Spark驱动的机器学习实战：从入门到高级应用

《机器学习与Spark》是一本由Nick Pentreath编著的实用指南，旨在帮助读者创建可扩展的机器学习应用程序，以驱动现代数据驱动的业务，利用Apache Spark的强大功能。本书共分为10章，详细介绍了在Spark框架下进行机器学习开发的各种关键技术和实践。 第一章“快速入门Spark”首先介绍了如何安装和配置本地Spark开发环境，以及如何在AWS Amazon EC2上搭建Spark集群。此外，作者通过Scala、Java和Python三种编程语言展示了创建简单Spark应用的基础。 第二章“设计机器学习系统”通过一个实际案例探讨了机器学习系统的构建，为Spark中的智能系统设计了一个高级架构，帮助读者理解如何将机器学习融入到实际应用场景中。 第三章“使用Spark获取、处理和准备数据”着重讲解如何从公开资源获取数据，并介绍如何使用Spark及相关工具对数据进行清洗、预处理和特征工程，以便于机器学习模型的训练。 第四章“基于协同过滤的推荐引擎”深入研究了如何建立一个推荐系统，包括用户个性化推荐和相似项推荐，同时涵盖了评估推荐模型性能的标准指标。 第五章和第六章分别阐述了如何用Spark构建分类和回归模型，包括模型的构建方法和性能评价标准。第五章关注二分类任务，而第六章则在此基础上扩展至回归问题。 第七章“使用Spark进行聚类分析”探讨了如何创建和分析聚类模型，以及如何评估聚类效果，并提供可视化手段来理解和解读生成的簇。 第八章“Spark中的维度缩减”讲解了如何通过降维技术提取数据内在结构，减少数据维度，以及如何将降维后的数据用于进一步的机器学习模型。 第九章“Spark高级文本处理”介绍了处理大规模文本数据的策略，包括从文本中提取特征和应对高维文本特征的技术。 第十章“实时机器学习与Spark Streaming”深入介绍Spark Streaming，讲解如何将机器学习应用于实时数据流，以及它如何与在线和增量学习相结合。 本书强调实践性和实用性，适合希望掌握Spark进行机器学习的开发人员和数据科学家。版权信息表明，未经出版商许可，不得复制或传播书中的任何内容。尽管本书努力确保信息的准确性，但所有信息均以无保证的方式提供，作者和出版社不对由此产生的任何损失负责。