基于Spark的下一代机器学习 XGBoost、LightGBM、Spark NLP与Keras分布式深度学习实例--聚文网

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内容简介

本书介绍如何利用Spark平台上的实际文档和示例来构建大型企业级机器学习应用。
在过去10年中，机器学习领域取得了一系列突破性进展。这些突破性进展正在对我们的生活和各行各业产生深远影响。
本书首先对Spark和SparkMLlib做了介绍，除标准SparkMLlib库之外，还介绍了更强大的第三方机器学习算法和库。在本书的最后解释了通过对多个实际用例，以帮助读者了解机器学习知识在实际生活中的应用。
本书内容：
机器学习、Spark和SparkMLlib2.4.x的相关内容。
使用XGBoost4J-Spark和LightGBM库实现Spark上的快速梯度提升。
利用Spark的孤立森林算法实现异常检测。
使用支持多种语言的SparkNLP和StanfordCoreNLP库。
使用Alluxio内存数据加速器优化Spark上的机器学习工作负载。
使用GraphX和GraphFrames进行图分析。
使用卷积神经网络进行图像识别。
通过Spark使用Keras框架和分布式深度学习库。

作者简介

布奇·昆托是Intelvi AI这家人工智能公司的创始人兼首席人工智能官，该公司为国防、工业和交通行业开发很好解决方案。作为首席人工智能官，Butch负责战略、创新、研究和开发。此前，他曾在一家领先的技术公司担任人工智能主管，在一家人工智能初创公司担任首席数据官。

前言
致谢
关于作者
关于技术审校人员
第1章机器学习介绍
1.1 人工智能和机器学习用例
1.1.1 零售业
1.1.2 交通运输
1.1.3 金融服务
1.1.4 医疗保健和生物技术
1.1.5 制造业
1.1.6 政府部门
1.2 机器学习与数据
1.3 机器学习方法
1.3.1 有监督学习
1.3.2 无监督学习
1.3.3 半监督学习
1.3.4 强化学习
1.4 深度学习
1.5 神经网络
1.6 卷积神经网络
1.7 特征工程
1.7.1 特征选择
1.7.2 特征重要性
1.7.3 特征提取
1.7.4 特征构建
1.8 模型评估
1.8.1 准确率
1.8.2 精度
1.8.3 召回率
1.8.4 F1度量
1.8.5 AUROC
1.9 过拟合与欠拟合
1.10 模型选择
1.11 总结
1.12 参考资料
第2章 Spark和Spark MLlib介绍
2.1 概述
2.2 架构
2.3 执行Spark应用程序
2.3.1 集群模式
……
第3章有监督学习
第4章无监督学习
第5章推荐
第6章图分析
第7章深度学习

基于Spark的下一代机器学习 XGBoost、LightGBM、Spark NLP与Keras分布式深度学习实例

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