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Spark MLlib机器学习

Spark MLlib机器学习
算法、源码及实战详解

黄美灵
算法 实战 Spark 机器学习
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  《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点,全面并且深入地解析Spark MLlib模块,着力于探索分布式机器学习的底层实现。
  《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》中本着循序渐进的原则,首先解析MLlib的底层实现基础:数据操作及矩阵向量计算操作,该部分是MLlib实现的基础;接着对各个机器学习算法的理论知识进行讲解,并且解析机器学习算法如何在MLlib中实现分布式计算;然后对MLlib源码进行详细的讲解;最后进行MLlib实例的讲解。相信通过《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》的学习,读者可全面掌握Spark MLlib机器学习,能够进行MLlib实战、MLlib定制开发等。
  《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》适合大数据、Spark、数据挖掘领域的从业人员阅读,同时也为Spark开发者和大数据爱好者展现了分布式机器学习的原理和实现细节。

第一部分 Spark MLlib基础   
第1章 Spark机器学习简介\t2   
1.1 机器学习介绍\t2   
1.2 Spark介绍\t3   
1.3 Spark MLlib介绍\t4   
第2章 Spark数据操作\t6   
2.1 Spark RDD操作\t6   
2.2 MLlib Statistics统计操作\t15   
2.3 MLlib数据格式\t18   
第3章 Spark MLlib矩阵向量\t26   
3.1 Breeze介绍\t26   
3.2 BLAS介绍\t41   
3.3 MLlib向量\t43   
3.4 MLlib矩阵\t57   
3.5 MLlib BLAS\t77   
3.6 MLlib分布式矩阵\t93   
第二部分 Spark MLlib回归算法   
第4章 Spark MLlib线性回归算法\t102   
4.1 线性回归算法\t102   
4.2 源码分析\t106   
4.3 实例\t123   
第5章 Spark MLlib逻辑回归算法\t126   
5.1 逻辑回归算法\t126   
5.2 源码分析\t132   
5.3 实例\t148   
第6章 Spark MLlib保序回归算法\t151   
6.1 保序回归算法\t151   
6.2 源码分析\t153   
6.3 实例\t164   
第三部分 Spark MLlib分类算法   
第7章 Spark MLlib贝叶斯分类算法\t170   
7.1 贝叶斯分类算法\t170   
7.2 源码分析\t173   
7.3 实例\t181   
第8章 Spark MLlib SVM支持向量机算法\t184   
8.1 SVM支持向量机算法\t184   
8.2 源码分析\t189   
8.3 实例\t199   
第9章 Spark MLlib决策树算法\t202   
9.1 决策树算法\t202   
9.2 源码分析\t209   
9.3 实例\t234   
第四部分 Spark MLlib聚类算法   
第10章 Spark MLlib KMeans聚类算法\t238   
10.1 KMeans聚类算法\t238   
10.2 源码分析\t240   
10.3 实例\t258   
第11章 Spark MLlib LDA主题模型算法\t261   
11.1 LDA主题模型算法\t261   
11.2 GraphX基础\t267   
11.3 源码分析\t270   
11.4 实例\t288   
第五部分 Spark MLlib关联规则挖掘算法   
第12章 Spark MLlib FPGrowth关联规则算法\t292   
12.1 FPGrowth关联规则算法\t292   
12.2 源码分析\t298   
12.3 实例\t306   
第六部分 Spark MLlib推荐算法   
第13章 Spark MLlib ALS交替最小二乘算法\t310   
13.1 ALS交替最小二乘算法\t310   
13.2 源码分析\t312   
13.3 实例\t334   
第14章 Spark MLlib协同过滤推荐算法\t337   
14.1 协同过滤推荐算法\t337   
14.2 协同推荐算法实现\t341   
14.3 实例\t350   
第七部分 Spark MLlib神经网络算法   
第15章 Spark MLlib神经网络算法综述\t354   
15.1 人工神经网络算法\t354   
15.2 神经网络算法实现\t361   
15.3 实例\t384   
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