Sparkによる実践データ解析

正誤表
位置 誤 正 刷(誤) 刷(正)
p.17 Sparkcontext SparkContext 初版第1刷 -
p.31 Tuble2[K,V] Tuple2[K,V] 初版第1刷 -
p.33 下位層のdStatCounter 下位層のStatCounter 初版第1刷 -
p.35 Tuble2クラス Tuple2クラス 初版第1刷 -
p.41 それらが動作ししている それらが動作している 初版第1刷 -
p.44 \(A = XYT\)の解 \(A = XY^T\)の解 初版第1刷 -
p.44 積の\(XYT^T\) 積の\(XY^T\) 初版第1刷 -
p.45 \(XYT\) \(XY^T\) 初版第1刷 -
p.45 \(Yj\) \(Y_j\) 初版第1刷 -
p.46 --deriver-memory --driver-memory 初版第1刷 -
p.91 もっと優れたということは 最も優れたということは 初版第1刷 -
p.95 rdhfsを使うには rhdfsを使うには 初版第1刷 -
p.108 NLPのツール 自然言語処理のツール 初版第1刷 -
p.114 \(Vはk \times n\)の行列で、 \(V^Tはk \times n\)の行列で、 初版第1刷 -
p.115 SVCの実装では SVDの実装では 初版第1刷 -
p.119 これらの疑問に対して回答する浅い方法 これらの疑問に対して回答する表面的な方法 初版第1刷 -
p.119 浅い知識から来たものであり 表面的な知識から来たものであり 初版第1刷 -
p.129 MIDLINE MEDLINE 初版第1刷 -
p.145 YY, YN, NNというエントリ YY, YN, NY, NNというエントリ 初版第1刷 -
p.146 def chiSq(YY: Int, YB: Int, YA: Int, T: Long): Double = { valNB=T-YB valNA=T-YA valYN=YA-YY valNY=YB-YY valNN=T-NY-YN-YY valinner=(YY*NN-YN*NY)-T/2.0 T*math.pow(inner,2)/(YA*NA*YB*NB) } def chiSq(YY: Int, YB: Int, YA: Int, T: Long): Double = { val NB = T - YB val NA = T - YA val YN = YA - YY val NY = YB - YY val NN = T - NY - YN - YY val inner = (YY * NN - YN * NY) - T / 2.0 T * math.pow(inner, 2) / (YA * NA * YB * NB) } 初版第1刷 -
p.149 大きさなのクリーク 大きさのクリーク 初版第1刷 -
p.163 texidataディレクトリ taxidataディレクトリ 初版第1刷 -
p.169 ArrayIndexOutOfBoundsExceptions ArrayIndexOutOfBoundsException 初版第1刷 -
p.172 frsシーケンス areaSortedFeaturesシーケンス 初版第1刷 -
p.172 optf feature 初版第1刷 -
p.172 dropoff_loc dropoffloc 初版第1刷 -
p.178 その運転手の最短のダウンタイムは10分強という短さだということが その運転手のダウンタイムは10分強という短さで最短であるということが 初版第1刷 -
p.191 /Breusch?Godfrey_test /Breusch-Godfrey_test 初版第1刷 -
p.195 \(\overline{o}\) \(O\) 初版第1刷 -
p.198 筆者の場合、VaRはこの部分集合内の最良の試行のリターンでした。 VaRは、この部分集合内の最良の試行のリターンになります。 初版第1刷 -
p.203 GATK GATK(Genome Analysis Toolkit) 初版第1刷 -
p.230 PythonとJVMの区別が付かない 枠線や背景パターンを変えるなどして工夫する。 実際には右端列と左端列がPythonで、中2列がJVM 初版第1刷 -
p.244 丸はmodel_error_1で、△はmodel_error_2 ●はmodel_error_1で、▼はmodel_error_2 初版第1刷 -
書誌情報
著者Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills
題名Sparkによる実践データ解析
副題大規模データのための機械学習事例集
出版オライリージャパン
ISBN9784873117508
発行2016年1月25日 初版第1刷