Python+Spark 2.0+Hadoop機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)

　　本書從淺顯易懂的“大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)”原理說明入手，講述大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的基本概念，如分類、分析、訓(xùn)練、建模、預(yù)測、機器學(xué)習(xí)（推薦引擎）、機器學(xué)習(xí)（二元分類）、機器學(xué)習(xí)（多元分類）、機器學(xué)習(xí)（回歸分析）和數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用等。書中不僅加入了新近的大數(shù)據(jù)技術(shù)，還豐富了“機器學(xué)習(xí)”內(nèi)容。為降低讀者學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的門檻，書中提供了豐富的上機實踐操作和范例程序詳解，展示了如何在單機Windows系統(tǒng)上通過Virtual Box虛擬機安裝多機Linux虛擬機，如何建立Hadoop集群，再建立Spark開發(fā)環(huán)境。書中介紹搭建的上機實踐平臺并不限制于單臺實體計算機。對于有條件的公司和學(xué)校，參照書中介紹的搭建過程，同樣可以實現(xiàn)將自己的平臺搭建在多臺實體計算機上，以便更加接近于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)真實的運行環(huán)境。本書非常適合于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識的初學(xué)者閱讀，更適合正在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)理論和技術(shù)的人員作為上機實踐用的教材。

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