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大数据基础应用
本书首先介绍了大数据应用基础:重点讲解了如何搭建Hadoop分布式集群平台,使用Java语言进行MapReduce分布式编程;HBase及Hive数据库环境的安装和数据的增、删、改、查操作;Spark平台的搭建、RDD操作及SparkSQL查询;Flink平台的搭建,Kafka消息中间件的使用及流批一体计算。其次对数据预处理的常用方法及如何使用Matplotlib实现数据可视化进行了讨论。最后讲解了大数据与机器学习、深度学习:本书不同于其他教材对机器学习算法进行列举,然后逐一展开讲解的方式,该部分仅将机器学习算法划分为分类及回归两个问题进行了讨论,并结合scikit-learn进行了实例讲解。在深度学习部分,对深度神经网络及卷积神经网络进行了介绍,就如何使用Keras框架实现图像分类进行了实例讲解,此外介绍了循环神经网络LSTM的原理及应用。
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