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內容簡介： 本书讲解的是在R语言平台上使用大数据技术构建可扩展机器学习模型的新技术成果。它全面展示了如何采用机器学习算法在原始数据的基础上构建机器学习模型。本书还能让那些希望利用ApacheHadoop、Hive、Pig和Spark来实现可扩展机器学习模型的读者从中受益。 關於作者： Karthik Ramasubramanian 就职于Hike Messenger，从事商业分析和数据科学方面的工作。他以前在Snapdeal 任职，负责关于客户增长和定价分析的核心统计模型。在加入 Snapdeal 之前，他曾作为中央数据库团队的一员，负责管理 Reckitt Benckiser（RB）全球业务应用的数据仓库。他在可扩展的机器学习领域具有丰富的经验，专长包括复杂的图网络和自学习神经网络。 Abhishek Singh 是美国第二大的人寿保险供应商 Prudential Financial公司的高级数据科学家。他在数据科学方面拥有丰富的行业和学术经验，涵盖咨询、教学和金融服务。他曾经在 Deloitte Advisory 领导了针对美国银行的监管风险、信用风险和资产负债表模型化需求的风险分析项目。目前，他正在为 Prudential 的人寿保险业务开发可扩展的机器学习算法。

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