內容簡介
本書從淺顯易懂的“大數據和機器學習”原理說明入手,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)和數據可視化應用等。書中不僅加入瞭新近的大數據技術,還豐富瞭“機器學習”內容。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,展示瞭如何在單機Windows係統上通過Virtual Box虛擬機安裝多機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,同樣可以實現將自己的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。本書很好適閤於學習大數據基礎知識的初學者閱讀,更適閤正在學習大數據理論和技術的人員作為上機實踐用的教等 林大貴 著 林大貴,從事IT行業多年,在係統設計、網站開發、數字營銷、商業智慧、大數據、機器學習等領域具有豐富的實戰經驗。評分
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