u012547148的博客

此为中文：Outlier Analysis 2nd Edition 中文 part3 对照英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938324

此为中文：Outlier Analysis 2nd Edition 中文 part2 对照英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938324

此为：Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining(2nd) 中文版 part7。 对照英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938335

此为：Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining(2nd) 中文版 part6。 对照英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938335

此为：Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining(2nd) 中文版 part5。 对照英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938335

此为：Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining(2nd) 中文版 part4。 对照英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938335

此为：Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining(2nd) 中文版 part3。 对照英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938335

此为：Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining(2nd) 中文版 part2。 对照英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938335

中文版：Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining(2nd)。翻译源文件英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938335

中文版 Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms 中文 part4，英文源文件在：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938342

中文版 ，英文源文件在：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938342

中文版 A Practical Guide to Sentiment Analysis-Springer International Publishing (2017) 对应的英文源文件：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938347

制作中文的源文件英文 A Practical Guide to Sentiment Analysis-Springer International Publishing (2017)

制作中文的源文件英文，对照阅读 Title: Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms Author(s): Zaki M.J., Meira Jr W. Publisher: Cambridge University Press Year: 2014 ISBN: 978-0-521-76633-3

制作中文的源文件英文 Title: Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining Author(s): Claude Sammut, Geoffrey I. Webb Publisher: Springer Year: 2017 ISBN: 148997685X,9781489976857

用以制作中文的英文版，完整目录，对照阅读 Author(s): Charu C. Aggarwal Publisher: Springer, Year: 2016 ISBN: 3319475770,9783319475776

Uncertainty Quantification and Predictive Computational Science 中文 part2

Uncertainty Quantification and Predictive Computational Science 中文 part1

Multimodal Sentiment Analysis (Socio-Affective Computing, Book 8) by Soujanya Poria and Amir Hussain This latest volume in the series, Socio-Affective Computing, presents a set of novel approaches to analyze opinionated videos and to extract sentiments and emotions.

中文 part2 Data Science Algorithms in a Week2017 | ISBN: 1787284581

Spark：权威指南：简化大数据处理中文第2部分 (共3部分） 通过这个由这个开源集群计算框架的创建者编写的综合指南，了解如何使用，部署和维护Apache Spark。作者重点介绍Spark 2.0中的改进和新功能，作者Bill Chambers和Matei Zaharia将Spark主题分解为不同的部分，每个部分都有独特的目标。 您将探索Spark结构化API的基本操作和常用功能，以及用于构建端到端流应用程序的新型高级API Structured Streaming。开发人员和系统管理员将学习监控，调优和调试Spark的基础知识，并探索机器学习技术和场景，以便使用Spark的可扩展机器学习库MLlib。 轻松了解大数据和Spark 通过工作示例了解DataFrames，SQL和Datasets-Spark的核心API 深入了解Spark的低级API，RDD以及SQL和DataFrame的执行 了解Spark如何在群集上运行 调试，监视和调整Spark集群和应用程序 了解Spark的结构化流媒体和MLlib在机器学习任务中的强大功能 探索更广泛的Spark生态系统，包括SparkR和Graph Analysis 检查Spark部署，包括云中Spark的覆盖范围

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Spark: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple English | Oct. 2017 | ISBN-10: 1491912219 | 450 pages | PDF | 4.46 Mb Learn how to use, deploy, and maintain Apache Spark with this comprehensive guide, written by the creators of this open-source cluster-computing framework. With an emphasis on improvements and new features in Spark 2.0, authors Bill Chambers and Matei Zaharia break down Spark topics into distinct sections, each with unique goals. You'll explore the basic operations and common functions of Spark's st ructured APIs, as well as Structured Streaming, a new high-level API for building end-to-end streaming applications. Developers and system administrators will learn the fundamentals of monitoring, tuning, and debugging Spark, and explore machine learning techniques and scenarios for employing MLlib, Spark's scalable machine learning library. Get a gentle overview of big data and Spark Learn about DataFrames, SQL, and Datasets-Spark's core APIs-through worked examples Dive into Spark's low-level APIs, RDDs, and execution of SQL and DataFrames Understand how Spark runs on a cluster Debug, monitor, and tune Spark clusters and applications Learn the power of Spark's Structured Streaming and MLlib for machine learning tasks Explore the wider Spark ecosystem, including SparkR and Graph Analysis Examine Spark deployment, including coverage of Spark in the Cloud 淘宝翻的保持原文排版，我所用的源英文版本，不知道别家的啥样，可能比较容易对照阅读就上传了