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Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解 完整PDF 附源码[69MB]

来源:[db:来源] 编辑:脚本之家 时间:2019-07-29 14:46:16 阅读:

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。

目录
 

第一部分 Spark MLlib基础
第1章 Spark机器学习简介 2
1.1 机器学习介绍 2
1.2 Spark介绍 3
1.3 Spark MLlib介绍 4
第2章 Spark数据操作 6
2.1 Spark RDD操作 6
2.1.1 Spark RDD创建操作 6
2.1.2 Spark RDD转换操作 7
2.1.3 Spark RDD行动操作 14
2.2 MLlib Statistics统计操作 15
2.2.1 列统计汇总 15
2.2.2 相关系数 16
2.2.3 假设检验 18
2.3 MLlib数据格式 18
2.3.1 数据处理 18
2.3.2 生成样本 22
第3章 Spark MLlib矩阵向量 26
3.1 Breeze介绍 26
3.1.1 Breeze创建函数 27
3.1.2 Breeze元素访问及操作函数 29
3.1.3 Breeze数值计算函数 34
3.1.4 Breeze求和函数 35
3.1.5 Breeze布尔函数 36
3.1.6 Breeze线性代数函数 37
3.1.7 Breeze取整函数 39
3.1.8 Breeze常量函数 40
3.1.9 Breeze复数函数 40
3.1.10 Breeze三角函数 40
3.1.11 Breeze对数和指数函数 40
3.2 BLAS介绍 41
3.2.1 BLAS向量-向量运算 42
3.2.2 BLAS矩阵-向量运算 42
3.2.3 BLAS矩阵-矩阵运算 43
3.3 MLlib向量 43
3.3.1 MLlib向量介绍 43
3.3.2 MLlib Vector接口 44
3.3.3 MLlib DenseVector类 46
3.3.4 MLlib SparseVector类 49
3.3.5 MLlib Vectors伴生对象 50
3.4 MLlib矩阵 57
3.4.1 MLlib矩阵介绍 57
3.4.2 MLlib Matrix接口 57
3.4.3 MLlib DenseMatrix类 59
3.4.4 MLlib SparseMatrix类 64
3.4.5 MLlib Matrix伴生对象 71
3.5 MLlib BLAS 77
3.6 MLlib分布式矩阵 93
3.6.1 MLlib分布式矩阵介绍 93
3.6.2 行矩阵(RowMatrix) 94
3.6.3 行索引矩阵(IndexedRowMatrix) 96
3.6.4 坐标矩阵(CoordinateMatrix) 97
3.6.5 分块矩阵(BlockMatrix) 98

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