Spark 2.x 深入机器学习实战

"《Machine Learning with Spark 2nd Edition》是关于使用Spark进行机器学习的一本专业书籍，第二版增加了对机器学习基础理论和Spark ML Pipeline API的介绍，旨在帮助读者构建智能机器学习系统。书中通过实例研究了推荐系统、回归、聚类和降维等多种机器学习算法的应用。" 《Machine Learning with Spark 2nd Edition》深入浅出地介绍了如何利用Apache Spark这一高性能大数据处理框架来实施机器学习项目。Spark因其强大的并行计算能力和高效的数据处理能力，成为机器学习领域中广泛使用的工具。本书适合对大数据分析和机器学习感兴趣的开发者、数据科学家以及学生。 在机器学习基础部分，作者Rajdeep Dua、Manpreet Singh Ghotra和Nick Pentreath详细阐述了机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和半监督学习的原理，以及模型训练、评估和优化的过程。这部分内容有助于读者建立起坚实的数学和统计基础，理解机器学习算法背后的逻辑。 Spark MLlib库是Spark的核心机器学习组件，书中对其进行了详细的介绍，包括如何使用Spark进行数据预处理、特征工程、模型选择和调参。特别是Spark ML Pipeline API的新增内容，使得机器学习工作流程变得更加模块化和可复用，读者将学习如何构建和部署高效的机器学习流水线。 在实际应用方面，书中涵盖了多个关键的机器学习任务。推荐系统章节探讨了协同过滤和其他推荐算法，这些算法在电子商务、流媒体服务等领域有广泛应用。回归分析章节介绍了线性回归和非线性回归模型，用于预测连续变量。聚类章节则讨论了K-means、DBSCAN等算法，用于发现数据集中的隐藏结构。降维技术如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）也有所涉及，它们在高维数据处理和可视化中发挥着重要作用。 此外，本书还强调了从不同数据源获取和准备机器学习数据的重要性，包括公共数据集的使用，以及如何处理和清洗数据，这对于任何机器学习项目来说都是至关重要的步骤。 《Machine Learning with Spark 2nd Edition》是一本全面而实用的指南，它不仅涵盖了机器学习的基础理论，还提供了Spark在实际问题中的应用实例，对于希望提升自己在大数据环境下的机器学习技能的读者来说，是一本不可多得的参考书。