大数据巨量分析与机器学习的整合与开发

本书讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单台Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多台Linux虚拟机，如何建立Hadoop集群，再建立Spark开发环境。