深度實踐Spark機器學習 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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吳茂貴　鬱明敏　硃鳳雲　張粵磊　楊本法等 著

圖書標籤:

• Spark
• 機器學習
• 深度學習
• Python
• 數據分析
• 大數據
• 算法
• 實踐
• 模型訓練
• 特徵工程

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111589952

版次：1

商品編碼：12315939

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：234

內容簡介

本書以新的Spark2.0為技術基礎，重點講解瞭如何構建機器學習係統以及如何實現機器學習流程的標準化，這兩點都是目前同類書中沒有的。第1～7章從概念、架構、算法等角度介紹瞭機器學習的基本概念；第8～12章以實例為主，詳細講解瞭機器學習流程標準化涉及的關鍵技術；第13章主要以在綫數據或流式數據為主介紹瞭流式計算框架SparkStreaming；第14章重點講解瞭深度學習的框架TensorFlowOnSprak。此外，附錄部分提供瞭綫性代數、概率統計及Scala的基礎知識，幫助讀者更好地學習和掌握機器學習的相關內容。

目錄

目　　錄?Contents
前言
第1章　瞭解機器學習 1
1.1　機器學習的定義 1
1.2　大數據與機器學習 2
1.3　機器學習、人工智能及深度學習 2
1.4　機器學習的基本任務 3
1.5　如何選擇閤適算法 4
1.6　Spark在機器學習方麵的優勢 5
1.7　小結 5
第2章　構建Spark機器學習係統 6
2.1　機器學習係統架構 6
2.2　啓動集群 7
2.3　加載數據 9
2.4　探索數據 10
2.4.1　數據統計信息 10
2.4.2　數據質量分析 11
2.4.3　數據特徵分析 12
2.4.4　數據的可視化 17
2.5　數據預處理 19
2.5.1　數據清理 20
2.5.2　數據變換 21
2.5.3　數據集成 22
2.5.4　數據歸約 23
2.6　構建模型 25
2.7　模型評估 26
2.8　組裝 30
2.9　模型選擇或調優 30
2.9.1　交叉驗證 31
2.9.2　訓練–驗證切分 32
2.10　保存模型 32
2.11　小結 33
第3章　ML Pipeline原理與實戰 34
3.1　Pipeline簡介 34
3.2　DataFrame 35
3.3　Pipeline組件 36
3.4　Pipeline原理 37
3.5　Pipeline實例 38
3.5.1　使用Estimator、Transformer和Param的實例 38
3.5.2　ML使用Pipeline的實例 40
3.6　小結 41
第4章　特徵提取、轉換和選擇 42
4.1　特徵提取 42
4.1.1　詞頻—逆嚮文件
頻率（TF-IDF） 42
4.1.2　Word2Vec 43
4.1.3　計數嚮量器 44
4.2　特徵轉換 45
4.2.1　分詞器 45
4.2.2　移除停用詞 46
4.2.3　n-gram 47
4.2.4　二值化 48
4.2.5　主成分分析 48
4.2.6　多項式展開 50
4.2.7　離散餘弦變換 50
4.2.8　字符串—索引變換 51
4.2.9　 索引—字符串變換 53
4.2.10　獨熱編碼 54
4.2.11　嚮量—索引變換 57
4.2.12　交互式 58
4.2.13　正則化 59
4.2.14　規範化 60
4.2.15　最大值—最小值縮放 60
4.2.16　最大值—絕對值縮放 61
4.2.17　離散化重組 62
4.2.18　元素乘積 63
4.2.19　SQL轉換器 64
4.2.20　嚮量匯編 65
4.2.21　分位數離散化 66
4.3　特徵選擇 67
4.3.1　嚮量機 67
4.3.2　R公式 69
4.3.3　卡方特徵選擇 70
4.4　小結 71
第5章　模型選擇和優化 72
5.1　模型選擇 72
5.2　交叉驗證 73
5.3　訓練驗證拆分法 75
5.4　自定義模型選擇 76
5.5　小結 78
第6章　Spark MLlib基礎 79
6.1　Spark MLlib簡介 80
6.2　Spark MLlib架構 81
6.3　數據類型 82
6.4　基礎統計 84
6.4.1　摘要統計 84
6.4.2　相關性 84
6.4.3　假設檢驗 85
6.4.4　隨機數據生成 85
6.5　RDD、Dataframe和Dataset 86
6.5.1　RDD 86
6.5.2　DatasetDataFrame 87
6.5.3　相互轉換 88
6.6　小結 89
第7章　構建Spark ML推薦模型 90
7.1　推薦模型簡介 91
7.2　數據加載 92
7.3　數據探索 94
7.4　訓練模型 94
7.5　組裝 95
7.6　評估模型 96
7.7　模型優化 96
7.8　小結 98
第8章　構建Spark ML分類模型 99
8.1　分類模型簡介 99
8.1.1　綫性模型 100
8.1.2　決策樹模型 101
8.1.3　樸素貝葉斯模型 102
8.2　數據加載 102
8.3　數據探索 103
8.4　數據預處理 104
8.5　組裝 109
8.6　模型優化 110
8.7　小結 113
第9章　構建Spark ML迴歸模型 114
9.1　迴歸模型簡介 115
9.2　數據加載 115
9.3　探索特徵分布 117
9.4　數據預處理 120
9.4.1　特徵選擇 121
9.4.2　特徵轉換 121
9.5　組裝 122
9.6　模型優化 124
9.7　小結 126
第10章　構建Spark ML聚類模型 127
10.1　K-means模型簡介 128
10.2　數據加載 129
10.3　探索特徵的相關性 129
10.4　數據預處理 131
10.5　組裝 132
10.6　模型優化 134
10.7　小結 136
第11章　PySpark 決策樹模型 137
11.1　PySpark 簡介 138
11.2　決策樹簡介 139
11.3　數據加載 140
11.3.1　原數據集初探 140
11.3.2　PySpark的啓動 142
11.3.3　基本函數 142
11.4　數據探索 143
11.5　數據預處理 143
11.6　創建決策樹模型 145
11.7　訓練模型進行預測 146
11.8　模型優化 149
11.8.1　特徵值的優化 149
11.8.2　交叉驗證和網格參數 152
11.9　腳本方式運行 154
11.9.1　在腳本中添加配置信息 154
11.9.2　運行腳本程序 154
11.10　小結 154
第12章　SparkR樸素貝葉斯模型 155
12.1　SparkR簡介 156
12.2　獲取數據 157
12.2.1　SparkDataFrame數據結構
說明 157
12.2.2　創建SparkDataFrame 157
12.2.3　SparkDataFrame的常用操作 160
12.3　樸素貝葉斯分類器 162
12.3.1　數據探查 162
12.3.2　對原始數據集進行轉換 163
12.3.3　查看不同船艙的生還率差異 163
12.3.4　轉換成SparkDataFrame格式的數據 165
12.3.5　模型概要 165
12.3.6　預測 165
12.3.7　評估模型 166
12.4　小結 167
第13章　使用Spark Streaming構建在綫學習模型 168
13.1　Spark Streaming簡介 168
13.1.1　Spark Streaming常用術語 169
13.1.2　Spark Streaming處理流程 169
13.2　Dstream操作

前言/序言

Preface?前　　言為什麼寫這本書大數據、人工智能正在改變或顛覆各行各業，包括我們的生活。大數據、人工智能方麵的人纔已經供不應求，但作為人工智能的核心——機器學習，因涉及的知識和技能比較多，除瞭需要具備一定的數學基礎、相關業務知識外，還要求有比較全麵的技術儲備，如操作係統、數據庫、開發語言、數據分析工具、大數據計算平颱等，無形中提高瞭機器學習的門檻。如何降低機器學習的門檻，讓更多有誌於機器學習、人工智能的人能更方便或順暢地使用、駕馭機器學習？很多企業也正在考慮和處理這方麵的問題，本書也希望藉Spark技術在這方麵做一些介紹或總結。
如何使原本復雜、專業性強的工作或操作簡單化？封裝是一個有效方法。封裝降低瞭我們操作照相機的難度、降低瞭我們維護各種現代設備的成本，同時也提升瞭我們使用這些設備的效率。除封裝外，過程的標準化、流程化同樣是目前現代企業用於提升生産效率，降低成本，提高質量的有效方法。
硬件如此，軟件行業同樣如此。目前很多機器學習的開發語言或平颱，正在這些方麵加大力度，比如：對特徵轉換、特徵選擇、數據清理、數據劃分、模型評估及優化等算法的封裝；對機器學習過程的進行流程化、標準化、規範化；給大傢比較熟悉的語言或工具提供API等方法或措施，以簡化機器學習中間過程，縮短整個開發周期，使我們能更從容地應對市場的變化。Spark在這方麵可謂後來居上，尤其是最近發布的版本，明顯加大瞭這方麵的力度，我們可以從以下幾個方麵看齣這種趨勢：
1）Spark機器學習的API，正在由基於RDD過渡到基於Dataset或DataFrame，基於RDD的API在Spark2.2後處於維護階段，Spark3.0後將停止使用（來自Spark官網）；2）建議大傢使用Spark ML，尤其是它的Pipeline；3）增加大量特徵選擇、特徵轉換、模型選擇和優化等算法；4）豐富、增強Spark與Java、Python、R的API，使其更通用。
SKLearn、Spark等機器學習平颱或工具在這方麵都處於領先的地位，我們也希望藉助本書，把Spark在這方麵的有關內容介紹給大傢，使大傢可以少走些彎路。
此外，Spark目前主要涉及常用機器學習算法，缺乏對一般神經網絡的支持，更不用說深度學習瞭，這好像也是目前Spark的一個不足。不過好消息是：雅虎把深度學習框架TensorFlow與Spark整閤在一起，而且開源瞭這些代碼。為彌補廣大Spark愛好者的上述缺憾，本書介紹瞭TensorFlowOnSpark，其中包括深度學習框架TensorFlow的基礎知識及使用捲積神經網絡、循環神經網絡等的一些實際案例。
另外，我們提供瞭與本書環境完全一緻的免費雲操作環境，這樣一來是希望節約您的寶貴時間，二來是希望能通過真正的實戰，給您不一樣的體驗和收獲！總之，我們希望能使更多有誌於大數據、人工智能的朋友加入這個充滿生機、前景廣闊的行業中來。
本書特色本書最大特點就是注重實戰！或許有讀者會問，能從哪幾個方麵體現齣來？1）介紹瞭目前關於機器學習的新趨勢，並分析瞭如何使用Pipeline使機器學習過程流程化。
2）簡介瞭機器學習的一般框架Spark、深度學習框架Tensorflow及把兩者整閤在一起的框架TensorflowOnSpark。
3）提供可操作、便執行及具有實戰性的項目及其詳細代碼。
4）提供與書完全一緻的雲操作環境，而且這個環境可以隨時隨地使用實操環境，登錄地址為httpwww.feiguyun.comsparksupport。
5）除瞭代碼外，還附有一些必要的架構或原理說明，便於大傢能從一個更高的角度來理解把握相關問題。
總之，希望你通過閱讀本書，不但可以瞭解很多內容或代碼，更可以親自運行或調試這些代碼，從而帶來新的體驗和收獲！
讀者對象對大數據、機器學習感興趣的廣大在校、在職人員。
對Spark機器學習有一定基礎，欲進一步提高開發效率的人員。
熟悉Python、R等工具，希望進一步拓展到Spark機器學習的人。
對深度學習框架TensorFlow及其拓展感興趣的讀者。
如何閱讀本書本書正文共14章，從內容結構來看，可以分為四部分。
第一部分為第1～7章，主要介紹瞭機器學習的一些基本概念，包括如何構建一個Spark機器學習係統，Spark ML主要特點，Spark ML中流水綫（Pipeline），ML中大量特徵選取、特徵轉換、特徵選擇等函數或方法，同時簡單介紹瞭Spark MLlib的一些基礎知識。
第二部分為第8～12章，主要以實例為主，具體說明如何使用Spark ML中Pipeline的Stage，以及如何把這Stage組閤到流水綫上，最後通過評估指標，優化模型。
第三部分即第13章，與之前的批量處理不同，這一章主要以在綫數據或流式數據為主，介紹Spark的流式計算框架Spark Streaming。
第四部分即第14章，為深度學習框架，主要包括TensorFlow的基礎知識及它與Spark的整閤框架TensorFlowOnSpark。
此外，書中的附錄部分還提供瞭綫性代數、概率統計及Scala的基礎知識，以幫助讀者更好地掌握機器學習的相關內容。
勘誤和支持除封麵署名外，參加本書編寫、環境搭建的人還有楊本法、張魁、劉未昕等、楊本法負責第12章 Spark R的編寫，張魁、劉未昕負責後颱環境的搭建和維護。由於筆者水平有限，加之編寫時間倉促，書中難免齣現錯誤或不準確的地方。懇請讀者批評指正，你可以通過訪問httpwww.feiguyun.com留下寶貴意見。也可以通過微信（wumg3000）或QQ（1715408972）給我們反饋。非常感謝你的支持和幫助。
緻謝在本書編寫過程中，得到很多在校老師和同學的支持！感謝上海大學機電工程與自動化學院的王佳寅老師及黃文成、楊中源、熊奇等同學，上海理工管理學院的張帆老師，上海師大數理學院的田紅炯、李昭祥老師，華師大的王旭同學，博世王鼕，飛榖雲小夥伴等提供的支持和幫助。
感謝機械工業齣版社的楊福川、李藝老師給予本書的大力支持和幫助。
感謝參與本書編寫的其他作者及提供支持的傢人們，謝謝你們！

《智能數據洞察：從理論到實戰的機器學習應用指南》 本書旨在為讀者提供一套全麵、係統且極具實踐指導性的機器學習理論與應用知識體係。我們將帶領您深入探索機器學習的核心概念，從最基礎的統計學原理齣發，逐步深入到各種經典的機器學習算法，並重點關注這些算法在實際工業場景中的落地應用。本書的獨特之處在於，它不僅僅停留在理論的闡述，更強調如何在真實世界的數據問題中有效地運用這些工具，幫助您成為一個能夠解決復雜數據挑戰的閤格的機器學習工程師。 第一部分：機器學習的基石——數據與統計 在正式踏入機器學習的殿堂之前，紮實的數學基礎是必不可少的。本部分將從概率論和統計學的基礎知識入手，詳細講解統計學中與機器學習密切相關的概念，例如： 描述性統計： 如何有效地描述和概括數據集的特徵，包括均值、中位數、方差、標準差、百分位數等。我們將探討不同類型數據的描述性統計方法，以及如何通過可視化手段（如直方圖、箱綫圖、散點圖）來理解數據分布和潛在模式。 推斷性統計： 學習如何從樣本數據推斷總體特徵，包括假設檢驗、置信區間等。我們將深入講解中心極限定理、T檢驗、卡方檢驗等常用統計檢驗方法，並演示它們在數據分析中的應用，例如評估模型性能的顯著性。 概率分布： 理解各種常見的概率分布，如正態分布、二項分布、泊鬆分布等，以及它們在建模過程中的重要性。我們將解釋如何根據數據的特性選擇閤適的概率分布，並利用它們進行建模和預測。 相關性與迴歸基礎： 探討變量之間的相關性度量，如皮爾遜相關係數，以及綫性迴歸的初步概念。我們將解釋如何通過散點圖和相關係數來初步判斷變量間的關係，並為後續的綫性模型打下基礎。 在掌握瞭必要的統計學知識後，我們將重點關注數據本身： 數據預處理的藝術： 真實世界的數據往往是混亂、不完整且充滿噪聲的。本章將詳述各種數據預處理技術，這是構建高質量機器學習模型的第一步。 缺失值處理： 探討不同的缺失值填充策略，如均值/中位數/眾數填充、基於模型的填充（如KNN填充、迴歸填充），以及何時應該考慮刪除含有缺失值的數據。 異常值檢測與處理： 介紹多種異常值檢測方法，如基於統計的方法（Z-score、IQR）、基於模型的方法（Isolation Forest、LOF），並討論如何根據實際情況選擇處理方式，是移除、修正還是保留。 數據標準化與歸一化： 詳細講解Min-Max標準化、Z-score標準化（StandardScaler）、RobustScaler等方法，並解釋它們為何對某些算法（如支持嚮量機、神經網絡）至關重要，以及如何選擇閤適的縮放方法。 類彆特徵編碼： 介紹One-Hot編碼、標簽編碼、序數編碼、目標編碼（Target Encoding）等技術，並分析它們在不同模型中的適用性和優缺點。 特徵工程的實踐： 強調特徵工程在提升模型性能中的關鍵作用，我們將介紹如何從現有特徵中創造新的、更有信息量的特徵，例如多項式特徵、交互特徵、聚閤特徵等。 第二部分：核心機器學習算法精講與應用 本部分將係統地介紹一係列強大的機器學習算法，從其背後的數學原理到具體的實現細節，再到在實際問題中的應用案例。 監督學習算法： 綫性模型： 綫性迴歸： 深入講解普通最小二乘法（OLS），以及其正則化版本（Lasso、Ridge、ElasticNet）如何解決過擬閤問題，並結閤實際案例演示其在房價預測、銷售額預測等場景的應用。 邏輯迴歸： 講解其作為二分類和多分類問題的基礎模型，如何通過Sigmoid函數將輸齣映射到概率，並介紹其在用戶流失預測、垃圾郵件檢測等領域的應用。 決策樹與集成學習： 決策樹： 詳細講解ID3、C4.5、CART等經典決策樹算法的構建原理，包括信息增益、增益率、基尼係數等劃分標準，以及剪枝技術如何避免過擬閤。 隨機森林（Random Forest）： 介紹Bagging思想，如何通過構建多棵決策樹並進行投票來提高模型的魯棒性和準確性，重點闡述其在分類和迴歸任務中的強大能力。 梯度提升決策樹（GBDT）： 深入講解Boosting思想，以AdaBoost、Gradient Boosting為基礎，重點介紹XGBoost、LightGBM等高效實現，並展示它們在各種競賽和工業場景中的卓越錶現。 支持嚮量機（SVM）： 綫性SVM： 講解最大間隔分類器的原理，以及如何通過核技巧（Kernel Trick）將數據映射到高維空間以解決非綫性可分問題。 核函數： 深入講解多項式核、徑嚮基核（RBF）、Sigmoid核等，並分析它們在不同數據集上的適用性。 SVM的應用： 演示SVM在圖像識彆、文本分類等領域的實際應用。 K近鄰（KNN）： 講解基於實例的學習方法，以及距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離）和K值的選擇對模型性能的影響。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 介紹其基於貝葉斯定理和特徵條件獨立假設的原理，並闡述其在文本分類（如情感分析、新聞分類）中的高效性。 無監督學習算法： 聚類算法： K-Means： 講解其迭代優化中心點的過程，以及如何選擇K值（如肘部法則、輪廓係數），並演示其在客戶細分、市場分區等場景的應用。 層次聚類： 介紹凝聚型和分裂型層次聚類方法，以及如何構建聚類樹狀圖。 DBSCAN： 講解基於密度的聚類方法，其能夠發現任意形狀的簇，並處理噪聲點。 降維算法： 主成分分析（PCA）： 詳細講解其通過尋找數據方差最大的方嚮來降低數據維度，以及其在數據可視化、特徵提取中的應用。 t-SNE： 介紹其用於高維數據可視化，能夠很好地保留數據的局部結構。 模型評估與選擇： 交叉驗證： 講解K摺交叉驗證、留一法等技術，如何更可靠地評估模型的泛化能力。 性能度量： 針對分類問題，詳細介紹準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score、AUC-ROC麯綫；針對迴歸問題，介紹均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數。 過擬閤與欠擬閤： 深入分析過擬閤和欠擬閤産生的原因，以及如何通過正則化、增加數據、調整模型復雜度等方法來解決。 模型選擇策略： 探討如何根據業務需求和數據特點選擇最閤適的模型，以及網格搜索、隨機搜索等超參數優化方法。 第三部分：高級主題與實戰進階 在掌握瞭基礎算法之後，本部分將帶領讀者探索更高級的主題，並強調如何在實際項目中實現端到端的機器學習解決方案。 神經網絡與深度學習基礎： 感知機與多層感知機： 介紹神經網絡的基本結構，包括神經元、激活函數、前嚮傳播和反嚮傳播算法。 常見的神經網絡架構： 簡要介紹捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的應用，循環神經網絡（RNN）在序列數據處理中的應用。 深度學習框架簡介： 介紹TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架的基本使用方法。 特徵選擇與特徵構建的進階： 過濾法、包裹法、嵌入法： 詳細介紹不同的特徵選擇技術，以及它們在實際中的優劣。 領域知識驅動的特徵工程： 強調如何結閤業務理解，創造齣更具業務意義的特徵。 模型部署與監控： 模型序列化與加載： 講解如何保存訓練好的模型，以便在生産環境中進行部署。 API開發與服務化： 介紹如何使用Flask、Django等框架將模型封裝成可調用的API。 模型性能監控與迭代： 強調在模型部署後，如何持續監控其性能，並根據數據漂移、概念漂移等情況進行模型更新和優化。 機器學習項目實踐流程： 從業務問題到模型方案： 梳理從理解業務需求、定義問題、收集數據、特徵工程、模型選擇、訓練評估到部署監控的完整項目流程。 案例研究： 選取具有代錶性的工業級應用場景，如電商推薦係統、金融風控模型、用戶行為分析等，進行案例分析，展示如何將所學知識融會貫通，解決實際問題。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤有一定編程基礎（如Python），對數據分析和算法感興趣的初學者，也適閤希望係統提升機器學習理論與實戰能力的在校學生、初級工程師、數據分析師以及轉嚮機器學習領域的從業者。 通過本書的學習，您將不僅能夠理解各種機器學習算法的原理，更重要的是，能夠具備獨立分析問題、設計解決方案、實現模型並最終應用於實際業務場景的能力，成為一名真正能夠驅動智能數據洞察的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

《深度實踐Spark機器學習》這本書，光是名字就有一種令人振奮的魔力。我雖然還沒有翻開它，但它在我腦海中勾勒齣的畫麵，卻充滿瞭探索和發現的樂趣。我想象著，這本書就像一張藏寶圖，裏麵描繪著Spark機器學習的各種寶藏。我期待著它能帶領我深入瞭解Spark這個強大的分布式計算引擎，瞭解它是如何在集群環境中進行高效的數據處理和計算的。更重要的是，我希望能通過這本書，解鎖Spark在機器學習領域的全部潛能。我很好奇，它會如何詳細地介紹Spark MLlib庫中的各種算法，從基礎的綫性迴歸、邏輯迴歸，到復雜的深度學習模型，是否都能在書中找到詳盡的講解和實戰案例。我希望它能教會我如何將海量數據喂給Spark，讓它幫我訓練齣強大的機器學習模型。我也期待它能為我揭示一些在實際應用中遇到的常見問題，比如如何解決分布式訓練中的數據傾斜問題，如何優化模型以適應內存限製，或者如何利用Spark的生態係統，構建一個端到端的機器學習流水綫。我設想，這本書的內容一定會非常豐富，包含大量的代碼示例、架構圖和性能調優的技巧，讓我能夠從理論到實踐，全麵掌握Spark機器學習的技術。我迫不及待地想要成為這本書的讀者，去開啓這場激動人心的技術探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

關於《深度實踐Spark機器學習》這本書，盡管我還未曾細細品讀，但其名 already 散發齣一種強大的吸引力。它傳遞齣的“深度”和“實踐”兩個關鍵詞，無疑是任何一位緻力於掌握Spark機器學習技術的學習者所渴望的。我一直認為，對於像Spark這樣復雜的分布式計算框架，僅僅停留在錶麵理解是遠遠不夠的，必須深入其核心，纔能真正駕馭它。而“實踐”二字，則點明瞭這本書的核心價值——它並非紙上談兵，而是要帶領讀者走嚮真實的戰場，用代碼去驗證、去解決問題。我推測，書中一定涵蓋瞭Spark機器學習的整個生命周期，從數據預處理的各種技巧，到特徵工程的精妙設計，再到模型訓練、評估和優化的詳細步驟。我尤其期待書中能夠提供一些關於Spark如何處理大規模、高維度數據的實用方法，以及如何針對Spark的分布式特性，設計齣高性能的機器學習算法。我很好奇，它會如何講解Spark MLlib中那些復雜的算法，是否會涉及一些底層的實現細節，例如其內部如何進行數據分片、任務調度和通信。此外，我也希望這本書能提供一些在實際項目中，如何將Spark與Hadoop、Kafka等其他大數據技術相結閤的經驗分享，從而構建齣更加健壯和可擴展的機器學習解決方案。對我而言，這本書的價值在於它能幫助我從“知道Spark是什麼”躍升到“懂得如何用Spark解決實際的機器學習問題”。

評分☆☆☆☆☆

拿到《深度實踐Spark機器學習》這本書，我最先被吸引的並不是它“深度實踐”的承諾，而是它那份對於“Spark”這個名字本身自帶的強大吸引力。我一直對大數據處理和分布式計算領域抱有濃厚的興趣，而Spark無疑是這個領域最耀眼的名字之一。它以其卓越的性能和靈活的應用場景，早已在我心中占據瞭重要地位。因此，當看到這本書時，我幾乎是毫不猶豫地就將其收入囊中。雖然我至今尚未深入閱讀書中的具體內容，但我可以想象，這本書一定如同一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者穿越Spark這片廣袤而深邃的知識海洋。從初識Spark的安裝配置，到理解其核心架構，再到掌握各種常用API的使用，這本書似乎都將一一鋪陳。我期待著它能以一種循序漸進的方式，將復雜的分布式計算原理化繁為簡，讓我能夠真正理解Spark是如何在集群中高效運作的。更重要的是，我希望能通過這本書，觸及Spark在機器學習領域的核心應用。畢竟，在大數據時代，機器學習的威力已經毋庸置疑，而Spark作為大數據處理的利器，與機器學習的結閤必將産生齣驚人的化學反應。我好奇它會如何講解Spark MLlib庫，如何利用Spark處理海量數據進行模型訓練，如何優化模型以適應分布式環境的挑戰。這本書的名字就如同一個承諾，我期待著它能兌現這份承諾，讓我真正掌握Spark在機器學習領域的實操能力，而不是停留在理論的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名——《深度實踐Spark機器學習》，讓我對它充滿瞭好奇和期待，盡管我還沒有打開它細細品讀，但從書名本身傳遞齣的信息，就足以勾勒齣它在我心中的大緻輪廓。我個人一直以來都對“實踐”這兩個字情有獨鍾，因為我堅信，知識隻有在實踐中纔能真正落地生根，開花結果。而“深度”二字，則暗示瞭這本書並非泛泛而談，而是深入挖掘Spark機器學習的方方麵麵。我腦海中浮現的畫麵是，這本書不僅僅會講解Spark的基本原理和API，更會通過大量的案例和項目，展示如何在真實的業務場景中應用Spark進行機器學習。我渴望能夠看到作者是如何一步步地構建一個完整的機器學習流程，從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，再到模型部署和優化，每一個環節都能得到細緻的剖析。特彆是那些能夠體現“深度”的內容，例如如何處理大規模不平衡數據集，如何進行分布式特徵選擇，如何設計和實現自定義的Spark機器學習算法，這些都是我非常感興趣的挑戰。我期待這本書能夠提供一些“獨門秘籍”，幫助我突破一些在實際工作中遇到的瓶頸。我希望它能讓我看到Spark在處理諸如自然語言處理、圖像識彆、推薦係統等復雜機器學習任務時的強大能力，並教會我如何有效地利用Spark的分布式特性來加速這些任務的完成。總而言之，這本書在我眼中，就是通往Spark機器學習精通之路的一把金鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵和書名《深度實踐Spark機器學習》給我的第一印象是專業且充滿力量。我是一位在數據科學領域摸爬滾打多年的從業者，深知技術更新迭代的速度之快，尤其是在大數據和人工智能領域，Spark作為分布式計算的翹楚，其機器學習庫MLlib更是成為瞭處理海量數據的關鍵工具。我一直關注著Spark的最新發展，也嘗試過閱讀一些相關的技術文檔和教程，但總覺得缺乏一個係統性的、能夠真正引導我深入理解和實踐的資源。當我看到這本書時，我立刻感受到瞭一種“命中注定”的感覺。我猜測這本書一定能夠解答我長期以來的一些睏惑，比如如何在高並發、大數據量的環境下，高效地構建和訓練機器學習模型；如何針對Spark的分布式特性，對模型進行調優，以達到最佳的性能；又或者，如何在實際項目中，巧妙地結閤Spark的流處理能力與批處理能力，實現實時機器學習的應用。我非常有信心，這本書的作者一定是一位經驗豐富的技術專傢，他能夠以一種清晰、透徹的方式，將Spark機器學習的理論知識轉化為可執行的代碼和實際的解決方案。我特彆期待書中能夠有關於Spark MLlib中各種算法的底層實現原理的講解，以及如何根據具體的業務場景，選擇最閤適的算法和參數。這本書對我來說，不隻是學習一本技術書籍，更像是一次與一位經驗豐富的導師的深度交流。

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可以，不錯

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深度實踐Spark機器學習………………

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深度實踐Spark機器學習………………

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仔細看瞭，沒有什麼所謂的深度，都是騙人的，都是為他們公司的培訓打廣告，沒什麼實際性的內容，把#發揮的真好。讀者請慎重，能不購買就不要購買。

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很好的一本書，值得學習和鑽研，好好讀一下

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深度實踐Spark機器學習………………

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可以，不錯