Apache Spark Machine Learning Blueprints
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2016
- Livre broché
- Occasion

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N° de réf. du vendeur 26435775
- Titre
- Apache Spark Machine Learning Blueprints
- Auteur
- Liu, Alex
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2016
- État de l'article
- As New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 178588039X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781785880391
Key Features
- Customize Apache Spark and R to fit your analytical needs in customer research, fraud detection, risk analytics, and recommendation engine development
- Develop a set of practical Machine Learning applications that can be implemented in real-life projects
- A comprehensive, project-based guide to improve and refine your predictive models for practical implementation
Book Description
There's a reason why Apache Spark has become one of the most popular tools in Machine Learning – its ability to handle huge datasets at an impressive speed means you can be much more responsive to the data at your disposal. This book shows you Spark at its very best, demonstrating how to connect it with R and unlock maximum value not only from the tool but also from your data.
Packed with a range of project "blueprints" that demonstrate some of the most interesting challenges that Spark can help you tackle, you'll find out how to use Spark notebooks and access, clean, and join different datasets before putting your knowledge into practice with some real-world projects, in which you will see how Spark Machine Learning can help you with everything from fraud detection to analyzing customer attrition. You'll also find out how to build a recommendation engine using Spark's parallel computing powers.
What you will learn
- Set up Apache Spark for machine learning and discover its impressive processing power
- Combine Spark and R to unlock detailed business insights essential for decision making
- Build machine learning systems with Spark that can detect fraud and analyze financial risks
- Build predictive models focusing on customer scoring and service ranking
- Build a recommendation systems using SPSS on Apache Spark
- Tackle parallel computing and find out how it can support your machine learning projects
- Turn open data and communication data into actionable insights by making use of various forms of machine learning
About the Author
Alex Liu is an expert in research methods and data science. He is currently one of IBM's leading experts in Big Data analytics and also a lead data scientist, where he serves big corporations, develops Big Data analytics IPs, and speaks at industrial conferences such as STRATA, Insights, SMAC, and BigDataCamp. In the past, Alex served as chief or lead data scientist for a few companies, including Yapstone, RS, and TRG. Before this, he was a lead consultant and director at RMA, where he provided data analytics consultation and training to many well-known organizations, including the United Nations, Indymac, AOL, Ingram Micro, GEM, Farmers Insurance, Scripps Networks, Sears, and USAID. At the same time, he taught advanced research methods to PhD candidates at University of Southern California and University of California at Irvine. Before this, he worked as a managing director for CATE/GEC and as a research fellow for the Asia/Pacific Research Center at Stanford University. Alex has a Ph.D. in quantitative sociology and a master's degree of science in statistical computing from Stanford University.
Table of Contents
- Spark for Machine Learning
- Data Preparation for Spark ML
- A Holistic View on Spark
- Fraud Detection on Spark
- Risk Scoring on Spark
- Churn Prediction on Spark
- Recommendations on Spark
- Learning Analytics on Spark
- City Analytics on Spark
- Learning Telco Data on Spark
- Modeling Open Data on Spark
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À propos de l’auteur
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Spécialité
TradeBooksProfil professionnel du vendeur
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19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Royaume-Uni IG8 8HD
Conditions de vente
Company Name: GreatBookPricesUK
Legal Entity: Far Corner Europe Limited
Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061
Authorized representative: Danielle Hainsey
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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Exceptions au droit de rétractation
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