《Spark深度学习指南》求取 ⇩
作者 | (美)Ahmed Sherif 编者 |
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出版 | 未查询到或未知 |
参考页数 | ✅ 真实服务 非骗流量 ❤️ |
出版时间 | 2020(求助前请核对) 目录预览 |
ISBN号 | 无 — 违规投诉 / 求助条款 |
PDF编号 | 820163438(学习资料 勿作它用) |
求助格式 | 扫描PDF(若分多册发行,每次仅能受理1册) |
1为深度学习开发设置Spark1
介绍1
下载Ubuntu桌面映像2
在macOS中使用VMWare Fusion安装和配置Ubuntu3
在Windows中使用Oracle VirtualBox安装和配置Ubuntu8
为谷歌云平台安装和配置Ubuntu桌面端11
在Ubuntu桌面端安装和配置Spark23
集成Jupyter Notebook与Spark29
启动和配置Spark集群33
停止Spark集群34
2在Spark中创建神经网络36
介绍36
在PySpark中创建数据帧37
在PySpark数据帧中操作列41
将PySpark数据帧转换为数组42
在散点图中将数组可视化46
设置输入神经网络的权重和偏差49
规范化神经网络的输入数据52
验证数组以获得最佳的神经网络性能55
使用sigmoid设置激活函数57
创建sigmoid导数60
计算神经网络中的代价函数62
根据身高值和体重值预测性别66
预测分数并进行可视化69
3卷积神经网络的难点72
介绍72
难点1:导入MNIST图像73
难点2:可视化MNIST图像77
难点3:将MNIST图像导出为文件80
难点4:增加MNIST图像82
难点5:利用备用资源训练图像86
难点6:为卷积神经网络优先考虑高级库88
4循环神经网络的难点94
介绍94
前馈网络简介95
循环神经网络的顺序工作103
难点1:梯度消失问题108
难点2:梯度爆炸问题111
长短期记忆单元的顺序工作114
5用Spark机器学习预测消防部门呼叫119
介绍119
下载旧金山消防局呼叫数据集119
识别逻辑回归模型的目标变量123
为逻辑回归模型准备特征变量130
应用逻辑回归模型137
评估逻辑回归模型的准确度142
6在生成网络中使用LSTM145
介绍145
下载将用作输入文本的小说/书籍145
准备和清理数据151
标记句子156
训练和保存LSTM模型158
使用模型生成类似的文本163
7使用TF-IDF进行自然语言处理171
介绍171
下载治疗机器人会话文本数据集172
分析治疗机器人会话数据集176
数据集单词计数可视化178
计算文本的情感分析180
从文本中删除停用词184
训练TF-IDF模型188
评估TF-IDF模型性能192
比较模型性能和基线分数194
8使用XGBoost进行房地产价值预测196
下载金斯县房屋销售数据集196
执行探索性分析和可视化199
绘制价格与其他特征之间的相关性210
预测房价223
9使用长短期记忆单元预测苹果公司股票市场价格229
下载苹果公司的股票市场数据229
探索和可视化苹果公司的股票市场数据233
准备用于提升模型性能的股票市场数据238
构建长短期记忆单元模型246
评估长短期记忆单元模型249
10使用深度卷积网络进行人脸识别252
介绍252
下载MIT-CBCL数据集并将其加载到内存中252
绘制并可视化目录中的图像257
图像预处理262
模型构建、训练和分析269
11使用Word2Vec创建和可视化单词向量277
介绍277
获取数据277
导入必要的库281
准备数据284
构建和训练模型288
进一步可视化293
进一步分析300
12使用Keras创建电影推荐引擎304
介绍304
下载MovieLens数据集305
操作和合并MovieLens数据集312
探索MovieLens数据集318
为深度学习流水线准备数据集322
应用Keras深度学习模型327
评估推荐引擎的准确度331
13使用TensorFlow在Spark中进行图像分类333
介绍333
下载梅西和罗纳尔多各30张图像334
使用深度学习包安装PySpark339
将图像加载到PySpark数据帧341
理解迁移学习344
创建用于图像分类训练的流水线346
评估模型性能348
微调模型参数350
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