Spark MLlib機器學習：算法、源碼及實戰詳解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃美靈 著

圖書標籤:

• Spark MLlib
• 機器學習
• 算法
• 源碼
• 實戰
• 數據挖掘
• 大數據
• Python
• Scala
• 模型訓練

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121282140

版次：1

商品編碼：11902946

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：404

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　本書係統、全麵、深入地解析瞭SparkMLlib機器學習的相關知識，著力於探索分布式機器學習的底層實現。

　　以源碼為基礎，兼顧算法、理論與實戰，幫助讀者在實際工作中進行MLlib的應用開發和定製開發。　　適閤大數據、Spark、數據挖掘領域的從業人員閱讀。

內容簡介

　　《Spark MLlib機器學習：算法、源碼及實戰詳解》以Spark 1.4.1版本源碼為切入點，全麵並且深入地解析Spark MLlib模塊，著力於探索分布式機器學習的底層實現。

　　《Spark MLlib機器學習：算法、源碼及實戰詳解》中本著循序漸進的原則，首先解析MLlib的底層實現基礎：數據操作及矩陣嚮量計算操作，該部分是MLlib實現的基礎；接著對各個機器學習算法的理論知識進行講解，並且解析機器學習算法如何在MLlib中實現分布式計算；然後對MLlib源碼進行詳細的講解；最後進行MLlib實例的講解。相信通過《Spark MLlib機器學習：算法、源碼及實戰詳解》的學習，讀者可全麵掌握Spark MLlib機器學習，能夠進行MLlib實戰、MLlib定製開發等。　　《Spark MLlib機器學習：算法、源碼及實戰詳解》適閤大數據、Spark、數據挖掘領域的從業人員閱讀，同時也為Spark開發者和大數據愛好者展現瞭分布式機器學習的原理和實現細節。

作者簡介

　　黃美靈，久邦數碼高級數據挖掘工程師，Spark愛好者，緻力於分布式機器學習的研究與應用，現從事移動互聯網的計算廣告和數據變現工作，專注Spark機器學習在計算廣告中的研究和實踐。

目錄

第一部分　Spark MLlib基礎
第1章　Spark機器學習簡介 2
1．1　機器學習介紹 2
1．2　Spark介紹 3
1．3　Spark MLlib介紹 4
第2章　Spark數據操作 6
2．1　Spark RDD操作 6
2．1．1　Spark RDD創建操作 6
2．1．2　Spark RDD轉換操作 7
2．1．3　Spark RDD行動操作 14
2．2　MLlib Statistics統計操作 15
2．2．1　列統計匯總 15
2．2．2　相關係數 16
2．2．3　假設檢驗 18
2．3　MLlib數據格式 18
2．3．1　數據處理 18
2．3．2　生成樣本 22
第3章　Spark MLlib矩陣嚮量 26
3．1　Breeze介紹 26
3．1．1　Breeze創建函數 27
3．1．2　Breeze元素訪問及操作函數 29
3．1．3　Breeze數值計算函數 34
3．1．4　Breeze求和函數 35
3．1．5　Breeze布爾函數 36
3．1．6　Breeze綫性代數函數 37
3．1．7　Breeze取整函數 39
3．1．8　Breeze常量函數 40
3．1．9　Breeze復數函數 40
3．1．10　Breeze三角函數 40
3．1．11　Breeze對數和指數函數 40
3．2　BLAS介紹 41
3．2．1　BLAS嚮量-嚮量運算 42
3．2．2　BLAS矩陣-嚮量運算 42
3．2．3　BLAS矩陣-矩陣運算 43
3．3　MLlib嚮量 43
3．3．1　MLlib嚮量介紹 43
3．3．2　MLlib Vector接口 44
3．3．3　MLlib DenseVector類 46
3．3．4　MLlib SparseVector類 49
3．3．5　MLlib Vectors伴生對象 50
3．4　MLlib矩陣 57
3．4．1　MLlib矩陣介紹 57
3．4．2　MLlib Matrix接口 57
3．4．3　MLlib DenseMatrix類 59
3．4．4　MLlib SparseMatrix類 64
3．4．5　MLlib Matrix伴生對象 71
3．5　MLlib BLAS 77
3．6　MLlib分布式矩陣 93
3．6．1　MLlib分布式矩陣介紹 93
3．6．2　行矩陣（RowMatrix） 94
3．6．3　行索引矩陣（IndexedRowMatrix） 96
3．6．4　坐標矩陣（CoordinateMatrix） 97
3．6．5　分塊矩陣（BlockMatrix） 98

第二部分　Spark MLlib迴歸算法
第4章　Spark MLlib綫性迴歸算法 102
4．1　綫性迴歸算法 102
4．1．1　數學模型 102
4．1．2　最小二乘法 105
4．1．3　梯度下降算法 105
4．2　源碼分析 106
4．2．1　建立綫性迴歸 108
4．2．2　模型訓練run方法 111
4．2．3　權重優化計算 114
4．2．4　綫性迴歸模型 121
4．3　實例 123
4．3．1　訓練數據 123
4．3．2　實例代碼 123
第5章　Spark MLlib邏輯迴歸算法 126
5．1　邏輯迴歸算法 126
5．1．1　數學模型 126
5．1．2 梯度下降算法 128
5．1．3　正則化 129
5．2　源碼分析 132
5．2．1　建立邏輯迴歸 134
5．2．2　模型訓練run方法 137
5．2．3　權重優化計算 137
5．2．4　邏輯迴歸模型 144
5．3　實例 148
5．3．1　訓練數據 148
5．3．2　實例代碼 148
第6章　Spark MLlib保序迴歸算法 151
6．1　保序迴歸算法 151
6．1．1　數學模型 151
6．1．2　L2保序迴歸算法 153
6．2　源碼分析 153
6．2．1　建立保序迴歸 154
6．2．2　模型訓練run方法 156
6．2．3　並行PAV計算 156
6．2．4　PAV計算 157
6．2．5　保序迴歸模型 159
6．3　實例 164
6．3．1　訓練數據 164
6．3．2　實例代碼 164

第三部分　Spark MLlib分類算法
第7章　Spark MLlib貝葉斯分類算法 170
7．1　貝葉斯分類算法 170
7．1．1　貝葉斯定理 170
7．1．2　樸素貝葉斯分類 171
7．2　源碼分析 173
7．2．1　建立貝葉斯分類 173
7．2．2　模型訓練run方法 176
7．2．3　貝葉斯分類模型 179
7．3　實例 181
7．3．1　訓練數據 181
7．3．2　實例代碼 182
第8章　Spark MLlib SVM支持嚮量機算法 184
8．1　SVM支持嚮量機算法 184
8．1．1　數學模型 184
8．1．2　拉格朗日 186
8．2　源碼分析 189
8．2．1　建立綫性SVM分類 191
8．2．2　模型訓練run方法 194
8．2．3　權重優化計算 194
8．2．4　綫性SVM分類模型 196
8．3　實例 199
8．3．1　訓練數據 199
8．3．2　實例代碼 199
第9章　Spark MLlib決策樹算法 202
9．1　決策樹算法 202
9．1．1　決策樹 202
9．1．2　特徵選擇 203
9．1．3　決策樹生成 205
9．1．4　決策樹生成實例 206
9．1．5　決策樹的剪枝 208
9．2　源碼分析 209
9．2．1　建立決策樹 211
9．2．2　建立隨機森林 216
9．2．3　建立元數據 220
9．2．4　查找特徵的分裂及劃分 223
9．2．5　查找最好的分裂順序 228
9．2．6　決策樹模型 231
9．3　實例 234
9．3．1　訓練數據 234
9．3．2　實例代碼 234

第四部分　Spark MLlib聚類算法
第10章　Spark MLlib KMeans聚類算法 238
10．1　KMeans聚類算法 238
10．1．1　KMeans算法 238
10．1．2　演示KMeans算法 239
10．1．3　初始化聚類中心點 239
10．2　源碼分析 240
10．2．1　建立KMeans聚類 242
10．2．2　模型訓練run方法 247
10．2．3　聚類中心點計算 248
10．2．4　中心點初始化 251
10．2．5　快速距離計算 254
10．2．6　KMeans聚類模型 255
10．3　實例 258
10．3．1　訓練數據 258
10．3．2　實例代碼 259
第11章　Spark MLlib LDA主題模型算法 261
11．1　LDA主題模型算法 261
11．1．1　LDA概述 261
11．1．2　LDA概率統計基礎 262
11．1．3　LDA數學模型 264
11．2　GraphX基礎 267
11．3　源碼分析 270
11．3．1　建立LDA主題模型 272
11．3．2　優化計算 279
11．3．3　LDA模型 283
11．4　實例 288
11．4．1　訓練數據 288
11．4．2　實例代碼 288

第五部分　Spark MLlib關聯規則挖掘算法
第12章　Spark MLlib FPGrowth關聯規則算法 292
12．1　FPGrowth關聯規則算法 292
12．1．1　基本概念 292
12．1．2　FPGrowth算法 293
12．1．3　演示FP樹構建 294
12．1．4　演示FP樹挖掘 296
12．2　源碼分析 298
12．2．1　FPGrowth類 298
12．2．2　關聯規則挖掘 300
12．2．3　FPTree類 303
12．2．4　FPGrowthModel類 306
12．3　實例 306
12．3．1　訓練數據 306
12．3．2　實例代碼 306

第六部分　Spark MLlib推薦算法
第13章　Spark MLlib ALS交替最小二乘算法 310
13．1　ALS交替最小二乘算法 310
13．2　源碼分析 312
13．2．1　建立ALS 314
13．2．2　矩陣分解計算 322
13．2．3　ALS模型 329
13．3　實例 334
13．3．1　訓練數據 334
13．3．2　實例代碼 334
第14章　Spark MLlib協同過濾推薦算法 337
14．1　協同過濾推薦算法 337
14．1．1　協同過濾推薦概述 337
14．1．2　用戶評分 338
14．1．3　相似度計算 338
14．1．4　推薦計算 340
14．2　協同推薦算法實現 341
14．2．1　相似度計算 344
14．2．2　協同推薦計算 348
14．3　實例 350
14．3．1　訓練數據 350
14．3．2　實例代碼 350

第七部分　Spark MLlib神經網絡算法
第15章　Spark MLlib神經網絡算法綜述 354
15．1　人工神經網絡算法 354
15．1．1　神經元 354
15．1．2　神經網絡模型 355
15．1．3 信號前嚮傳播 356
15．1．4　誤差反嚮傳播 357
15．1．5　其他參數 360
15．2　神經網絡算法實現 361
15．2．1　神經網絡類 363
15．2．2　訓練準備 370
15．2．3　前嚮傳播 375
15．2．4　誤差反嚮傳播 377
15．2．5　權重更新 381
15．2．6　ANN模型 382
15．3　實例 384
15．3．1　測試數據 384
15．3．2　測試函數代碼 387
15．3．3　實例代碼 388

前言/序言

　　機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論等多門學科，其中大部分理論來源於18、19世紀，例如貝葉斯定理，是18世紀英國數學傢托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）提齣的重要概率論理論；而21世紀則側重於如何將機器學習理論運用在工業化中，幫助改進性能及提升其效率。
　　機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的算法。在算法設計方麵，機器學習理論關注可以實現的、行之有效的學習算法；機器學習研究的不是求解精確的結果，而是研究開發容易處理的近似求解算法。尤其是在21世紀，知識和數據量爆發的時代，機器學習麵臨大數據的求解難題。
　　隨著數據量的增加，從傳統的單機計算發展到大規模的集群計算，以至發展到今天的一種大規模、快速計算的集群平颱—Apache Spark。Spark是一個開源集群運算框架，最初由加州大學伯剋利分校AMP實驗室開發。相對於Hadoop的MapReduce會在執行完工作後將中介資料存放到磁盤中，Spark使用瞭內存內運算技術，能在資料尚未寫入硬盤時即在內存內分析運算。Spark在內存上的運算速度比Hadoop MapReduce的運算速度快100倍，即便是在磁盤上運行也能快10倍。Spark允許將數據加載至集群內存，並多次對其進行查詢，非常適閤用於機器學習算法。
　　本書側重講解Spark MLlib模塊。Spark MLlib是一種高效、快速、可擴展的分布式計算框架，實現瞭常用的機器學習，如聚類、分類、迴歸等算法。本文循序漸進，從Spark的基礎知識、矩陣嚮量的基礎知識開始，然後再講解各種算法的理論知識，以及Spark源碼實現和實例實戰，幫助讀者從基礎到實踐全麵掌握Spark MLlib分布式機器學習。
　　學習本書需要的基礎知識包括：Spark基礎入門、Scala入門、綫性代數基礎知識。
　　本書麵嚮的讀者：Spark開發者、大數據工程師、數據挖掘工程師、機器學習工程師、研究生和高年級本科生等。
　　在本書的編寫過程中，何娟、何丹、王濛、葉月媚參與瞭全書的編寫、整理及校對工作，劉程輝、李俊、廖宏參與瞭Spark集群運維和第2章數據操作的實例部分工作，劉曉宏、方佳武、於善龍參與瞭全書的實例部分工作。
　　本書在寫作的過程中，得到瞭很多朋友及同事的幫助和支持，在此錶示衷心感謝！
　　感謝久邦數碼大數據團隊的同事們。在兩年的工作中，筆者得到瞭很多同事的指導、支持和幫助，尤其感謝楊樹清、周小平、梁寜、劉程輝、劉曉宏、方佳武、於善龍、王濛、葉月媚、廖宏、譚釗承、吳夢玲、鄒桂芳、曹越等。
　　感謝電子工業齣版社的付睿編輯，她不僅積極策劃和推動本書的齣版，而且在寫作過程中還給齣瞭極為詳細的改進意見。感謝電子工業齣版社的李雲靜編輯為本書做瞭非常辛苦和專業的編輯工作。
　　感謝我的父母和妻子，有瞭你們的幫助和支持，我纔有時間和精力去完成寫作。
　　謹以此書獻給熱愛大數據技術的朋友們！

《深度學習實踐：框架、模型與工業應用》 內容簡介 在信息爆炸的時代，人工智能以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，而深度學習作為其核心驅動力，正引領著一場顛覆性的技術革命。本書《深度學習實踐：框架、模型與工業應用》旨在為讀者提供一套係統、深入且極具實操性的深度學習學習路徑，幫助您從理論基礎邁嚮工業級應用，掌握構建、訓練和部署高性能深度學習模型的核心技能。 本書跳脫瞭傳統的僅關注算法原理的模式，而是將重心放在瞭深度學習在實際應用中的落地。我們深知，再精妙的理論，若無有效的工具與實踐支撐，也難以轉化為實際的生産力。因此，本書的敘述將緊密圍繞當前主流深度學習框架的實際操作，並輔以豐富的案例，讓讀者在理解抽象概念的同時，也能動手實踐，構建齣能夠解決真實世界問題的智能係統。 本書亮點與特色： 主流框架深度解析： 本書將深入探討並實戰兩大最流行的深度學習框架——TensorFlow 和 PyTorch。我們不會止步於API的簡單羅列，而是會剖析其設計理念、核心組件、計算圖的構建與優化、數據加載與預處理的最佳實踐，以及如何利用它們高效地進行模型開發和調試。讀者將學習如何根據項目需求靈活選擇和運用這兩個框架，並理解它們各自的優勢與適用場景，為未來的獨立開發打下堅實基礎。 精選核心模型詳解： 深度學習的強大之處在於其模型的多樣性與靈活性。本書精心挑選瞭在計算機視覺、自然語言處理等領域具有代錶性的核心模型，並進行細緻入微的講解。這包括但不限於： 捲積神經網絡 (CNNs)： 從經典的LeNet、AlexNet、VGG，到更高效的ResNet、Inception，再到近年來備受矚目的EfficientNet，我們將深入剖析捲積、池化、激活函數等基本操作如何協同作用，以及殘差連接、跨層連接等技術如何剋服深層網絡訓練的挑戰。 循環神經網絡 (RNNs) 及其變種： 重點講解LSTM和GRU，揭示它們如何處理序列數據，剋服梯度消失/爆炸問題，並在機器翻譯、文本生成、語音識彆等任務中發揮關鍵作用。 Transformer 模型： 作為自然語言處理領域的新範式，本書將詳細解析Attention機製、自注意力、多頭注意力、位置編碼等核心概念，並通過實例展示Transformer及其變種（如BERT、GPT係列）如何顛覆瞭序列建模的格局。 生成對抗網絡 (GANs)： 探索生成式模型的強大能力，講解生成器與判彆器的對抗訓練過程，並介紹DCGAN、StyleGAN等經典變種，為圖像生成、風格遷移等應用提供技術支撐。 從理論到實踐的橋梁： 本書強調“學以緻用”。每一章節在介紹模型原理的同時，都會配有清晰的代碼實現示例。這些代碼不僅風格規範，而且經過優化，可以直接在主流深度學習框架上運行。讀者可以通過復製代碼、修改參數、調試運行，直觀地感受模型的工作過程，加深對理論知識的理解。 豐富的工業級應用案例： 深度學習的價值最終體現在解決實際問題上。本書將精選多個來自不同行業的典型應用場景，進行深度剖析和實戰演練，幫助讀者理解深度學習在以下領域的應用： 計算機視覺： 圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識彆、圖像生成等。 自然語言處理： 文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統、文本摘要、對話生成等。 推薦係統： 基於內容的推薦、協同過濾、深度學習在推薦模型中的應用。 其他前沿領域： 簡要介紹深度強化學習在遊戲AI、機器人控製等領域的應用潛力。 真實世界數據處理： 強調數據預處理、數據增強、特徵工程在實際項目中的重要性，以及如何處理不平衡數據、噪聲數據等常見問題。 模型訓練與優化策略： 訓練一個優秀的深度學習模型離不開精細的調優。本書將係統介紹模型訓練中的關鍵環節： 損失函數與優化器： 深入理解不同損失函數（如交叉熵、均方誤差）的選擇依據，以及SGD、Adam、RMSprop等主流優化器的原理與參數調整。 正則化技術： 講解Dropout、Batch Normalization、L1/L2正則化等技術如何有效防止模型過擬閤，提升泛化能力。 超參數調優： 介紹網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等自動化超參數搜索方法。 模型評估與驗證： 講解準確率、召迴率、F1分數、AUC等評價指標，以及交叉驗證在模型評估中的作用。 模型部署與推理： 理論和訓練隻是第一步，如何將模型部署到生産環境並實現高效推理是工業應用的關鍵。本書將介紹： 模型導齣與序列化： 如何將訓練好的模型保存，方便後續加載和部署。 推理優化： 模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術，以減小模型體積、加快推理速度，適應資源受限的環境。 部署框架與平颱： 簡要介紹TensorFlow Serving、TorchServe、ONNX Runtime等部署工具，以及雲平颱（如AWS SageMaker、Google AI Platform）上的部署實踐。 軟件工程實踐與模型生命周期管理： 關注深度學習項目的可持續性，本書將引導讀者思考： 代碼組織與版本控製： 良好的代碼結構和版本管理對於大型項目至關重要。 實驗跟蹤與結果復現： 如何有效地記錄實驗參數、結果，確保可復現性。 模型監控與迭代： 在模型上綫後，如何監控其性能，並根據數據變化進行迭代更新。 前沿探索與未來展望： 在基礎理論和實踐應用之後，本書還將帶領讀者一窺深度學習的前沿動態，如自監督學習、圖神經網絡、神經架構搜索（NAS）等，並展望深度學習在未來可能的發展方嚮。 目標讀者： 本書適閤以下人群閱讀： 在校學生： 希望深入理解深度學習理論並掌握實際編程技能的計算機科學、人工智能、數據科學等專業的學生。 初級開發者： 渴望將深度學習技術應用於實際項目，希望快速上手並解決實際問題的初級算法工程師、軟件工程師。 有一定基礎的從業者： 希望拓寬知識廣度，深入瞭解主流框架、前沿模型，提升模型設計和工程化能力的AI從業者。 産品經理與技術決策者： 希望瞭解深度學習技術的能力邊界、應用場景，為産品規劃和技術選型提供參考的管理者。 學習方式建議： 本書內容豐富，建議讀者在閱讀過程中，積極動手實踐書中的代碼示例，嘗試修改參數，觀察結果變化。遇到不理解的概念，可以結閤前麵或後麵的章節進行迴顧。同時，鼓勵讀者在掌握基礎知識後，根據自己的興趣和項目需求，進一步探索相關研究論文和開源項目。 《深度學習實踐：框架、模型與工業應用》不僅僅是一本技術書籍，更是一份通往深度學習實戰前沿的指南。我們相信，通過本書的學習，您將能夠構建齣真正具有智能的應用程序，為您的職業生涯和技術探索開啓新的篇章。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我的第一印象是專業且有深度，封麵上“Spark MLlib”和“機器學習”的字樣清晰醒目，錶明瞭其核心技術和領域。整體色調沉穩，有一種技術書籍特有的嚴謹感，讓我對內容充滿瞭期待。拿到書後，厚度適中，排版清晰，紙張的觸感也很好，閱讀起來會比較舒適。我尤其關注書中的案例部分，希望能夠通過實際操作來鞏固理論知識，並且最好是針對一些實際應用場景，比如推薦係統、用戶畫像分析、文本分類等等，這樣纔能更好地理解算法的落地過程。同時，如果書中能夠對Spark MLlib的API進行詳細的講解，並且給齣一些常用的函數的使用示例，那將對我學習和使用Spark MLlib非常有幫助。我一直覺得，學習機器學習不僅僅是理解算法原理，更重要的是能夠將這些算法應用到實際問題中去解決，所以，本書在源碼層麵是否有深入的剖析，或者對算法的實現細節有更細緻的介紹，對我來說也是一個重要的考量點。如果能結閤一些數據科學的流程，比如數據預處理、特徵工程、模型評估等步驟，並以Spark MLlib作為工具來實現，那就更完美瞭。我對這本書的期望很高，希望它能成為我學習Spark MLlib道路上的一本得力助手。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在學習機器學習的研究生，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹Spark MLlib的教材。我對這本書的第一個印象是它的“算法”這個關鍵詞，這錶明它不會僅僅停留在API的使用層麵，而是會對底層的機器學習算法進行深入的講解。我希望書中能夠對Spark MLlib中包含的各種算法，比如分類、迴歸、聚類、降維等，都進行清晰的數學推導和原理闡述。理解算法背後的數學原理，對於我進行模型選擇、參數調優，甚至是在遇到新問題時設計新的算法模型都至關重要。我特彆希望能夠看到書中對一些經典算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、K-Means等，進行詳細的剖析，包括它們的優缺點、適用場景以及在Spark MLlib中的具體實現方式。如果書中還能涉及到一些更高級的算法，比如深度學習在Spark MLlib上的應用，那將更加令人興奮。總而言之，我希望這本書能夠為我打下堅實的理論基礎，讓我能夠從更深的層次去理解和運用Spark MLlib。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《Spark MLlib機器學習：算法、源碼及實戰詳解》之後，我第一眼就被它嚴謹的標題所吸引。作為一名希望深入瞭解Spark MLlib內部機製的開發者，我一直覺得，僅僅停留在API層麵的學習是不夠的，理解算法的實現細節以及它們在分布式環境下的運作方式，纔是掌握這項技術的核心。所以我非常期待書中能夠對Spark MLlib中一些關鍵算法的源碼進行剖析，例如數據如何在分布式節點上傳播，計算是如何並行進行的，以及最終結果是如何聚閤的。這種深度的講解，對於優化模型性能、理解潛在的瓶頸以及進行底層的二次開發都至關重要。我希望這本書能夠像一本“內幕揭秘”一樣，帶我深入到Spark MLlib的“心髒”，瞭解它的運行機製。同時，如果書中能夠結閤源碼，對MLlib中各個模塊的API進行更細緻的解釋，並且提供一些高級用法的技巧，那將對我非常有啓發。我希望這本書能夠讓我不僅僅成為MLlib的使用者，更能成為它的理解者和優化者。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始是被這本書的“源碼及實戰詳解”幾個字吸引瞭。我一直覺得，理論知識固然重要，但如果能看到算法在代碼層麵是如何實現的，理解其底層邏輯，那纔是真正掌握瞭。尤其是對於Spark MLlib這樣的大數據機器學習框架，它的源碼可能涉及很多底層的優化和分布式計算的原理，能夠深入解析這些內容，對於我理解其性能和調優方嚮非常有價值。我希望這本書不僅僅是簡單地介紹MLlib的API，而是能帶領我走進源碼的世界，瞭解每個算法的具體實現，比如在分布式環境下，它們是如何進行數據分片、計算、聚閤的。同時，實戰部分如果能夠涵蓋一些具有代錶性的案例，並且這些案例的源碼實現也一並提供，讓我能夠親手運行、調試，甚至在此基礎上進行二次開發，那就太棒瞭。我不太喜歡那種“紙上談兵”的書籍，希望這本書能夠真正地做到“授人以漁”，讓我不僅學會“怎麼用”，更能理解“為什麼這麼用”，並且知道“如何做得更好”。期待書中能夠有精彩的代碼示例和細緻的解釋，讓我能夠真正地“玩轉”Spark MLlib。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對大數據技術和機器學習應用都非常有興趣的工程師，日常工作中會接觸到一些需要處理海量數據的場景，而Spark MLlib正是解決這類問題的有力工具。我看到這本書的標題，立刻聯想到它應該能夠很好地連接起Spark的分布式計算能力與機器學習算法的強大威力。我最看重的是“實戰”部分，希望書中能夠提供一些貼近實際業務場景的案例，例如如何利用Spark MLlib構建一個精準的推薦係統，或者如何進行大規模的用戶行為分析，亦或是如何用它來優化工業生産中的預測模型。我期待書中能夠詳細介紹這些案例的完整流程，包括數據準備、特徵工程、模型訓練、評估和部署等環節，並且能夠給齣具體的代碼實現，讓我能夠一步步跟著學習和實踐。如果書中能夠強調如何有效地利用Spark的分布式特性來加速機器學習模型的訓練和推理，以及如何處理和管理大規模數據集，那將極大地提升我對這本書的滿意度。我希望這本書能夠幫助我將理論知識轉化為實際生産力。

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趁618圖書活動期間，買瞭一大堆書，都是自己喜歡的，價格優惠，值！

評分☆☆☆☆☆

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就書內容，還沒有時間細看，我想應該不會差到哪裏去，因為我是看瞭作者的博客纔來買的。

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好。。。。。。。。

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好書！

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很好的書，送貨也非常快， 有時間慢慢看

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可以的，正好學學大數據，相信會有很大收獲

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書。包裝完好，有塑封。內容講解很實在，都是需要的知識，希望能學好機器學習。