实战指南:Python、Spark与Hadoop在大数据和机器学习的应用

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0 下载量 125 浏览量 更新于2024-11-02 收藏 55.36MB ZIP 举报
资源摘要信息:"《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》由林大贵著作,2018年由清华大学出版社出版,旨在介绍如何运用Python、Spark 2.0和Hadoop进行机器学习和大数据处理。书中内容分为两大部分,首先阐述大数据和机器学习的基础概念,接着通过具体案例演示技术应用。 第一部分涵盖了大数据和机器学习的基础理论,包括但不限于分类、分析、训练、建模、预测、推荐引擎、二元分类、多元分类、回归分析以及数据可视化应用等。读者通过这些基础概念的了解,可以建立起对数据科学与机器学习之间联系的认识。 第二部分是实战操作,作者详细地指导读者如何使用Python来开发基于Spark的机器学习和大数据应用。书中还介绍了如何安装配置Hadoop单机集群和多机集群,以及如何使用Hadoop HDFS命令进行文件系统的操作。这部分内容对于希望将理论知识转化为实践能力的读者尤为重要。 书中新增的大数据技术内容,以及对机器学习章节的充实,强调了大数据与机器学习之间的关系,并提供了在不同环境下学习和实践的方法。《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》不仅仅是一本讲述理论的书籍,它着重于应用,使得读者能够真正地将所学知识应用于实际工作之中。 此外,书中的案例与上机实践环节设计得非常全面,不局限于单一平台,支持读者在不同的计算环境中实现学习与实践,这为读者提供了极大的灵活性和便利性。 本书适合对大数据和机器学习领域感兴趣的读者,尤其是那些希望在数据分析和处理领域取得进步的专业人士或学生。通过学习这本书,读者将能够掌握使用Python和Spark 2.0框架来构建复杂的机器学习模型和大数据应用程序的技能。 标签中提到的 'hadoop'、'python'、'spark'、'机器学习' 和 '大数据' 都是当前IT行业中的热点技术,它们在数据科学、人工智能、云计算等多个领域中扮演着核心角色。掌握这些技术对于从事相关行业的开发者来说是必要的,也是实现大数据分析和处理能力的关键。 综上所述,该书为读者提供了一个全面、深入的机器学习与大数据实战学习平台,通过结合理论与实践,帮助读者在这一领域建立起扎实的知识体系和实际操作能力。"