Spark MLlib機器學習實踐（第2版）
王曉華
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王曉華
Spark作爲新興的、應用範圍最爲廣泛的大數據處理開源框架引起了廣泛的關注，它吸引了大量程序設計和開發人員進行相關內容的學習與開發，其中MLlib是Spark框架使用的核心。本書是一本細緻介紹Spark MLlib程序設計的圖書，入門簡單，示例豐富。 本書分爲13章，從Spark基礎安裝和配置開始，依次介紹MLlib程序設計基礎、MLlib的數據對象構建、MLlib中RDD使用介紹，各種分類、聚類、迴歸等數據處理方法，最後還通過一個完整的實例，回顧了前面的學習內容，並通過代碼實現了一個完整的分析過程。 本書理論內容由淺而深，採取實例和理論相結合的方式，講解細緻直觀，適合Spark MLlib初學者、大數據分析和挖掘人員，也適合高校和培訓學習相關專業的師生教學參考。
其實不太行，你叫spark MLlib真的有點牽強，爲啥呢，書裏面所有的例子不用spark也能實現，就用python不是一樣嗎，沒有看到spark的分佈式的價值及原理，很多算法都必須要在一個地方反覆迭代的，我不知道分佈式幫上了什麼忙。第二，很多算法的數學原理沒有講透，也不生動形象，那不如不講，直接貼代碼吧，全是包裝好了的，看不到任何細節，但是我還是花了8個小時看他，所以評價一般吧
前兩章可以跳過，第三章例子有些會有問題，可以明顯感覺到不是編程科班出身，只是按自己的理解把spark和Scala作爲工具使用
之前一直是基於sklearn的機器學習，未能與業務相通。基於spark的機器學習正好有所彌補，完善了我Java系的知識體系，也算是打通了搜索推薦相關的實踐鏈路。