Machine Learning with PySpark
Idioma: inglés
Editorial: Apress, Apress Dez 2021, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Master the new features in PySpark 3.1 to develop data-driven, intelligent applications. This updated edition covers topics ranging from building scalable machine learning models, to natural language processing, to recommender systems.Machine Learning with PySpark, Second Edition begins with the fundamentals of Apache Spark, including the latest updates to the framework. Next, you will learn the full spectrum of traditional machine learning algorithm implementations, along with natural language processing and recommender systems. You'll gain familiarity with the critical process of selecting machine learning algorithms, data ingestion, and data processing to solve business problems. You'll see a demonstration of how to build supervised machine learning models such as linear regression, logistic regression, decision trees, and random forests. You'll also learn how to automate the steps using Spark pipelines, followed by unsupervised models such as K-means and hierarchical clustering. A section on Natural Language Processing (NLP) covers text processing, text mining, and embeddings for classification. This new edition also introduces Koalas in Spark and how to automate data workflow using Airflow and PySpark's latest ML library.After completing this book, you will understand how to use PySpark's machine learning library to build and train various machine learning models, along with related components such as data ingestion, processing and visualization to develop data-driven intelligent applicationsWhat you will learn:Build a spectrum of supervised and unsupervised machine learning algorithmsUse PySpark's machine learning library to implement machine learning and recommender systemsLeverage the new features in PySpark's machine learning libraryUnderstand data processing using Koalas in SparkHandle issues around feature engineering, class balance, bias andvariance, and cross validation to build optimally fit modelsWho This Book Is ForData science and machine learning professionals.Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld 240 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9781484277768
- Título
- Machine Learning with PySpark
- Autor
- Pramod Singh
- Editorial
- Apress, Apress Dez 2021
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484277767
- ISBN 13
- 9781484277768
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 460 gramos
- Dimensiones
- 254x178x14 mm
Master the new features in PySpark 3.1 to develop data-driven, intelligent applications. This updated edition covers topics ranging from building scalable machine learning models, to natural language processing, to recommender systems.
Machine Learning with PySpark, Second Edition begins with the fundamentals of Apache Spark, including the latest updates to the framework. Next, you will learn the full spectrum of traditional machine learning algorithm implementations, along with natural language processing and recommender systems. You’ll gain familiarity with the critical process of selecting machine learning algorithms, data ingestion, and data processing to solve business problems. You’ll see a demonstration of how to build supervised machine learning models such as linear regression, logistic regression, decision trees, and random forests. You’ll also learn how to automate the steps using Spark pipelines, followed by unsupervised models such as K-means and hierarchical clustering. A section on Natural Language Processing (NLP) covers text processing, text mining, and embeddings for classification. This new edition also introduces Koalas in Spark and how to automate data workflow using Airflow and PySpark’s latest ML library.
After completing this book, you will understand how to use PySpark’s machine learning library to build and train various machine learning models, along with related components such as data ingestion, processing and visualization to develop data-driven intelligent applications
What you will learn:
- Build a spectrum of supervised and unsupervised machine learning algorithms
- Use PySpark's machine learning library to implement machine learning and recommender systems
- Leverage the new features in PySpark’s machine learning library
- Understand data processing using Koalas in Spark
- Handle issues around feature engineering, class balance, bias andvariance, and cross validation to build optimally fit models
Who This Book Is For
Data science and machine learning professionals.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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