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Scala for Machine Learning par [Nicolas,  Patrick R.]
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Scala for Machine Learning Format Kindle


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Description du produit

Présentation de l'éditeur

Leverage Scala and Machine Learning to construct and study systems that can learn from data

About This Book

  • Explore a broad variety of data processing, machine learning, and genetic algorithms through diagrams, mathematical formulation, and source code
  • Leverage your expertise in Scala programming to create and customize AI applications with your own scalable machine learning algorithms
  • Experiment with different techniques, and evaluate their benefits and limitations using real-world financial applications, in a tutorial style

Who This Book Is For

Are you curious about AI? All you need is a good understanding of the Scala programming language, a basic knowledge of statistics, a keen interest in Big Data processing, and this book!

What You Will Learn


  • Build dynamic workflows for scientific computing

  • Leverage open source libraries to extract patterns from time series

  • Write your own classification, clustering, or evolutionary algorithm

  • Perform relative performance tuning and evaluation of Spark

  • Master probabilistic models for sequential data

  • Experiment with advanced techniques such as regularization and kernelization

  • Solve big data problems with Scala parallel collections, Akka actors, and Apache Spark clusters

  • Apply key learning strategies to a technical analysis of financial markets

In Detail

The discovery of information through data clustering and classification is becoming a key differentiator for competitive organizations. Machine learning applications are everywhere, from self-driving cars, engineering designs, biometrics, and trading strategies, to detection of genetic anomalies.

The book begins with an introduction to the functional capabilities of the Scala programming language that are critical to the creation of machine learning algorithms such as dependency injection and implicits.

Next, you'll learn about data preprocessing and filtering techniques. Following this, you'll move on to clustering and dimension reduction, Naïve Bayes, regression models, sequential data, regularization and kernelization, support vector machines, neural networks, generic algorithms, and re-enforcement learning. A review of the Akka framework and Apache Spark clusters concludes the tutorial.

Biographie de l'auteur

Patrick R. Nicolas

Patrick R. Nicolas is a lead R&D engineer at Dell in Santa Clara, California. He has 25 years of experience in software engineering and building large-scale applications in C++, Java, and Scala, and has held several managerial positions. His interests include real-time analytics, modeling, and optimization.


Détails sur le produit

  • Format : Format Kindle
  • Taille du fichier : 13542 KB
  • Nombre de pages de l'édition imprimée : 520 pages
  • Editeur : Packt Publishing (17 décembre 2014)
  • Vendu par : Amazon Media EU S.à r.l.
  • Langue : Anglais
  • ASIN: B00R6585KO
  • Synthèse vocale : Activée
  • X-Ray :
  • Word Wise: Non activé
  • Composition améliorée: Activé
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Amazon.com: 3,9 sur 5 étoiles 9 commentaires
Windweller
4,0 sur 5 étoilesErrors, errors, errors, there are many many ...
6 février 2015 - Publié sur Amazon.com
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algorithms geek
3,0 sur 5 étoilesThree Stars
24 janvier 2016 - Publié sur Amazon.com
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Stergios Papadimitriou
4,0 sur 5 étoilesAn excellent source, but rather for machine learning experts
6 mai 2015 - Publié sur Amazon.com
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Iulian Catalin Dragos
3,0 sur 5 étoilesHard to read and probably not what you're looking for
25 mars 2015 - Publié sur Amazon.com
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Prof Darren J Wilkinson
2,0 sur 5 étoilesVery disappointing
9 avril 2015 - Publié sur Amazon.com
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