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Spark高级数据分析

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文档简介:

版权信息 书名:Spark高级数据分析(第2版) 作者:[美] 桑迪· 里扎 [美] 于里·莱瑟森 [英] 肖恩·欧文 [美] 乔希·威尔斯 译者:龚少成 邱鑫 ISBN:978-7-115-48252-5 本书由北京图灵文化发展有限公司发行数字版。版权所有,侵权必 究。 您购买的图灵电子书仅供您个人使用,未经授权,不得以任何方式复制 和传播本书内容。 我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟,与我们共同保护知识产权。 如果购买者有侵权行为,我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐 号等维权措施,并可能追究法律责任。 图灵社区会员 yanggz(99508488@qq.com) 专享 尊重版权 版权声明 O'Reilly Media, Inc. 介绍 业界评论 推荐序 译者序 序 前言 本书内容 第2版说明 使用代码示例 O'Reilly Safari 联系我们 致谢 电子版 第 1 章 大数据分析 1.1 数据科学面临的挑战 1.2 认识Apache Spark 1.3 关于本书 1.4 第2版说明 第 2 章 用Scala和Spark进行数据分析 2.1 数据科学家的Scala 2.2 Spark编程模型 2.3 记录关联问题 2.4 小试牛刀:Spark shell和SparkContext 2.5 把数据从集群上获取到客户端 2.6 把代码从客户端发送到集群 2.7 从RDD到DataFrame 2.8 用DataFrame API来分析数据 2.9 DataFrame的统计信息 2.10 DataFrame的转置和重塑 2.11 DataFrame的连接和特征选择 2.12 为生产环境准备模型 2.13 评估模型 2.14 小结 第 3 章 音乐推荐和Audioscrobbler数据集 3.1 数据集 3.2 交替最小二乘推荐算法 3.3 准备数据 3.4 构建第一个模型 3.5 逐个检查推荐结果 3.6 评价推荐质量 3.7 计算AUC 3.8 选择超参数 3.9 产生推荐 3.10 小结 第 4 章 用决策树算法预测森林植被 4.1 回归简介 4.2 向量和特征 4.3 样本训练 4.4 决策树和决策森林 4.5 Covtype数据集 4.6 准备数据 4.7 第一棵决策树 4.8 决策树的超参数 4.9 决策树调优 4.10 重谈类别型特征 4.11 随机决策森林 4.12 进行预测 4.13 小结 第 5 章 基于K均值聚类的网络流量异常检测 5.1 异常检测 5.2 K均值聚类 5.3 网络入侵 5.4 KDD Cup ......

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