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1-50章
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共67章
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版权信息
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内容简介
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前言
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第1章 Spark大数据分析概述
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1.1 大数据时代
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1.2 大数据分析的要素
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1.3 简单、优雅、有效——这就是Spark
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1.4 Spark 3.0核心——ML
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1.5 星星之火，可以燎原
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1.6 小结
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第2章 Spark 3.0安装和开发环境配置
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2.1 Windows 10单机模式下安装和配置Spark
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2.2 经典的wordCount
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2.3 小结
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第3章 DataFrame详解
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3.1 DataFrame是什么
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3.2 DataFrame工作原理
3.3 DataFrame应用API和操作详解
3.4 小结
第4章 ML基本概念
4.1 ML基本数据类型及管道技术
4.2 ML数理统计基本概念
4.3 小结
第5章 协同过滤算法
5.1 协同过滤
5.2 相似度度量
5.3 交替最小二乘法
5.4 小结
第6章 线性回归理论与实战
6.1 随机梯度下降算法详解
6.2 回归的过拟合
6.3 ML线性回归示例
6.4 小结
第7章 分类实战
7.1 逻辑回归详解
7.2 线性支持向量机详解
7.3 朴素贝叶斯分类器详解
7.4 小结
第8章 决策树与随机森林
8.1 决策树详解
8.2 随机森林与梯度提升算法
8.3 小结
第9章 聚类
9.1 聚类与分类
9.2 K-means算法
9.3 高斯混合聚类
9.4 快速迭代聚类
9.5 小结
第10章 关联规则
10.1 Apriori频繁项集算法
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