内容简介
《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点，全面并且深入地解析Spark MLlib模块，着力于探索分布式机器学习的底层实现。
《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》中本着循序渐进的原则，首先解析MLlib的底层实现基础：数据操作及矩阵向量计算操作，该部分是MLlib实现的基础；接着对各个机器学习算法的理论知识进行讲解，并且解析机器学习算法如何在MLlib中实现分布式计算；然后对MLlib源码进行详细的讲解；最后进行MLlib实例的讲解。相信通过《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》的学习，读者可全面掌握Spark MLlib机器学习，能够进行MLlib实战、MLlib定制开发等。
《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》适合大数据、Spark、数据挖掘领域的从业人员阅读，同时也为Spark开发者和大数据爱好者展现了分布式机器学习的原理和实现细节。
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