2020新书企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

Posted 专知

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了2020新书企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

https://www.apress.com/gp/book/9781484256688


这本书提供 访问Spark平台的真实文档和示例,以构建大型企业级机器学习应用程序。


在过去的十年里,机器学习取得了一系列惊人的进步。这些突破正在影响我们的日常生活,并对每个行业产生影响。下一代机器学习Spark提供了Spark和Spark MLlib的介绍,并在标准Spark MLlib库之外,向更强大的第三方机器学习算法和库迈进。在这本书的结尾,你将能够通过许多实际的例子和有洞察力的解释将你的知识应用到现实世界的用例中


  • 介绍机器学习、Spark和Spark MLlib 2.4.x

  • 使用XGBoost4J Spark和LightGBM库在Spark上实现闪电般的快速渐变增强

  • 用Spark的隔离林算法检测异常

  • 使用支持多种语言的Spark NLP和Stanford CoreNLP库

  • 使用Alluxio内存数据加速器for Spark优化ML工作负载

  • 使用GraphX和GraphFrames进行图形分析

  • 利用卷积神经网络进行图像识别

  • 利用Keras框架和Spark分布式深度学习库


这本书是给谁的


数据科学家和机器学习工程师,他们希望将自己的知识提升到一个新的水平,使用Spark和更强大的下一代算法和库,而不是标准Spark MLlib库中提供的;同时也是有抱负的数据科学家和工程师的入门书,他们需要机器学习的入门知识,SparkSparkMLlib。


目录:

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf


专知便捷查看

  • 后台回复“EMLS” 就可以获取企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf》专知下载链接

【2020新书】企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询!
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取5000+AI主题知识资源

以上是关于2020新书企业级机器学习: Spark XGBoost LightGBM, NLP, Keras深度学习, 367页pdf的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

2020新书机器学习概念与PythonJupyter本环境使用Tensorflow 2.0,301页pdf

2020新书程序员的机器学习与人工智能指南,350页pdf

新书推荐 | Spark性能调优与原理分析

Spark 项目实战企业级,源码深度剖析,机器学习,数据分析

2020新书深度学习自然语言处理简明导论,69页pdf

大数据推荐系统算法代码全接触(企业内训,现场实录,机器学习算法+Spark实现)