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Spark和Python机器学习实战:预测分析核心方法(第2版)
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Spark和Python机器学习实战:预测分析核心方法(第2版)
机器学习重点关注的是预测——利用历史和未来之间的关系,根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术,本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族,并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法,使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深入浅出,简单术语。本书没有用复杂的数学公式,而是用简单的术语来解释算法,并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计,内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计,包含如下内容: ● 为任务选择合适的算法; ● 学习相关机制以及准备数据; ● 通过代码演示算法的PySpark实现,可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上; ● 掌握核心Python机器学习算法包; ● 构建多种有效的预测模型; ● 将训练好的模型应用于各null
本书着重介绍可以有效预测结果的两类核心算法,包括惩罚线性回归方法和集成方法,然后通过一系列的示例细节来展示针对不同的问题如何使用这些方法。全书分为7章,主要讲述算法的选择、构建预测模型时的要点等内容,并且结合Spark和Python技术,引入岩石与水雷、鲍鱼年龄问题、红酒口感、玻璃分类等经典数据集,将机器学习应用到数据预测分析中,帮助读者全面系统地掌握利用机器学习进行预测分析的基本过程,并将其应用到实际项目中。
迈克尔·鲍尔斯(Michael Bowles)在加利福尼亚大学伯克利分校、纽黑文大学和硅谷的黑客道场教授机器学习,为机器学习项目提供咨询,还参与了半导体检测、药品设计、金融市场交易与优化等领域许多创业公司的创办。他在麻省理工学院获得助理教授职位之后,创办并经营了两家硅谷的创业公司,目前这两家公司已上市。
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