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Inhaltsangabe: BigData and Machine Learning in Python and Spark

Umschlagtext: Table of Content 1. What are the most important machine learning techniques? 10 Solution 10 2. Why is it important to have a robust set of metrics for machine learning? 11 Solution 11 Code 12 3. Why are Features extraction and engineering so important in machine learning? 12 Solution 12 4. Can you provide an example of features extraction? 14 Solution 14 Code 14 5. What is a training set, a validation set, a test set and a gold set in supervised and unsupervised learning? 15 Solution 15 6. What is a Bias - Variance tradeoff? 16 Solution 16 7. What is a cross-validation and what is an overfitting? 17 Solution 17 Code 18 8. Why are vectors and norms used in machine learning? 18 Solution 18 Code 19 9. What are Numpy, Scipy and Spark essential datatypes? 19 Solution 19 Code 20 10. Can you provide an example for Map and Reduce in Spark? (Let's compute the Mean Square Error) 20 Solution 20 Code 21 11. Can you provide examples for other computations in Spark? 22 Solution 22 Code 25 12. How does Python interact with Spark 26 Solution 26 13. What is Spark support for Machine Learning? 26 Solution 26 14. How does Spark work in a parallel environment 27 Solution 27 Code 27 15. What is the mean, the variance, and the covariance? 27 Solution 27 Code 28 16. What are percentiles and quartiles? 28 Solution 28 Code 28 17. Can you transform an XML file into Python Pandas? 29 Solution 29 Code 29 18. Can you read HTML into Python Pandas? 30 Solution 30 Code 30 19. Can you read JSON into Python Pandas? 31 Solution 31 Code 31 20. Can you draw a function from Python? 31 Solution 31 Code 31 21. Can you represent a graph in Python? 32 Solution 32 Code 32 22. What is an Ipython notebook? 33 Solution 33 Code 33 23. What is a convenient tool for performing data statistics? 34 Solution 34 Code 34 24. How is it convenient to visualize data statistics 35 Solution 35 Code 35 25. How to compute covariance and correlation matrices with pandas 36 Solution 36 Code 36 26. Can you provide an example of connection to the Twitter API? 37 Solution 37 Code 37 27. Can you provide an example of connection to the LinkedIn API? 39 Solution 39 Code 39 28. Can you provide an example of connection to the Facebook API? 39 Solution 39 Code 40 29. What is a TFxIDF? 40 Solution 40 Code 40 30. What is "features hashing"? And why is it useful for BigData? 41 Solution 41 31. What is "continuous features binning"? 42 Solution 42 32. What is an LP normalization? 42 Solution 42 Code 42 33. What is a Chi Square Selection? 42 Solution 42 34. What is mutual information and how can it be used for features selection? 43 Solution 43 35. What is a loss function, what are linear models, and what do we mean by regularization parameters in machine learning? 43 Solution 43 36. What is an odd ratio? 46 37. What is a sigmoid function and what is a logistic function? 46 Code 47 38. What is a gradient descent? 47 Solution 47 39. What is a stochastic gradient descent? 49 Solution 49 Code 49 40. What is a Linear Least Square Regression? 50 Solution 50 Code 51 41. What are Lasso, Ridge, and ElasticNet regularizations? 52 Solution 52 42. What is a Logistic Regression? 52 Solution 52 Code 53 43. What is a stepwise regression? 54 Solution 54 44. How to include nonlinear information into linear models 54 Solution 54 45. What is a Naïve Bayes classifier? 55 Solution 55 46. What is a Bernoulli and a Multivariate Naïve Bayes? 57 Solution 57 Code 58 47. What is a Gaussian? 59 Solution 59 Code 59 48. What is a Standard Scaling? 60 Solution 60 Code 60 49. Why are statistical distributions important? 61 Solution 61 Code 63 50. Can you compare your data with some distribution? What is a qq-plot? 63 Solution 63 Code 63 51. What is a Gaussian Naïve Bayes? 64 Solution 64 52. What is another way to use Naïve Bayes with continuous data? 64 Solution 64 53. What is the Nearest Neighbor classification? 65 Solution 65 Code 66 54. What are Support Vector Machines (SVM)? 66 Solution 66 Code 68 55. What are SVM Kernel tricks? 68 Solution 68 56. What is K-Means Clustering? 70 Solution 70 Code 71 57. Can you provide an example for Text Classification with Spark? 71 Solution 71 Code 71 58. Where to go from here 72 Appendix A 75 59. Ultra-Quick introduction to Python 75 60. Ultra-Quick introduction to Probabilities 76 61. Ultra-Quick introduction to Matrices and Vectors 76

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Bibliografische Details

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Gulli, Antonio
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