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高扬，卫峥，尹会生 著

图书标签:

• 大数据
• 机器学习
• 白话
• 数据分析
• 算法
• Python
• 数据挖掘
• 人工智能
• 入门
• 实战

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111538479

版次：1

商品编码：11932929

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：329

产品特色

编辑推荐

　　资深大数据专家多年实战经验总结，拒绝晦涩，开启大数据与机器学习妙趣之旅
　　以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图
　　目前很多大中型企业都有数据分析岗位，尤其是和自己业务结合紧密的分析岗位。企业求贤若渴，而求职者对数据分析岗位望而却步。这就是当前大数据分析市场的尴尬。
　　原因有三：
　　●数学基础薄弱：很多应用中的统计学、概率学，成为学习中的巨大阻力。
　　●学习成本高：数学和相关的算法过于抽象，布道者往往忽略了很多解释性的内容，使得读者学习起来费时费力。
　　●变现不确定：这也是数据分析人员的尴尬。个人对数据的加工增值以及变现有多大的贡献难以度量。
　　本书通俗易懂，有高中数学基础即可看懂，同时结合大量案例与漫画，将高度抽象的数学、算法与应用，与现实生活中的案例和事件一一做了关联，将源自生活的抽象还原出来，帮助读者理解后，又带领大家将这些抽象的规律与算法应用于实践，贴合读者需求。同时，本书不是割裂讲解大数据与机器学习的算法和应用，还讲解了其生态环境与关联内容，让读者更全面地知晓渊源与未来，是系统学习大数据与机器学习的不二之选：
　　●大数据产业解读——剖析产业情况，人才供需、职业选择与相应“武器”库；
　　●步入大数据之门——解读数据、信息、算法，以及与大数据应用的关系；
　　●大数据基石——结合大量示例和漫画，趣味讲解大数据算法应掌握的数学知识，无障碍学习；
　　●大数据算法奥义——信息论、向量空间、回归、聚类、分类等*为核心的算法的释义与应用，举重若轻；
　　●大数据热门应用——关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络等*实用、*需要了解的应用的原理与实现；
　　●大数据主流框架——介绍了主流的大数据框架（Hadoop、Spark和Cassandra）；
　　●系统架构与调优——从速度与稳定性方面给出调优的一般性“内功心法”；
　　●大数据价值与变现——从运营指标、AB测试、大数据价值与变现场景多维度解读。

内容简介

　　资深大数据专家多年实战经验总结，拒绝晦涩，开启大数据与机器学习妙趣之旅。以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，系统讲解统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，并清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。
　　本书共分18章。用通俗易懂的语言，结合大量案例与漫画，不枯燥，实用、接地气。
　　第1～5章，这部分是大数据入门所需的系统性知识，剖析大数据产业、数据与信息算法等的关系，妙解数学基础（排列组合、概率、统计与分布），以及指标化运营及体系构建。这部分补足读者的产业与相关概念认知，以及所需的数学知识。为下面的数据挖掘算法的理解与应用夯实基础。
　　第6～8章，这部分介绍数据挖掘基础知识与算法，讲解了与数据息息相关的信息论，重点讲解了：多维向量空间（向量和维度、矩阵及其计算、上卷和下钻）；
　　回归（线性回归、残差分析、拟合相关问题）；
　　聚类（K-Means算法、有趣模式、孤立点、层次与密度聚类，聚类的评估等）；
　　分类（朴素贝叶斯、决策树归纳、随机森林、隐马尔科夫模型、SVM、遗传算法）。
　　第11～18章，这部分介绍生产应用与高级扩展。其中第11～15章介绍生产应用实践，涵盖关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络。这些也是工业界和学术界研究的热点。第16章讲解了著名的大数据框架及其安装与配置，如Hadoop、Spark、Cassandra、PrestoDB。第17章从速度与稳定性维度介绍了大数据系统的架构与调优。第18章则从数据运营、评估、展现与变现场景层面进行了解读。
　　附录部分给出了大数据平台运行可能需要的软件和库，以及群众如何看待炙手可热的大数据。

作者简介

　　高扬，金山软件西山居资深大数据架构师与大数据专家，有多年编程经验（多年日本和澳洲工作经验）和多年大数据架构设计与数据分析、处理经验，目前负责西山居的大数据产品市场战略与产品战略。专注于大数据系统架构以及变现研究。擅长数据挖掘、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb等的应用。负责西山居紫霞系统——大数据日志处理系统的系统架构与设计工作。

　　卫峥，西山居软件架构师，多年的软件开发和架构经验，精通C/C++、Python、Golang、JavaScript等多门编程语言，近几年专注于数据处理、机器学算法的研究、应用与服务研发。曾在新浪网平台架构部负责音视频转码平台的架构和研发工作，为新浪微博，新浪微盘，秒拍等提供视频在线观看服务。51CTO讲师。

　　尹会生，西山居高级系统工程师。曾任新浪研发中心技术经理、北京尚观科技高级讲师。在新浪广告、微博广告、西山居大数据平台架构中担任关键角色。擅长企业集群解决方案和内核调优经验，并提供高性能和高可用性集群咨询服务。近4年专注于Hadoop集群、Spark集群在推荐系统和BI相关领域的解决方案。

　　万娟，星盘科技有限公司UI设计师平面，对VI设计、包装、海报设计等、商业插画、App交互、网页设计等有独到认识。多次参与智能家居和智能音箱等项目的UI设计。多次参加国际和国内艺术和工业设计比赛，并获奖。从小酷爱绘画，理想是开一个属于自己的画室。

目录

第1章大数据产业1
1.1大数据产业现状1
1.2对大数据产业的理解2
1.3大数据人才3
1.3.1供需失衡3
1.3.2人才方向3
1.3.3环节和工具5
1.3.4门槛障碍6
1.4小结8
第2章步入数据之门9
2.1什么是数据9
2.2什么是信息10
2.3什么是算法12
2.4统计、概率和数据挖掘13
2.5什么是商业智能13
2.6小结14
第3章排列组合与古典概型15
3.1排列组合的概念16
3.1.1公平的决断——扔硬币16
3.1.2非古典概型17
3.2排列组合的应用示例18
3.2.1双色球彩票18
3.2.2购车摇号20
3.2.3德州扑克21
3.3小结25
第4章统计与分布27
4.1加和值、平均值和标准差27
4.1.1加和值28
4.1.2平均值29
4.1.3标准差30
4.2加权均值32
4.2.1混合物定价32
4.2.2决策权衡34
4.3众数、中位数35
4.3.1众数36
4.3.2中位数37
4.4欧氏距离37
4.5曼哈顿距离39
4.6同比和环比41
4.7抽样43
4.8高斯分布45
4.9泊松分布49
4.10伯努利分布52
4.11小结54
第5章指标55
5.1什么是指标55
5.2指标化运营58
5.2.1指标的选择58
5.2.2指标体系的构建62
5.3小结63
第6章信息论64
6.1信息的定义64
6.2信息量65
6.2.1信息量的计算65
6.2.2信息量的理解66
6.3香农公式68
6.4熵70
6.4.1热力熵70
6.4.2信息熵72
6.5小结75
第7章多维向量空间76
7.1向量和维度76
7.1.1信息冗余77
7.1.2维度79
7.2矩阵和矩阵计算80
7.3数据立方体83
7.4上卷和下钻85
7.5小结86
第8章回归87
8.1线性回归87
8.2拟合88
8.3残差分析94
8.4过拟合99
8.5欠拟合100
8.6曲线拟合转化为线性拟合101
8.7小结104
第9章聚类105
9.1K-Means算法106
9.2有趣模式109
9.3孤立点110
9.4层次聚类110
9.5密度聚类113
9.6聚类评估116
9.6.1聚类趋势117
9.6.2簇数确定119
9.6.3测定聚类质量121
9.7小结124
第10章分类125
10.1朴素贝叶斯126
10.1.1天气的预测128
10.1.2疾病的预测130
10.1.3小结132
10.2决策树归纳133
10.2.1样本收集135
10.2.2信息增益136
10.2.3连续型变量137
10.3随机森林140
10.4隐马尔可夫模型141
10.4.1维特比算法144
10.4.2前向算法151
10.5支持向量机SVM154
10.5.1年龄和好坏154
10.5.2“下刀”不容易157
10.5.3距离有多远158
10.5.4N维度空间中的距离159
10.5.5超平面怎么画160
10.5.6分不开怎么办160
10.5.7示例163
10.5.8小结164
10.6遗传算法164
10.6.1进化过程164
10.6.2算法过程165
10.6.3背包问题165
10.6.4极大值问题173
10.7小结181
第11章关联分析183
11.1频繁模式和Apriori算法184
11.1.1频繁模式184
11.1.2支持度和置信度185
11.1.3经典的Apriori算法187
11.1.4求出所有频繁模式190
11.2关联分析与相关性分析192
11.3稀有模式和负模式193
11.4小结194
第12章用户画像195
12.1标签195
12.2画像的方法196
12.2.1结构化标签196
12.2.2非结构化标签198
12.3利用用户画像203
12.3.1割裂型用户画像203
12.3.2紧密型用户画像204
12.3.3到底“像不像”204
12.4小结205
第13章推荐算法206
13.1推荐思路206
13.1.1贝叶斯分类206
13.1.2利用搜索记录207
13.2User-basedCF209
13.3Item-basedCF211
13.4优化问题215
13.5小结217
第14章文本挖掘218
14.1文本挖掘的领域218
14.2文本分类219
14.2.1Rocchio算法220
14.2.2朴素贝叶斯算法223
14.2.3K-近邻算法225
14.2.4支持向量机SVM算法226
14.3小结227
第15章人工神经网络228
15.1人的神经网络228
15.1.1神经网络结构229
15.1.2结构模拟230
15.1.3训练与工作231
15.2FANN库简介233
15.3常见的神经网络235
15.4BP神经网络235
15.4.1结构和原理236
15.4.2训练过程237
15.4.3过程解释240
15.4.4示例240
15.5玻尔兹曼机244
15.5.1退火模型244
15.5.2玻尔兹曼机245
15.6卷积神经网络247
15.6.1卷积248
15.6.2图像识别249
15.7深度学习255
15.8小结256
第16章大数据框架简介257
16.1著名的大数据框架257
16.2Hadoop框架258
16.2.1MapReduce原理259
16.2.2安装Hadoop261
16.2.3经典的WordCount264
16.3Spark框架269
16.3.1安装Spark270
16.3.2使用Scala计算WordCount271
16.4分布式列存储框架272
16.5PrestoDB——神奇的CLI273
16.5.1Presto为什么那么快273
16.5.2安装Presto274
16.6小结277
第17章系统架构和调优278
17.1速度——资源的配置278
17.1.1思路一：逻辑层面的优化279
17.1.2思路二：容器层面的优化279
17.1.3思路三：存储结构层面的优化280
17.1.4思路四：环节层面的优化280
17.1.5资源不足281
17.2稳定——资源的可用282
17.2.1借助云服务282
17.2.2锁分散282
17.2.3排队283
17.2.4谨防“雪崩”283
17.3小结285
第18章数据解读与数据的价值286
18.1运营指标286
18.1.1互联网类型公司常用指标287
18.1.2注意事项288
18.2AB测试289
18.2.1网页测试290
18.2.2方案测试290
18.2.3灰度发布292
18.2.4注意事项293
18.3数据可视化295
18.3.1图表295
18.3.2表格299
18.4多维度——大数据的灵魂299
18.4.1多大算大299
18.4.2大数据网络300
18.4.3去中心化才能活跃301
18.4.4数据会过剩吗302
18.5数据变现的场景303
18.5.1数据价值的衡量的讨论303
18.5.2场景1：征信数据307
18.5.3场景2：宏观数据308
18.5.4场景3：画像数据309
18.6小结310
附录AVMwareWorkstation的安装311
附录BCentOS虚拟机的安装方法314
附录CPython语言简介318
附录DScikit-learn库简介323
附录EFANNforPython安装324
附录F群众眼中的大数据325
写作花絮327
参考文献329

前言/序言

　　为什么要写这本书
　　不知从何时开始我们已周身没入大数据时代的潮流，不知不觉被卷入了大数据时代。
　　无论是每天上网看网页、聊QQ、聊微信，或者登录银行、网购、买票，或者出行、投宿，甚至是出入任何公众场合、驾车、用水用电……我们无时无刻不在生产着各种数据。而同时我们也在消费着其他人生产的数据，我们使用的众多家电产品，每一个设计细节都融入了设计者对用户体验数据的调查与分析；我们使用的每一部手机、每一台电脑，每一个部件的产出都融入着多得无法想象的指标数据控制下的生产与监控；我们访问的每一个网页、每一个软件，每一次享受到的贴心的产品改动和服务的升级，无不浸透着无数的数据汇集与精细的分析和反馈。这是一场慢慢到来的、贯穿所有产业的革命，这是一次润物细无声的各行业精耕细作的开端。
　　不管我们是不是愿意，不管我们有没有意识到，我们现在已经身处大数据时代的奇点，而未来要迎接的是大数据奇点爆炸给我们带来的冲击力。我们需要力量来驾驭浪里的航船，我们需要乘风破浪前进的动力。
　　在这一次远航中，我们不必担心自己的能力水平无法感知数据这种磅礴之力的气魄，不必担心晦涩难懂的公式定理会让我们感到阻力。
　　请相信我，这是一本通俗易懂的大数据图书，这是一本轻松愉悦的数据挖掘和机器学习的读本，这是一本没有门槛的机器学习实战手册。让我们一起扬帆远航吧！
　　本书特色
　　从行为脉络来看，本书基本上是从数据统计、数据指标理解、数据模型、聚类/分类与机器学习、数据应用、大数据框架补充知识，以及扩展讨论这样的角度来层层深入完成的。
　　这种方式会给读者比较好的带入感，让大家——尤其是不擅长数学的读者降低对大数据与机器学习算法的恐惧感。如果读者朋友对排列组合、统计分布这些基础知识比较了解，完全可以考虑跳过这些部分直接去读后面更感兴趣的内容。
　　为了调节阅读气氛，我们还尝试加入了一些漫画插图。为了让读者朋友能够更快地进行实践，我们几乎在每一个算法讲解后都配有Python或者SQL语言的实现部分。相信这些能够帮助大家更快、更轻松地阅读本书。
　　读者对象
　　（1）对大数据感兴趣但是完全不了解的技术人员。
　　（2）对机器学习和数据挖掘比较感兴趣的技术人员。
　　（3）大数据初级从业人员。
　　如何阅读本书
　　本书一共分为18章。
　　第1章～第5章为入门所需基础知识及对数据指标运营的阐述。
　　第6章～第10章是对数据挖掘基础知识与算法的介绍。
　　第11章～第18章为生产应用与高级扩展。
　　其中，第1章～第15章正文内容，以及第17章、第18章的正文内容由高扬编写。
　　全书所有的Python代码由卫峥编写与补充整理。
　　第16章、附录全部由尹会生编写。
　　全书所有的漫画插画由万娟创作完成。
　　勘误和支持
　　由于水平有限，编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。如果你有更多的宝贵意见，欢迎扫描下方的二维码，关注“奇点大数据”微信公众号和我们进行互动讨论。关注大数据尖端技术发展，关注“奇点大数据”。
　　同时，你也可以通过邮箱联系到我，期待能够得到你的真挚反馈，在技术之路上互勉共进。
　　致谢
　　特别感谢：万娟女士为本书做的漫画插画内容。
　　万娟女士现任深圳星盘科技有限公司UI设计师，是我在多年工作中遇到过的最敬业的UI设计师之一，在2013年一起合作的过程中给我留下了非常深刻的印象。
　　她多次参加全国和国际艺术比赛，曾获得全国青少年绘画大赛铜奖，中国–新加坡国际青少年绘画比赛优秀奖，以及全国大学生工业设计大赛三等奖。从小酷爱绘画，理想是开一个属于自己的画室。
　　她给我留下的最深刻的印象用两个词可以描述：一个词是“敬业”，不管是在过去共事期间的合作，还是在为本书创作插画的过程中，为了保证进度带病坚持创作，都让我非常感动；另一个词是“唯美”，不仅人长得美，作品设计风格也透出现代与时尚的气息。
　　此外还要对所有支持和关心本书成书的各界朋友表示由衷的感谢：
　　衷心感谢北京邮电大学软件学院杨谈老师对本书的审校工作。
　　衷心感谢腾讯公司数据分析师彭瑶女士对本书的审校工作。
　　衷心感谢重庆工商大学黄辉老师、杨艺老师对本书的大力支持。
　　衷心感谢机械工业出版社华章公司对本书的支持与帮助。
　　衷心感谢“奇点大数据”微信群友对本书的关注与支持。
　　高扬

《数据之海的导航者：解密智能决策的底层逻辑》 在信息爆炸的时代，数据如同无垠的大海，蕴藏着无穷的价值与未知的奥秘。然而，如何在这片浩瀚的数据之海中精准导航，捕获那些能指引方向的宝藏，已成为个人、企业乃至整个社会面临的重大挑战。本书并非一本冰冷的工具书，也非晦涩难懂的学术专著，它是一次深入浅出的探索之旅，旨在揭示驱动现代智能决策的核心原理，让你不再被数据洪流淹没，而是成为驾驭信息、洞察未来的航海家。 我们身处一个前所未有的时代，从社交媒体上的每一次互动，到电子商务平台上的每一次点击，再到城市运行中的每一次交通信号灯变幻，海量的数据正在被生成、收集与分析。这些数据，如同散落在海面的点点星光，单独来看或许微不足道，但当它们汇聚成河，便能折射出深刻的规律，揭示隐藏的趋势，甚至预测未来的走向。本书的核心，便是带领读者领略如何将这些零散的星光，编织成指引迷航的星座图，从而做出更明智、更精准的决策。 数据，隐藏的语言 首先，我们需要理解“数据”究竟是什么。它不再仅仅是枯燥的数字和图表，而是现实世界的一种抽象表达。每一次交易记录，都诉说着消费者的行为；每一次用户反馈，都传递着产品的优劣；每一次传感器读数，都描绘着环境的变化。数据是隐藏在表面之下的语言，它用量化的方式记录着世界的动态。本书将从最基础的概念出发，深入浅出地讲解数据的采集、清洗、存储以及初步的理解。我们将探讨，如何从看似杂乱无章的数据中，提炼出有意义的信息，为后续的分析打下坚实的基础。这并非专业技术人员的专属领域，而是任何渴望理解数据世界的人都应具备的基本素养。想象一下，我们正在学习一种新的语言，而数据就是这种语言的单词和语法。掌握了它，我们就能开始阅读这个世界用数据写下的故事。 洞察，从规律中升华 理解了数据的语言，下一步便是从中提取洞察。这需要我们运用一系列强大的工具与方法，来发现数据中蕴含的模式、关联与趋势。本书将带你走进这些方法的“幕后”，让你明白它们是如何工作的，以及它们能为我们带来什么。我们不会仅仅停留在“是什么”，更会深入“为什么”。 例如，在商业领域，了解顾客的购买习惯至关重要。我们该如何预测哪些顾客可能会购买某款新产品？如何识别哪些产品经常被一起购买？这些看似复杂的问题，其实都可以通过分析海量的交易数据来找到答案。本书将为你揭示，数据分析师是如何通过识别相似性、发现关联性以及追踪时间序列的变化，来构建出预测模型，为营销策略、库存管理乃至产品开发提供宝贵的支持。 再比如，在城市管理方面，交通拥堵是普遍存在的难题。通过分析不同时间、不同地点的交通流量数据，我们可以识别出拥堵的瓶颈，预测未来的交通状况，并优化信号灯配时，甚至规划更合理的公共交通路线。本书将让你看到，数据分析如何将静态的城市地图，转化为动态的、能够自我调节的智能系统。 智能，决策的升级 当数据分析的能力达到一定高度，我们便能迈向“智能决策”的领域。这里，“智能”并非神秘的魔法，而是建立在严谨的数学模型和算法之上，通过学习数据中的规律，来自动化、优化决策过程。 想象一下，一个金融交易平台，如何能在瞬息万变的股市中，做出最有利可图的交易决策？一个推荐系统，如何能精准地猜中你下一个想看的内容，或是想买的商品？这些都离不开“智能”的力量。本书将为你剖析，这些智能系统是如何通过分析历史数据，学习人类的行为模式，从而在没有人工干预的情况下，做出接近最优的决策。 我们将深入探讨，当数据量巨大、维度繁多时，我们如何利用先进的算法，从中学习和提炼出隐藏的知识。这不仅仅是关于技术，更是关于如何让机器具备“学习”的能力，并利用这种能力来解决现实世界中的复杂问题。这就像是教导一个学生，通过大量的练习和反馈，最终能够独立思考，并做出判断。 挑战与未来 当然，数据的力量并非取之不尽，用之不竭。在享受数据带来的便利与智能的同时，我们也必须正视与之相伴的挑战。数据的质量、隐私保护、算法的公平性，以及如何确保我们所做的决策是道德和负责任的，这些都是需要我们认真思考的问题。 本书将不会回避这些挑战，而是引导读者以更全面、更审慎的视角来看待数据与智能。我们将探讨，如何在保护个人隐私的前提下，充分发挥数据的价值；如何识别并纠正算法中的偏见，确保决策的公平性；以及在日益依赖数据的未来，我们应该如何保持人类的判断力与人文关怀。 谁是本书的目标读者？ 这本书适合所有渴望理解现代世界运作方式的人。 职场人士： 无论你身处哪个行业，理解数据背后的逻辑，都能让你在工作中更具竞争力。你将学会如何从工作中产生的数据中发现有价值的信息，如何用数据支持你的决策，以及如何理解由数据驱动的业务变革。 学生与研究者： 对于那些对数据科学、人工智能、商业分析等领域感兴趣的学生和研究者，本书将为你提供一个坚实的理论基础和直观的理解框架，帮助你更有效地学习和掌握相关知识。 创业者与管理者： 在竞争激烈的市场中，如何利用数据来洞察市场机遇，优化运营效率，制定更有效的战略，将是企业成功的关键。本书将为你提供洞察力的工具。 对科技与未来好奇的每一个人： 如果你对人工智能、大数据如何改变我们的生活感到好奇，希望了解这些技术背后的原理，那么本书将为你打开一扇通往智慧未来的大门。 本书的独特性 本书的独特之处在于，它并非仅仅罗列枯燥的技术术语或复杂的数学公式，而是以一种“白话”的方式，将那些看似高深的概念，转化成易于理解的语言和生动的案例。我们相信，理解的力量源于清晰的阐释。每一章都将围绕一个核心主题展开，循序渐进，让你在不知不觉中，构建起对数据与智能的全面认知。 通过本书，你将不再是被动的旁观者，而是能够主动地去解读数据、理解智能、并最终做出更优决策的“数据之海的导航者”。我们邀请你一同踏上这场激动人心的探索之旅，发掘数据中蕴藏的无限可能，拥抱一个更加智能、更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析领域略有涉猎的在职人士，我一直在寻找一本能够帮助我系统梳理大数据和机器学习知识的书籍。市面上相关的书籍很多，但往往要么过于理论化，让人望而却步；要么过于碎片化，难以形成完整的知识体系。《白话大数据与机器学习》这本书，恰恰填补了这一空白。它在理论深度和实践指导之间找到了一个绝佳的平衡点。我尤其欣赏作者在介绍复杂概念时，总是能够层层剥离，深入浅出。例如，在讲解机器学习的算法时，他并没有直接罗列各种算法的数学模型，而是先从问题的本质出发，解释为什么需要这样的算法，以及它们各自的优势和局限性。书中大量的图示和流程图，也极大地帮助我理解了数据处理的各个环节以及模型构建的过程。此外，作者还分享了许多他在实际项目中遇到的问题和解决方案，这些宝贵的经验分享，让我能够提前预见到潜在的困难，并学习如何规避。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的引导，它教会我如何用数据说话，如何用算法解决实际问题。读完这本书，我感觉自己对大数据和机器学习的理解进入了一个新的层次，能够更有信心地去探索和应用这些技术。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对新兴技术充满热情，但又常常因为缺乏实践经验而感到迷茫的学习者。《白话大数据与机器学习》这本书，为我提供了一个绝佳的学习路径。它不是那种让你一口气学完所有知识的“速成班”，而是更像一位经验丰富的向导，带领你在大数据和机器学习的广阔天地中，一步步地探索。书中详细介绍了大数据采集、存储、处理、分析的整个流程，并且深入浅出地讲解了常用的机器学习算法，比如回归、分类、聚类等。作者在解释这些算法时，总是能结合实际案例，让我理解它们的应用场景和效果。我特别欣赏书中对数据预处理和特征工程的详细讲解，这往往是实践中非常重要但又容易被忽视的环节。这本书让我明白，要构建一个有效的机器学习模型，不仅仅是选择一个算法那么简单，前期的准备工作同样至关重要。此外，书中还探讨了如何评估模型的性能，以及如何根据实际需求选择合适的模型。这种循序渐进的讲解方式，让我能够有条不紊地吸收知识，并且能够将理论与实践相结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我看来，远不止于技术知识的普及。它更像是在帮助读者构建一种全新的思维模式——一种以数据为驱动，以算法为工具的思维方式。《白话大数据与机器学习》的作者，在这一点上做得非常出色。他不仅仅是讲解“是什么”，更重要的是讲解“为什么”以及“如何”。书中关于大数据价值挖掘的论述，让我对数据有了全新的认识，它不再仅仅是冰冷的数字，而是蕴含着巨大潜力的宝藏。在机器学习的部分，作者深入浅出地讲解了监督学习、无监督学习等核心概念，并且通过生动形象的例子，让我理解了不同算法的适用场景。我最喜欢的部分是，作者在介绍一些前沿应用时，总是能够结合社会发展的趋势，让我看到大数据和机器学习的无限可能。这本书让我意识到，无论从事什么行业，理解大数据和机器学习的思维方式，都将成为未来不可或缺的核心竞争力。它不是一本纯粹的技术手册，而是一本能够启迪思维，指引方向的宝典。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能和数据背后的逻辑非常好奇，但又对理工科的专业知识感到有些畏惧。《白话大数据与机器学习》这本书，可以说是给我打开了一扇新世界的大门。作者的文笔非常流畅，语言生动有趣，完全没有那种枯燥的教科书感觉。他用非常形象的比喻，将那些原本听起来高深莫测的概念，解释得浅显易懂。比如，他把机器学习比作是“教小孩子认识事物”，通过大量的例子和反馈，让机器逐渐学会识别和判断。这种类比让我一下子就抓住了核心思想。书中也穿插了一些关于大数据对社会影响的讨论，比如隐私保护、信息安全等问题，这些都引发了我很多思考。我特别喜欢的是，作者在讲解过程中，并没有回避一些技术上的挑战和争议，而是坦诚地进行分析，这让我觉得这本书非常真实和可信。虽然我可能无法深入到算法的每一个细节，但通过这本书，我至少能够理解大数据和机器学习的基本原理，以及它们是如何在现实生活中发挥作用的。这对于我这样一个完全没有技术背景的读者来说，已经是巨大的收获了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人，那种简洁而又不失科技感的风格，让我第一眼就觉得它或许能解答我一直以来对“大数据”和“机器学习”这些热门词汇的模糊认识。我是一名普通读者，平时工作接触不到这些高深的技术，但新闻里、生活中，它们无处不在，总让我有种“别人都在懂，只有我落后”的感觉。拿到书后，我迫不及待地翻阅，发现它不像我想象中那样充斥着复杂的数学公式和晦涩的专业术语。相反，作者用一种非常接地气的方式，从最基础的概念讲起，比如什么是大数据，它到底能带来什么价值，以及机器学习是如何工作的，它们又在哪些领域发挥作用。我最喜欢的是书中那些贴近生活的例子，比如推荐系统如何知道我喜欢看什么电影，或者人脸识别技术是如何实现的。这些具体的应用场景，让我能够直观地理解这些技术是如何改变我们的生活的，而不是停留在抽象的理论层面。阅读这本书的过程，就像是在和一位经验丰富的朋友聊天，他耐心地为你解开那些看似复杂的问题，让你在轻松愉快的氛围中，逐渐建立起对大数据和机器学习的整体认知。我感觉自己不再是被动接收信息，而是开始能够主动思考和理解这些技术背后的逻辑。

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人工智能时代已经开启，要跟上时代的步伐呀！目录体例不错，就是书薄了点儿。。。

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物流非常快，包装也很精美。赞??????

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活动买的，感觉还不错啊

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图书质量蛮好，我很喜欢

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虽然是白话，但是要整明白要些功夫！

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这本书，还不错吧，刚开始看

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最近京东大促，老公买了好多工作上用的专业书籍，真的便宜。