Spark MLlib機器學習實踐（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王曉華 著

圖書標籤:

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

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302465089

版次：2

商品編碼：12056577

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：191

字數：326000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　MLlib是Apache Spark機器學習庫。本書入門簡單，實例豐富，詳解協同過濾、綫性迴歸、分類、決策樹、保序迴歸、聚類、關聯、數據降維、特徵提取和轉換等MLlib主要算法，用實例說明MLlib大數據機器學習算法的運用。

內容簡介

　　Spark作為新興的、應用範圍*為廣泛的大數據處理開源框架引起瞭廣泛的關注，它吸引瞭大量程序設計和開發人員進行相關內容的學習與開發，其中MLlib是Spark框架使用的核心。本書是一本細緻介紹Spark MLlib程序設計的圖書，入門簡單，示例豐富。
　　本書分為13章，從Spark基礎安裝和配置開始，依次介紹MLlib程序設計基礎、MLlib的數據對象構建、MLlib中RDD使用介紹，各種分類、聚類、迴歸等數據處理方法，*後還通過一個完整的實例，迴顧瞭前麵的學習內容，並通過代碼實現瞭一個完整的分析過程。
　　本書理論內容由淺而深，采取實例和理論相結閤的方式，講解細緻直觀，適閤Spark MLlib初學者、大數據分析和挖掘人員，也適閤高校和培訓學習相關專業的師生教學參考。

作者簡介

　　王曉華，高校資深計算機專業講師,主要研究方嚮為雲計算、數據挖掘；曾主持和參與多項國傢和省級科研課題，發錶過多篇論文，有一項專利。

內頁插圖

目錄

第1章 星星之火 1
1.1 大數據時代 1
1.2 大數據分析時代 2
1.3 簡單、優雅、有效——這就是Spark 3
1.4 核心——MLlib 4
1.5 星星之火，可以燎原 6
1.6 小結 6
第2章 Spark安裝和開發環境配置 7
2.1 Windows單機模式Spark安裝和配置 7
2.1.1 Windows 7安裝Java 7
2.1.2 Windows 7安裝Scala 10
2.1.3 Intellij IDEA下載和安裝 13
2.1.4 Intellij IDEA中Scala插件的安裝 14
2.1.5 HelloJava——使用Intellij IDEA創建Java程序 18
2.1.6 HelloScala——使用Intellij IDEA創建Scala程序 21
2.1.7 *後一腳——Spark單機版安裝 26
2.2 經典的WordCount 29
2.2.1 Spark實現WordCount 29
2.2.2 MapReduce實現WordCount 31
2.3 小結 34
第3章 RDD詳解 35
3.1 RDD是什麼 35
3.1.1 RDD名稱的秘密 35
3.1.2 RDD特性 36
3.1.3 與其他分布式共享內存的區彆 37
3.1.4 RDD缺陷 37
3.2 RDD工作原理 38
3.2.1 RDD工作原理圖 38
3.2.2 RDD的相互依賴 38
3.3 RDD應用API詳解 39
3.3.1 使用aggregate方法對給定的數據集進行方法設定 39
3.3.2 提前計算的cache方法 42
3.3.3 笛卡爾操作的cartesian方法 43
3.3.4 分片存儲的coalesce方法 44
3.3.5 以value計算的countByValue方法 45
3.3.6 以key計算的countByKey方法 45
3.3.7 除去數據集中重復項的distinct方法 46
3.3.8 過濾數據的filter方法 47
3.3.9 以行為單位操作數據的flatMap方法 47
3.3.10 以單個數據為目標進行操作的map方法 48
3.3.11 分組數據的groupBy方法 48
3.3.12 生成鍵值對的keyBy方法 49
3.3.13 同時對兩個數據進行處理的reduce方法 50
3.3.14 對數據進行重新排序的sortBy方法 51
3.3.15 閤並壓縮的zip方法 52
3.4 小結 53
第4章 MLlib基本概念 54
4.1 MLlib基本數據類型 54
4.1.1 多種數據類型 54
4.1.2 從本地嚮量集起步 55
4.1.3 嚮量標簽的使用 56
4.1.4 本地矩陣的使用 58
4.1.5 分布式矩陣的使用 59
4.2 MLlib數理統計基本概念 62
4.2.1 基本統計量 62
4.2.2 統計量基本數據 63
4.2.3 距離計算 64
4.2.4 兩組數據相關係數計算 65
4.2.5 分層抽樣 67
4.2.6 假設檢驗 69
4.2.7 隨機數 70
4.3 小結 71
第5章 協同過濾算法 72
5.1 協同過濾 72
5.1.1 協同過濾概述 72
5.1.2 基於用戶的推薦 73
5.1.3 基於物品的推薦 74
5.1.4 協同過濾算法的不足 75
5.2 相似度度量 75
5.2.1 基於歐幾裏得距離的相似度計算 75
5.2.2 基於餘弦角度的相似度計算 76
5.2.3 歐幾裏得相似度與餘弦相似度的比較 77
5.2.4 *個例子——餘弦相似度實戰 77
5.3 MLlib中的交替*小二乘法（ALS算法） 80
5.3.1 *小二乘法（LS算法）詳解 81
5.3.2 MLlib中交替*小二乘法（ALS算法）詳解 82
5.3.3 ALS算法實戰 83
5.4 小結 85
第6章 MLlib綫性迴歸理論與實戰 86
6.1 隨機梯度下降算法詳解 86
6.1.1 道士下山的故事 87
6.1.2 隨機梯度下降算法的理論基礎 88
6.1.3 隨機梯度下降算法實戰 88
6.2 MLlib迴歸的過擬閤 89
6.2.1 過擬閤産生的原因 90
6.2.2 lasso迴歸與嶺迴歸 91
6.3 MLlib綫性迴歸實戰 91
6.3.1 MLlib綫性迴歸基本準備 91
6.3.2 MLlib綫性迴歸實戰：商品價格與消費者收入之間的關係 94
6.3.3 對擬閤麯綫的驗證 95
6.4 小結 97
第7章 MLlib分類實戰 98
7.1 邏輯迴歸詳解 98
7.1.1 邏輯迴歸不是迴歸算法 98
7.1.2 邏輯迴歸的數學基礎 99
7.1.3 一元邏輯迴歸示例 100
7.1.4 多元邏輯迴歸示例 101
7.1.5 MLlib邏輯迴歸驗證 103
7.1.6 MLlib邏輯迴歸實例：腎癌的轉移判斷 104
7.2 支持嚮量機詳解 106
7.2.1 三角還是圓 106
7.2.2 支持嚮量機的數學基礎 108
7.2.3 支持嚮量機使用示例 109
7.2.4 使用支持嚮量機分析腎癌轉移 110
7.3 樸素貝葉斯詳解 111
7.3.1 穿褲子的男生or女生 111
7.3.2 貝葉斯定理的數學基礎和意義 112
7.3.3 樸素貝葉斯定理 113
7.3.4 MLlib樸素貝葉斯使用示例 114
7.3.5 MLlib樸素貝葉斯實戰：“僵屍粉”的鑒定 115
7.4 小結 117
第8章 決策樹與保序迴歸 118
8.1 決策樹詳解 118
8.1.1 水晶球的秘密 119
8.1.2 決策樹的算法基礎：信息熵 119
8.1.3 決策樹的算法基礎——ID3算法 121
8.1.4 MLlib中決策樹的構建 122
8.1.5 MLlib中決策樹示例 123
8.1.6 隨機雨林與梯度提升算法（GBT） 125
8.2 保序迴歸詳解 127
8.2.1 何為保序迴歸 128
8.2.2 保序迴歸示例 128
8.3 小結 129
第9章 MLlib中聚類詳解 130
9.1 聚類與分類 130
9.1.1 什麼是分類 130
9.1.2 什麼是聚類 131
9.2 MLlib中的Kmeans算法 131
9.2.1 什麼是kmeans算法 131
9.2.2 MLlib中Kmeans算法示例 133
9.2.3 Kmeans算法中細節的討論 134
9.3 高斯混閤聚類 135
9.3.1 從高斯分布聚類起步 135
9.3.2 混閤高斯聚類 137
9.3.3 MLlib高斯混閤模型使用示例 137
9.4 快速迭代聚類 138
9.4.1 快速迭代聚類理論基礎 138
9.4.2 快速迭代聚類示例 139
9.5 小結 140
第10章 MLlib中關聯規則 141
10.1 Apriori頻繁項集算法 141
10.1.1 啤酒與尿布 141
10.1.2 經典的Apriori算法 142
10.1.3 Apriori算法示例 144
10.2 FP-growth算法 145
10.2.1 Apriori算法的局限性 145
10.2.2 FP-growth算法 145
10.2.3 FP樹示例 148
10.3 小結 149
第11章 數據降維 150
11.1 奇異值分解（SVD） 150
11.1.1 行矩陣（RowMatrix）詳解 150
11.1.2 奇異值分解算法基礎 151
11.1.3 MLlib中奇異值分解示例 152
11.2 主成分分析（PCA） 153
11.2.1 主成分分析（PCA）的定義 154
11.2.2 主成分分析（PCA）的數學基礎 154
11.2.3 MLlib中主成分分析（PCA）示例 155
11.3 小結 156
第12章 特徵提取和轉換 157
12.1 TF-IDF 157
12.1.1 如何查找所要的新聞 157
12.1.2 TF-IDF算法的數學計算 158
12.1.3 MLlib中TF-IDF示例 159
12.2 詞嚮量化工具 160
12.2.1 詞嚮量化基礎 160
12.2.2 詞嚮量化使用示例 161
12.3 基於卡方檢驗的特徵選擇 162
12.3.1 “吃貨”的苦惱 162
12.3.2 MLlib中基於卡方檢驗的特徵選擇示例 163
12.4 小結 164
第13章 MLlib實戰演練——鳶尾花分析 166
13.1 建模說明 166
13.1.1 數據的描述與分析目標 166
13.1.2 建模說明 168
13.2 數據預處理和分析 171
13.2.1 微觀分析——均值與方差的對比分析 171
13.2.2 宏觀分析——不同種類特性的長度計算 174
13.2.3 去除重復項——相關係數的確定 176
13.3 長與寬之間的關係——數據集的迴歸分析 180
13.3.1 使用綫性迴歸分析長與寬之間的關係 180
13.3.2 使用邏輯迴歸分析長與寬之間的關係 183
13.4 使用分類和聚類對鳶尾花數據集進行處理 184
13.4.1 使用聚類分析對數據集進行聚類處理 184
13.4.2 使用分類分析對數據集進行分類處理 187
13.5 *終的判定——決策樹測試 188
13.5.1 決定數據集的歸類——決策樹 188
13.5.2 決定數據集歸類的分布式方法——隨機雨林 190
13.6 小結 191

精彩書摘

　　第 6 章
　　MLlib綫性迴歸理論與實戰 ?
　　迴歸分析（regression analysis）是一種用來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關係的統計分析方法，運用十分廣泛。迴歸分析可以按以下要素分類：
　　按照涉及的自變量的多少，分為迴歸和多重迴歸分析；
　　按照自變量的多少，可分為一元迴歸分析和多元迴歸分析；
　　按照自變量和因變量之間的關係類型，可分為綫性迴歸分析和非綫性迴歸分析。
　　如果在迴歸分析中，隻包括一個自變量和一個因變量，且二者的關係可用一條直綫近似錶示，這種迴歸分析稱為一元綫性迴歸分析。如果迴歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是綫性關係，則稱為多重綫性迴歸分析。
　　迴歸分析是*常用的機器學習算法之一，可以說迴歸分析理論與實際研究的建立使得機器學習作為一門係統的計算機應用學科得以確認。
　　MLlib中，綫性迴歸是一種能夠較為準確預測具體數據的迴歸方法，它通過給定的一係列訓練數據，在預測算法的幫助下預測未知的數據。
　　本章將嚮讀者介紹綫性迴歸的基本理論與MLlib中使用的預測算法，以及為瞭防止過度擬閤而進行的正則化處理，這些不僅僅是迴歸算法的核心，也是MLlib的*核心部分。
　　本章主要知識點：
　　隨機梯度下降算法詳解
　　MLlib迴歸的過擬閤
　　MLlib綫性迴歸實戰
　　6.1 隨機梯度下降算法詳解
　　機器學習中迴歸算法的種類有很多，例如神經網絡迴歸算法、蟻群迴歸算法、支持嚮量機迴歸算法等，這些都可以在一定程度上達成迴歸擬閤的目的。
　　MLlib中使用的是較為經典的隨機梯度下降算法，它充分利用瞭Spark框架的迭代計算特性，通過不停地判斷和選擇當前目標下的*優路徑，從而能夠在*短路徑下達到*優的結果，繼而提高大數據的計算效率。
　　6.1.1 道士下山的故事
　　在介紹隨機梯度下降算法之前，給大傢講一個道士下山的故事。請讀者看圖6-1。
　　圖6-1 模擬隨機梯度下降算法的演示圖
　　這是一個模擬隨機梯度下降算法的演示圖。為瞭便於理解，筆者將其比喻成道士想要齣去遊玩的一座山。
　　設想道士有一天和道友一起到一座不太熟悉的山上去玩，在興趣盎然中很快登上瞭山頂。但是天有不測，下起瞭雨。如果這時需要道士和其同來的道友以*快的速度下山，那該怎麼辦呢？
　　如果想以*快的速度下山，那麼*快的辦法就是順著坡度*陡峭的地方走下去。但是由於不熟悉路，道士在下山的過程中，每走過一段路程需要停下來觀望，從而選擇*陡峭的下山路綫。這樣一路走下來的話，可以在*短時間內走到山腳。
　　這個*短的路綫從圖上可以近似的錶示為：
　　① → ② → ③ → ④ → ⑤ → ⑥ → ⑦
　　每個數字代錶每次停頓的地點，這樣隻需要在每個停頓的地點上選擇*陡峭的下山路即可。
　　這個就是一個道士下山的故事。隨機梯度下降算法和這個類似，如果想要使用*迅捷的方法，那麼*簡單的辦法就是在下降一個梯度的階層後，尋找一個當前獲得的*大坡度繼續下降。這就是隨機梯度算法的原理。
　　6.1.2 隨機梯度下降算法的理論基礎
　　從上一小節的例子可以看到，隨機梯度下降算法就是不停地尋找某個節點中下降幅度*大的那個趨勢進行迭代計算，直到將數據收縮到符閤要求的範圍為止。它可以用數學公式錶達如下：
　　在上一章介紹*小二乘法的時候，筆者通過*小二乘法說明瞭直接求解*優化變量的方法，也介紹瞭在求解過程中的前提條件是要求計算值與實際值的偏差的平方*小。
　　但是在隨機梯度下降算法中，對於係數需要通過不停地求解齣當前位置下*優化的數據。這句話通過數學方式錶達的話就是不停地對係數θ求偏導數。即公式如下：
　　公式中θ會嚮著梯度下降的*快方嚮減少，從而推斷齣θ的*優解。
　　因此可以說隨機梯度下降算法*終被歸結為通過迭代計算特徵值從而求齣*閤適的值。θ求解的公式如下：
　　公式中α是下降係數，用較為通俗的話來說就是用以計算每次下降的幅度大小。係數越大則每次計算中差值越大，係數越小則差值越小，但是計算時間也相對延長。
　　6.1.3 隨機梯度下降算法實戰
　　隨機梯度下降算法將梯度下降算法通過一個模型來錶示的話，如圖6-2所示：
　　圖6-2 隨機梯度下降算法過程
　　從圖中可以看到，實現隨機梯度下降算法的關鍵是擬閤算法的實現。而本例的擬閤算法實現較為簡單，通過不停地修正數據值從而達到數據的*優值。具體實現代碼如程序6-1所示：
　　代碼位置：//SRC//C06// SGD.scala
　　程序6-1 隨機梯度下降算法
　　import scala.collection.mutable.HashMap
　　object SGD {
　　val data = HashMap[Int,Int]() //創建數據集
　　def getData():HashMap[Int,Int] = { //生成數據集內容
　　for(i <- 1 to 50){ //創建50個數據
　　data += (i -> (12*i)) //寫入公式y=2x
　　}
　　data //返迴數據集
　　}
　　var θ:Double = 0 //*步假設θ為0
　　var α:Double = 0.1 //設置步進係數
　　def sgd(x:Double,y:Double) = { //設置迭代公式
　　θ = θ - α * ( (θ*x) - y) //迭代公式
　　}
　　def main(args: Array[String]) {
　　val dataSource = getData() //獲取數據集
　　dataSource.foreach(myMap =>{ //開始迭代
　　sgd(myMap._1,myMap._2) //輸入數據
　　})
　　println(“*終結果θ值為 ” + θ) //顯示結果
　　}
　　}
　　*終結果請讀者自行驗證完成。
　　讀者在重復運行本程序的時候，可以適當地增大數據量和步進係數。當增大數據量的時候可以看到，θ值會開始偏離一定的距離，請讀者考慮為何會這樣。
　　6.2 MLlib迴歸的過擬閤
　　有計算就有誤差，誤差不可怕，我們需要的是采用何種方法消除誤差。
　　迴歸分析在計算過程中，由於特定分析數據和算法選擇的原因，結果會對分析數據産生非常強烈的擬閤效果；而對於測試數據，卻錶現得不理想，這種效果和原因稱為過擬閤。本節將分析過擬閤産生的原因和效果，並給齣一個處理手段供讀者學習和掌握。
　　6.2.1 過擬閤産生的原因
　　在上一節的*後，我們建議和鼓勵讀者對數據的量進行調整從而獲得更多的擬閤修正係數。相信讀者也發現，隨著數據量的增加，擬閤的係數在達到一定值後會發生較大幅度的偏轉。在上一節程序6-1的例子中，步進係數在0.1的程度下，數據量達到70以後就發生偏轉。産生這樣原因就是MLlib迴歸會産生過擬閤現象。
　　對於過擬閤的例子請讀者參看圖6-3。
　　……

前言/序言

　　Spark在英文中是火花的意思，創作者希望它能夠像火花一樣點燃大數據時代的序幕。它，做到瞭。
　　大數據時代是一個充滿著機會和挑戰的時代，就像一座未經開發的金山，任何人都有資格去獲得其中的寶藏，僅僅需要的就是有一把得心應手的工具——MLlib就是這個工具。
　　本書目的
　　本書的主要目的是介紹如何使用MLlib進行數據挖掘。MLlib是Spark中*核心的部分，它是Spark機器學習庫，經過無數創造者卓越的工作，MLlib已經成為一個優雅的、可以運行在分布式集群上的數據挖掘工具。
　　MLlib充分利用瞭現有數據挖掘的技術與手段，將隱藏在數據中不為人知，但又包含價值的信息從中提取齣來，並通過相應的計算機程序，無須人工乾預自動地在係統中進行計算，以發現其中的規律。
　　通常來說，數據挖掘的難點和重點在於兩個方麵：分彆是算法的學習和程序的設計。還有的是需要使用者有些相應的背景知識，例如統計學、人工智能、網絡技術等。本書在寫作上以工程實踐為主，重點介紹其與數據挖掘密切相關的算法與概念，並且使用淺顯易懂的語言將其中涉及的算法進行概括性描述，從而可以幫助使用者更好地瞭解和掌握數據挖掘的原理。
　　作者在寫作本書的時候有一個基本原則，這本書應該體現工程實踐與理論之間的平衡。數據挖掘的目的是為瞭解決現實中的問題，並提供一個結果，而不是去理論比較哪個算法更高深，看起來更能嚇唬人。本書對算法的基本理論和算法也做瞭描述，如果讀者閱讀起來覺得睏難，建議找齣相應的教材深入復習一下，相信大多數的讀者都能理解相關的內容。
　　本書內容
　　本書主要介紹MLlib數據挖掘算法，編寫的內容可以分成三部分：*部分是MLlib*基本的介紹以及RDD的用法，包括第1~4章；第二部分是MLlib算法的應用介紹，包括第5~12章；第三部分通過一個經典的實例嚮讀者演示瞭如何使用MLlib去進行數據挖掘工作，為第13章。
　　各章節內容如下：
　　第1章主要介紹瞭大數據時代帶給社會與個人的影響，並由此産生的各種意義。介紹瞭大數據如何深入到每個人的生活之中。MLlib是大數據分析的利器，能夠幫助使用者更好地完成數據分析。
　　第2章介紹Spark的單機版安裝方法和開發環境配置。MLlib是Spark數據處理框架的一個主要組件，因此其運行必須要有Spark的支持。
　　第3章是對彈性數據集（RDD）進行瞭講解，包括彈性數據集的基本組成原理和使用，以及彈性數據集在數據處理時産生的相互依賴關係，並對主要方法逐一進行示例演示。
　　第4章介紹瞭MLlib在數據處理時所用到的基本數據類型。MLlib對數據進行處理時，需要將數據轉變成相應的數據類型。
　　第5章介紹瞭MLlib中協同過濾算法的基本原理和應用，並據此介紹瞭相似度計算和*小二乘法的原理和應用。
　　第6~12章每章是一個MLlib分支部分，其將MLlib各個數據挖掘算法分彆做瞭應用描述，介紹瞭其基本原理和學科背景，演示瞭使用方法和示例，對每個數據做瞭詳細的分析。並且在一些較為重要的程序代碼上，作者深入MLlib源碼，研究瞭其構建方法和參數設計，從而幫助讀者更深入地理解MLlib，也為將來讀者編寫自有的MLlib程序奠定瞭基礎。
　　第13章是本文的*後一章，通過經典的鳶尾花數據集嚮讀者演示瞭一個數據挖掘的詳細步驟。從數據的預處理開始，去除有相關性的重復數據，采用多種算法對數據進行分析計算，對數據進行分類迴歸，從而*終得到隱藏在數據中的結果，並為讀者演示瞭數據挖掘的基本步驟與方法。
　　本書特點
　　本書盡量避免純粹的理論知識介紹和高深技術研討，完全從應用實踐齣發，用*簡單的、典型的示例引申齣核心知識，*後還指齣瞭通往“高精尖”進一步深入學習的道路；
　　本書全麵介紹瞭MLlib涉及的數據挖掘的基本結構和上層程序設計，藉此能夠係統地看到MLlib的全貌，使讀者在學習的過程中不至於迷失方嚮；
　　本書在寫作上淺顯易懂，沒有深奧的數學知識，采用瞭較為簡潔的形式描述瞭應用的理論知識，讓讀者輕鬆愉悅地掌握相關內容；
　　本書旨在引導讀者進行更多技術上的創新，每章都會用示例描述的形式幫助讀者更好地學習內容；
　　本書代碼遵循重構原理，避免代碼汙染，引導讀者寫齣優秀的、簡潔的、可維護的代碼。
　　讀者與作者
　　準備從事或者從事大數據挖掘、大數據分析的工作人員
　　Spark MLlib初學者
　　高校和培訓學校數據分析和處理相關專業的師生
　　本書由王曉華主編，其他參與創作的作者還有李陽、張學軍、陳士領、陳麗、殷龍、張鑫、趙海波、張興瑜、毛聰、王琳、陳宇、生暉、張喆、王健，排名不分先後。
　　示例代碼下載
　　如果下載有問題，請聯係電子郵箱，郵件主題為“MLlib代碼”。
　　編 者
　　2017年1月

《算法之眼：洞察海量數據背後的奧秘》 序言 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業決策的核心動力。我們每天都在生成海量的數據——從社交媒體上的每一次互動，到每一次在綫購物的點擊，再到科學實驗中收集的每一個測量值。然而，這些原始數據本身往往是一堆雜亂無章的符號，其蘊含的價值和規律需要通過特定的方法纔能被挖掘和理解。這就如同望遠鏡之於星辰，顯微鏡之於細胞，我們需要一種“算法之眼”，纔能穿透數據的錶象，洞察其深層的奧秘。 本書便是這樣一種“算法之眼”，它將帶領讀者踏上一段探索數據科學、理解機器學習，並最終掌握利用智能算法解決實際問題的旅程。我們不再僅僅滿足於收集和存儲數據，而是追求從數據中提煉智慧，讓數據“說話”，讓機器“思考”。 第一部分：理解數據的本質與價值 在開始構建復雜的模型之前，我們必須首先建立對數據的深刻理解。數據並非憑空産生，它們是現實世界活動的記錄，承載著豐富的信息。理解數據的來源、結構、特點以及潛在的偏差，是確保後續分析有效性的基石。 第一章：數據：信息時代的基石 數據的多樣性與形態： 我們將探討結構化數據（如數據庫錶格）、半結構化數據（如XML、JSON）以及非結構化數據（如文本、圖像、音頻）的定義、特點和應用場景。瞭解這些不同的數據形態，有助於我們選擇閤適的工具和技術進行處理。 數據的價值鏈： 數據如何從原始收集轉化為有價值的洞察？我們將梳理從數據采集、存儲、清洗、分析到可視化和應用的全過程，理解數據在價值鏈中的流動和增值。 數據驅動的決策： 實例分析將展示，在商業、科研、醫療、金融等各個領域，數據是如何驅動更明智、更科學的決策。例如，通過分析用戶行為數據優化産品設計，通過醫療數據預測疾病風險，通過金融市場數據進行風險評估。 數據倫理與隱私： 隨著數據應用的深入，數據倫理和隱私保護成為不可迴避的議題。我們將討論數據使用的邊界、個人隱私的界定以及閤規性要求，強調負責任的數據使用原則。 第二章：數據預處理：為智能分析鋪平道路 數據清洗的藝術： 真實世界的數據往往充斥著缺失值、異常值、重復值和不一緻項。本章將詳細介紹處理這些問題的技術，包括缺失值填充（均值、中位數、模型預測）、異常值檢測與處理（統計方法、可視化、聚類）、數據去重以及數據標準化與歸一化。 特徵工程的智慧： 特徵是輸入給機器學習模型的“原材料”。優質的特徵能顯著提升模型性能。我們將學習如何從原始數據中提取、構建和轉換新的特徵，例如： 類彆特徵編碼： 將文本類彆轉化為機器可理解的數值錶示，如獨熱編碼、標簽編碼、目標編碼。 數值特徵轉換： 多項式特徵、對數變換、冪變換等，以改善特徵分布或捕捉非綫性關係。 組閤特徵與交互特徵： 通過組閤現有特徵創建更具錶達力的新特徵，例如日期中的“星期幾”和“是否周末”的組閤。 文本特徵提取： 詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等，將文本轉化為嚮量。 數據降維的必要性： 當特徵數量龐大時，容易導緻“維度災難”並增加計算復雜度。本章將介紹主成分分析（PCA）等綫性降維技術，以及T-SNE等非綫性降維技術，幫助我們在保留關鍵信息的同時，降低數據維度。 第二部分：機器學習的核心概念與算法 理解瞭數據的本質和預處理方法後，我們將深入機器學習的核心世界，探索如何讓機器通過數據“學習”並做齣預測或決策。 第三章：機器學習的基石：監督學習、無監督學習與強化學習 監督學習：學習“答案”的藝術： 從帶有標簽的數據中學習映射關係，預測未知樣本的輸齣。我們將區分迴歸問題（預測連續值，如房價、股票價格）和分類問題（預測離散類彆，如垃圾郵件檢測、圖像識彆）。 無監督學習：發現數據的內在結構： 在沒有預先知道“答案”的情況下，發現數據中的模式、結構和關係。本章將介紹聚類（如K-Means、DBSCAN）以發現相似數據組，以及降維（PCA）在無監督場景下的應用。 強化學習：在環境中學習“最優策略”： 通過與環境互動，根據奬勵信號來學習一係列最優動作，以最大化纍積奬勵。我們將簡述其基本原理和應用領域（如遊戲AI、機器人控製）。 第四章：監督學習的經典模型 綫性模型： 綫性迴歸： 簡單而強大的模型，用於預測連續變量，理解係數的含義，以及評估模型擬閤度。 邏輯迴歸： 雖然名字帶有“迴歸”，但它實際上是用於二分類問題的經典模型，理解其Sigmoid函數和概率預測。 決策樹： 易於理解和解釋的模型，將數據劃分為一係列規則。我們將討論ID3、C4.5、CART等算法，以及剪枝技術以防止過擬閤。 集成學習： 匯聚多個模型的智慧，通常比單個模型更強大。 隨機森林： 基於決策樹的集成方法，通過Bagging（裝袋）和隨機特徵選擇來提高魯棒性。 梯度提升： AdaBoost、XGBoost、LightGBM等，通過迭代訓練弱學習器，逐步修正前一個學習器的錯誤。 支持嚮量機（SVM）： 尋找最優超平麵以實現數據分類，理解核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基核）在處理非綫性可分數據中的作用。 第五章：無監督學習的探索之旅 聚類分析：發現群體： K-Means： 最流行的聚類算法之一，簡單高效，但對初始中心點敏感。 DBSCAN： 基於密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇，並且對噪聲不敏感。 層次聚類： 構建數據點之間的層次結構，便於可視化和理解數據的分組關係。 關聯規則挖掘： 發現數據集中項之間的有趣關係，例如“啤酒與尿布”的經典案例，常用於市場籃子分析。Apriori算法是其中的代錶。 降維技術在無監督學習中的應用： PCA用於特徵提取和可視化，LDA（綫性判彆分析）雖然是監督學習，但其思想在降維中也有啓發。 第三部分：模型評估、優化與實戰部署 構建模型隻是第一步，如何評估模型的性能、進行調優以及最終將其應用到實際生産環境中，同樣至關重要。 第六章：模型評估：衡量智能的標尺 評估指標的重要性： 為什麼需要評估？不同的任務需要不同的評估標準。 分類模型評估： 混淆矩陣： 精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數，以及準確率（Accuracy）的局限性。 ROC麯綫與AUC值： 衡量模型在不同閾值下的分類性能。 迴歸模型評估： 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）： 衡量預測值與真實值之間的平均偏差。 平均絕對誤差（MAE）： 對異常值不敏感的誤差度量。 決定係數（R²）： 衡量模型對數據變異性的解釋程度。 交叉驗證： K摺交叉驗證等技術，用於更魯棒地評估模型泛化能力，避免過擬閤。 第七章：模型調優：精益求精的藝術 過擬閤與欠擬閤： 理解這兩種常見的模型問題，以及它們的原因。 正則化技術： L1和L2正則化，如何在損失函數中加入懲罰項，以限製模型復雜度。 超參數調優： 網格搜索（Grid Search）： 係統性地搜索最佳超參數組閤。 隨機搜索（Random Search）： 在特定範圍內隨機采樣超參數，通常比網格搜索更高效。 貝葉斯優化： 更智能的超參數搜索方法，利用曆史實驗結果來指導下一次搜索。 特徵選擇： 使用過濾法、包裹法或嵌入法，選擇對模型預測最有用的特徵，簡化模型並提高效率。 第八章：走嚮實戰：案例分析與部署 端到端案例分析： 從數據獲取、清洗、特徵工程、模型選擇、訓練、評估到最終結果解讀，貫穿一個或多個實際應用案例，例如： 電商用戶行為分析： 預測用戶流失、商品推薦。 金融風險評估： 信用評分、欺詐檢測。 醫療診斷輔助： 疾病預測、影像分析。 模型部署的考量： 如何將訓練好的模型集成到實際的應用係統中？ API服務： 將模型封裝為Web服務，供其他應用調用。 批處理預測： 定期對大量數據進行預測。 實時預測： 響應式地處理實時輸入數據。 模型監控與維護： 上綫後的模型並非一勞永逸，需要持續監控性能，及時進行再訓練和更新。 結語 “算法之眼”並非一成不變的工具，而是不斷學習和進化的過程。掌握瞭本書介紹的原理和方法，讀者將能夠以更敏銳的視角審視數據，以更智能的算法駕馭數據，最終在數據驅動的浪潮中，發掘齣屬於自己的寶藏，解決現實世界中的挑戰。這趟旅程或許充滿挑戰，但沿途的風景定將讓你受益匪淺，開啓你通往數據智能世界的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容非常實在，它沒有迴避機器學習實踐中的一些挑戰，反而直麵這些問題，並提供瞭切實可行的解決方案。例如，在處理大規模數據集時，如何有效地進行特徵工程和選擇，書中給齣瞭很多行之有效的建議，並且通過具體的代碼示例進行瞭演示。我印象深刻的是，書中對於模型的可解釋性以及如何提升模型在實際部署中的魯棒性都有深入的討論，這正是很多理論書籍容易忽略但又至關重要的方麵。通過閱讀這本書，我不僅鞏固瞭對Spark MLlib基本功能的理解，更重要的是，提升瞭我將機器學習模型轉化為實際生産力應用的能力。這本書對於任何希望在Spark生態係統中進行機器學習開發的專業人士來說，都是一本不可多得的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行不久的機器學習工程師，一直在尋找一本能夠快速上手Spark MLlib的書籍。在眾多選擇中，《Spark MLlib機器學習實踐（第2版）》脫穎而齣。這本書的講解風格非常獨特，它不是一開始就拋齣大量的公式和概念，而是通過一個個貼近實際場景的案例，循序漸進地引導讀者理解MLlib的強大功能。書中對模型解釋性的強調也讓我印象深刻，這在實際工作中尤為重要，畢竟光有模型還不夠，我們還需要理解模型為什麼會做齣這樣的預測。作者在書中巧妙地融閤瞭理論和實踐，既有深度又不失廣度，讓我能夠清晰地看到MLlib在不同應用場景下的優勢和局限性。這本書的齣版，無疑為像我這樣的初學者提供瞭極大的便利，也讓我對Spark MLlib的未來充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對大數據技術和機器學習有著濃厚興趣的開發者，《Spark MLlib機器學習實踐（第2版）》這本書的齣現，無疑是我的福音。它以一種非常係統化的方式，梳理瞭Spark MLlib的核心組件和常用算法，並且在每個部分都配以瞭詳實的示例代碼，這對於我們這些動手能力強、喜歡通過實踐來學習的讀者來說，簡直是太友好瞭。我尤其欣賞書中對分布式計算原理在MLlib中的體現的講解，這讓我更加深刻地理解瞭Spark MLlib的性能優勢所在。讀這本書的過程，就像是在與一位經驗豐富的大師對話，他會耐心地指導你，讓你避開那些常見的坑，更有效地掌握MLlib的精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是讓我醍醐灌頂！以前接觸過一些機器學習的理論，但總覺得隔靴搔癢，無法真正落地。這本《Spark MLlib機器學習實踐（第2版）》完全顛覆瞭我的認知。它不是那種枯燥乏味的理論堆砌，而是真正從實踐齣發，用最直觀的方式教你如何運用Spark MLlib來解決實際問題。從數據預處理的各種技巧，到模型選擇和調優的策略，這本書都事無巨細地進行瞭講解。我尤其喜歡書中對於案例的細緻剖析，每一個步驟都講解得非常到位，甚至連代碼實現都提供瞭清晰的範例。讀完之後，我感覺自己仿佛擁有瞭一把打開機器學習大門的鑰匙，再也不會被那些復雜的算法和框架嚇倒瞭。迫不及待地想把書中學到的知識應用到我自己的項目中，相信會有巨大的提升！

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《Spark MLlib機器學習實踐（第2版）》這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者在Spark MLlib這個廣闊的領域裏進行一次深度探索。它沒有采用那種“填鴨式”的教學方法，而是鼓勵讀者主動思考，理解算法背後的邏輯，以及如何在Spark這個分布式計算框架下有效地運用它們。我特彆喜歡書中對於不同算法的適用場景和優缺點的分析，這幫助我更好地理解何時應該選擇哪種模型，以及如何針對具體問題進行優化。書中的一些高級主題，比如模型評估的深入探討，以及與DataFrame API的緊密結閤，都讓我受益匪淺，讓我能夠更全麵、更深入地理解和運用Spark MLlib。

評分☆☆☆☆☆

好好好，不錯不錯，下次再來買，哈哈。

評分☆☆☆☆☆

講得是spark1.3有點老瞭，裏麵的例子也是老的

評分☆☆☆☆☆

618真心便宜。還沒看，等看瞭來追評。看瞭那些算法原理後，學習框架當調包俠

評分☆☆☆☆☆

剛收到，感覺有點薄，不過看瞭再說

評分☆☆☆☆☆

好，發貨及時

評分☆☆☆☆☆

書還沒看，看名字買的，應該還不錯

評分☆☆☆☆☆

印刷質量好，內容還沒怎麼研究

評分☆☆☆☆☆

質量過關，送貨速度快，京東自營有保證。

評分☆☆☆☆☆

幫同事買的，其實已經過期瞭，這個庫