《spark机器学习算法研究和源码分析》 it-ebooks epub [10.77 MB]

《Spark机器学习算法研究和源码分析》是一本深入探讨Apache Spark中机器学习算法的书籍。该书不仅涵盖了机器学习的基本概念，还详细解析了Spark的机器学习库（MLlib）中的各种算法实现。

书中首先介绍了机器学习的基本原理，包括监督学习与非监督学习的区别、常用的评价指标等。接着，作者通过实例展示如何在Spark环境中应用这些算法，帮助读者更好地理解机器学习的实际应用。

在算法分析部分，书中详细讲解了多种机器学习算法的源码，包括线性回归、决策树、聚类算法等。通过对源码的逐行分析，读者能够深入理解每个算法的实现细节，以及其在大数据环境下的优势。

此外，书中还探讨了Spark的分布式计算框架如何支持大规模数据处理，提升机器学习模型的训练效率。作者对Spark的RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame及Dataset等核心概念进行了详细说明，让读者掌握使用Spark进行机器学习的基础知识。

本书适合希望深入了解Spark及其机器学习功能的开发者和数据科学家，尤其是那些希望在大数据环境中应用机器学习算法的专业人士。无论是理论学习还是实际操作，书中的内容都将为读者提供宝贵的参考。

总之，《Spark机器学习算法研究和源码分析》是一本兼具理论与实践的优秀教材，对于想要提升机器学习技能的读者来说，无疑是一本值得一读的好书。

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