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詳細資料ISBN：9789864341535 叢書系列：單行本 規格：平裝 / 576頁 / 17 X 23 CM / 普通級/ 單色印刷 / 初版 出版地：台灣 內容簡介 ◆本書淺顯易懂的原理說明 ◆STEP BY STEP實機操作 ◆範例程式詳細解說 ◆大幅降低機器學習與大數據技術的學習門檻 機器學習正熱門 機器學習是近20多年興起的多領域學科，機器學習演算法可從大量數據中建立模型，並利用模型對未知數據進行預測。近年來各大公司GOOGLE、 FACEBOOK、MICROSOFT、IBM…等，全力投入機器學習研究與應用，以GOOGLE為例，GOOGLE早已將機器學習，運用在垃圾郵件判 斷、自動回覆、照片分類與搜尋、翻譯、語音辨識等功能。在你在不知不覺中，機器學習已經讓日常生活更便利。 「大數據」與「機器學習」相輔相成 大數據的特性: 大量資料、多樣化、速度快。因此如何從大量資料中擷取出有用的資訊，是大數據的主要課題。機器學習需要大量資料進行訓練，並且訓練過程需大量運算。正好大 數據的興起帶來大量資料，以及可儲存大量數據的分散式儲存技術，例如:HADOOP HDFS、NOSQL..。還有分散式運算可進行大量運算，例如SPARK 基於記憶體內的分散式運算框架，可以大幅提升效能。 PYTHON與SPARK與HADOOP的完美結合 本書的主題是PYTHON+SPARK+HADOOP機器學習與大數據分析：使用PYTHON開發SPARK應用程式，具有多重好處，既可以享有 PYTHON語言特性所帶來的好處：程式碼簡明、易學習、高生產力的特質。再加上SPARK基於記憶體內的分散式運算框架，非常適合需多次重覆運算的機器 學習演算法，可以大幅提升效能。SPARK可輕易讀取HADOOP分散式儲存技術HDFS。SPARK也可以在HADOOP 新MAPREDUCE架構YARN執行。 PYTHON與SPARK機器學習與資料視覺化 PYTHON資料分析的相 關模組如NUMPY、MATPLOTLIB、PANDAS、SCIKIT-LEARN，讓PYTHON成為資料分析主要語言之一。使用PYTHON開發 SPARK機器學習應用時，你仍然可以繼續使用這些模組，這對於PYTHON開發者帶來很大的方便，例如：你可以使用SPARK ML PIPELINE機器學習、訓練、預測。並且可以將SPARK DATAFRAMES轉換為PANDAS DATAFRAME。轉換後你就可以運用PYTHON豐富的資料視覺化套件，例如MATPLOTLIB、BOKEH…等，進行資料視覺化。本書特色 實機操作建置SPARK+HADOOP機器學習與大數據平台 一般人學習大數據的困難是，沒有多台機器建立分散式系統，但是透過本書介紹使用VIRTUAL BOX虛擬機器的方法，就能在自家電腦演練建立HADOOP叢集，並且建立PYTHON SPARK機器學習開發環境。 以實務範例程式學會PYTHON+SPARK機器學習與大數據 以 大數據實務案例MOVIELENS(電影喜好推薦引擎)、STUMBLEUPON (網頁二元分類)、COVTYPE（森林覆蓋多元分類），BIKESHARING(類UBIKE租借數量迴歸分析)，介紹如何使用PYTHON SPARK運用機器學習演算法：決策樹、邏輯迴歸、支持向量機器SVM、單純貝氏。進行資料處理、訓練、建立模型、訓練驗證找出最佳模型、預測結果。 |
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資料來源：博客來
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