×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Graph Algorithms. Practical Examples in Apache Spark and Neo4j Mark Needham, Amy E. Hodler

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
Graph Algorithms. Practical Examples in Apache Spark and Neo4j Mark Needham, Amy E. Hodler - okladka książki

Graph Algorithms. Practical Examples in Apache Spark and Neo4j Mark Needham, Amy E. Hodler - okladka książki

Graph Algorithms. Practical Examples in Apache Spark and Neo4j Mark Needham, Amy E. Hodler - audiobook MP3

Graph Algorithms. Practical Examples in Apache Spark and Neo4j Mark Needham, Amy E. Hodler - audiobook CD

Autorzy:
Mark Needham, Amy E. Hodler
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
268
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi

Discover how graph algorithms can help you leverage the relationships within your data to develop more intelligent solutions and enhance your machine learning models. You’ll learn how graph analytics are uniquely suited to unfold complex structures and reveal difficult-to-find patterns lurking in your data. Whether you are trying to build dynamic network models or forecast real-world behavior, this book illustrates how graph algorithms deliver value—from finding vulnerabilities and bottlenecks to detecting communities and improving machine learning predictions.

This practical book walks you through hands-on examples of how to use graph algorithms in Apache Spark and Neo4j—two of the most common choices for graph analytics. Also included: sample code and tips for over 20 practical graph algorithms that cover optimal pathfinding, importance through centrality, and community detection.

  • Learn how graph analytics vary from conventional statistical analysis
  • Understand how classic graph algorithms work, and how they are applied
  • Get guidance on which algorithms to use for different types of questions
  • Explore algorithm examples with working code and sample datasets from Spark and Neo4j
  • See how connected feature extraction can increase machine learning accuracy and precision
  • Walk through creating an ML workflow for link prediction combining Neo4j and Spark

Wybrane bestsellery

O'Reilly Media - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
220,15 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.