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内容简介：本书内容包括机器学习准备、机器学习核心应用、综合项目提升三部分。首先是机器学习准备部分, 包括第14章, 分别介绍了大数据与Spark的基础知识、Spark安装和开发环境配置、Scala编程基础、Spark数据结构基础。然后是机器学习核心应用部分, 包括第510章, 分别介绍了Spark机器学习基础、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用。最后的综合项目提升部分包括第11和第12两章, 分别通过综合实战项目案例进行巩固提升。