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Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰

Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰
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530859
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9789864341535
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博碩
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Product Information

ISBN: 9789864341535

出版日期: 2016-10-04

作者: 林大貴

裝訂: 平裝.單色印刷.576頁.

 

  ◆本書淺顯易懂的原理說明
  ◆Step by Step實機操作
  ◆範例程式詳細解說
  ◆大幅降低機器學習與大數據技術的學習門檻


  機器學習正熱門
  機器學習是近20多年興起的多領域學科,機器學習演算法可從大量數據中建立模型,並利用模型對未知數據進行預測。近年來各大公司google、 facebook、microsoft、IBM…等,全力投入機器學習研究與應用,以Google為例,Google早已將機器學習,運用在垃圾郵件判 斷、自動回覆、照片分類與搜尋、翻譯、語音辨識等功能。在你在不知不覺中,機器學習已經讓日常生活更便利。

  「大數據」與「機器學習」相輔相成
  大數據的特性: 大量資料、多樣化、速度快。因此如何從大量資料中擷取出有用的資訊,是大數據的主要課題。機器學習需要大量資料進行訓練,並且訓練過程需大量運算。正好大 數據的興起帶來大量資料,以及可儲存大量數據的分散式儲存技術,例如:Hadoop HDFS、NoSQL..。還有分散式運算可進行大量運算,例如Spark 基於記憶體內的分散式運算框架,可以大幅提升效能。

  Python與Spark與Hadoop的完美結合
  本書的主題是Python+Spark+Hadoop機器學習與大數據分析:使用Python開發Spark應用程式,具有多重好處,既可以享有 Python語言特性所帶來的好處:程式碼簡明、易學習、高生產力的特質。再加上Spark基於記憶體內的分散式運算框架,非常適合需多次重覆運算的機器 學習演算法,可以大幅提升效能。Spark可輕易讀取Hadoop分散式儲存技術HDFS。Spark也可以在Hadoop 新MapReduce架構YARN執行。

  Python與Spark機器學習與資料視覺化
  Python資料分析的相 關模組如NumPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn,讓Python成為資料分析主要語言之一。使用Python開發 Spark機器學習應用時,你仍然可以繼續使用這些模組,這對於Python開發者帶來很大的方便,例如:你可以使用Spark ML Pipeline機器學習、訓練、預測。並且可以將Spark DataFrames轉換為Pandas DataFrame。轉換後你就可以運用Python豐富的資料視覺化套件,例如matplotlib、Bokeh…等,進行資料視覺化。

本書特色

  實機操作建置Spark+Hadoop機器學習與大數據平台
  一般人學習大數據的困難是,沒有多台機器建立分散式系統,但是透過本書介紹使用Virtual Box虛擬機器的方法,就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集,並且建立Python Spark機器學習開發環境。

  以實務範例程式學會Python+Spark機器學習與大數據
  以 大數據實務案例MovieLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon (網頁二元分類)、Covtype(森林覆蓋多元分類),BikeSharing(類Ubike租借數量迴歸分析),介紹如何使用Python Spark運用機器學習演算法:決策樹、邏輯迴歸、支持向量機器SVM、單純貝氏。進行資料處理、訓練、建立模型、訓練驗證找出最佳模型、預測結果。
 

 

作者簡介
林大貴



作者簡介

    

林大貴


  作者從事IT產業多年,涉獵系統設計、網站開發、數位行銷與商業智慧等多領域,具備豐富實務開發經驗。近年來,開始從事書籍創作與教學,著重在人工智慧、機器學習、大數據等領域,並著有暢銷書《Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰》一書。
 

Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰
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