內容簡介
《Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整閤開發實戰》從淺顯易懂的“大數據和機器學習”原理介紹和說明入手,講述大數據和機器學習的基本概念,如:分類、分析、訓練、建模、預測、機器學習(推薦引擎)、機器學習(二元分類)、機器學習(多元分類)、機器學習(迴歸分析)和數據可視化應用。為降低讀者學習大數據技術的門檻,書中提供瞭豐富的上機實踐操作和範例程序詳解,展示瞭如何在單颱Windows係統上通過VirtualBox虛擬機安裝多颱Linux虛擬機,如何建立Hadoop集群,再建立Spark開發環境。書中介紹搭建的上機實踐平颱並不於單颱實體計算機。對於有條件的公司和學校,參照書中介紹的搭建過程,同樣可以將實踐平颱搭建在多颱實體計算機上,以便更加接近於大數據和機器學習真實的運行環境。評分
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