Spark第二版机器学习英文版

Scala是一门多范式编程语言，其设计初衷是结合面向对象和函数式编程的特性。它运行在Java虚拟机（JVM）上，可以无缝接入Java生态系统，并充分利用Java丰富的类库和框架。Scala支持高效的并发编程，无需复杂的锁机制，这得益于其内部采用的Actor模型。《快学Scala第二版（英文版）优化版下载》为已熟悉Java、C++或C#等编程语言，但对Scala或函数式编程尚不熟悉的程序员准备。本书快速介绍Scala的核心概念和技术，帮助读者迅速上手并开始编码。第二版覆盖了Scala 2.12版本的最新特性，如字符串插值、动态调用、隐式类和Future。Scala for the Impatient第二版提供了例子和实践活动，帮助读者从基础到专家级逐步提升能力。

Spark 高级分析 第二版 本版涵盖Spark核心概念、Scala基础算法以及高级Spark项目实战。通过学习，您将掌握使用Spark进行高级分析的关键技能。 Spark 核心概念: 深入了解Spark架构、RDD、DataFrame和Dataset等核心概念。 Scala 基础算法: 学习使用Scala语言实现常用算法，为Spark项目开发打下基础。 高级 Spark 项目: 通过实际案例，学习如何使用Spark构建端到端的数据分析解决方案。

模型的建立涉及决策变量21, xx和3x，分别代表投资者在股票CBA上的投资比例。假设没有其他投资渠道，并且资金全部用于这三种股票投资，则需满足0,, 321 ≥xxx ， 1321 =++ xxx。投资收益率332211 RxRxRxR ++=是随机变量。根据概率论，投资的期望收益为332211 ERxER ++=，投资收益率的方差为∑∑ = = = +++ ++= 3 1 323231312121 3 2 32 2 21 2 1 332211 ),cov(2),cov(2 )( i j jiji RRxxRRxx DRx RxRxRxDV。实际投资者可能面临多个约束条件，这里只考虑年收益率不低于15％的数学期望，即15.0332211 ≥++ ERx。因此，优化模型在约束（19）和（22）下极小化（21）。由于目标函数V为决策变量的二次函数，约束为线性函数，因此这是一个二次规划问题。用LINGO求解模型。

典型相关分析（Canonical correlation analysis）探索两组变量之间的复杂关联。通过引入类似于主成分分析的思想，找出每组变量的线性组合，以简化相关性分析。从最大化第一对线性组合的相关性开始，逐步找出更多不相关的线性组合，直至提取出所有相关性。这种方法不仅简化了分析过程，还能深入挖掘变量间的潜在关联。

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