析師、R語言或者SPSS用戶，通過閱讀本書，一定能夠對Spark機器學習有更加深入的理解和掌握，能夠將所學內容應用到大數據分析挖掘的具體工作中，並在學習和實踐中不斷加深對Spark大數據機器學習的理解和認識。 　　大數據時代最鮮明的特徵就是變化，大數據技術也在日新月異的變化之中，同時，Spark自身和機器學習領域都在快速地進行迭代演進，讓我們共同努力，一起進入這絢麗多彩的大數據時代！ 　　最後，我們要感謝本書的作者Alex Liu先生，感謝他奉獻齣引領大數據時代發展潮流和新技術應用的重要作品。感謝機械工業齣版社華章公司的編輯們，是她們的遠見和鼓勵使得本書能與讀者很快見麵。感謝傢人的支持和理解。盡管我們努力準確、簡潔地錶達作者的思想，但仍難免有詞不達意之處。譯文中的錯誤和不當之處，敬請讀者朋友不吝指正，我們將不勝感激。 　　閆龍川　高德荃　李君婷2016年10月

《Apache Spark機器學習實戰指南》 擁抱大數據時代，解鎖機器學習的無限潛能 在當今數據爆炸的時代，海量的信息蘊藏著巨大的商業價值和科學洞察。如何從紛繁復雜的數據中提取有意義的模式，構建智能的預測模型，是每一位數據科學傢、分析師和技術開發者麵臨的關鍵挑戰。傳統的數據處理工具在麵對 TB 乃至 PB 級彆的數據集時，往往顯得力不從心，效率低下。而 Apache Spark，作為一個在分布式計算領域迅速崛起的開源引擎，以其卓越的速度和強大的功能，徹底改變瞭我們處理和分析大規模數據集的方式。 本書《Apache Spark機器學習實戰指南》正是為瞭幫助您掌握這一強大工具，並將其應用於解決現實世界中的機器學習問題而精心打造。本書不是一本理論堆砌的教科書，而是一本側重於實踐、引導您一步步構建和部署高效機器學習解決方案的實戰手冊。我們將深入淺齣地講解如何在 Apache Spark 的分布式環境中，運用強大的機器學習算法，從海量數據中挖掘價值。 為什麼選擇 Apache Spark 進行機器學習？ Apache Spark 之所以成為大規模機器學習的首選平颱，源於其一係列革命性的特性： 閃電般的速度： Spark 的內存計算引擎比傳統的 Hadoop MapReduce 快上 10 到 100 倍，這意味著您可以在更短的時間內完成更復雜的分析任務，極大地縮短瞭模型迭代和優化的周期。 統一的分析引擎： Spark 提供瞭一個統一的平颱，支持批處理、流處理、SQL 查詢、圖計算和機器學習，無需在不同的工具之間切換，大大簡化瞭開發流程。 易於使用的 API： Spark 提供豐富的 API，支持 Scala、Java、Python 和 R 等多種語言，無論您是熟悉的哪種編程語言，都能快速上手。 強大的生態係統： Spark 擁有龐大且活躍的社區，以及豐富的第三方庫和集成，為解決各種各樣的數據科學問題提供瞭堅實的基礎。 MLlib - Spark 的機器學習庫： MLlib 是 Spark 內置的機器學習庫，提供瞭豐富而高效的機器學習算法，包括分類、迴歸、聚類、協同過濾、降維以及模型評估和調優工具。MLlib 的設計充分利用瞭 Spark 的分布式計算能力，能夠輕鬆處理 TB 級的數據集。 本書將帶您領略的精彩旅程： 《Apache Spark機器學習實戰指南》將以循序漸進的方式，帶領您全麵掌握 Apache Spark 上的機器學習技術。我們將從 Spark 的基礎概念和核心組件入手，幫助您建立起紮實的理論基礎，然後逐步深入到 MLlib 的各個模塊，並通過大量的實際案例，讓您親手實踐。 第一部分：Spark 基礎與核心概念 在您踏上機器學習的徵程之前，理解 Spark 的工作原理至關重要。本部分將為您奠定堅實的基礎： Spark 架構概覽： 深入瞭解 Spark 的分布式架構，包括 Driver Program, Cluster Manager, Executor, Task 等核心組件，理解它們如何協同工作，實現高效的分布式計算。 RDD (Resilient Distributed Dataset) 的魅力： 掌握 RDD 的核心概念，學習如何創建、轉換和行動 RDD，理解其彈性、容錯性和惰性求值的特性。我們將通過實際示例，演示 RDD 的強大數據操作能力。 Spark SQL 與 DataFrame/Dataset： 學習如何利用 Spark SQL 進行結構化數據的處理，掌握 DataFrame 和 Dataset 的使用，它們提供瞭更高級彆、更易於理解的數據抽象，並且能夠進行查詢優化。 Spark Streaming： 瞭解 Spark 如何處理實時數據流，為構建實時推薦係統、欺詐檢測等應用打下基礎。 第二部分：MLlib 核心算法實戰 這是本書的重頭戲，我們將詳細講解 MLlib 中最常用、最有價值的機器學習算法，並通過豐富的代碼示例，讓您親身體驗其威力： 數據預處理與特徵工程： 機器學習模型的效果很大程度上依賴於輸入數據的質量和特徵的有效性。我們將重點講解數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、特徵縮放（標準化、歸一化）、離散特徵編碼（One-Hot Encoding, StringIndexer）等關鍵步驟。 分類算法： 邏輯迴歸 (Logistic Regression)： 學習如何構建二分類和多分類模型，用於預測離散的類彆，例如用戶是否會購買某個産品，郵件是否為垃圾郵件。 決策樹 (Decision Trees) 和隨機森林 (Random Forests)： 掌握如何構建易於解釋的樹模型，以及如何通過集成學習提高模型的魯棒性和準確性，用於分類和迴歸任務。 梯度提升樹 (Gradient-Boosted Trees - GBTs)： 深入理解強大的 GBTs 算法，例如 XGBoost 的原理和在 MLlib 中的實現，用於解決復雜分類和迴歸問題。 支持嚮量機 (Support Vector Machines - SVM)： 瞭解 SVM 的核心思想，以及在 Spark 中如何應用它進行高維數據的分類。 迴歸算法： 綫性迴歸 (Linear Regression)： 學習如何構建預測連續數值的模型，例如預測房價、股票價格。 Lasso 和 Ridge 迴歸： 理解這些正則化技術如何幫助我們避免過擬閤，並進行特徵選擇。 決策樹迴歸和 GBT 迴歸： 將樹模型的能力延伸到迴歸任務。 聚類算法： K-Means： 學習如何將數據分成不同的簇，用於用戶細分、市場細分等場景。 高斯混閤模型 (Gaussian Mixture Models - GMM)： 探索更靈活的聚類方法，適用於具有不同形狀和大小的簇。 降維技術： 主成分分析 (Principal Component Analysis - PCA)： 學習如何減少數據的維度，同時保留盡可能多的信息，用於可視化、加速模型訓練。 協同過濾： ALS (Alternating Least Squares)： 掌握如何構建推薦係統，預測用戶對物品的喜好，例如電影推薦、商品推薦。 第三部分：模型評估、調優與部署 構建模型隻是第一步，如何評估模型的性能，對其進行優化，並最終將其部署到生産環境中，是實現機器學習價值的關鍵。 模型評估指標： 學習各種用於評估分類和迴歸模型性能的指標，例如準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1 分數、ROC 麯綫、AUC 值、均方誤差 (MSE)、R^2 分數等。 交叉驗證 (Cross-Validation)： 理解交叉驗證的重要性，如何使用它來更可靠地評估模型的泛化能力。 超參數調優 (Hyperparameter Tuning)： 掌握 Grid Search 和 Random Search 等技術，係統地尋找最佳的模型超參數組閤，以提升模型性能。 模型持久化與加載： 學習如何保存訓練好的模型，以便在後續的使用中直接加載，而無需重新訓練。 模型部署初步： 探討將訓練好的模型集成到實際應用中的策略和方法，例如通過 REST API 提供預測服務。 第四部分：實戰案例分析 理論知識需要通過實踐來鞏固。《Apache Spark機器學習實戰指南》將提供一係列貼近實際業務場景的案例研究，讓您在解決真實問題的過程中，融會貫通所學知識： 電商用戶行為分析與精準營銷： 利用 Spark 預測用戶購買意願，實現個性化推薦。 金融欺詐檢測： 構建模型識彆可疑交易，降低風險。 文本分類與情感分析： 應用 MLlib 處理文本數據，例如對客戶評論進行情感分類。 圖像數據處理基礎（簡述）： 簡要介紹 Spark 在圖像數據處理方麵的潛力，盡管 MLlib 本身不直接包含復雜的深度學習圖像算法，但可以作為預處理和特徵提取的強大工具。 本書的特色與優勢： 強調實操性： 全書以代碼示例驅動，提供清晰、可運行的代碼片段，讓您立即動手實踐。 覆蓋廣泛： 涵蓋瞭 Spark 機器學習從基礎到高級的各個方麵，滿足不同層次讀者的需求。 案例豐富： 選取的案例均來自實際業務場景，具有很強的參考價值。 語言通俗易懂： 即使您不是機器學習領域的專傢，也能輕鬆理解書中的概念和方法。 麵嚮未來： 關注 Spark 生態係統的最新發展，幫助您緊跟技術前沿。 誰應該閱讀本書？ 數據科學傢和機器學習工程師： 希望掌握在分布式環境下進行大規模機器學習的技能。 大數據開發人員： 想要將機器學習能力集成到其大數據應用中。 具有一定編程基礎（Scala, Python, Java）的分析師： 渴望利用大數據提升分析能力。 對人工智能和機器學習感興趣的學生和研究人員： 希望瞭解如何在真實世界的數據規模下應用這些技術。 準備好迎接挑戰瞭嗎？ 在數據驅動的世界裏，掌握 Apache Spark 上的機器學習技術，將為您打開職業發展的新篇章。無論您是想要構建更智能的推薦係統，開發更精準的預測模型，還是希望在海量數據中發現隱藏的洞察，《Apache Spark機器學習實戰指南》都將是您不可或缺的得力助手。 現在，就讓我們一起踏上這段精彩的數據探索與機器學習之旅，用 Apache Spark 的力量，驅動您的創新與成功！

評分☆☆☆☆☆

翻開《Apache Spark機器學習》這本書，我首先被其內容的廣度和深度所震撼。它不僅僅是堆砌算法，而是巧妙地將Spark的分布式計算能力與機器學習的理論相結閤，為我們描繪瞭一幅清晰的藍圖。書中應該會詳細介紹Spark如何支持各種機器學習任務，從監督學習的迴歸、分類，到無監督學習的聚類、降維，再到更高級的主題如深度學習和圖計算。我猜測作者會花大量篇幅講解Spark MLlib中的各種算法實現，例如協同過濾、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林，以及 KMeans 等。更吸引我的是，書中很可能還會涉及 Spark Streaming 與機器學習的結閤，這對於處理實時數據流中的模式識彆和預測至關重要。我尤其期待看到書中關於模型評估與優化的章節，比如交叉驗證、網格搜索，以及如何利用Spark的分布式特性加速這些過程。這本書的價值在於，它能讓我們理解如何在分布式環境中高效地構建和部署機器學習模型，突破單機計算的瓶頸，真正實現“大”數據下的“智”能分析。

評分☆☆☆☆☆

《Apache Spark機器學習》這本書，我預期它會是一本將理論與實踐完美結閤的典範。從我的角度來看，學習機器學習，離不開實際操作，而Spark恰恰提供瞭這樣一個強大的平颱。我設想書中會從Spark的安裝和配置開始，逐步引導讀者熟悉其基本 API。隨後，重點應該會放在如何利用Spark對數據進行清洗、轉換和特徵工程。例如，如何利用Spark SQL和DataFrame API進行數據探索，如何使用Spark的MLlib庫進行特徵提取和選擇。書中對於各種機器學習算法的講解，我想應該會側重於它們在Spark上的分布式實現原理，以及如何調整參數以獲得最佳性能。我尤其期待書中能夠包含一些真實世界的案例研究，比如利用Spark構建一個大規模的推薦係統，或者對海量文本數據進行情感分析。這些實踐性的內容，能幫助我們更直觀地理解Spark機器學習的強大之處，並將所學知識遷移到實際工作中。這本書，無疑會成為我大數據機器學習之路上的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我對《Apache Spark機器學習》這本書的期望，是它能夠填補我在分布式機器學習領域的知識空白。我一直對Spark的速度和可擴展性印象深刻，但將其與機器學習深度結閤，我還有很多需要學習的地方。我猜想書中會從Spark的核心概念入手，解釋其 RDD、DataFrame 和 Dataset 的工作原理，以及 Spark 的彈性分布式數據集（RDD）如何支持高效的數據處理。隨後，作者應該會詳細介紹 Spark MLlib 庫，這是一個包含瞭大量預構建的機器學習算法的庫。我期待看到關於如何使用 MLlib 進行數據預處理、特徵工程、模型訓練和評估的詳細說明。例如，如何利用 Spark 的分布式能力來加速模型訓練過程，如何處理大規模的數據集，以及如何優化模型的性能。書中是否會涉及一些更高級的主題，比如分布式深度學習框架（如 Spark TensorFlow Connector），或者如何將 Spark 集成到更復雜的機器學習流水綫中，這些都是我非常期待的部分。總而言之，這本書應該能讓我理解如何在分布式環境下，利用Spark的強大力量解決實際的機器學習問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書《Apache Spark機器學習》給我的第一印象是，它將是一本極具價值的學習資源。在當前大數據飛速發展的時代，如何有效地利用分布式計算框架來解決機器學習問題，顯得尤為重要。我期待書中能夠深入淺齣地講解Spark的核心架構，以及其在機器學習領域的優勢。我想，作者一定會在書中詳細介紹Spark MLlib庫，這個庫提供瞭豐富多樣的機器學習算法，從數據預處理、特徵工程，到模型訓練、評估，應該都有詳盡的闡述。我尤其感興趣的是，書中如何體現Spark的分布式特性在加速機器學習過程中的作用，比如如何處理海量數據，如何進行並行計算，以及如何優化模型的訓練速度。此外，我希望書中能包含一些實際的應用案例，例如如何使用Spark構建一個高效的推薦係統，或者如何對大規模的文本數據進行情感分析。這些實踐性的內容，將能幫助我更好地理解Spark機器學習的強大功能，並將所學知識有效地應用於實際工作中，從而解決更大規模、更復雜的數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書，單看書名《Apache Spark機器學習》，我就覺得充滿瞭無限可能。我一直對大數據技術在機器學習領域的應用非常感興趣，而Spark以其卓越的性能和易用性，無疑是這個領域的明星。我設想這本書的開篇，應該會從Spark的核心概念講起，比如RDD、DataFrame、Dataset，以及Spark的分布式計算模型是如何為大規模機器學習訓練奠定基礎的。接著，作者可能會深入講解Spark MLlib庫，這個庫集成瞭各種常用的機器學習算法，從數據預處理、特徵工程，到模型訓練、評估，再到模型部署，應該都有詳盡的闡述。我特彆期待看到書中關於如何利用Spark處理海量數據進行模型訓練的案例，例如推薦係統、文本分類、圖像識彆等。書中應該也會涵蓋如何優化Spark機器學習任務的性能，比如數據分區、緩存策略、以及並行計算的技巧。能夠掌握這些，對於我未來在實際工作中解決大規模數據下的機器學習問題，絕對是一筆寶貴的財富。這本書的內容，我想一定是既有理論深度，又不失實踐指導意義，能夠幫助我從入門到精通，真正利用Spark的強大能力來驅動機器學習的創新。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

還不錯，還不錯，還不錯，還不錯，

評分☆☆☆☆☆

送貨速度快，書內容還可以，應該可以參考。

評分☆☆☆☆☆

機器學習也要好好做的。。。。

評分☆☆☆☆☆

活動囤書的，一直沒看

評分☆☆☆☆☆

收到貨瞭，希望有機會參考!

評分☆☆☆☆☆

還不錯，還不錯，還不錯，還不錯，

評分☆☆☆☆☆

挺好的，還沒發現什麼問題，

評分☆☆☆☆☆

包裝、印刷質量不錯，內容還沒看