内容简介

本书系统讲解了Spark机器学习的技术、原理、组件、算法，以及构建Spark机器学习系统的方法、流程、标准和规范。此外，还介绍了Spark的深度学习框架TensorFlowOnSpark，以及如何借助它实现卷积神经网络和循环神经网络。

全书共14章，分为四个部分：

*部分（1~7章）

主要讲解了Spark机器学习的技术、原理和核心组件，包括Spark ML、Spark ML Pipeline、Spark MLlib，以及如何构建一个Spark机器学习系统。

第二部分（8~12章）

主要以实例为主，讲解了Spark ML的各种机器学习算法，包括推荐模型、分类模型、聚类模型、回归模型，以及PySpark决策树模型和Spark R朴素贝叶斯模型。

第三部（第13章）

与之前的批量处理不同，本章以在线数据或流式数据为主，讲解了Spark的流式计算框架Spark Streaming。

第四部分（第14章）

介绍了Spark深度学习，主要包括TensorFlow的基础知识及它与Spark的整合框架TensorFlowOnSpark。

目录

前言
第1章　了解机器学习 1
1.1　机器学习的定义 1
1.2　大数据与机器学习 2
1.3　机器学习、人工智能及深度学习 2
1.4　机器学习的基本任务 3
1.5　如何选择合适算法 4
1.6　Spark在机器学习方面的优势 5
1.7　小结 5
第2章　构建Spark机器学习系统 6
2.1　机器学习系统架构 6
2.2　启动集群 7
2.3　加载数据 9
2.4　探索数据 10
2.4.1　数据统计信息 10
2.4.2　数据质量分析 11
2.4.3　数据特征分析 12
2.4.4　数据的可视化 17
2.5　数据预处理 19
2.5.1　数据清理 20
2.5.2　数据变换 21
2.5.3　数据集成 22
2.5.4　数据归约 23
2.6　构建模型 25
2.7　模型评估 26
2.8　组装 30
2.9　模型选择或调优 30
2.9.1　交叉验证 31
2.9.2　训练–验证切分 32
2.10　保存模型 32
2.11　小结 33
第3章　ML Pipeline原理与实战 34
3.1　Pipeline简介 34
3.2　DataFrame 35
3.3　Pipeline组件 36
3.4　Pipeline原理 37
3.5　Pipeline实例 38
3.5.1　使用Estimator、Transformer和Param的实例 38
3.5.2　ML使用Pipeline的实例 40
3.6　小结 41
第4章　特征提取、转换和选择 42
4.1　特征提取 42
4.1.1　词频—逆向文件
频率（TF-IDF） 42
4.1.2　Word2Vec 43
4.1.3　计数向量器 44
4.2　特征转换 45
4.2.1　分词器 45
4.2.2　移除停用词 46
4.2.3　n-gram 47
4.2.4　二值化 48
4.2.5　主成分分析 48
4.2.6　多项式展开 50
4.2.7　离散余弦变换 50
4.2.8　字符串—索引变换 51
4.2.9　 索引—字符串变换 53
4.2.10　独热编码 54
4.2.11　向量—索引变换 57
4.2.12　交互式 58
4.2.13　正则化 59
4.2.14　规范化 60
4.2.15　最大值—最小值缩放 60
4.2.16　最大值—绝对值缩放 61
4.2.17　离散化重组 62
4.2.18　元素乘积 63
4.2.19　SQL转换器 64
4.2.20　向量汇编 65
4.2.21　分位数离散化 66
4.3　特征选择 67
4.3.1　向量机 67
4.3.2　R公式 69
4.3.3　卡方特征选择 70
4.4　小结 71
第5章　模型选择和优化 72
5.1　模型选择 72
5.2　交叉验证 73
5.3　训练验证拆分法 75
5.4　自定义模型选择 76
5.5　小结 78
第6章　Spark MLlib基础 79
6.1　Spark MLlib简介 80
6.2　Spark MLlib架构 81
6.3　数据类型 82
6.4　基础统计 84
6.4.1　摘要统计 84
6.4.2　相关性 84
6.4.3　假设检验 85
6.4.4　随机数据生成 85
6.5　RDD、Dataframe和Dataset 86
6.5.1　RDD 86
6.5.2　DatasetDataFrame 87
6.5.3　相互转换 88
6.6　小结 89
第7章　构建Spark ML推荐模型 90
7.1　推荐模型简介 91
7.2　数据加载 92
7.3　数据探索 94
7.4　训练模型 94
7.5　组装 95
7.6　评估模型 96
7.7　模型优化 96
7.8　小结 98
第8章　构建Spark ML分类模型 99
8.1　分类模型简介 99
8.1.1　线性模型 100
8.1.2　决策树模型 101
8.1.3　朴素贝叶斯模型 102
8.2　数据加载 102
8.3　数据探索 103
8.4　数据预处理 104
8.5　组装 109
8.6　模型优化 110
8.7　小结 113
第9章　构建Spark ML回归模型 114
9.1　回归模型简介 115
9.2　数据加载 115
9.3　探索特征分布 117
9.4　数据预处理 120
9.4.1　特征选择 121
9.4.2　特征转换 121
9.5　组装 122
9.6　模型优化 124
9.7　小结 126
第10章　构建Spark ML聚类模型 127
10.1　K-means模型简介 128
10.2　数据加载 129
10.3　探索特征的相关性 129
10.4　数据预处理 131
10.5　组装 132
10.6　模型优化 134
10.7　小结 136
第11章　PySpark 决策树模型 137
11.1　PySpark 简介 138
11.2　决策树简介 139
11.3　数据加载 140
11.3.1　原数据集初探 140
11.3.2　PySpark的启动 142
11.3.3　基本函数 142
11.4　数据探索 143
11.5　数据预处理 143
11.6　创建决策树模型 145
11.7　训练模型进行预测 146
11.8　模型优化 149
11.8.1　特征值的优化 149
11.8.2　交叉验证和网格参数 152
11.9　脚本方式运行 154
11.9.1　在脚本中添加配置信息 154
11.9.2　运行脚本程序 154
11.10　小结 154
第12章　SparkR朴素贝叶斯模型 155
12.1　SparkR简介 156
12.2　获取数据 157
12.2.1　SparkDataFrame数据结构
说明 157
12.2.2　创建SparkDataFrame 157
12.2.3　SparkDataFrame的常用操作 160
12.3　朴素贝叶斯分类器 162
12.3.1　数据探查 162
12.3.2　对原始数据集进行转换 163
12.3.3　查看不同船舱的生还率差异 163
12.3.4　转换成SparkDataFrame格式的数据 165
12.3.5　模型概要 165
12.3.6　预测 165
12.3.7　评估模型 166
12.4　小结 167
第13章　使用Spark Streaming构建在线学习模型 168
13.1　Spark Streaming简介 168
13.1.1　Spark Streaming常用术语 169
13.1.2　Spark Streaming处理流程 169
13.2　Dstream操作

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