Maschinelles Lernen mit Pyspark: Mit natürlicher Sprachverarbeitung und Empfehlungssystemen

Bewertung: ⭐⭐⭐⭐⭐  (4,1 von 5)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch dient als Einführung in Spark und maschinelles Lernen, hat aber bemerkenswerte Mängel wie unzureichende Details zu Kernkonzepten und problematische Codebeispiele.

Vorteile:

Das Buch wird als einigermaßen klar und in einfacher Sprache geschrieben angesehen, was es für Anfänger zugänglich macht. Es konzentriert sich auf Konzepte des maschinellen Lernens und gilt als gut geeignet für diejenigen, die mit PySpark und SparkML beginnen möchten.

Nachteile:

Viele Rezensionen heben hervor, dass das Buch zu grundlegend ist und wichtige Details zur Implementierung fehlen. Es leidet unter großen Problemen wie Inkonsistenzen bei Variablennamen, fehlenden Codeteilen und unvollständigen unterstützenden Dateien. Darüber hinaus sind einige Leser der Meinung, dass es eher einer API-Dokumentation als einem zusammenhängenden Leitfaden ähnelt.

(basierend auf 6 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Machine Learning with Pyspark: With Natural Language Processing and Recommender Systems

Inhalt des Buches:

Kapitel 1: Die Entwicklung von Daten.

Kapitel 2: Einführung in das maschinelle Lernen.

Kapitel 3: Datenverarbeitung.

Kapitel 4: Lineare Regression.

Kapitel 5: Logistische Regression.

Kapitel 6: Zufällige Wälder.

Kapitel 7: Empfehlungssysteme.

Kapitel 8: Clustering.

Kapitel 9: Natürliche Sprachverarbeitung.

Weitere Daten des Buches:

• ISBN: 9781484241301
• Autor: Pramod Singh
• Verlag: Apress
• Einband: Taschenbuch
• Erscheinungsjahr: 2018
• Seitenzahl: 223