本书主要内容提示
SPARK MLLIB机器学习算法、源码及实战详解——深度学习在Spark平台上的应用
作者：王志刚
出版社：电子工业出版社
出版时间：2017年
《SPARK MLLIB机器学习算法、源码及实战详解》是一本专注于Spark MLLIB机器学习算法的实战指南，本书以深度学习在Spark平台上的应用为背景，详细介绍了Spark MLLIB中的各种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、聚类、降维等，本书还提供了丰富的源码示例，帮助读者更好地理解和应用这些算法。
第一章：Spark MLLIB简介
1、1 Spark简介
1、2 MLLIB简介
1、3 Spark MLLIB的优势
第二章：线性回归
2、1 线性回归原理
2、2 Spark MLLIB线性回归实现
2、3 案例分析
第三章：逻辑回归
3、1 逻辑回归原理
3、2 Spark MLLIB逻辑回归实现
3、3 案例分析
第四章：决策树
4、1 决策树原理
4、2 Spark MLLIB决策树实现
4、3 案例分析
第五章：随机森林
5、1 随机森林原理
5、2 Spark MLLIB随机森林实现
5、3 案例分析
第六章：支持向量机
6、1 支持向量机原理
6、2 Spark MLLIB支持向量机实现
6、3 案例分析
第七章：聚类
7、1 聚类原理
7、2 Spark MLLIB聚类实现
7、3 案例分析
第八章：降维
8、1 降维原理
8、2 Spark MLLIB降维实现
8、3 案例分析
第九章：实战案例
9、1 案例一：基于Spark MLLIB的电商用户画像
9、2 案例二：基于Spark MLLIB的金融风控
9、3 案例三：基于Spark MLLIB的智能推荐系统
《SPARK MLLIB机器学习算法、源码及实战详解》是一本全面、实用的Spark MLLIB机器学习算法实战指南，本书以通俗易懂的语言，详细介绍了Spark MLLIB中的各种机器学习算法，并通过丰富的案例帮助读者更好地理解和应用这些算法，无论是初学者还是有一定基础的读者，都可以通过阅读本书，快速掌握Spark MLLIB机器学习算法，并将其应用于实际项目中。