"大型Python机器学习 - 构建高效大规模预测应用" 本书“Large Scale Machine Learning with Python”旨在教你如何快速构建强大的机器学习模型,并部署大规模的预测性应用程序。通过Python的力量,你可以掌握Hadoop和Spark上的分布式机器学习,以及构建最先进的模型来实现大规模的个性化推荐。 对于这本书的目标读者,它适合打算处理大型复杂数据集的人,建议具有基本的Python和机器学习概念的知识。统计学和计算数学的工作知识也会有所帮助。 在阅读本书后,你将能够: 1. 应用最可扩展的机器学习算法,学习如何处理大数据集。 2. 掌握现代先进的大规模机器学习技术,提高预测准确性。 3. 通过深度学习和可扩展的数据处理技术提升工作效果。 4. 结合MapReduce框架与Spark,优化你的工作流程。 5. 在大规模上构建强大的集成模型。 6. 利用数据流训练线性和非线性预测模型,处理极大型数据集,仅使用单台机器。 7. 学习在Hadoop和Spark等分布式环境中进行机器学习的最有效方法。 书中的章节涵盖了从可扩展性基础到特定于大型项目的算法,包括: - 第1章:迈向可扩展性的第一步 - 第2章:Scikit-learn中的可扩展学习 - 第3章:快速支持向量机(SVM)实现 - 第4章:神经网络和深度学习 - 第5章:使用TensorFlow进行深度学习 - 第6章:大规模的分类与回归树 - 第7章:大规模无监督学习 - 第8章:分布式环境 - Hadoop和Spark - 第9章:Spark实践中的机器学习 - 附录:GPU和Theano简介 此书采用了一种高效且实用的写作风格,使得来自其他语言(如R、Julia、Java、Matlab)的程序员也能轻松跟随。无论你是数据科学家还是对大数据环境感兴趣的开发者,都能从中了解到如何有效地构建从原型到生产的大规模机器学习模型。 作者 Bastiaan Sjardin、Luca Massaron 和 Alberto Boschetti 通过这本书提供了一套全面的工具和技术,帮助你在Python中解决大规模机器学习的挑战,确保你的项目运行顺畅且高效。
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