深度实践Spark机器学习

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作者: 吴茂贵郁明敏朱凤云张粤磊杨本法
出版社: "机械工业出版社
ISBN: 9787111589952
出版时间: 2018

装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸

作者: 吴茂贵郁明敏朱凤云张粤磊杨本法
出版社: "机械工业出版社
ISBN: 9787111589952

出版时间: 2018
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开本: 16开
纸张: 胶版纸

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计算机与互联网

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内容简介:

                                        本书以新的Spark2.0为技术基础，重点讲解了如何构建机器学习系统以及如何实现机器学习流程的标准化，这两点都是目前同类书中没有的。第1～7章从概念、架构、算法等角度介绍了机器学习的基本概念；第8～12章以实例为主，详细讲解了机器学习流程标准化涉及的关键技术；第13章主要以在线数据或流式数据为主介绍了流式计算框架SparkStreaming；第14章重点讲解了深度学习的框架TensorFlowOnSprak。此外，附录部分提供了线性代数、概率统计及Scala的基础知识，帮助读者更好地学习和掌握机器学习的相关内容。
目录:

                                        目　　录?Contents

前言

第1章　了解机器学习 1

1.1　机器学习的定义 1

1.2　大数据与机器学习 2

1.3　机器学习、人工智能及深度学习 2

1.4　机器学习的基本任务 3

1.5　如何选择合适算法 4

1.6　Spark在机器学习方面的优势 5

1.7　小结 5

第2章　构建Spark机器学习系统 6

2.1　机器学习系统架构 6

2.2　启动集群 7

2.3　加载数据 9

2.4　探索数据 10

2.4.1　数据统计信息 10

2.4.2　数据质量分析 11

2.4.3　数据特征分析 12

2.4.4　数据的可视化 17

2.5　数据预处理 19

2.5.1　数据清理 20

2.5.2　数据变换 21

2.5.3　数据集成 22

2.5.4　数据归约 23

2.6　构建模型 25

2.7　模型评估 26

2.8　组装 30

2.9　模型选择或调优 30

2.9.1　交叉验证 31

2.9.2　训练–验证切分 32

2.10　保存模型 32

2.11　小结 33

第3章　ML Pipeline原理与实战 34

3.1　Pipeline简介 34

3.2　DataFrame 35

3.3　Pipeline组件 36

3.4　Pipeline原理 37

3.5　Pipeline实例 38

3.5.1　使用Estimator、Transformer和Param的实例 38

3.5.2　ML使用Pipeline的实例 40

3.6　小结 41

第4章　特征提取、转换和选择 42

4.1　特征提取 42

4.1.1　词频—逆向文件

频率（TF-IDF） 42

4.1.2　Word2Vec 43

4.1.3　计数向量器 44

4.2　特征转换 45

4.2.1　分词器 45

4.2.2　移除停用词 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　多项式展开 50

4.2.7　离散余弦变换 50

4.2.8　字符串—索引变换 51

4.2.9　索引—字符串变换 53

4.2.10　独热编码 54

4.2.11　向量—索引变换 57

4.2.12　交互式 58

4.2.13　正则化 59

4.2.14　规范化 60

4.2.15　最大值—最小值缩放 60

4.2.16　最大值—绝对值缩放 61

4.2.17　离散化重组 62

4.2.18　元素乘积 63

4.2.19　SQL转换器 64

4.2.20　向量汇编 65

4.2.21　分位数离散化 66

4.3　特征选择 67

4.3.1　向量机 67

4.3.2　R公式 69

4.3.3　卡方特征选择 70

4.4　小结 71

第5章　模型选择和优化 72

5.1　模型选择 72

5.2　交叉验证 73

5.3　训练验证拆分法 75

5.4　自定义模型选择 76

5.5　小结 78

第6章　Spark MLlib基础 79

6.1　Spark MLlib简介 80

6.2　Spark MLlib架构 81

6.3　数据类型 82

6.4　基础统计 84

6.4.1　摘要统计 84

6.4.2　相关性 84

6.4.3　假设检验 85

6.4.4　随机数据生成 85

6.5　RDD、Dataframe和Dataset 86

6.5.1　RDD 86

6.5.2　DatasetDataFrame 87

6.5.3　相互转换 88

6.6　小结 89

第7章　构建Spark ML推荐模型 90

7.1　推荐模型简介 91

7.2　数据加载 92

7.3　数据探索 94

7.4　训练模型 94

7.5　组装 95

7.6　评估模型 96

7.7　模型优化 96

7.8　小结 98

第8章　构建Spark ML分类模型 99

8.1　分类模型简介 99

8.1.1　线性模型 100

8.1.2　决策树模型 101

8.1.3　朴素贝叶斯模型 102

8.2　数据加载 102

8.3　数据探索 103

8.4　数据预处理 104

8.5　组装 109

8.6　模型优化 110

8.7　小结 113

第9章　构建Spark ML回归模型 114

9.1　回归模型简介 115

9.2　数据加载 115

9.3　探索特征分布 117

9.4　数据预处理 120

9.4.1　特征选择 121

9.4.2　特征转换 121

9.5　组装 122

9.6　模型优化 124

9.7　小结 126

第10章　构建Spark ML聚类模型 127

10.1　K-means模型简介 128

10.2　数据加载 129

10.3　探索特征的相关性 129

10.4　数据预处理 131

10.5　组装 132

10.6　模型优化 134

10.7　小结 136

第11章　PySpark 决策树模型 137

11.1　PySpark 简介 138

11.2　决策树简介 139

11.3　数据加载 140

11.3.1　原数据集初探 140

11.3.2　PySpark的启动 142

11.3.3　基本函数 142

11.4　数据探索 143

11.5　数据预处理 143

11.6　创建决策树模型 145

11.7　训练模型进行预测 146

11.8　模型优化 149

11.8.1　特征值的优化 149

11.8.2　交叉验证和网格参数 152

11.9　脚本方式运行 154

11.9.1　在脚本中添加配置信息 154

11.9.2　运行脚本程序 154

11.10　小结 154

第12章　SparkR朴素贝叶斯模型 155

12.1　SparkR简介 156

12.2　获取数据 157

12.2.1　SparkDataFrame数据结构

说明 157

12.2.2　创建SparkDataFrame 157

12.2.3　SparkDataFrame的常用操作 160

12.3　朴素贝叶斯分类器 162

12.3.1　数据探查 162

12.3.2　对原始数据集进行转换 163

12.3.3　查看不同船舱的生还率差异 163

12.3.4　转换成SparkDataFrame格式的数据 165

12.3.5　模型概要 165

12.3.6　预测 165

12.3.7　评估模型 166

12.4　小结 167

第13章　使用Spark Streaming构建在线学习模型 168

13.1　Spark Streaming简介 168

13.1.1　Spark Streaming常用术语 169

13.1.2　Spark Streaming处理流程 169

13.2　Dstream操作
配送说明

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