
会员
Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习
王晓华 罗凯靖编著更新时间:2023-09-21 10:31:02
最新章节:13.6 小结开会员,本书免费读 >
Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理开源框架,吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员进行相关内容的学习与开发,其中ML是Spark3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark3.0ML大数据分析与挖掘入门,配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、开发环境和作者答疑服务。本书共分13章,从Spark3.0大数据分析概述、基础安装和配置开始,依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念,以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征提取和转换等数据处理方法;最后通过经典的鸢尾花分析实例,回顾前面的学习内容,实现了一个完整的数据分析与挖掘过程。本书采取实例和理论相结合的方式,讲解细致直观,示例丰富,适合Spark3.0机器学习初学者、大数据分析和挖掘人员,也适合高等院校和培训机构人工智能与大数据相关专业的师生教学参考。
品牌:清华大学
上架时间:2022-03-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习最新章节
查看全部- 13.6 小结
- 13.5.2 决定数据集归类的方法之二——随机森林
- 13.5.1 决定数据集归类的方法之一——决策树
- 13.5 最终的判定——决策树测试
- 13.4.2 使用分类分析对数据集进行分类处理
- 13.4.1 使用聚类分析对数据集进行聚类处理
- 13.4 使用分类和聚类对鸢尾花数据集进行处理
- 13.3.2 使用逻辑回归分析长与宽之间的关系
- 13.3.1 使用线性回归分析长与宽之间的关系
- 13.3 长与宽之间的关系——数据集的回归分析
王晓华 罗凯靖编著
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
数据要素五论:信息、权属、价值、安全、交易
本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发,汇聚不同学科背景的既有文献,整合现有观点,对数据要素的多维特性进行探讨,以丰富人们对数据要素的认知,凝聚共识,澄清数字时代的发展与治理迷思,为未来的相关创新提供起点。计算机14.5万字 - 会员
新媒体数据分析基础教程
本书共8章,第1章介绍新媒体数据分析的基础知识;第2章介绍各种新媒体数据分析指标;第3章介绍新媒体数据的采集;第4章介绍新媒体数据处理;第5章介绍新媒体数据分析的思维和方法;第6章介绍新媒体数据可视化;第7章介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能;第8章介绍新媒体数据分析报告的制作。计算机9.2万字 - 会员
网络科学与网络大数据结构挖掘
《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字 - 会员
云计算服务保障体系
云计算是一种商业计算模型,它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使用户能够按需获取计算能力、存储空间和信息服务。与以往的计算模式不同,云计算环境下,信息安全和服务保障问题更严重、更突出。本书从云计算的安全技术和服务质量评价两个方面论述云计算服务保障的体系架构,安全技术方面主要阐述了基于可信计算的实时度量、基于角色的数据隔离访问、云节点信任链的动态维护模型与验证机制和多级安全访问控制模型;服务计算机9.5万字 - 会员
数据挖掘算法实践与案例详解
数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心,掌握数据挖掘各算法的编程实现,有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现,同时,本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例,详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现,有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。计算机4.7万字 - 会员
OLAP引擎底层原理与设计实践
本书分为6篇,共14章。从OLAP核心概念出发,以Presto为例,从整体执行流程到不同SQL的执行原理,力图把OLAP查询的核心流程以一种系统化的方式来给读者讲清楚。第一篇背景知识(第1章和第2章)介绍OLAP的基础知识和Presto相关的背景知识,并给出了后续贯穿全书的SQL代码;第二篇核心原理(第3章和第4章)非常详细地串讲了SQL执行流程,介绍了执行计划的生成和优化;第三篇经典SQL(第5计算机19.7万字 - 会员
Power BI商业数据分析完全自学教程
本书共5篇,分为14章介绍了PowerBI的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。第1篇为基础入门篇(第1-3章),主要针对初学者,从零开始,系统且全面地讲解了PowerBI的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。第2篇为数据处理篇(第4-6章),介绍了PowerBI数据的整理操作、表格中行/列数据的管理,以及PowerBI数据的高级处理、M函数的使计算机0字 - 会员
Python数据分析
本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字 - 会员
Python数据分析与挖掘实战(第3版)
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,前两版销售超过15万册,被国内100余所院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动,以真实的行业应用为依托,帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例,涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域,将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合,让读者在实践中快速地掌握针计算机14万字
同类书籍最近更新