会员
Spark机器学习进阶实战
更新时间：2018-11-08 18:14:59 最新章节：13.4 本章小结
书籍简介
本书一共分三大部分：基础篇（1-2章）对Spark机器学习进行概述、并通过Spark机器学习开始进行数据分析；算法篇（3-8章）针对分类、聚类、回归、协同过滤、关联规则、降维等算法进行详细讲解，并进行案例支持；综合案例篇（9-12章）重点通过异常检测、用户画像、广告点击率预估、智慧交通大数据4个综合场景，详细讲解基于Spark机器学习的综合应用。
品牌：机械工业出版社
上架时间：2018-09-01 00:00:00
出版社：机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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- 会员本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最计算机7.4万字
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