本書分為盤古人工智能框架開發(fā)專題篇、機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)篇、分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇，分別對人工智能開發(fā)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)案例及Alluxio系統(tǒng)進(jìn)行透徹解析。盤古人工智能框架開發(fā)專題篇，通過代碼講解多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前向傳播算法、反向傳播算法、損失度計算及可視化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和特征歸一化等內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)篇，選取機(jī)器學(xué)習(xí)中擁有代表性的經(jīng)典案例，透徹講解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理、簡單線性回歸、多元線性回歸、多項式回歸、支持向量回歸、決策樹回歸、隨機(jī)森林回歸等回歸算法，邏輯回歸、k近鄰算法、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、決策樹分類、隨機(jī)森林分類等分類算法、ｋ均值聚類、層次聚類等聚類算法，以及關(guān)聯(lián)分析算法，并對回歸模型、分類模型進(jìn)行性能評估。分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇，詳細(xì)講解Alluxio架構(gòu)、部署、底層存儲及計算應(yīng)用、基本用法、運(yùn)行維護(hù)等內(nèi)容。本書適合機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能及大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)者和從業(yè)人員使用。對于有分布式計算框架應(yīng)用經(jīng)驗的人員，本書也可作為Spark+Alluxio高手修煉的參考書。同時，本書也適合高等院校作為大數(shù)據(jù)教材使用。\王家林，ApacheSpark執(zhí)牛耳者，現(xiàn)工作于硅谷很好的AI實驗室，專注于NLP框架，超過20本Spark，AI，Andriod書籍作者。段智華就職于中國電信股份有限公司上海分公司，系統(tǒng)架構(gòu)師，CSDN博客專家。專注于Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)及推廣，跟隨Spark核心源碼技術(shù)的發(fā)展，深入研究Spark 2.1.1版本及Spark 2.2.0版本的源碼優(yōu)化，對Spark大數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗和濃厚興趣。\
|
