Spark MLlib機器學習實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王曉華 著

圖書標籤:

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

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302420422

版次：1

商品編碼：11837456

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

內容簡介

Spark作為新興的、應用範圍最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 12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，最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，內容全麵而詳盡，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。

前言/序言

《數據洞察：算法與應用》 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動各行各業發展的核心動力。理解並駕馭海量數據，從中挖掘齣有價值的洞察，已經成為個人與組織保持競爭力的關鍵。本書《數據洞察：算法與應用》正是應運而生，旨在為讀者構建一個全麵而深入的機器學習知識體係，並引導大傢如何將這些強大的算法有效地應用於實際業務場景中，實現數據價值的最大化。 本書並非一本純粹的理論著作，而是強調理論與實踐的緊密結閤。我們相信，隻有在理解算法原理的基礎上，結閤具體的應用場景，纔能真正掌握機器學習的力量。因此，本書的內容涵蓋瞭從基礎概念到高級應用的完整鏈路，力求為不同背景的讀者提供一條清晰的學習路徑。 第一部分：機器學習的基石——理論與概念解析 在正式踏入算法的世界之前，我們需要建立堅實的理論基礎。本部分將係統地梳理機器學習的核心概念，為讀者打下堅實的地基。 引言：數據驅動的時代浪潮 何為機器學習？它為何如此重要？ 機器學習在當今社會的應用領域概覽：從推薦係統到自動駕駛，從醫療診斷到金融風控。 本書的學習目標與結構介紹。 數據探索與預處理：一切的起點 數據類型與度量： 理解數值型、類彆型、有序型等數據，以及它們的不同度量方式（如距離、相似度）。 數據清洗： 如何識彆和處理缺失值、異常值（離群點），以及重復值。 特徵工程： 這是機器學習成功的關鍵一步。我們將深入探討： 特徵選擇： 如何從海量特徵中找齣對模型預測最有用的特徵（如過濾法、包裝法、嵌入法）。 特徵提取： 如何將原始特徵轉換成更具代錶性和低維度的特徵（如主成分分析PCA、綫性判彆分析LDA）。 特徵構造： 如何基於已有特徵創造新的、更有信息量的特徵（如多項式特徵、交互特徵）。 編碼技術： 如何將類彆型特徵轉化為機器學習模型可以理解的數值型錶示（如獨熱編碼One-Hot Encoding、標簽編碼Label Encoding、目標編碼Target Encoding）。 數據標準化與歸一化： 理解不同算法對數據尺度的敏感性，以及常用的縮放技術（如Min-Max Scaler, StandardScaler）。 模型評估與選擇：度量成功的標尺 過擬閤與欠擬閤： 理解這兩種模型性能下降的根本原因。 交叉驗證： 如何更可靠地評估模型的泛化能力（如K摺交叉驗證）。 常用評估指標： 分類問題： 準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1-Score、ROC麯綫與AUC值、混淆矩陣。 迴歸問題： 均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE)、決定係數 (R-squared)。 模型選擇的策略： 如何根據業務需求和數據特性選擇最閤適的模型。 第二部分：核心機器學習算法深度解析 本部分將逐一深入剖析當前最主流、最實用的機器學習算法，不僅講解其工作原理，更重要的是闡述其適用場景、優缺點以及調優策略。 監督學習算法：讓數據“教”會模型 綫性模型： 綫性迴歸 (Linear Regression)： 基礎概念、最小二乘法、梯度下降法。 邏輯迴歸 (Logistic Regression)： 用於分類問題的基礎，Sigmoid函數，損失函數。 正則化綫性模型： Ridge迴歸、Lasso迴歸，理解L1和L2正則化的作用。 支持嚮量機 (Support Vector Machine, SVM)： 基本原理： 最大間隔超平麵、核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基核RBF）。 SVM在分類與迴歸中的應用。 決策樹 (Decision Tree)： 構建過程： 信息熵、信息增益、基尼不純度。 剪枝技術： 防止過擬閤。 應用場景： 解釋性強，易於理解。 集成學習： 將多個模型“組閤”成一個更強大的模型。 Bagging： Random Forest（隨機森林）——強大的基石。 Boosting： AdaBoost：自適應地調整樣本權重。 Gradient Boosting（梯度提升）：GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)、XGBoost（Xtreme Gradient Boosting）、LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）——追求極緻性能的利器。 樸素貝葉斯 (Naive Bayes)： 基於概率的分類器，在文本分類等領域錶現齣色。 K近鄰算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)： 簡單直觀，基於距離的分類與迴歸。 無監督學習算法：在無標簽數據中尋找模式 聚類算法 (Clustering)： K-Means： 最經典的聚類算法，理解其迭代過程。 層次聚類 (Hierarchical Clustering)： 凝聚型與分裂型。 DBSCAN： 基於密度的聚類，能發現任意形狀的簇。 降維算法 (Dimensionality Reduction)： 主成分分析 (PCA)： 尋找數據方差最大的方嚮。 綫性判彆分析 (LDA)： 尋找最大化類彆間距離、最小化類彆內距離的方嚮（也常用於監督學習）。 關聯規則挖掘 (Association Rule Mining)： Apriori算法： 發現項集之間的頻繁模式（如購物籃分析）。 神經網絡與深度學習基礎 感知機 (Perceptron)： 神經網絡的最基本單元。 多層感知機 (Multi-Layer Perceptron, MLP)： 引入隱藏層，實現非綫性分類。 激活函數： ReLU, Sigmoid, Tanh等。 反嚮傳播算法 (Backpropagation)： 訓練神經網絡的核心。 深度學習的優勢與挑戰。 第三部分：機器學習的應用實踐與進階 理論的掌握最終要落腳於實際應用。本部分將引導讀者如何將學到的算法應用於實際問題，並探討一些更高級的主題。 實際應用場景剖析 推薦係統： 協同過濾 (Collaborative Filtering)：基於用戶或物品相似度的推薦。 基於內容的推薦 (Content-Based Filtering)。 混閤推薦係統。 文本分析與自然語言處理 (NLP)： 文本預處理：分詞、詞性標注、停用詞去除。 文本特徵錶示：詞袋模型 (Bag-of-Words)、TF-IDF、詞嵌入 (Word Embeddings) 如Word2Vec, GloVe。 情感分析 (Sentiment Analysis)。 文本分類。 圖像識彆與計算機視覺基礎 圖像特徵提取。 捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNN) 的基本概念。 時間序列分析： ARIMA模型。 在金融、天氣預測等領域的應用。 異常檢測： 在網絡安全、工業生産中的應用。 模型部署與生産化 如何將訓練好的模型集成到實際應用中。 模型版本管理與持續優化。 模型解釋性與可信賴AI LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 與 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 等解釋性工具。 理解模型為何做齣某個預測，提升模型的可信度。 走嚮大數據平颱： 簡要介紹在大數據環境下進行機器學習的挑戰與方法（如分布式計算框架）。 本書特色： 循序漸進的邏輯結構： 從基礎到進階，層層遞進，確保讀者能夠紮實掌握每個知識點。 豐富的理論講解： 深入剖析各種算法的數學原理和工作機製，而非簡單的“黑箱”介紹。 強調實踐應用： 結閤實際案例，講解如何選擇、實現和調優算法以解決真實世界的問題。 圖文並茂的解釋： 利用圖示、錶格等多種形式，使抽象的概念更加直觀易懂。 代碼示例（模擬）： 雖然本書不直接提供代碼實現，但會在講解算法時，模擬代碼的邏輯流程，幫助讀者理解代碼背後的原理，為後續動手實踐打下基礎。 《數據洞察：算法與應用》的目標是賦能讀者，不僅理解機器學習的“是什麼”，更能掌握“怎麼做”，並最終實現“做好”。無論您是希望開啓機器學習之旅的初學者，還是尋求深化理解和拓展應用場景的專業人士，本書都將是您不可或缺的寶貴資源，引領您在數據驅動的浪潮中，洞察未來，創造價值。

評分☆☆☆☆☆

《Spark MLlib機器學習實踐》這本書，我拿到手的時候，真的被它的厚度和內容量給震撼到瞭。我一直對大數據和機器學習很感興趣，但總覺得很多理論講得很虛，缺乏實際操作的指導。這本書正好解決瞭我的痛點。它從 Spark 這個強大的分布式計算框架入手，循序漸進地講解瞭 MLlib 的各種算法。最讓我驚喜的是，它並沒有止步於算法的介紹，而是深入到如何將這些算法應用於真實世界的業務場景中。例如，在講解推薦係統時，作者不僅僅是羅列瞭協同過濾、基於內容的推薦等算法，還詳細地演示瞭如何在 Spark 上構建一個可擴展的推薦引擎，包括數據預處理、模型訓練、參數調優以及最終的部署。書中的代碼示例非常豐富，而且都經過瞭實際驗證，我跟著書中的例子一步一步地敲代碼，很快就掌握瞭 MLlib 的核心用法。特彆是對於那些初學者來說，這本書就像一本寶典，它將復雜的機器學習概念和 Spark 的技術細節巧妙地融閤在一起，讓學習過程變得更加直觀和有效。我還在書中看到瞭如何利用 MLlib 來解決一些常見的業務問題，比如用戶流失預測、欺騙檢測等等，這些內容對於我理解機器學習在實際應用中的價值非常有幫助。總的來說，這本書讓我對 Spark MLlib 有瞭全新的認識，也極大地提升瞭我在這方麵的實操能力。

評分☆☆☆☆☆

《Spark MLlib機器學習實踐》這本書，對我來說，是打開瞭機器學習在分布式環境下的新世界。我一直對利用海量數據進行智能分析抱有濃厚興趣，但受限於技術和工具的理解。這本書就像一座橋梁，連接瞭我的興趣和現實。它非常紮實地介紹瞭 Spark MLlib 的核心組件和常用算法，而且每一部分都有非常具體的代碼演示，這對於我這種喜歡動手實踐的學習者來說，簡直太友好瞭。我從零開始，跟著書中的步驟，搭建瞭自己的 Spark MLlib 環境，並嘗試瞭其中介紹的迴歸、分類、聚類等多種算法。特彆讓我印象深刻的是，書中關於特徵工程的講解，提供瞭很多實用的技巧和策略，這對於提升模型性能至關重要。我還在書中看到瞭如何利用 MLlib 來處理非結構化數據，比如文本分析，這讓我對機器學習的應用範圍有瞭更深的理解。這本書的結構安排也很閤理，從基礎到進階，層層遞進，不會讓初學者感到 overwhelming。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的大師在手把手地教你如何駕馭 Spark MLlib。我之前接觸過一些機器學習的書籍，但很多都隻側重於算法本身，或者隻講解瞭 Spark 的基礎用法，很少有能像這本書這樣，將兩者完美結閤。作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的平衡，既有清晰的算法原理講解，又有詳盡的代碼實現。我尤其喜歡書中關於模型評估和優化的章節，作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義和適用場景，以及如何通過交叉驗證、網格搜索等技術來優化模型性能。此外，書中還介紹瞭一些 MLlib 中特有的優化技巧，例如如何利用 Spark 的數據結構和算子來提高計算效率。我跟著書中的例子，解決瞭一個實際的分類問題，從數據預處理到模型訓練，再到結果分析，整個過程都得到瞭充分的指導。這本書對於我這樣希望將機器學習技術應用於實際項目中的開發者來說，無疑是一份寶貴的財富。它讓我能夠更自信地運用 Spark MLlib 來處理各種復雜的機器學習任務。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在翻閱《Spark MLlib機器學習實踐》之前，我對 Spark MLlib 的理解還停留在“一個能做機器學習的庫”的層麵。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它以一種非常係統且深入的方式，揭示瞭 MLlib 在大數據環境下的強大能力。作者在講解過程中，並沒有迴避一些技術上的難點，而是用清晰易懂的語言和生動的圖示，將復雜的概念一一剖析。比如，在討論分布式訓練的原理時，書中有詳細的數學推導和算法解釋，這對於我理解模型在集群上的並行計算機製至關重要。我特彆欣賞的是，書中不僅僅停留在理論層麵，更注重實際的工程實現。從數據加載、特徵工程，到模型選擇、評估以及部署，每一個環節都有詳細的指導和代碼示例。書中關於如何處理大規模數據集的技巧，例如數據分區、內存管理等，對於在大數據平颱上進行機器學習開發至關重要。我嘗試瞭書中的一些高級主題，比如流式機器學習和深度學習在 Spark 上的應用，發現 MLlib 在這些前沿領域也展現齣瞭強大的潛力。這本書的價值在於，它不僅教你“怎麼做”，更讓你理解“為什麼這樣做”，從而培養齣紮實的機器學習工程能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的學習過程，可以說是對我機器學習知識體係的一次全麵梳理和升級。在閱讀《Spark MLlib機器學習實踐》之前，我對 MLlib 的瞭解非常有限，更多的是停留在一些零散的知識點上。這本書通過係統性的講解，讓我對 MLlib 的整體架構和功能有瞭清晰的認識。我特彆欣賞書中對於不同算法的深入剖析，以及它們在 Spark 上的實現細節。例如，在講解決策樹和隨機森林時，作者不僅解釋瞭算法背後的數學原理，還詳細說明瞭如何在 MLlib 中有效地使用這些算法，包括參數的含義以及如何進行調優。書中還包含瞭一些關於模型解釋性的討論，這對於理解模型決策過程、進行模型診斷非常有價值。此外，我對書中關於如何構建可擴展的機器學習流水綫的章節印象深刻，它教會瞭我如何將多個 MLlib 組件組閤起來，形成一個完整的機器學習解決方案。這本書不僅教會瞭我如何使用 MLlib，更重要的是，它培養瞭我用大數據思維來解決機器學習問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

雙十一買瞭一批書，開心

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書，值得一看！

評分☆☆☆☆☆

學習中學習中適閤初學者

評分☆☆☆☆☆

內容豐富，不錯的選擇

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

正版的

評分☆☆☆☆☆

包裝非常嚴實，物流速度很快，産品質量很好

評分☆☆☆☆☆

喜歡

評分☆☆☆☆☆

這本書太基礎，粘元代拼湊，不值得買