Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解中文版怎么样?最新电子版百度云下载
《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点，全面并且深入地解析Spark MLlib模块，着力于探索分布式机器学习的底层实现。
《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》中本着循序渐进的原则，首先解析MLlib的底层实现基础：数据操作及矩阵向量计算操作，该部分是MLlib实现的基础；接着对各个机器学习算法的理论知识进行讲解，并且解析机器学习算法如何在MLlib中实现分布式计算；然后对MLlib源码进行详细的讲解；最后进行MLlib实例的讲解。相信通过《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》的学习，读者可全面掌握Spark MLlib机器学习，能够进行MLlib实战、MLlib定制开发等。
《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》适合大数据、Spark、数据挖掘领域的从业人员阅读，同时也为Spark开发者和大数据爱好者展现了分布式机器学习的原理和实现细节。
目录:
第1章 Spark机器学习简介 2
第2章 Spark数据操作 6
第3章 Spark MLlib矩阵向量 26
第4章 Spark MLlib线性回归算法 102
第5章 Spark MLlib逻辑回归算法 126
第6章 Spark MLlib保序回归算法 151
第7章 Spark MLlib贝叶斯分类算法 170
第8章 Spark MLlib SVM支持向量机算法 184
第9章 Spark MLlib决策树算法 202
第10章 Spark MLlib KMeans聚类算法 238
第11章 Spark MLlib LDA主题模型算法 261
第12章 Spark MLlib FPGrowth关联规则算法 292
第13章 Spark MLlib ALS交替最小二乘算法 310
第14章 Spark MLlib协同过滤推荐算法 337
第15章 Spark MLlib神经网络算法综述 354
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