Sparkによる実践データ解析 : 大規模データのための機械学習事例集
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Sparkによる実践データ解析 : 大規模データのための機械学習事例集
オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2016.1
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Advanced analytics with Spark
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Spark ニヨル ジッセン データ カイセキ : ダイキボ データ ノ タメ ノ キカイ ガクシュウ ジレイシュウ
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Note
その他の著者: Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills
監訳: 石川有
Description and Table of Contents
Description
本書は、データサイエンスの４人のエキスパートがＳｐａｒｋでの高度な分析方法を解説するとともに、より実践的なデータサイエンスを学ぶ書籍です。ビッグデータ分析におけるＳｐａｒｋの位置づけを紹介し、ベストな結果を得るためのデータの準備やモデルのチューニングについて解説します。またデータクレンジングのユースケースを通じてＳｐａｒｋとＳｃａｌａによるデータ処理の基本を学習し、Ｓｐａｒｋを使った機械学習の基礎や応用分野における広く使われる一般的なアルゴリズムを紹介します。日本語版では付録として高柳慎一氏と牧山幸史氏による「ＳｐａｒｋＲについて」と千葉立寛氏、小野寺民也氏による「ＳｐａｒｋのＪＶＭ、システムレベルのチューニングによる高速化」を掲載。高度なデータ解析を習得したいデータサイエンティスト必携の一冊です。
Table of Contents
- ビッグデータの分析
- ＳｃａｌａとＳｐａｒｋによるデータ分析の紹介
- 音楽のレコメンドとＡｕｄｉｏｓｃｒｏｂｂｌｅｒデータセット
- 決定木を使った森林被覆の予測
- Ｋ平均クラスタリングを使ったネットワークトラフィックにおける異常の検出
- 潜在意味解析を使ったＷｉｋｉｐｅｄｉａの理解
- ＧｒａｐｈＸを使った共起ネットワークの分析
- ニューヨーク市のタクシーの移動データに対する地理空間及び履歴データ分析
- モンテカルロシミュレーションによる金融リスクの推定
- ゲノムデータの分析とＢＤＧプロジェクト
- ＰｙＳｐａｒｋとＴｈｕｎｄｅｒを使った神経画像データの分析
- Ｓｐａｒｋの詳細
- ＭＬｌｉｂ Ｐｉｐｅｌｉｎｅｓ ＡＰＩ
- ＳｐａｒｋＲについて
- ＳｐａｒｋのＪＶＭ、ＯＳレベルのチューニングによる高速化
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