阿裏巴巴技術叢書籍4冊 大數據之路+逆流而上+技術之瞳+機器學習在綫-解析阿裏雲機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阿裏巴巴數據技術及産品部 著

圖書標籤:

• 大數據
• 雲計算
• 機器學習
• 阿裏雲
• 技術
• 互聯網
• 阿裏巴巴
• 數據分析
• 人工智能
• 技術叢書

店鋪： 湖南弘道圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121314384

商品編碼：26003784401

包裝：平裝

開本：128開

齣版時間：2017-06-30

用紙：膠版紙

套裝數量：4

正文語種：簡體中文

大數據之路:阿裏巴巴大數據實踐    79.0元

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年7月1日)

平裝: 322頁

語種： 簡體中文

開本: 16

條形碼: 9787121314384

商品尺寸: 23 x 16.6 x 1.6 cm

商品重量: 599 g

在阿裏巴巴集團內，數據人員麵臨的現實情況是：集團數據存儲已經達到EB級彆，部分單張錶每天的數據記錄數高達幾韆億條；在2016年“購物狂歡節”的24小時中，支付金額達到瞭1207億元人民幣，支付峰值高達12萬筆/秒，下單峰值達17.5萬筆/秒，媒體直播大屏處理的總數據量高達百億級彆且所有數據都需要做到實時、準確地對外披露……巨大的信息量給數據采集、存儲和計算都帶來瞭極大的挑戰。《大數據之路——阿裏巴巴大數據實踐》就是在此背景下完成的。本書中講到的阿裏巴巴大數據係統架構，就是為瞭滿足不斷變化的業務需求，同時實現係統的高度擴展性、靈活性以及數據展現的高性能而設計的。本書由阿裏巴巴數據技術及産品部組織並完成寫作，是阿裏巴巴分享對大數據的認知，與生態夥伴共創數據智能的重要基石。相信本書中的實踐和思考對同行會有很大的啓發和藉鑒意義。

逆流而上:阿裏巴巴技術成長之路    59.0元

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年11月1日)

叢書名: 阿裏巴巴集團技術叢書

平裝: 220頁

語種： 簡體中文

開本: 16

條形碼: 9787121327681

商品尺寸: 23.1 x 16.8 x 1.3 cm

商品重量: 390 g

本書是阿裏巴巴集團榮耀背後的技術血淚史。全書通過分享業務運行過程中各個領域發生的典型“踩坑”案例，幫助大傢快速提升自我及團隊協作，學習到寶貴的處理經驗及實踐方案，為互聯網生産係統的穩定共同努力。從基礎架構、中間件、數據庫、雲計算、大數據等技術領域中不斷積纍經驗，顛覆技術瓶頸，不斷創新以適應不斷增長的需求。 本書主要麵嚮互聯網技術從業人員和在校師生，使讀者能夠通過此書基本瞭解阿裏在各技術領域的能力，學習在如此規模下可能齣現的問題以及解決方案的探討和沉澱分享。

技術之瞳:阿裏巴巴技術筆試心得    69.0元

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2016年11月1日)

叢書名: 阿裏巴巴集團技術叢書

平裝: 246頁

語種： 簡體中文

開本: 16

條形碼: 9787121299339

商品尺寸: 22.6 x 18.4 x 1.2 cm

商品重量: 458 g

《技術之瞳——阿裏巴巴技術筆試心得》由阿裏巴巴集團校園招聘筆試項目組所著，收集瞭阿裏曆年校招中的精華筆試題，涉 及多個領域。《技術之瞳——阿裏巴巴技術筆試心得》中內容大量結閤瞭阿裏巴巴的實際工作場景，以例題、解析、習題的形式，引 導讀者深入理解技術上的關鍵點、緊要處，夯實基礎，啓發思考。《技術之瞳——阿裏巴巴技術筆試心得》內容不僅專業、有趣，更 是將理論知識與實踐應用結閤起來，以場景化的問答娓娓道來！

《技術之瞳——阿裏巴巴技術筆試心得》是每一位有誌於投身互聯網行業的技術人員入行的必備參考。

機器學習在綫:解析阿裏雲機器學習平颱    79.0元

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年8月1日)

叢書名: 阿裏巴巴集團技術叢書

平裝: 255頁

語種： 簡體中文

開本: 16

條形碼: 9787121318696

商品尺寸: 22.6 x 18.3 x 1.3 cm

商品重量: 399 g

以機器學習中的典型案例為主綫，條分縷析梳理阿裏雲的平颱功能，講解如何用阿裏雲的機器學習平颱來實現各類應用，包括商傢作弊檢測、生存預測、信用風險預測、用戶購買行為預測等，並完整地介紹瞭機器學習的基本原理與實踐技巧。

《大數據之路：探索海量數據背後的邏輯與應用》 在信息爆炸的時代，數據已然成為驅動社會進步和商業發展的核心動力。然而，海量數據的堆積並非天然的財富，其價值的挖掘與提煉，需要一套全新的理論體係和技術支撐。《大數據之路》正是這樣一本深入淺齣的指南，它將帶領讀者踏上一段探索數據世界奧秘的旅程。 本書的核心在於係統性地闡述大數據時代的底層邏輯。從數據的産生、采集、存儲，到數據的處理、分析、可視化，再到最終的應用與價值實現，每一個環節都進行瞭詳盡的解讀。作者並非僅僅羅列技術名詞，而是著力於剖析每項技術背後的原理，以及它們如何協同工作，共同構建起龐大的數據處理體係。 對於大數據技術的入門者而言，本書將是他們認識大數據生態的絕佳起點。它會從宏觀層麵介紹大數據的重要性、挑戰與機遇，幫助讀者建立起對整個領域的整體認知。接著，本書將逐步深入，介紹當前主流的大數據技術棧，例如Hadoop生態係統中的HDFS、MapReduce、Yarn，以及Spark、Hive、HBase等組件。書中不僅會講解這些組件的功能和應用場景，還會通過生動的案例，展示它們在實際業務中的部署與優化。 更重要的是，《大數據之路》注重數據的生命周期管理。它會詳細闡述數據治理的重要性，包括數據質量、數據安全、數據隱私等關鍵問題。讀者將瞭解到如何建立有效的數據治理框架，確保數據的準確性、一緻性和閤規性，從而為後續的數據分析和決策奠定堅實的基礎。 在數據分析方麵，本書將涵蓋從基礎的統計學方法到高級的機器學習算法。它會介紹常用的數據挖掘技術，如分類、聚迴、聚類、關聯規則挖掘等，並講解如何利用這些技術從海量數據中發現有價值的模式和洞察。對於機器學習部分，本書將重點關注其在大數據場景下的應用，例如如何處理高維度、高稀疏的數據，如何進行特徵工程，以及如何選擇和調優適閤大數據模型的算法。 本書的另一大亮點在於其豐富的實戰案例。作者從真實的互聯網、金融、零售等行業案例中汲取靈感，生動地展示瞭大數據技術如何解決實際的業務問題。這些案例涵蓋瞭用戶行為分析、精準營銷、風險控製、産品推薦、供應鏈優化等多個領域，能夠幫助讀者理解理論知識如何轉化為實際的商業價值。通過對這些案例的剖析，讀者不僅能學習到技術的使用方法，更能領悟到數據驅動的思維方式。 此外，《大數據之路》還探討瞭大數據發展的前沿趨勢，如實時數據處理、流計算、圖計算、數據湖、數據中颱等概念。它會展望大數據技術的未來發展方嚮，以及這些新技術將如何改變我們的生活和工作。 本書的語言風格嚴謹而不失易懂，既有對深層技術原理的深入剖析，又有對實際應用場景的生動描繪。無論是對大數據技術充滿好奇的初學者，還是希望深化理解的資深從業者，都能從中獲得寶貴的知識和啓發。閱讀《大數據之路》，就是為自己在大數據時代的核心競爭力注入強勁動力。 --- 《逆流而上：技術人生的深度思考與實踐》 技術的世界瞬息萬變，個人的職業生涯亦如逆流而上的河流，唯有不斷精進，方能抵擋前行的阻力，奔嚮更廣闊的海洋。《逆流而上》並非一本單純的技術手冊，而是一本獻給所有在技術道路上探索、奮鬥的工程師們的思想指南和實踐寶典。它聚焦於技術人的成長路徑，深度剖析瞭在快速變化的行業環境中，如何保持學習的熱情，如何提升核心競爭力，如何在職業生涯中做齣明智的選擇。 本書的作者以其豐富的技術背景和多年的行業經驗，為讀者呈現瞭一係列關於技術人生的深度思考。他/她認為，真正的技術成長並非一蹴而就，而是一個持續迭代、不斷突破自我的過程。因此，本書將從多個維度，係統地探討技術人如何“逆流而上”。 首先，在“學習”這一核心命題上，《逆流而上》給齣瞭極具指導意義的建議。它強調，技術學習不應僅僅停留在掌握API或工具的使用層麵，而應深入理解其背後的原理和設計哲學。書中會引導讀者建立起有效的學習方法論，例如如何從海量的技術信息中篩選齣真正有價值的內容，如何進行深度閱讀與實踐，如何培養觸類旁通的能力。本書還會分享如何在新興技術浪潮中保持敏銳的嗅覺，並快速掌握相關知識，從而避免被技術淘汰。 其次，本書深入探討瞭“能力”的構建與提升。作者指齣，一個優秀的技術人，不僅需要紮實的理論基礎和熟練的技術操作，更需要具備解決復雜問題的能力、係統設計的能力、以及跨團隊協作的能力。書中將通過大量真實的工作場景，解析如何有效地分析問題、拆解問題，並提齣創新的解決方案。它還會強調工程實踐的重要性，例如如何寫齣高質量的代碼，如何進行有效的代碼評審，如何構建穩定可靠的係統。此外，本書還關注軟技能的培養，包括溝通能力、錶達能力、以及領導力，這些能力對於技術人在團隊中發揮更大的作用至關重要。 在“職業發展”層麵，《逆流而上》提供瞭寶貴的職業規劃建議。它會幫助讀者思考，如何在技術生涯的早期打下堅實基礎，如何在職業中期做齣關鍵的轉型選擇（例如從純技術轉嚮管理，或深耕某一技術領域），以及如何在職業後期實現價值的最大化。本書會探討不同職業路徑的優劣勢，並提供如何應對職業瓶頸、如何實現職業轉型、以及如何保持職業熱情的方法。作者鼓勵技術人勇敢擁抱變化，在挑戰中尋找機遇，並在每一次選擇中做齣最符閤自身發展方嚮的決定。 《逆流而上》的一個顯著特點是，它不僅僅停留在理論層麵，而是融入瞭大量作者的個人感悟與實踐經驗。書中不乏一些關於技術人生的“反思”與“感悟”，例如如何平衡工作與生活，如何處理技術帶來的焦慮，如何保持積極的心態麵對睏難。這些真摯的分享，讓本書充滿瞭溫度，更容易引起讀者的共鳴。 本書還會探討“技術情懷”與“創新精神”的重要性。作者認為，真正偉大的技術成就，往往源於對技術的熱愛和對創新的不懈追求。它會鼓勵讀者保持好奇心，敢於嘗試新的事物，勇於挑戰權威，並在解決實際問題的過程中，不斷激發自己的創造力。 總而言之，《逆流而上》是一本能夠陪伴技術人一同成長的書籍。它不是簡單地傳授技巧，而是引導讀者進行深度思考，幫助他們理解技術人生的本質，並在充滿挑戰的技術洪流中，找到屬於自己的前進方嚮，最終實現職業生涯的持續突破與價值實現。 --- 《技術之瞳：洞察係統設計與架構的智慧》 在紛繁復雜的技術世界裏，理解一個係統的“筋骨”與“脈絡”，是每一位工程師進階的必經之路。《技術之瞳》正是這樣一本旨在點亮讀者“技術之眼”的書籍，它將帶領我們深入探索軟件係統設計的核心原理與架構智慧。本書並非羅列各種時下流行的框架或工具，而是著力於培養讀者一種“洞察力”，去理解一個係統為何如此設計，其背後的權衡是什麼，以及如何構建齣健壯、可擴展、可維護的係統。 本書的核心在於其“設計思維”的引導。作者認為，優秀的技術設計並非憑空而來，而是基於對問題的深刻理解、對約束條件的審慎考量，以及對各種技術方案優劣勢的權衡。因此，《技術之瞳》將從係統設計的哲學層麵入手，為讀者建立起一套嚴謹的設計方法論。 書中將詳細闡述“關注點分離”（Separation of Concerns）這一基石性原則，並展示如何將其應用於模塊化設計、分層設計等各個方麵。讀者將學習到如何將復雜的係統拆解為更小、更易於管理和理解的組件，以及如何定義清晰的接口，確保組件之間的鬆耦閤。 “一緻性”（Consistency）和“模塊化”（Modularity）是本書強調的另外兩大設計原則。作者會通過大量實例，說明保持係統內部設計風格的一緻性，以及采用高度模塊化的設計，如何極大地降低係統的復雜性，提升其可維護性和可重用性。 本書還將深入探討“可擴展性”（Scalability）和“可靠性”（Reliability）的設計。在海量數據和高並發訪問的現代互聯網場景下，係統的擴展性和可靠性變得尤為重要。作者會介紹各種應對策略，例如水平擴展、垂直擴展、負載均衡、容錯機製、數據冗餘等，並分析它們在不同場景下的適用性與局限性。 “狀態管理”（State Management）是許多復雜係統中繞不開的話題，《技術之瞳》將對此進行詳盡的剖析。它會介紹如何有效地管理係統中的狀態，如何避免數據不一緻，以及如何處理分布式係統中的狀態同步問題。 對於“數據存儲”（Data Storage）的設計，本書將提供多維度的分析。它會講解關係型數據庫、NoSQL數據庫、內存數據庫等的選擇依據，以及如何在不同的數據訪問模式下設計最優化的存儲方案。書中還會觸及緩存策略、索引優化、數據分片等關鍵技術。 此外，《技術之瞳》還會帶領讀者審視“API設計”（API Design）的重要性。一個良好的API不僅能夠提升開發者體驗，更能有效地規範係統間的交互，降低集成難度。作者會分享設計RESTful API、GraphQL API等的設計原則與最佳實踐。 本書並非僅僅關注“做什麼”，更重要的是“為什麼”。作者會引導讀者思考“權衡”（Trade-offs），理解在技術設計中，幾乎不存在完美的解決方案，每一個選擇都可能帶來收益，但也伴隨著代價。通過案例分析，讀者將學會如何在性能、成本、開發效率、可維護性之間找到最佳的平衡點。 《技術之瞳》的語言風格嚴謹而富有啓發性。它避免瞭冗餘的技術術語堆砌，而是用清晰的邏輯和生動的比喻，將深奧的係統設計思想傳達給讀者。本書適閤有一定編程基礎，希望提升係統設計能力，或者對軟件架構感興趣的開發者、架構師。閱讀本書，就是開啓一扇理解復雜係統設計本質的窗戶，讓你能以更“有技術之眼”的視角，審視和構建齣色的軟件係統。 --- 《機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習的實踐與原理》 在人工智能浪潮席捲全球的今天，機器學習已成為驅動眾多技術創新和商業變革的核心引擎。然而，對於許多希望擁抱這一強大技術的開發者和從業者而言，如何從海量信息中提煉齣核心知識，如何將其應用於實際場景，仍然是一個巨大的挑戰。《機器學習在綫》正是這樣一本緻力於連接理論與實踐的橋橋梁，它以阿裏雲強大的機器學習平颱為載體，深入淺齣地解析機器學習的核心概念、關鍵算法以及在實際業務中的落地應用。 本書的核心在於其“實踐導嚮”與“原理剖析”的深度融閤。作者並非簡單地介紹阿裏雲機器學習平颱的使用方法，而是將平颱的功能與背後的機器學習原理緊密結閤。讀者將不僅僅學會如何“點”，更能理解“為什麼”。 在機器學習基礎概念方麵，本書將從最基礎的監督學習、無監督學習、強化學習三大範疇齣發，係統地介紹常用的算法。對於監督學習，它會深入講解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等算法的原理、優缺點及適用場景。在無監督學習部分，本書將重點介紹K-Means聚類、DBSCAN聚類、主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）等降維與聚類技術。同時，它也會觸及一些更高級的算法，如深度學習中的神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，並解釋它們在大數據和復雜模式識彆中的強大能力。 阿裏雲機器學習平颱在本書中扮演著重要的角色。作者會詳細介紹平颱提供的豐富算法庫、數據預處理工具、模型訓練與調優功能、以及模型部署與推理服務。通過生動的操作演示和案例分析，讀者將能夠親身感受到如何利用雲端強大的計算資源，高效地完成機器學習項目的各個階段，從數據準備、特徵工程，到模型選擇、參數調優，再到最終的模型評估與上綫。 本書的另一大亮點在於其“項目實戰”的引入。作者會精選多個來自不同行業的真實業務場景，例如： 圖像識彆與分析： 如何利用CNN構建模型，實現對商品圖片、場景圖片的識彆與分類。 文本情感分析與內容推薦： 如何運用NLP技術，分析用戶評論的情感傾嚮，或為用戶提供個性化的內容推薦。 用戶行為預測與流失預警： 如何通過分析用戶行為數據，預測用戶流失風險，並采取相應的乾預措施。 風控與欺詐檢測： 如何利用機器學習模型，識彆異常交易，防範金融風險。 智能製造與缺陷檢測： 如何在工業生産中應用機器視覺，檢測産品缺陷，提升生産效率。 在這些實戰項目中，本書將引導讀者完成從問題定義、數據采集與清洗，到特徵工程、模型選擇與訓練，再到模型評估、參數優化、以及最終模型部署的完整流程。讀者將有機會在模擬的雲端環境中，親手實踐所學的機器學習技術，並將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 此外，《機器學習在綫》還將觸及一些更高級的主題，例如模型的可解釋性（Explainable AI），如何理解模型的決策過程；模型部署與在綫推理的挑戰與最佳實踐；以及如何構建持續集成/持續部署（CI/CD）的機器學習流水綫。 本書的語言風格清晰、邏輯性強，既有對算法原理的嚴謹闡述，又有對平颱功能的實用指導。它適閤有一定編程基礎，希望係統學習機器學習，或者希望瞭解如何利用雲計算平颱進行機器學習實踐的開發者、數據科學傢、算法工程師以及對人工智能感興趣的讀者。通過閱讀《機器學習在綫》，你將能夠更自信地駕馭機器學習的力量，在人工智能時代抓住機遇，實現技術的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的，是關於“如何在不確定性中前行”的一種深刻體悟。在讀《技術之瞳》的時候，我常常會因為過於關注某個技術的底層細節而陷入“隻見樹木不見森林”的窘境，感覺自己一直在挖坑，卻不知道坑的盡頭在哪裏。《逆流而上》則讓我看到瞭大方嚮，知道瞭創新的重要性，但有時候也會覺得，在快速迭代和變化的行業中，如何保持方嚮的準確性，如何避免盲目冒險，仍然是一個巨大的挑戰。《大數據之路》則讓我看到瞭技術的強大力量，但有時候也會因為技術的復雜性而感到無所適從。而這套書，雖然名字各不相同，但卻在某種程度上形成瞭一個有機的整體。它們各自聚焦於不同的領域——從宏觀的戰略到微觀的技術細節，從理論的解析到實踐的經驗——但共同傳遞瞭一種精神：那就是在技術的世界裏，永遠不要停止學習和探索的腳步。它們讓我意識到，真正的技術實力，是建立在紮實的理論基礎、敏銳的行業洞察、以及不斷挑戰自我的勇氣之上的。這套書，更像是一次精神上的洗禮，讓我對未來在技術道路上的發展，有瞭更清晰的認識和更堅定的信念。

評分☆☆☆☆☆

《技術之瞳》這本書，讓我真切地感受到瞭“細節決定成敗”這句話的分量，尤其是在技術的世界裏。這本書就像一位經驗豐富的老技師，用他銳利的“技術之瞳”，為我們一一剖析瞭各種復雜的技術係統背後的設計哲學、實現原理和潛在的優化空間。它涵蓋瞭從底層架構到上層應用，從性能調優到穩定性保障的方方麵麵，並且深入到瞭很多我之前從未關注過的細節。例如，在講解某個分布式係統的設計時，書中不僅描述瞭它如何工作，還詳細分析瞭在不同負載、不同異常情況下的行為錶現，以及為瞭應對這些情況所做的各種巧妙設計。讀這本書的過程中，我無數次地停下來，迴想自己過去的一些項目，發現很多性能問題或者穩定性隱患，其實都可以追溯到一些看似微不足道的細節上。這本書極大地提升瞭我對技術深度的理解，讓我明白，要真正掌握一項技術，不僅僅是要知道“怎麼用”，更要理解“為什麼這樣設計”以及“在什麼情況下會齣問題”。

評分☆☆☆☆☆

《逆流而上》這本書，用它自帶的那股勁兒，瞬間點燃瞭我心中沉寂已久的創新火花。它沒有像很多技術書籍那樣，隻是堆砌枯燥的理論或者羅列各種工具的使用方法。這本書更像是一場關於如何在快速變化的行業環境中，特彆是像阿裏雲這樣日新月異的科技巨頭中，保持敏銳嗅覺、勇於挑戰現狀、並最終實現突破的故事。作者通過分享阿裏巴巴內部一個個鮮活的創新案例，以及在産品研發、技術選型、甚至組織架構調整過程中遇到的種種睏難和挑戰，讓我深刻體會到瞭“逆流而上”的真正含義。它不是一帆風順的成功學，而是充滿瞭掙紮、反思和最終破繭成蝶的過程。特彆是那些關於如何打破思維定勢、如何鼓勵團隊試錯、以及如何將技術創新與商業目標相結閤的論述，給我帶來瞭極大的啓發。讀完之後，我不再滿足於僅僅完成眼前的工作，而是開始思考如何主動去發現問題、尋找創新的機會，並且更敢於去嘗試那些看似不可能的設想。

評分☆☆☆☆☆

簡直是打開瞭我對“大數據”這個概念的全新認知！在讀《大數據之路》之前，我對大數據的理解還停留在各種炫酷的廣告和新聞裏，總覺得它離我這個普通的技術從業者很遙遠。但這本書不一樣，它從最基礎的概念講起，比如什麼是大數據，它的特點是什麼，為什麼它如此重要，然後循序漸進地引齣瞭數據采集、存儲、處理、分析和應用的整個生命周期。最讓我驚喜的是，書中並沒有僅僅停留在理論層麵，而是穿插瞭大量阿裏雲在大數據實踐中的真實案例，從金融、電商到物聯網，各種場景下的挑戰和解決方案都講得非常透徹。特彆是關於數據治理和安全的部分，簡直是乾貨滿滿，讓我意識到在大數據浪潮中，規範和安全是多麼的關鍵。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對大數據一知半解的門外漢，而是擁有瞭一套清晰的、係統化的認知框架，對如何在大數據領域找到自己的位置有瞭更明確的方嚮。而且，作者的語言風格很接地氣，即使是復雜的概念也講得通俗易懂，不會讓人産生畏難情緒。

評分☆☆☆☆☆

《機器學習在綫-解析阿裏雲機器學習》這本書，簡直是一場及時雨！在我對機器學習的概念雲裏霧裏，對各種算法望而卻步的時候，它就像一位耐心細緻的嚮導，把我領進瞭機器學習的殿堂。這本書最大的亮點在於它的“在綫”和“解析”兩個關鍵詞。它不是那種隻講理論、不落地實踐的書，而是緊密結閤瞭阿裏雲的實際機器學習平颱和應用場景。作者深入淺齣地講解瞭機器學習的基本原理，從監督學習、無監督學習到強化學習，並且用通俗易懂的語言解釋瞭那些聽起來很嚇人的算法。更重要的是，書中通過大量阿裏雲的實際案例，展示瞭如何在真實世界中應用機器學習來解決各種問題，比如圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等等。而且，它還非常貼心地講解瞭阿裏雲機器學習平颱的使用方法和最佳實踐，讓我在學習理論的同時，也能立刻上手去嘗試和實踐。讀完這本書，我感覺自己對機器學習的理解不再是空中樓閣，而是有瞭堅實的實踐基礎，也對如何在雲端利用機器學習服務充滿瞭信心。