- 题名/责任者:
- Python大规模机器学习/(荷) 巴斯蒂安·贾丁, (意) 卢卡·马萨罗, 阿尔贝托·博斯凯蒂著 王贵财, 刘春明译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2019
- ISBN及定价:
- 978-7-111-62314-4/CNY89.00
- 载体形态项:
- 13, 299页:图;24cm
- 丛编项:
- 智能系统与技术丛书
- 个人责任者:
- 贾丁 (Sjardin, Bastiaan) 著
- 个人责任者:
- 马萨罗 (Massaron, Luca) 著
- 个人责任者:
- 博斯凯蒂 (Boschetti, Alberto) 著
- 个人次要责任者:
- 王贵财 译
- 个人次要责任者:
- 刘春明 译
- 学科主题:
- 软件工具-程序设计
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP311.561
- 版本附注:
- 据Packt Publishing 2016年英文版译出
- 出版发行附注:
- 由Packt Publishing授权出版
- 提要文摘附注:
- 本书专门介绍如何实现可扩展的机器学习,即通过可扩展的机器学习算法以及最新和最有效的机器算法,达到利用Python进行大规模机器学习的目的。读者从中可以学会:应用最可扩展的机器学习算法、使用最新大规模机器学习技术、以深度学习和可扩展数据处理技术来提高预测准确性、在Spark中使用MapReduce框架、通过Spark和Hadoop应用有效的机器学习算法、构建强大的可扩展集成、通过单机处理极端大型数据集、使用数据流训练线性和非线性预测模型等技术。
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