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深度实践 Spark 机器学习 = Inside explore the Spark machine learning by 吴茂贵,郁明敏,朱凤元,张粤磊,杨本法著, 吴茂贵 郁明敏 朱凤云 张粤磊 杨本法等, 吴茂贵, author is a book available to read on EtoBox.

What is 深度实践 Spark 机器学习 = Inside explore the Spark machine learning about?

1 (p1): 第1章 了解机器学习 1 (p1-1): 1.1机器学习的定义 2 (p1-2): 1.2大数据与机器学习 2 (p1-3): 1.3机器学习、人工智能及深度学习 3 (p1-4): 1.4机器学习的基本任务 4 (p1-5): 1.5如何选择合适算法 5 (p1-6): 1.6 Spark在机器学习方面的优势 5 (p1-7): 1.7小结 6 (p2): 第2章 构建Spark机器学习系统 6 (p2-1): 2.1机器学习系统架构 7 (p2-2): 2.2启动集群 9 (p2-3): 2.3加载数据 10 (p2-4): 2.4探索数据 10 (p2-4-1): 2.4.1数据统计信息 11 (p2-4-2): 2.4.2数据质量分析 12 (p2-4-3): 2.4.3数据特征分析 17 (p2-4-4): 2.4.4数据的可视化 19 (p2-5): 2.5数据预处理 20 (p2-5-1): 2.5.1数据清理 21 (p2-5-2): 2.5.2数据变换 22 (p2-5-3): 2.5.3数据集成 23 (p2-5-4): 2.5.4数据归约 25 (p2-6): 2.6构建模型 26 (p2-7): 2.7模型评估 30 (p2-8): 2.8组装 30 (p2-9): 2.9模型选择或调优 31 (p2-9-1): 2.9.1交叉验证 32 (p2-9-2): 2.9.2训练-验证切分 32 (p2-10): 2.10保存模型 33 (p2-11): 2.11小结 34 (p3): 第3章ML Pipeline原理与实战 34 (p3-1): 3.1 Pipeline简介 35 (p3-2): 3.2 DataFrame 36 (p3-3): 3.3 Pipeline组件 37 (p3-4): 3.4 Pipeline原理 38 (p3-5): 3.5 Pipeline实例 38 (p3-5-1): 3.5.1使用Estimator、 Transformer和Param的实例 40 (p3-5-2): 3.5.2 ML使用Pipeline的实例 41 (p3-6): 3.6小结 42 (p4): 第4章 特征提取、转换和选择 42 (p4-1): 4.1特征提取 42 (p4-1-1): 4.1.1词频—逆向文件频率(TF-IDF ) 43 (p4-1-2): 4.1.2 Word2Vec 44 (p4-1-3): 4.1.3计数向量器 45 (p4-2): 4.2特征转换 45 (p4-2-1): 4.2.1分词器 46 (p4-2-2): 4.2.2移除停用词 47 (p4-2-3): 4.2.3 n-gram 48 (p4-2-4): 4.2.4二值化 48 (p4-2-5): 4.2.5 主成分分析 50 (p4

Author

吴茂贵,郁明敏,朱凤元,张粤磊,杨本法著, 吴茂贵 郁明敏 朱凤云 张粤磊 杨本法等, 吴茂贵, author

Publisher

北京:机械工业出版社

Published

2018

Language

ZH

ISBN

9787111589952