Maskinlæring med Spark og Python - Essential Techniques for Predictive Analytics, anden udgave - forenkler maskinlæring til praktisk brug ved at fokusere på to nøglealgoritmer. Denne nye anden udgave forbedres med tilføjelsen af ​​Sparka ML-frameworket fra Apache Foundation. Ved at implementere Spark-maskinlæring kan studerende nemt behandle meget store datasæt og kalde Spark-algoritmerne ved hjælp af almindelig Python-kode. Maskinlæring med Spark og Python fokuserer på to algoritmefamilier: lineære metoder og ensemblemetoder, der effektivt forudsiger resultater. Denne type problem dækker mange anvendelsesscenarier, såsom hvilken annonce der skal placeres på en webside, der forudsiger priser på værdipapirmarkeder eller opdager kreditkortsvindel. Fokuset på to familier giver plads nok til fulde beskrivelser af de mekanismer, der er i spil i algoritmerne. Derefter tjener kodeeksemplerne til at illustrere, hvordan maskineriet fungerer med specifik hackbar kode. Vis mere