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深度学习是基于多层神经网络的机器学习的一个子集，可以解决自然语言处理和图像分类等领域中特别困难和大规模的问题。本书解析了技术和分析部分的复杂性，以及在Apache Spark上实施深度学习解决方案的速度。 本书首先介绍了Apache Spark和深度学习的基本架构（如何设置用于深度学习的Spark、分布式建模的原理及不同类型的神经网络）；然后在Spark上实现一些深度学习模型，如CNN、RNN和LSTM。读者将从中获得所需要的实践经验，并对他们正在处理的复杂性事件有一个总体的理解。在本书编写过程中，将使用流行的深度学习框架实现和训练分布式模型，如DL4J（大部分）、Keras和TensorFlow。 本书有以下几个任务： 创建一个实践指南实现Scala（在某些情况下，也包括Python）的扩展和性能的深度学习解决方案。 通过一些代码示例让读者对使用Spark更有信心。 解释如何针
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Spark机器学习实战 提供Apache Spark机器学习API的全面解决方案，步骤清晰，讲解细致，帮助读者学习实用的机器学习算法，并用Spark快速动手实践
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Apache Spark机器学习 9787111562559
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111562559 Author 作者 (美)刘永川(Alex Liu) 著;闫龙川,高德荃,李君婷 译 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 208页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2017-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书包装了一系列项目“蓝图”，展示了Spark可以帮你解决的一些有趣挑战，读者在将理论知识实践于一些实际项目之前，会了解到如何使用Sparknotebook，以及如何访问、清洗和连接不同的数据集，你将在其中了解Spark机器学习如何帮助你完成从欺诈检测到分析客户流失等各种工作。你还将了解如何使用Spark的并行计算能力构建推荐引擎。
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在构建分析工具以快速获得洞察力之前，你首先需要知道如何处理实时数据。 熟悉Apache Spark的开发人员通过这本实用指导书，可以学习如何将该内存框架用于流数据处理。你将会发现Spark如何让你几乎能够用编写批处理作业相同的方式编写流作业。《Apache Spark流处理（影印版）》通过两个部分对比了Spark现在支持的两种流API的差异：原始Spark流库（DStreams）和新的结构化流API。
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