本书结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学**统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节，内容更加系统、全面、与时俱进。拉结帝普·杜瓦（Rajdeep Dua）
Salesforce公司工程主管，致力于打造云计算和人工智能团队。曾参与Google的大数据分析工具BigQuery的宣传团队。在云计算、大数据分析和机器学习领域有近20年的经验。
曼普利特·辛格·古特拉（Manpreet Singh Ghotra）
Salesforce公司软件工程主管，拥有十余年软件开发经验，目前致力于开发基于Apache Spark的机器学**台。
尼克·彭特里思（Nick Pentreath）
IBM开源数据及人工智能技术中心首席工程师，大数据及机器学习公司Graphflow联合创始人，Spark项目管理委员会成员。
【译者简介】
蔡立宇
曾从事自然语言处理和图数据分析相关工作，现提供数据分析相关的独立咨询和开发服务。坐标深圳。
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