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以下書況,主觀上皆可閱讀,若收到後不滿意,『都可退書退款』。 書況補充說明: C 字跡、外圍磨損、髒污、泛黃書斑、書章。 【購買須知】 (1)照片皆為現貨實際拍攝,請參書況說明。 (2)『賣場標題、內容簡介』為出版社原本資料,若有疑問請留言,但人力有限,恕不提供大量詢問。 (3)『附件或贈品』,不論標題或內容簡介是否有標示,請都以『沒有附件,沒有贈品』為參考。 (4)訂單完成即『無法加購、修改、合併』,請確認品項、優惠後,再下訂結帳。如有疑問請留言告知。 (5)二手書皆為獨立商品,下訂即刪除該品項,故『取消』後無法重新訂購,須等系統安排『2個月後』重新上架。 (6)收到書籍後,若不滿意,或有缺漏,『都可退書退款』。 [商品主貨號] U102027541 [代售商品編號] 101036100509 [ISBN-13碼] 9789864341535 [ISBN] 9864341537 [作者] 林大貴 [出版社] 博碩 [出版日期] 2016/10/04 [內容簡介] (出版商制式文字, 不論標題或內容簡介是否有標示, 請都以『沒有附件、沒有贈品』為參考。) ◆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。 ) ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 分享閱讀 書籍狀態請詳看圖示 如對商品有疑問請使用「聯絡店家」發問,發問時請告知完整商品名稱 ■客服電話服務時間:   敝店客服電話 (02) 85316044 服務時間為週一至週五 09:00-12:00 及 13:00-17:00,例假日與國定假日公休 其餘時間請使用 聯絡店家 功能聯繫 。 由於敝店為多平臺同步販售,來電請務必告知為樂天買家以節省您的寶貴時間,謝謝您。 ■其他注意事項: 建議可多利用7-11取貨付款,可在自己方便的時間領貨。