资源名称：Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战 内容简介： 本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手，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）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了“机器学习”内容。 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，展示了如何在单机Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多机Linux虚拟机，如何建立Hadoop集群，再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校，参照书中介绍的搭建过程，同样可以实现将自己的平台搭建在多台实体计算机上，以便更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境。 本书非常适合于学习大数据基础知识的初学者阅读，更适合正在学习大数据理论和技术的人员作为上机实践用的教材。 资源目录： 第1章  Python Spark机器学习与Hadoop大数据      第2章  VirtualBox虚拟机软件的安装         第3章  Ubuntu Linux 操作系统的安装       第4章  Hadoop Single Node Cluster的安装       第5章  Hadoop Multi Node Cluster的安装          第 6 章  Hadoop HDFS命令         第7章  Hadoop MapReduce         第8章  Python Spark的介绍与安装    第9章  在 IPythonNotebook 运行 Python Spark 程序    第10章  Python Spark RDD  第11章  Python Spark的集成开发环境      第12章  Python Spark创建推荐引擎  第13章  Python Spark MLlib决策树二元分类    第14章  Python Spark MLlib 逻辑回归二元分类        第15章  Python Spark MLlib支持向量机SVM二元分类   第16章  Python Spark MLlib朴素贝叶斯二元分类   第17章  Python Spark MLlib决策树多元分类    第18章  Python Spark MLlib决策树回归分析  第19章  Python Spark SQL、DataFrame、RDD数据统计与可视化          第20章  Spark ML Pipeline 机器学习流程二元分类          第21章  Spark ML Pipeline 机器学习流程多元分类          第22章  Spark ML Pipeline 机器学习流程回归分析          附录A  本书范例程序下载与安装说明       资源截图：