電子書籍『実践 機械学習』の無料ダウンロードが可能に！
機械学習の基礎について解説した電子書籍『実践 機械学習 ― レコメンデーションにおけるイノベーション』がHadoop情報サイト「Hadoop Times」から無料でダウンロードできます。 著者は『Mahoutイン・アクション』の著作でもお馴染みのTed DunningとEllen Friedman。Apache Mahoutプロジェクトでプロジェクトマネジメント委員やコミッタとして活躍しながら、MapR社でチーフアプリケーションアーキテクトやコンサルタントを務めている両氏が、機械学習の初学者のために書き下ろしたの一冊です。50ページほどの手軽なボリュームながら、レコメンデーションを洗練させるための重要なエッセンスが詰まっています。 機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方は、手始めに本書を読むところから始めてみてはいかがでしょうか。 H
JavaScriptデザインパターン
JavaScriptの人気とともに、JavaScriptでのデザインパターンの利用局面も増えています。本書ではGoFのデザインパターンに沿って、その実装例やパターンの適用事例を網羅的に示し、デザインパターンをJavaScriptにも応用したいというニーズに応えています。モジュール、オブサーバ、ファサード、メディエータといったGoFの代用的なデザインパターンだけでなく、リビーリングモジュールパターンや擬古典的デコレータパターンといった、新しいパターンも取り上げています。美しく、かつ構造化され、メンテナンス性の高いJavaScriptを書くために有用な一冊です。 まえがき 1章 デザインパターンとは？ 1.1 はじめに 1.2 パターンとは？ 1.2.1 既に日常的にパターンを使っている 1.3 「パターン」性検査、プロトパターン、3の法則 1.4 デザインパターンの構造 1.5 デザインパタ
Hadoop 第2版
「象本」の名前で親しまれる『Hadoop』の改訂版です。 Hadoopの基礎から応用までを包括的に解説する初版の充実をそのままに、Pig、HBase、Hive、Sqoop、Avroなどサブプロジェクトやセキュリティについても大幅に加筆、より実務に対応できる内容になりました。Hadoop 0.1系に加え、0.2系に関する情報も併記。日本語版では「NTTデータの実証事業におけるHadoop活用のポイント」を付録として掲載しています。Hadoopの全体像を網羅し、かつ実践的なトピックを盛り込んだ本書は、Hadoopに関心あるすべての人に必携の一冊です。 序文 訳者まえがき はじめに 1章 Hadoop事始め 1.1 データ！ 1.2 データの保管と分析 1.3 他のシステムとの比較 1.3.1 RDBMS 1.3.2 グリッドコンピューティング 1.3.3 ボランティアコンピューティング 1.4
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