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王晓华 著

图书标签:

• Spark
• MLlib
• 机器学习
• 大数据
• Python
• Scala
• 算法
• 数据挖掘
• 实践
• 模型
• 分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302420422

版次：1

商品编码：11837456

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

内容简介

Spark作为新兴的、应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发，其中 MLlib是 Spark框架使用的核心。本书是一本细致介绍 Spark MLlib程序设计的图书，入门简单，示例丰富。 本书分为 12章，从 Spark基础安装和配置开始，依次介绍 MLlib程序设计基础、MLlib的数据对象构建、MLlib中 RDD使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法，最后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。 本书理论内容由浅而深，采取实例和理论相结合的方式，内容全面而详尽，讲解细致直观，适合 Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高校和培训学习相关专业的师生教学参考。

前言/序言

《数据洞察：算法与应用》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动各行各业发展的核心动力。理解并驾驭海量数据，从中挖掘出有价值的洞察，已经成为个人与组织保持竞争力的关键。本书《数据洞察：算法与应用》正是应运而生，旨在为读者构建一个全面而深入的机器学习知识体系，并引导大家如何将这些强大的算法有效地应用于实际业务场景中，实现数据价值的最大化。 本书并非一本纯粹的理论著作，而是强调理论与实践的紧密结合。我们相信，只有在理解算法原理的基础上，结合具体的应用场景，才能真正掌握机器学习的力量。因此，本书的内容涵盖了从基础概念到高级应用的完整链路，力求为不同背景的读者提供一条清晰的学习路径。 第一部分：机器学习的基石——理论与概念解析 在正式踏入算法的世界之前，我们需要建立坚实的理论基础。本部分将系统地梳理机器学习的核心概念，为读者打下坚实的地基。 引言：数据驱动的时代浪潮 何为机器学习？它为何如此重要？ 机器学习在当今社会的应用领域概览：从推荐系统到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控。 本书的学习目标与结构介绍。 数据探索与预处理：一切的起点 数据类型与度量： 理解数值型、类别型、有序型等数据，以及它们的不同度量方式（如距离、相似度）。 数据清洗： 如何识别和处理缺失值、异常值（离群点），以及重复值。 特征工程： 这是机器学习成功的关键一步。我们将深入探讨： 特征选择： 如何从海量特征中找出对模型预测最有用的特征（如过滤法、包装法、嵌入法）。 特征提取： 如何将原始特征转换成更具代表性和低维度的特征（如主成分分析PCA、线性判别分析LDA）。 特征构造： 如何基于已有特征创造新的、更有信息量的特征（如多项式特征、交互特征）。 编码技术： 如何将类别型特征转化为机器学习模型可以理解的数值型表示（如独热编码One-Hot Encoding、标签编码Label Encoding、目标编码Target Encoding）。 数据标准化与归一化： 理解不同算法对数据尺度的敏感性，以及常用的缩放技术（如Min-Max Scaler, StandardScaler）。 模型评估与选择：度量成功的标尺 过拟合与欠拟合： 理解这两种模型性能下降的根本原因。 交叉验证： 如何更可靠地评估模型的泛化能力（如K折交叉验证）。 常用评估指标： 分类问题： 准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1-Score、ROC曲线与AUC值、混淆矩阵。 回归问题： 均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、决定系数 (R-squared)。 模型选择的策略： 如何根据业务需求和数据特性选择最合适的模型。 第二部分：核心机器学习算法深度解析 本部分将逐一深入剖析当前最主流、最实用的机器学习算法，不仅讲解其工作原理，更重要的是阐述其适用场景、优缺点以及调优策略。 监督学习算法：让数据“教”会模型 线性模型： 线性回归 (Linear Regression)： 基础概念、最小二乘法、梯度下降法。 逻辑回归 (Logistic Regression)： 用于分类问题的基础，Sigmoid函数，损失函数。 正则化线性模型： Ridge回归、Lasso回归，理解L1和L2正则化的作用。 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)： 基本原理： 最大间隔超平面、核函数（线性核、多项式核、径向基核RBF）。 SVM在分类与回归中的应用。 决策树 (Decision Tree)： 构建过程： 信息熵、信息增益、基尼不纯度。 剪枝技术： 防止过拟合。 应用场景： 解释性强，易于理解。 集成学习： 将多个模型“组合”成一个更强大的模型。 Bagging： Random Forest（随机森林）——强大的基石。 Boosting： AdaBoost：自适应地调整样本权重。 Gradient Boosting（梯度提升）：GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)、XGBoost（Xtreme Gradient Boosting）、LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）——追求极致性能的利器。 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)： 基于概率的分类器，在文本分类等领域表现出色。 K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)： 简单直观，基于距离的分类与回归。 无监督学习算法：在无标签数据中寻找模式 聚类算法 (Clustering)： K-Means： 最经典的聚类算法，理解其迭代过程。 层次聚类 (Hierarchical Clustering)： 凝聚型与分裂型。 DBSCAN： 基于密度的聚类，能发现任意形状的簇。 降维算法 (Dimensionality Reduction)： 主成分分析 (PCA)： 寻找数据方差最大的方向。 线性判别分析 (LDA)： 寻找最大化类别间距离、最小化类别内距离的方向（也常用于监督学习）。 关联规则挖掘 (Association Rule Mining)： Apriori算法： 发现项集之间的频繁模式（如购物篮分析）。 神经网络与深度学习基础 感知机 (Perceptron)： 神经网络的最基本单元。 多层感知机 (Multi-Layer Perceptron, MLP)： 引入隐藏层，实现非线性分类。 激活函数： ReLU, Sigmoid, Tanh等。 反向传播算法 (Backpropagation)： 训练神经网络的核心。 深度学习的优势与挑战。 第三部分：机器学习的应用实践与进阶 理论的掌握最终要落脚于实际应用。本部分将引导读者如何将学到的算法应用于实际问题，并探讨一些更高级的主题。 实际应用场景剖析 推荐系统： 协同过滤 (Collaborative Filtering)：基于用户或物品相似度的推荐。 基于内容的推荐 (Content-Based Filtering)。 混合推荐系统。 文本分析与自然语言处理 (NLP)： 文本预处理：分词、词性标注、停用词去除。 文本特征表示：词袋模型 (Bag-of-Words)、TF-IDF、词嵌入 (Word Embeddings) 如Word2Vec, GloVe。 情感分析 (Sentiment Analysis)。 文本分类。 图像识别与计算机视觉基础 图像特征提取。 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 的基本概念。 时间序列分析： ARIMA模型。 在金融、天气预测等领域的应用。 异常检测： 在网络安全、工业生产中的应用。 模型部署与生产化 如何将训练好的模型集成到实际应用中。 模型版本管理与持续优化。 模型解释性与可信赖AI LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 与 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 等解释性工具。 理解模型为何做出某个预测，提升模型的可信度。 走向大数据平台： 简要介绍在大数据环境下进行机器学习的挑战与方法（如分布式计算框架）。 本书特色： 循序渐进的逻辑结构： 从基础到进阶，层层递进，确保读者能够扎实掌握每个知识点。 丰富的理论讲解： 深入剖析各种算法的数学原理和工作机制，而非简单的“黑箱”介绍。 强调实践应用： 结合实际案例，讲解如何选择、实现和调优算法以解决真实世界的问题。 图文并茂的解释： 利用图示、表格等多种形式，使抽象的概念更加直观易懂。 代码示例（模拟）： 虽然本书不直接提供代码实现，但会在讲解算法时，模拟代码的逻辑流程，帮助读者理解代码背后的原理，为后续动手实践打下基础。 《数据洞察：算法与应用》的目标是赋能读者，不仅理解机器学习的“是什么”，更能掌握“怎么做”，并最终实现“做好”。无论您是希望开启机器学习之旅的初学者，还是寻求深化理解和拓展应用场景的专业人士，本书都将是您不可或缺的宝贵资源，引领您在数据驱动的浪潮中，洞察未来，创造价值。

评分☆☆☆☆☆

《Spark MLlib机器学习实践》这本书，我拿到手的时候，真的被它的厚度和内容量给震撼到了。我一直对大数据和机器学习很感兴趣，但总觉得很多理论讲得很虚，缺乏实际操作的指导。这本书正好解决了我的痛点。它从 Spark 这个强大的分布式计算框架入手，循序渐进地讲解了 MLlib 的各种算法。最让我惊喜的是，它并没有止步于算法的介绍，而是深入到如何将这些算法应用于真实世界的业务场景中。例如，在讲解推荐系统时，作者不仅仅是罗列了协同过滤、基于内容的推荐等算法，还详细地演示了如何在 Spark 上构建一个可扩展的推荐引擎，包括数据预处理、模型训练、参数调优以及最终的部署。书中的代码示例非常丰富，而且都经过了实际验证，我跟着书中的例子一步一步地敲代码，很快就掌握了 MLlib 的核心用法。特别是对于那些初学者来说，这本书就像一本宝典，它将复杂的机器学习概念和 Spark 的技术细节巧妙地融合在一起，让学习过程变得更加直观和有效。我还在书中看到了如何利用 MLlib 来解决一些常见的业务问题，比如用户流失预测、欺骗检测等等，这些内容对于我理解机器学习在实际应用中的价值非常有帮助。总的来说，这本书让我对 Spark MLlib 有了全新的认识，也极大地提升了我在这方面的实操能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学习过程，可以说是对我机器学习知识体系的一次全面梳理和升级。在阅读《Spark MLlib机器学习实践》之前，我对 MLlib 的了解非常有限，更多的是停留在一些零散的知识点上。这本书通过系统性的讲解，让我对 MLlib 的整体架构和功能有了清晰的认识。我特别欣赏书中对于不同算法的深入剖析，以及它们在 Spark 上的实现细节。例如，在讲解决策树和随机森林时，作者不仅解释了算法背后的数学原理，还详细说明了如何在 MLlib 中有效地使用这些算法，包括参数的含义以及如何进行调优。书中还包含了一些关于模型解释性的讨论，这对于理解模型决策过程、进行模型诊断非常有价值。此外，我对书中关于如何构建可扩展的机器学习流水线的章节印象深刻，它教会了我如何将多个 MLlib 组件组合起来，形成一个完整的机器学习解决方案。这本书不仅教会了我如何使用 MLlib，更重要的是，它培养了我用大数据思维来解决机器学习问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的大师在手把手地教你如何驾驭 Spark MLlib。我之前接触过一些机器学习的书籍，但很多都只侧重于算法本身，或者只讲解了 Spark 的基础用法，很少有能像这本书这样，将两者完美结合。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的平衡，既有清晰的算法原理讲解，又有详尽的代码实现。我尤其喜欢书中关于模型评估和优化的章节，作者详细介绍了各种评估指标的含义和适用场景，以及如何通过交叉验证、网格搜索等技术来优化模型性能。此外，书中还介绍了一些 MLlib 中特有的优化技巧，例如如何利用 Spark 的数据结构和算子来提高计算效率。我跟着书中的例子，解决了一个实际的分类问题，从数据预处理到模型训练，再到结果分析，整个过程都得到了充分的指导。这本书对于我这样希望将机器学习技术应用于实际项目中的开发者来说，无疑是一份宝贵的财富。它让我能够更自信地运用 Spark MLlib 来处理各种复杂的机器学习任务。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在翻阅《Spark MLlib机器学习实践》之前，我对 Spark MLlib 的理解还停留在“一个能做机器学习的库”的层面。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种非常系统且深入的方式，揭示了 MLlib 在大数据环境下的强大能力。作者在讲解过程中，并没有回避一些技术上的难点，而是用清晰易懂的语言和生动的图示，将复杂的概念一一剖析。比如，在讨论分布式训练的原理时，书中有详细的数学推导和算法解释，这对于我理解模型在集群上的并行计算机制至关重要。我特别欣赏的是，书中不仅仅停留在理论层面，更注重实际的工程实现。从数据加载、特征工程，到模型选择、评估以及部署，每一个环节都有详细的指导和代码示例。书中关于如何处理大规模数据集的技巧，例如数据分区、内存管理等，对于在大数据平台上进行机器学习开发至关重要。我尝试了书中的一些高级主题，比如流式机器学习和深度学习在 Spark 上的应用，发现 MLlib 在这些前沿领域也展现出了强大的潜力。这本书的价值在于，它不仅教你“怎么做”，更让你理解“为什么这样做”，从而培养出扎实的机器学习工程能力。

评分☆☆☆☆☆

《Spark MLlib机器学习实践》这本书，对我来说，是打开了机器学习在分布式环境下的新世界。我一直对利用海量数据进行智能分析抱有浓厚兴趣，但受限于技术和工具的理解。这本书就像一座桥梁，连接了我的兴趣和现实。它非常扎实地介绍了 Spark MLlib 的核心组件和常用算法，而且每一部分都有非常具体的代码演示，这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，简直太友好了。我从零开始，跟着书中的步骤，搭建了自己的 Spark MLlib 环境，并尝试了其中介绍的回归、分类、聚类等多种算法。特别让我印象深刻的是，书中关于特征工程的讲解，提供了很多实用的技巧和策略，这对于提升模型性能至关重要。我还在书中看到了如何利用 MLlib 来处理非结构化数据，比如文本分析，这让我对机器学习的应用范围有了更深的理解。这本书的结构安排也很合理，从基础到进阶，层层递进，不会让初学者感到 overwhelming。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

看起来适合入门。

评分☆☆☆☆☆

看起来适合入门。

评分☆☆☆☆☆

最近紧跟潮流开始学习机器学习，看到网上推荐这本书，看了一下确实不错！

评分☆☆☆☆☆

学习中学习中适合初学者

评分☆☆☆☆☆

给力

评分☆☆☆☆☆

很好很不错很好很不错的书

评分☆☆☆☆☆

好评，书很新是正常，第二天就到了，还没开始看，希望有用

评分☆☆☆☆☆

书来哦了，好好 研究一 下，活动很优惠。。