alexander   发表于 2019-8-15 18:07:11 |栏目:
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        本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术,还丰富了“机器学习”内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛,书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解,展示了如何在单机Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多机Linux虚拟机,如何建立Hadoop集群,再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校,参照书中介绍的搭建过程,同样可以实现将自己的平台搭建在多台实体计算机上,以便更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境。 本书非常适合于学习大数据基础知识的初学者阅读,更适合正在学习大数据理论和技术的人员作为上机实践用的教材。

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