书目信息 |
| 题名： |
Spark机器学习
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| 作者： | 杜瓦 ， 彭特里思 ， 古特拉 著 ；蔡立宇 ， 黄章帅 ， 周济民 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2018.11 |
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| 页数： | 375页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 图灵程序设计丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP274 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 数据处理软件--shu ju chu li ruan jian--机器学习 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-49783-3 | |
| 000 | 01713nam 2200349 450 | |
| 001 | CAL 0120182628510 | |
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| 200 | 1 | @aSpark机器学习@ASpark ji qi xue xi@d= Machine learning with Spark@f(印) 拉结帝普·杜瓦, 曼普利特·辛格·古特拉, (南非) 尼克·彭特里思著@g蔡立宇, 黄章帅, 周济民译@zeng |
| 210 | @a北京@c人民邮电出版社@d2018.11 | |
| 215 | @a375页@c图@d24cm | |
| 225 | 2 | @a图灵程序设计丛书@Atu ling cheng xu she ji cong shu |
| 305 | @a据原书第2版译出 | |
| 306 | @a由Packt Publishing授权出版 | |
| 314 | @a拉结帝普·杜瓦, Salesforce公司工程主管, 效力于打造云计算和人工智能团队。曼普利特·辛格·古特拉, Salesforce公司软件工程主管, 拥有十余年软件开发经验。尼克·彭特里思, IBM开源数据及人工智能技术中心首席工程师。 | |
| 330 | @a本书结合案例研究讲解Spark在机器学习中的应用, 并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API的章节, 内容更加系统、全面、与时俱进。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a图灵程序设计丛书 |
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| 701 | 1 | @a杜瓦@Adu wa@g(Dua, Rajdeep)@4著 |
| 701 | 1 | @a彭特里思@Apeng te li si@g(Pentreath, Nick)@4著 |
| 701 | 1 | @a古特拉@Agu te la@g(Ghotra, Manpreet Singh)@4著 |
| 702 | 0 | @a蔡立宇@Acai li yu@4译 |
| 702 | 0 | @a黄章帅@Ahuang zhang shuai@4译 |
| 702 | 0 | @a周济民@Azhou ji min@4译 |
| 801 | 0 | @aCN@c20191007 |
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| Spark机器学习= Machine learning with Spark/(印) 拉结帝普·杜瓦, 曼普利特·辛格·古特拉, (南非) 尼克·彭特里思著/蔡立宇, 黄章帅, 周济民译.-北京：人民邮电出版社，2018.11 |
| 375页：图；24cm.-(图灵程序设计丛书) |
| ISBN 978-7-115-49783-3：CNY99.00 |
| 本书结合案例研究讲解Spark在机器学习中的应用, 并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API的章节, 内容更加系统、全面、与时俱进。 |
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正题名：Spark机器学习
索取号：TP274/D860
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| 1 | 1447320 | 214473201 | 自科库301/301自科库 99排3列1层/ [索取号:TP274/D860] | 在馆 | |
| 2 | 1447321 | 214473210 | 自科库301/301自科库 99排3列1层/ [索取号:TP274/D860] | 在馆 |