下载 >  信息化 >  其它 > Apache Spark机器学习资料

Apache Spark机器学习资料 评分:

详细介绍Apache Spark的机器学习库,对学习Apache Spark初学者有很大帮助,并且对Spark相关机器学习库都有介绍!
2015-05-30 上传大小:1.51MB
想读
分享
收藏 举报

评论 共1条

u010376788 很没用的资料
2018-03-25
回复
Spark机器学习(文字版PDF)

Spark机器学习(文字版PDF),Spark机器学习快速入门教程。

立即下载
Spark机器学习pdf

每章都设计了案例研究,以机器学习算法为主线,结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式,而是从准备和正确认识数据开始讲起,全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实际应用。 Spark机器学习

立即下载
Spark机器学习

本书每章都设计了案例研究,以机器学习算法为主线,结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式,而是从准备和正确认识数据开始讲起,全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实际应用。

立即下载
Spark MLlib 机器学习实战(王晓华).pdf

Spark MLlib 机器学习实战(王晓华), PDF版本,学习MLlib入门书。

立即下载
Spark MLlib 机器学习实战 第二版 随书光盘

Spark MLlib 机器学习实战 第二版 随书光盘,有数据

立即下载
Spark MLlib机器学习实践 王晓华著 高清完整.pdf版下载

Spark MLlib机器学习实践 王晓华著.pdf

立即下载
《Spark机器学习》PDF书籍 + 随书源代码

《Spark机器学习》(南非 Nick Pentreath 著 蔡立宇 黄章帅 周济民 译)一书的PDF版,以及随书的源代码。PDF非常清晰,书中讲解也比较清楚,用spark实现了常用的机器学习算法,相信对你肯定有很大帮助!

立即下载
Spark机器学习高清pdf

本书的预期读者是初中级数据科学研究者、数据分析师、软件工程师和对大规模环境下的机器学习或数据挖掘感兴趣的人。读者不需要熟悉Spark,但若具有统计、机器学 习相关软件(比如MATLAB、scikit-learn、Mahout、R和Weka等)或分布式系统(如Hadoop)的实践经验,会很有帮助。

立即下载
Spark机器学习 (彭特里思著) 中文pdf完整版

《Spark机器学习》每章都设计了案例研究,以机器学习算法为主线,结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式,而是从准备和正确认识数据开始讲起,全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实际应用

立即下载
SPARK MLLIB机器学习 [黄美灵著][高清]

《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》中本着循序渐进的原则,首先解析MLlib的底层实现基础:数据操作及矩阵向量计算操作,该部分是MLlib实现的基础;接着对各个机器学习算法的理论知识进行讲解,并且解析机器学习算法如何在MLlib中实现分布式计算;然后对MLlib源码进行详细的讲解;最后进行MLlib实例的讲解。相信通过《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》的学习,读者可全面掌握Spark MLlib机器学习,能够进行MLlib实战、MLlib定制开发等。

立即下载
Spark MLlib机器学习实践---高清版.pdf

Spark MLlib机器学习实践---高清版.pdf 个人收集电子书,仅用学习使用,不可用于商业用途,如有版权问题,请联系删除!

立即下载
Spark机器学习(第2版)【试读】

本书结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用,并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2 版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节,内容更加系统、全面、与时俱进。

立即下载
《Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》原书高清版及源码

1.Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战_林大贵(著).pdf 2.Spark 2.1 安装注意事项.docx 3.pythonsparkexample 源码

立即下载
SPARK MLLIB机器学习

《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点,全面并且深入地解析Spark MLlib模块,着力于探索分布式机器学习的底层实现。, 《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》中本着循序渐进的原则,首先解析MLlib的底层实现基础:数据操作及矩阵向量计算操作,该部分是MLlib实现的基础;接着对各个机器学习算法的理论知识进行讲解,并且解析机器学习算法如何在MLlib中实现分布式计算;然后对MLlib源码进行详细的讲解;最后进行MLlib实例的讲解。相信通过《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》的学习,读者可全面掌

立即下载
Spark MLlib机器学习实践(第2版).epub

 Spark作为新兴的、应用范围*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13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,*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,讲解细致直观,适合Spark M

立即下载
Spark MLlib机器学习实践[内附网盘地址]

1. Spark安装和开发环境配置 2.RDD详解 3.MLlib基本概念 4.协同过滤算法 5.MLlib线性回归理论与实践 6.MLlib分类实践 ... ... 12.特征提取和转换

立即下载
Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战_林大贵(著) 清华大学出版社(完整高清 带书签)

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

立即下载
Spark MLlib机器学习算法、源码及实战详解 书籍及代码.zip

Spark MLlib机器学习算法、源码及实战详解 书籍及代码,代码是经过对每一个文件转化为UTF-8编码的,可以直接拷贝来用

立即下载
Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战_林大贵(著)_完整高清带书签PDF压缩包

Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战_林大贵(著)清华大学出版社_完整高清带书签的PDF压缩包

立即下载
SPARK MLLIB机器学习 算法、源码及实战详解

SPARK MLLIB机器学习 算法、源码及实战详解SPARK MLLIB机器学习 算法、源码及实战详解

立即下载
--> -->
img

spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 0 0
点击完成任务获取下载码
输入下载码
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
img

Apache Spark机器学习资料

会员到期时间: 剩余下载个数: 剩余C币: 剩余积分:0
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
VIP下载
您今日下载次数已达上限(为了良好下载体验及使用,每位用户24小时之内最多可下载20个资源)

积分不足!

资源所需积分/C币 当前拥有积分
您可以选择
开通VIP
4000万
程序员的必选
600万
绿色安全资源
现在开通
立省522元
或者
购买C币兑换积分 C币抽奖
img

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 4 45
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
确认下载
img

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
12 0 0
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
VIP和C币套餐优惠
img

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 4 45
您的积分不足,将扣除 10 C币
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
确认下载
下载
您还未下载过该资源
无法举报自己的资源

兑换成功

你当前的下载分为234开始下载资源
你还不是VIP会员
开通VIP会员权限,免积分下载
立即开通

你下载资源过于频繁,请输入验证码

您因违反CSDN下载频道规则而被锁定帐户,如有疑问,请联络:webmaster@csdn.net!

举报

若举报审核通过,可返还被扣除的积分

  • 举报人:
  • 被举报人:
  • *类型:
    • *投诉人姓名:
    • *投诉人联系方式:
    • *版权证明:
  • *详细原因: