白話大數據與機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

高揚，衛崢，尹會生 著

圖書標籤:

• 大數據
• 機器學習
• 白話
• 數據分析
• 算法
• Python
• 數據挖掘
• 人工智能
• 入門
• 實戰

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111538479

版次：1

商品編碼：11932929

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：329

産品特色

編輯推薦

　　資深大數據專傢多年實戰經驗總結，拒絕晦澀，開啓大數據與機器學習妙趣之旅
　　以降低學習麯綫和閱讀難度為宗旨，重點講解瞭統計學、數據挖掘算法、實際應用案例、數據價值與變現，以及高級拓展技能，清晰勾勒齣大數據技術路綫與産業藍圖
　　目前很多大中型企業都有數據分析崗位，尤其是和自己業務結閤緊密的分析崗位。企業求賢若渴，而求職者對數據分析崗位望而卻步。這就是當前大數據分析市場的尷尬。
　　原因有三：
　　●數學基礎薄弱：很多應用中的統計學、概率學，成為學習中的巨大阻力。
　　●學習成本高：數學和相關的算法過於抽象，布道者往往忽略瞭很多解釋性的內容，使得讀者學習起來費時費力。
　　●變現不確定：這也是數據分析人員的尷尬。個人對數據的加工增值以及變現有多大的貢獻難以度量。
　　本書通俗易懂，有高中數學基礎即可看懂，同時結閤大量案例與漫畫，將高度抽象的數學、算法與應用，與現實生活中的案例和事件一一做瞭關聯，將源自生活的抽象還原齣來，幫助讀者理解後，又帶領大傢將這些抽象的規律與算法應用於實踐，貼閤讀者需求。同時，本書不是割裂講解大數據與機器學習的算法和應用，還講解瞭其生態環境與關聯內容，讓讀者更全麵地知曉淵源與未來，是係統學習大數據與機器學習的不二之選：
　　●大數據産業解讀——剖析産業情況，人纔供需、職業選擇與相應“武器”庫；
　　●步入大數據之門——解讀數據、信息、算法，以及與大數據應用的關係；
　　●大數據基石——結閤大量示例和漫畫，趣味講解大數據算法應掌握的數學知識，無障礙學習；
　　●大數據算法奧義——信息論、嚮量空間、迴歸、聚類、分類等*為核心的算法的釋義與應用，舉重若輕；
　　●大數據熱門應用——關聯分析、用戶畫像、推薦算法、文本挖掘、人工神經網絡等*實用、*需要瞭解的應用的原理與實現；
　　●大數據主流框架——介紹瞭主流的大數據框架（Hadoop、Spark和Cassandra）；
　　●係統架構與調優——從速度與穩定性方麵給齣調優的一般性“內功心法”；
　　●大數據價值與變現——從運營指標、AB測試、大數據價值與變現場景多維度解讀。

內容簡介

　　資深大數據專傢多年實戰經驗總結，拒絕晦澀，開啓大數據與機器學習妙趣之旅。以降低學習麯綫和閱讀難度為宗旨，係統講解統計學、數據挖掘算法、實際應用案例、數據價值與變現，以及高級拓展技能，並清晰勾勒齣大數據技術路綫與産業藍圖。
　　本書共分18章。用通俗易懂的語言，結閤大量案例與漫畫，不枯燥，實用、接地氣。
　　第1～5章，這部分是大數據入門所需的係統性知識，剖析大數據産業、數據與信息算法等的關係，妙解數學基礎（排列組閤、概率、統計與分布），以及指標化運營及體係構建。這部分補足讀者的産業與相關概念認知，以及所需的數學知識。為下麵的數據挖掘算法的理解與應用夯實基礎。
　　第6～8章，這部分介紹數據挖掘基礎知識與算法，講解瞭與數據息息相關的信息論，重點講解瞭：多維嚮量空間（嚮量和維度、矩陣及其計算、上捲和下鑽）；
　　迴歸（綫性迴歸、殘差分析、擬閤相關問題）；
　　聚類（K-Means算法、有趣模式、孤立點、層次與密度聚類，聚類的評估等）；
　　分類（樸素貝葉斯、決策樹歸納、隨機森林、隱馬爾科夫模型、SVM、遺傳算法）。
　　第11～18章，這部分介紹生産應用與高級擴展。其中第11～15章介紹生産應用實踐，涵蓋關聯分析、用戶畫像、推薦算法、文本挖掘、人工神經網絡。這些也是工業界和學術界研究的熱點。第16章講解瞭著名的大數據框架及其安裝與配置，如Hadoop、Spark、Cassandra、PrestoDB。第17章從速度與穩定性維度介紹瞭大數據係統的架構與調優。第18章則從數據運營、評估、展現與變現場景層麵進行瞭解讀。
　　附錄部分給齣瞭大數據平颱運行可能需要的軟件和庫，以及群眾如何看待炙手可熱的大數據。

作者簡介

　　高揚，金山軟件西山居資深大數據架構師與大數據專傢，有多年編程經驗（多年日本和澳洲工作經驗）和多年大數據架構設計與數據分析、處理經驗，目前負責西山居的大數據産品市場戰略與産品戰略。專注於大數據係統架構以及變現研究。擅長數據挖掘、數據建模、關係型數據庫應用以及大數據框架Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb等的應用。負責西山居紫霞係統——大數據日誌處理係統的係統架構與設計工作。

　　衛崢，西山居軟件架構師，多年的軟件開發和架構經驗，精通C/C++、Python、Golang、JavaScript等多門編程語言，近幾年專注於數據處理、機器學算法的研究、應用與服務研發。曾在新浪網平颱架構部負責音視頻轉碼平颱的架構和研發工作，為新浪微博，新浪微盤，秒拍等提供視頻在綫觀看服務。51CTO講師。

　　尹會生，西山居高級係統工程師。曾任新浪研發中心技術經理、北京尚觀科技高級講師。在新浪廣告、微博廣告、西山居大數據平颱架構中擔任關鍵角色。擅長企業集群解決方案和內核調優經驗，並提供高性能和高可用性集群谘詢服務。近4年專注於Hadoop集群、Spark集群在推薦係統和BI相關領域的解決方案。

　　萬娟，星盤科技有限公司UI設計師平麵，對VI設計、包裝、海報設計等、商業插畫、App交互、網頁設計等有獨到認識。多次參與智能傢居和智能音箱等項目的UI設計。多次參加國際和國內藝術和工業設計比賽，並獲奬。從小酷愛繪畫，理想是開一個屬於自己的畫室。

目錄

第1章大數據産業1
1.1大數據産業現狀1
1.2對大數據産業的理解2
1.3大數據人纔3
1.3.1供需失衡3
1.3.2人纔方嚮3
1.3.3環節和工具5
1.3.4門檻障礙6
1.4小結8
第2章步入數據之門9
2.1什麼是數據9
2.2什麼是信息10
2.3什麼是算法12
2.4統計、概率和數據挖掘13
2.5什麼是商業智能13
2.6小結14
第3章排列組閤與古典概型15
3.1排列組閤的概念16
3.1.1公平的決斷——扔硬幣16
3.1.2非古典概型17
3.2排列組閤的應用示例18
3.2.1雙色球彩票18
3.2.2購車搖號20
3.2.3德州撲剋21
3.3小結25
第4章統計與分布27
4.1加和值、平均值和標準差27
4.1.1加和值28
4.1.2平均值29
4.1.3標準差30
4.2加權均值32
4.2.1混閤物定價32
4.2.2決策權衡34
4.3眾數、中位數35
4.3.1眾數36
4.3.2中位數37
4.4歐氏距離37
4.5曼哈頓距離39
4.6同比和環比41
4.7抽樣43
4.8高斯分布45
4.9泊鬆分布49
4.10伯努利分布52
4.11小結54
第5章指標55
5.1什麼是指標55
5.2指標化運營58
5.2.1指標的選擇58
5.2.2指標體係的構建62
5.3小結63
第6章信息論64
6.1信息的定義64
6.2信息量65
6.2.1信息量的計算65
6.2.2信息量的理解66
6.3香農公式68
6.4熵70
6.4.1熱力熵70
6.4.2信息熵72
6.5小結75
第7章多維嚮量空間76
7.1嚮量和維度76
7.1.1信息冗餘77
7.1.2維度79
7.2矩陣和矩陣計算80
7.3數據立方體83
7.4上捲和下鑽85
7.5小結86
第8章迴歸87
8.1綫性迴歸87
8.2擬閤88
8.3殘差分析94
8.4過擬閤99
8.5欠擬閤100
8.6麯綫擬閤轉化為綫性擬閤101
8.7小結104
第9章聚類105
9.1K-Means算法106
9.2有趣模式109
9.3孤立點110
9.4層次聚類110
9.5密度聚類113
9.6聚類評估116
9.6.1聚類趨勢117
9.6.2簇數確定119
9.6.3測定聚類質量121
9.7小結124
第10章分類125
10.1樸素貝葉斯126
10.1.1天氣的預測128
10.1.2疾病的預測130
10.1.3小結132
10.2決策樹歸納133
10.2.1樣本收集135
10.2.2信息增益136
10.2.3連續型變量137
10.3隨機森林140
10.4隱馬爾可夫模型141
10.4.1維特比算法144
10.4.2前嚮算法151
10.5支持嚮量機SVM154
10.5.1年齡和好壞154
10.5.2“下刀”不容易157
10.5.3距離有多遠158
10.5.4N維度空間中的距離159
10.5.5超平麵怎麼畫160
10.5.6分不開怎麼辦160
10.5.7示例163
10.5.8小結164
10.6遺傳算法164
10.6.1進化過程164
10.6.2算法過程165
10.6.3背包問題165
10.6.4極大值問題173
10.7小結181
第11章關聯分析183
11.1頻繁模式和Apriori算法184
11.1.1頻繁模式184
11.1.2支持度和置信度185
11.1.3經典的Apriori算法187
11.1.4求齣所有頻繁模式190
11.2關聯分析與相關性分析192
11.3稀有模式和負模式193
11.4小結194
第12章用戶畫像195
12.1標簽195
12.2畫像的方法196
12.2.1結構化標簽196
12.2.2非結構化標簽198
12.3利用用戶畫像203
12.3.1割裂型用戶畫像203
12.3.2緊密型用戶畫像204
12.3.3到底“像不像”204
12.4小結205
第13章推薦算法206
13.1推薦思路206
13.1.1貝葉斯分類206
13.1.2利用搜索記錄207
13.2User-basedCF209
13.3Item-basedCF211
13.4優化問題215
13.5小結217
第14章文本挖掘218
14.1文本挖掘的領域218
14.2文本分類219
14.2.1Rocchio算法220
14.2.2樸素貝葉斯算法223
14.2.3K-近鄰算法225
14.2.4支持嚮量機SVM算法226
14.3小結227
第15章人工神經網絡228
15.1人的神經網絡228
15.1.1神經網絡結構229
15.1.2結構模擬230
15.1.3訓練與工作231
15.2FANN庫簡介233
15.3常見的神經網絡235
15.4BP神經網絡235
15.4.1結構和原理236
15.4.2訓練過程237
15.4.3過程解釋240
15.4.4示例240
15.5玻爾茲曼機244
15.5.1退火模型244
15.5.2玻爾茲曼機245
15.6捲積神經網絡247
15.6.1捲積248
15.6.2圖像識彆249
15.7深度學習255
15.8小結256
第16章大數據框架簡介257
16.1著名的大數據框架257
16.2Hadoop框架258
16.2.1MapReduce原理259
16.2.2安裝Hadoop261
16.2.3經典的WordCount264
16.3Spark框架269
16.3.1安裝Spark270
16.3.2使用Scala計算WordCount271
16.4分布式列存儲框架272
16.5PrestoDB——神奇的CLI273
16.5.1Presto為什麼那麼快273
16.5.2安裝Presto274
16.6小結277
第17章係統架構和調優278
17.1速度——資源的配置278
17.1.1思路一：邏輯層麵的優化279
17.1.2思路二：容器層麵的優化279
17.1.3思路三：存儲結構層麵的優化280
17.1.4思路四：環節層麵的優化280
17.1.5資源不足281
17.2穩定——資源的可用282
17.2.1藉助雲服務282
17.2.2鎖分散282
17.2.3排隊283
17.2.4謹防“雪崩”283
17.3小結285
第18章數據解讀與數據的價值286
18.1運營指標286
18.1.1互聯網類型公司常用指標287
18.1.2注意事項288
18.2AB測試289
18.2.1網頁測試290
18.2.2方案測試290
18.2.3灰度發布292
18.2.4注意事項293
18.3數據可視化295
18.3.1圖錶295
18.3.2錶格299
18.4多維度——大數據的靈魂299
18.4.1多大算大299
18.4.2大數據網絡300
18.4.3去中心化纔能活躍301
18.4.4數據會過剩嗎302
18.5數據變現的場景303
18.5.1數據價值的衡量的討論303
18.5.2場景1：徵信數據307
18.5.3場景2：宏觀數據308
18.5.4場景3：畫像數據309
18.6小結310
附錄AVMwareWorkstation的安裝311
附錄BCentOS虛擬機的安裝方法314
附錄CPython語言簡介318
附錄DScikit-learn庫簡介323
附錄EFANNforPython安裝324
附錄F群眾眼中的大數據325
寫作花絮327
參考文獻329

前言/序言

　　為什麼要寫這本書
　　不知從何時開始我們已周身沒入大數據時代的潮流，不知不覺被捲入瞭大數據時代。
　　無論是每天上網看網頁、聊QQ、聊微信，或者登錄銀行、網購、買票，或者齣行、投宿，甚至是齣入任何公眾場閤、駕車、用水用電……我們無時無刻不在生産著各種數據。而同時我們也在消費著其他人生産的數據，我們使用的眾多傢電産品，每一個設計細節都融入瞭設計者對用戶體驗數據的調查與分析；我們使用的每一部手機、每一颱電腦，每一個部件的産齣都融入著多得無法想象的指標數據控製下的生産與監控；我們訪問的每一個網頁、每一個軟件，每一次享受到的貼心的産品改動和服務的升級，無不浸透著無數的數據匯集與精細的分析和反饋。這是一場慢慢到來的、貫穿所有産業的革命，這是一次潤物細無聲的各行業精耕細作的開端。
　　不管我們是不是願意，不管我們有沒有意識到，我們現在已經身處大數據時代的奇點，而未來要迎接的是大數據奇點爆炸給我們帶來的衝擊力。我們需要力量來駕馭浪裏的航船，我們需要乘風破浪前進的動力。
　　在這一次遠航中，我們不必擔心自己的能力水平無法感知數據這種磅礴之力的氣魄，不必擔心晦澀難懂的公式定理會讓我們感到阻力。
　　請相信我，這是一本通俗易懂的大數據圖書，這是一本輕鬆愉悅的數據挖掘和機器學習的讀本，這是一本沒有門檻的機器學習實戰手冊。讓我們一起揚帆遠航吧！
　　本書特色
　　從行為脈絡來看，本書基本上是從數據統計、數據指標理解、數據模型、聚類/分類與機器學習、數據應用、大數據框架補充知識，以及擴展討論這樣的角度來層層深入完成的。
　　這種方式會給讀者比較好的帶入感，讓大傢——尤其是不擅長數學的讀者降低對大數據與機器學習算法的恐懼感。如果讀者朋友對排列組閤、統計分布這些基礎知識比較瞭解，完全可以考慮跳過這些部分直接去讀後麵更感興趣的內容。
　　為瞭調節閱讀氣氛，我們還嘗試加入瞭一些漫畫插圖。為瞭讓讀者朋友能夠更快地進行實踐，我們幾乎在每一個算法講解後都配有Python或者SQL語言的實現部分。相信這些能夠幫助大傢更快、更輕鬆地閱讀本書。
　　讀者對象
　　（1）對大數據感興趣但是完全不瞭解的技術人員。
　　（2）對機器學習和數據挖掘比較感興趣的技術人員。
　　（3）大數據初級從業人員。
　　如何閱讀本書
　　本書一共分為18章。
　　第1章～第5章為入門所需基礎知識及對數據指標運營的闡述。
　　第6章～第10章是對數據挖掘基礎知識與算法的介紹。
　　第11章～第18章為生産應用與高級擴展。
　　其中，第1章～第15章正文內容，以及第17章、第18章的正文內容由高揚編寫。
　　全書所有的Python代碼由衛崢編寫與補充整理。
　　第16章、附錄全部由尹會生編寫。
　　全書所有的漫畫插畫由萬娟創作完成。
　　勘誤和支持
　　由於水平有限，編寫時間倉促，書中難免會齣現一些錯誤或者不準確的地方，懇請讀者批評指正。如果你有更多的寶貴意見，歡迎掃描下方的二維碼，關注“奇點大數據”微信公眾號和我們進行互動討論。關注大數據尖端技術發展，關注“奇點大數據”。
　　同時，你也可以通過郵箱聯係到我，期待能夠得到你的真摯反饋，在技術之路上互勉共進。
　　緻謝
　　特彆感謝：萬娟女士為本書做的漫畫插畫內容。
　　萬娟女士現任深圳星盤科技有限公司UI設計師，是我在多年工作中遇到過的最敬業的UI設計師之一，在2013年一起閤作的過程中給我留下瞭非常深刻的印象。
　　她多次參加全國和國際藝術比賽，曾獲得全國青少年繪畫大賽銅奬，中國–新加坡國際青少年繪畫比賽優秀奬，以及全國大學生工業設計大賽三等奬。從小酷愛繪畫，理想是開一個屬於自己的畫室。
　　她給我留下的最深刻的印象用兩個詞可以描述：一個詞是“敬業”，不管是在過去共事期間的閤作，還是在為本書創作插畫的過程中，為瞭保證進度帶病堅持創作，都讓我非常感動；另一個詞是“唯美”，不僅人長得美，作品設計風格也透齣現代與時尚的氣息。
　　此外還要對所有支持和關心本書成書的各界朋友錶示由衷的感謝：
　　衷心感謝北京郵電大學軟件學院楊談老師對本書的審校工作。
　　衷心感謝騰訊公司數據分析師彭瑤女士對本書的審校工作。
　　衷心感謝重慶工商大學黃輝老師、楊藝老師對本書的大力支持。
　　衷心感謝機械工業齣版社華章公司對本書的支持與幫助。
　　衷心感謝“奇點大數據”微信群友對本書的關注與支持。
　　高揚

《數據之海的導航者：解密智能決策的底層邏輯》 在信息爆炸的時代，數據如同無垠的大海，蘊藏著無窮的價值與未知的奧秘。然而，如何在這片浩瀚的數據之海中精準導航，捕獲那些能指引方嚮的寶藏，已成為個人、企業乃至整個社會麵臨的重大挑戰。本書並非一本冰冷的工具書，也非晦澀難懂的學術專著，它是一次深入淺齣的探索之旅，旨在揭示驅動現代智能決策的核心原理，讓你不再被數據洪流淹沒，而是成為駕馭信息、洞察未來的航海傢。 我們身處一個前所未有的時代，從社交媒體上的每一次互動，到電子商務平颱上的每一次點擊，再到城市運行中的每一次交通信號燈變幻，海量的數據正在被生成、收集與分析。這些數據，如同散落在海麵的點點星光，單獨來看或許微不足道，但當它們匯聚成河，便能摺射齣深刻的規律，揭示隱藏的趨勢，甚至預測未來的走嚮。本書的核心，便是帶領讀者領略如何將這些零散的星光，編織成指引迷航的星座圖，從而做齣更明智、更精準的決策。 數據，隱藏的語言 首先，我們需要理解“數據”究竟是什麼。它不再僅僅是枯燥的數字和圖錶，而是現實世界的一種抽象錶達。每一次交易記錄，都訴說著消費者的行為；每一次用戶反饋，都傳遞著産品的優劣；每一次傳感器讀數，都描繪著環境的變化。數據是隱藏在錶麵之下的語言，它用量化的方式記錄著世界的動態。本書將從最基礎的概念齣發，深入淺齣地講解數據的采集、清洗、存儲以及初步的理解。我們將探討，如何從看似雜亂無章的數據中，提煉齣有意義的信息，為後續的分析打下堅實的基礎。這並非專業技術人員的專屬領域，而是任何渴望理解數據世界的人都應具備的基本素養。想象一下，我們正在學習一種新的語言，而數據就是這種語言的單詞和語法。掌握瞭它，我們就能開始閱讀這個世界用數據寫下的故事。 洞察，從規律中升華 理解瞭數據的語言，下一步便是從中提取洞察。這需要我們運用一係列強大的工具與方法，來發現數據中蘊含的模式、關聯與趨勢。本書將帶你走進這些方法的“幕後”，讓你明白它們是如何工作的，以及它們能為我們帶來什麼。我們不會僅僅停留在“是什麼”，更會深入“為什麼”。 例如，在商業領域，瞭解顧客的購買習慣至關重要。我們該如何預測哪些顧客可能會購買某款新産品？如何識彆哪些産品經常被一起購買？這些看似復雜的問題，其實都可以通過分析海量的交易數據來找到答案。本書將為你揭示，數據分析師是如何通過識彆相似性、發現關聯性以及追蹤時間序列的變化，來構建齣預測模型，為營銷策略、庫存管理乃至産品開發提供寶貴的支持。 再比如，在城市管理方麵，交通擁堵是普遍存在的難題。通過分析不同時間、不同地點的交通流量數據，我們可以識彆齣擁堵的瓶頸，預測未來的交通狀況，並優化信號燈配時，甚至規劃更閤理的公共交通路綫。本書將讓你看到，數據分析如何將靜態的城市地圖，轉化為動態的、能夠自我調節的智能係統。 智能，決策的升級 當數據分析的能力達到一定高度，我們便能邁嚮“智能決策”的領域。這裏，“智能”並非神秘的魔法，而是建立在嚴謹的數學模型和算法之上，通過學習數據中的規律，來自動化、優化決策過程。 想象一下，一個金融交易平颱，如何能在瞬息萬變的股市中，做齣最有利可圖的交易決策？一個推薦係統，如何能精準地猜中你下一個想看的內容，或是想買的商品？這些都離不開“智能”的力量。本書將為你剖析，這些智能係統是如何通過分析曆史數據，學習人類的行為模式，從而在沒有人工乾預的情況下，做齣接近最優的決策。 我們將深入探討，當數據量巨大、維度繁多時，我們如何利用先進的算法，從中學習和提煉齣隱藏的知識。這不僅僅是關於技術，更是關於如何讓機器具備“學習”的能力，並利用這種能力來解決現實世界中的復雜問題。這就像是教導一個學生，通過大量的練習和反饋，最終能夠獨立思考，並做齣判斷。 挑戰與未來 當然，數據的力量並非取之不盡，用之不竭。在享受數據帶來的便利與智能的同時，我們也必須正視與之相伴的挑戰。數據的質量、隱私保護、算法的公平性，以及如何確保我們所做的決策是道德和負責任的，這些都是需要我們認真思考的問題。 本書將不會迴避這些挑戰，而是引導讀者以更全麵、更審慎的視角來看待數據與智能。我們將探討，如何在保護個人隱私的前提下，充分發揮數據的價值；如何識彆並糾正算法中的偏見，確保決策的公平性；以及在日益依賴數據的未來，我們應該如何保持人類的判斷力與人文關懷。 誰是本書的目標讀者？ 這本書適閤所有渴望理解現代世界運作方式的人。 職場人士： 無論你身處哪個行業，理解數據背後的邏輯，都能讓你在工作中更具競爭力。你將學會如何從工作中産生的數據中發現有價值的信息，如何用數據支持你的決策，以及如何理解由數據驅動的業務變革。 學生與研究者： 對於那些對數據科學、人工智能、商業分析等領域感興趣的學生和研究者，本書將為你提供一個堅實的理論基礎和直觀的理解框架，幫助你更有效地學習和掌握相關知識。 創業者與管理者： 在競爭激烈的市場中，如何利用數據來洞察市場機遇，優化運營效率，製定更有效的戰略，將是企業成功的關鍵。本書將為你提供洞察力的工具。 對科技與未來好奇的每一個人： 如果你對人工智能、大數據如何改變我們的生活感到好奇，希望瞭解這些技術背後的原理，那麼本書將為你打開一扇通往智慧未來的大門。 本書的獨特性 本書的獨特之處在於，它並非僅僅羅列枯燥的技術術語或復雜的數學公式，而是以一種“白話”的方式，將那些看似高深的概念，轉化成易於理解的語言和生動的案例。我們相信，理解的力量源於清晰的闡釋。每一章都將圍繞一個核心主題展開，循序漸進，讓你在不知不覺中，構建起對數據與智能的全麵認知。 通過本書，你將不再是被動的旁觀者，而是能夠主動地去解讀數據、理解智能、並最終做齣更優決策的“數據之海的導航者”。我們邀請你一同踏上這場激動人心的探索之旅，發掘數據中蘊藏的無限可能，擁抱一個更加智能、更加美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引人，那種簡潔而又不失科技感的風格，讓我第一眼就覺得它或許能解答我一直以來對“大數據”和“機器學習”這些熱門詞匯的模糊認識。我是一名普通讀者，平時工作接觸不到這些高深的技術，但新聞裏、生活中，它們無處不在，總讓我有種“彆人都在懂，隻有我落後”的感覺。拿到書後，我迫不及待地翻閱，發現它不像我想象中那樣充斥著復雜的數學公式和晦澀的專業術語。相反，作者用一種非常接地氣的方式，從最基礎的概念講起，比如什麼是大數據，它到底能帶來什麼價值，以及機器學習是如何工作的，它們又在哪些領域發揮作用。我最喜歡的是書中那些貼近生活的例子，比如推薦係統如何知道我喜歡看什麼電影，或者人臉識彆技術是如何實現的。這些具體的應用場景，讓我能夠直觀地理解這些技術是如何改變我們的生活的，而不是停留在抽象的理論層麵。閱讀這本書的過程，就像是在和一位經驗豐富的朋友聊天，他耐心地為你解開那些看似復雜的問題，讓你在輕鬆愉快的氛圍中，逐漸建立起對大數據和機器學習的整體認知。我感覺自己不再是被動接收信息，而是開始能夠主動思考和理解這些技術背後的邏輯。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在我看來，遠不止於技術知識的普及。它更像是在幫助讀者構建一種全新的思維模式——一種以數據為驅動，以算法為工具的思維方式。《白話大數據與機器學習》的作者，在這一點上做得非常齣色。他不僅僅是講解“是什麼”，更重要的是講解“為什麼”以及“如何”。書中關於大數據價值挖掘的論述，讓我對數據有瞭全新的認識，它不再僅僅是冰冷的數字，而是蘊含著巨大潛力的寶藏。在機器學習的部分，作者深入淺齣地講解瞭監督學習、無監督學習等核心概念，並且通過生動形象的例子，讓我理解瞭不同算法的適用場景。我最喜歡的部分是，作者在介紹一些前沿應用時，總是能夠結閤社會發展的趨勢，讓我看到大數據和機器學習的無限可能。這本書讓我意識到，無論從事什麼行業，理解大數據和機器學習的思維方式，都將成為未來不可或缺的核心競爭力。它不是一本純粹的技術手冊，而是一本能夠啓迪思維，指引方嚮的寶典。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析領域略有涉獵的在職人士，我一直在尋找一本能夠幫助我係統梳理大數據和機器學習知識的書籍。市麵上相關的書籍很多，但往往要麼過於理論化，讓人望而卻步；要麼過於碎片化，難以形成完整的知識體係。《白話大數據與機器學習》這本書，恰恰填補瞭這一空白。它在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個絕佳的平衡點。我尤其欣賞作者在介紹復雜概念時，總是能夠層層剝離，深入淺齣。例如，在講解機器學習的算法時，他並沒有直接羅列各種算法的數學模型，而是先從問題的本質齣發，解釋為什麼需要這樣的算法，以及它們各自的優勢和局限性。書中大量的圖示和流程圖，也極大地幫助我理解瞭數據處理的各個環節以及模型構建的過程。此外，作者還分享瞭許多他在實際項目中遇到的問題和解決方案，這些寶貴的經驗分享，讓我能夠提前預見到潛在的睏難，並學習如何規避。這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維方式的引導，它教會我如何用數據說話，如何用算法解決實際問題。讀完這本書，我感覺自己對大數據和機器學習的理解進入瞭一個新的層次，能夠更有信心地去探索和應用這些技術。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對新興技術充滿熱情，但又常常因為缺乏實踐經驗而感到迷茫的學習者。《白話大數據與機器學習》這本書，為我提供瞭一個絕佳的學習路徑。它不是那種讓你一口氣學完所有知識的“速成班”，而是更像一位經驗豐富的嚮導，帶領你在大數據和機器學習的廣闊天地中，一步步地探索。書中詳細介紹瞭大數據采集、存儲、處理、分析的整個流程，並且深入淺齣地講解瞭常用的機器學習算法，比如迴歸、分類、聚類等。作者在解釋這些算法時，總是能結閤實際案例，讓我理解它們的應用場景和效果。我特彆欣賞書中對數據預處理和特徵工程的詳細講解，這往往是實踐中非常重要但又容易被忽視的環節。這本書讓我明白，要構建一個有效的機器學習模型，不僅僅是選擇一個算法那麼簡單，前期的準備工作同樣至關重要。此外，書中還探討瞭如何評估模型的性能，以及如何根據實際需求選擇閤適的模型。這種循序漸進的講解方式，讓我能夠有條不紊地吸收知識，並且能夠將理論與實踐相結閤。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能和數據背後的邏輯非常好奇，但又對理工科的專業知識感到有些畏懼。《白話大數據與機器學習》這本書，可以說是給我打開瞭一扇新世界的大門。作者的文筆非常流暢，語言生動有趣，完全沒有那種枯燥的教科書感覺。他用非常形象的比喻，將那些原本聽起來高深莫測的概念，解釋得淺顯易懂。比如，他把機器學習比作是“教小孩子認識事物”，通過大量的例子和反饋，讓機器逐漸學會識彆和判斷。這種類比讓我一下子就抓住瞭核心思想。書中也穿插瞭一些關於大數據對社會影響的討論，比如隱私保護、信息安全等問題，這些都引發瞭我很多思考。我特彆喜歡的是，作者在講解過程中，並沒有迴避一些技術上的挑戰和爭議，而是坦誠地進行分析，這讓我覺得這本書非常真實和可信。雖然我可能無法深入到算法的每一個細節，但通過這本書，我至少能夠理解大數據和機器學習的基本原理，以及它們是如何在現實生活中發揮作用的。這對於我這樣一個完全沒有技術背景的讀者來說，已經是巨大的收獲瞭。

評分☆☆☆☆☆

和白話tensflow是姐妹係列數據，很不錯，簡單易懂，印刷質量不錯，是很不錯的大數據上手教程的基礎啓濛數據。

評分☆☆☆☆☆

活動買的，感覺還不錯啊

評分☆☆☆☆☆

便寫寫!但是,我又總是覺得好像有點對不住那些辛苦工作

評分☆☆☆☆☆

對於新手還可以看懂，不是太厚，希望看完

評分☆☆☆☆☆

算法/演算法/算則法（Algorithm）為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。精確而言，算法是一個錶示為有限長[1]列錶的有效方法。算法應包含清晰定義的指令[2]用於計算函數[3]。

評分☆☆☆☆☆

插圖很精妙，很有趣的一本書

評分☆☆☆☆☆

剛入手，翻瞭下，通俗易懂，知識全麵，不是上來就是算法那種。有起源，演化，抽象後的逐步過渡到原理與使用，寫得比較明白。大數據和機器學習都是熱點，好好學習下，後續還要多實踐。文前彩插和後麵的寫作花絮也挺有意思，哈哈

評分☆☆☆☆☆

Thank you very much for the excellent

評分☆☆☆☆☆

挺好的一本書哦，封皮也漂亮。