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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:高扬

出品人:

页数:329

译者:

出版时间:2016-6

价格:69

装帧:平装

isbn号码:9787111538479

丛书系列:

图书标签:

大数据
机器学习
数据分析
人工智能
计算机
互联网
科普
AI
大数据
机器学习
白话讲解
数据科学
人工智能
算法原理
编程实践
数据挖掘
模型训练
学习入门

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具体描述

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：

·大数据产业解读一一剖析产业情况，人才供需、职业选择与相应“武器”库；

·步入大数据之门一一解读数据、信息、算法，以及与大数据应用的关系；

·大数据基石一一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、分类等最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、人工神经网络等最实用、最需要了解的应用的原理与实现；

·大数据主流框架一一介绍了主流的大数据框架(Hadoop、Spark和Cassandra)；

·系统架构与调优一一从速度与稳定性方面给出调优的一般性“内功心法”；

·大数据价值与变现一一从运营指标、AB测试、大数据价值与变现场景多维度解读。

《海纳百川：探索数据洪流中的智慧之光》在这个信息爆炸的时代，数据已如同奔腾不息的江河，从四面八方汇聚而来，塑造着我们的生活、工作乃至认知。然而，数据本身只是冰冷的数字和符号，真正赋予它们生命和价值的，是对其深刻的理解和智慧的挖掘。《海纳百川：探索数据洪流中的智慧之光》并非一本枯燥的理论手册，而是一场引人入胜的探索之旅，带领读者深入了解如何驾驭这股强大的数据洪流，从中提炼出洞察人心的智慧，解锁未来的无限可能。本书将带领你跨越数据收集的广阔领域。从社交媒体上的用户互动，到物联网设备产生的海量传感信号，再到企业运营中积累的交易记录，我们将一一剖析各种数据源的特点、优势与挑战。你将了解到，数据的质量直接决定了分析的可靠性，因此，如何进行有效的数据清洗、预处理和特征工程，将是贯穿本书的重要环节。我们将摒弃繁复的术语，用生动形象的语言，讲解那些看似复杂的概念，让你轻松掌握识别噪声、处理缺失值、以及为模型量身打造合适特征的实用技巧。接着，我们将聚焦于数据分析的核心——洞察力的提取。本书将为你揭示各种强大的分析工具和方法，它们如同侦探手中的放大镜和逻辑链条，帮助我们从杂乱无章的数据中抽丝剥茧，发现隐藏的模式、趋势和关联。你将学习如何运用可视化技术，将抽象的数据转化为直观的图表，让数据“说话”，从而更清晰地理解数据背后的故事。我们将探讨统计学的基本原理，让你理解如何运用概率和统计模型来量身定制解决方案，并评估其效果。同时，本书还将介绍一些经典的探索性数据分析（EDA）方法，让你掌握系统性地审视数据、发现异常、验证假设的艺术。在数据分析的基础上，《海纳百川》更进一步，将引导你走进预测与决策的殿堂。你将接触到各种能够预测未来的强大模型，它们并非神秘的魔法，而是建立在坚实的数学和统计学基础之上。本书将以通俗易懂的方式，解释不同模型的运作机制，例如，如何通过识别历史规律来预测股票价格的波动，如何通过分析用户行为来推荐符合其偏好的商品，以及如何通过评估风险来制定更明智的商业决策。你将了解到，模型的选择取决于具体问题的性质，而模型的优化则是提升预测准确度的关键。我们将强调模型的解释性，让你理解“为什么”模型会做出这样的预测，从而增强对预测结果的信任度和可操作性。本书最大的特色在于，它不仅仅是介绍技术和方法，更是侧重于讲述如何将这些工具和理念融会贯通，应用于解决现实世界中的各种挑战。你将看到，数据分析的智慧如何帮助企业优化营销策略，提升客户满意度；如何助力科学研究，加速发现的步伐；如何改善公共服务，让城市运行更加高效；甚至如何理解人类行为，洞察社会发展的脉络。我们将通过大量的案例研究，展示数据如何从幕后走向台前，成为推动变革、创造价值的关键力量。《海纳百川：探索数据洪流中的智慧之光》将为你打开一扇通往数据驱动世界的大门。无论你是希望提升个人竞争力、优化工作流程，还是对数据背后的奥秘充满好奇，本书都将为你提供一条清晰、实用且充满启发性的学习路径。你无需拥有深厚的数学背景，也不必精通编程语言，只需要一颗求知的心，和一本《海纳百川》，你就能在这片广阔的数据海洋中，找到属于自己的智慧之光。准备好迎接这场激动人心的旅程吧，数据就在那里，等待着你去发现它的无限价值！

作者简介

目录信息

前言
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
9.1　K-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SVM 154
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
10.5.4　N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
13.2　User-based CF 209
13.3　Item-based CF 211
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
14.2.1　Rocchio算法 220
14.2.2　朴素贝叶斯算法 223
14.2.3　K-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
15.2　FANN库简介 233
15.3　常见的神经网络 235
15.4　BP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
16.2　Hadoop框架 258
16.2.1　MapReduce原理 259
16.2.2　安装Hadoop 261
16.2.3　经典的WordCount 264
16.3　Spark 框架 269
16.3.1　安装Spark 270
16.3.2　使用Scala计算WordCount 271
16.4　分布式列存储框架 272
16.5　PrestoDB——神奇的CLI 273
16.5.1　Presto为什么那么快 273
16.5.2　安装Presto 274
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
18.2　AB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A　VMware Workstation的安装 311
附录B　CentOS虚拟机的安装方法 314
附录C　Python语言简介 318
附录D　Scikit-learn库简介 323
附录E　FANN for Python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
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

首发于个人博客：http://www.jianshu.com/p/4146ef97a0d5 AI的热潮一波接着一波，不得不抓紧充实自己。虽然已经有了部分机器学习经验（硕士论文都是机器学习相关），但依旧深感知识的欠缺。于是这本《白话大数据与机器学习》映入了眼帘，作为一本2016年的新书，又有白话、大数...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，很多人和我一样，都对“大数据”和“机器学习”这两个词充满了好奇，但又常常被其背后的技术门槛所吓倒。《白话大数据与机器学习》这本书，可以说是为我这样的大众读者量身打造的。作者并没有使用过于专业的术语，而是以一种非常友好的方式，带领我们一步步走进这个 fascinating 的领域。我特别喜欢书中关于“大数据”的定义和价值的阐述，它让我明白了，大数据不仅仅是数据的堆积，更是对数据进行分析、挖掘和应用的过程，它如何能够帮助我们更好地理解世界，预测未来。而对于“机器学习”，书中更是用通俗易懂的语言，解释了它与人工智能的关系，以及各种算法的原理和应用。比如，书中关于图像识别的案例，就让我惊叹于机器的“学习”能力。更难得的是，这本书的结构设计非常合理，从宏观概念到具体应用，层层递进，让我在阅读的过程中，能够逐步建立起对大数据和机器学习的认知体系。它就像一本入门指南，为我打开了探索这个领域的大门，让我不再感到迷茫和畏惧，而是充满了学习的动力和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能领域的最新进展颇为关注，但很多时候，接触到的资料要么是偏重理论研究，要么是充斥着行业术语，对于我这样一个非专业背景的读者来说，理解起来颇有难度。这次偶然的机会接触到《白话大数据与机器学习》，书名中的“白话”二字，让我抱有一线希望，希望它能成为连接我与这些前沿技术之间的桥梁。在阅读过程中，我惊喜地发现，作者确实做到了用最简洁、最易懂的语言来阐述复杂的技术概念。书中对于大数据的重要性、它如何改变商业模式以及在不同行业的应用案例的讲解，都非常贴切生活，让我能直观地感受到大数据的影响力。而对于机器学习，作者并非仅仅罗列各种算法的名称，而是深入浅出地解释了它们的工作原理，以及在实际问题中如何应用，比如在图像识别、自然语言处理等方面的突破。我特别喜欢书中关于数据驱动决策的论点，它强调了数据分析在商业决策中的核心作用，也让我对如何运用数据来优化策略有了更清晰的认识。这本书的优点在于，它能够让读者在不被技术细节淹没的情况下，快速掌握大数据和机器学习的核心思想和基本框架，并且能够对其在现实世界中的价值和潜力产生深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

最近手痒，想找点关于数据分析和人工智能的书籍来充实一下自己的知识库，但又不想看得太晦涩难懂，毕竟工作之余的时间宝贵，更希望是那种能快速上手、直击要点的内容。偶然间翻到了这本《白话大数据与机器学习》，从书名来看，就很有亲切感，“白话”二字立刻打消了我对技术书籍高深莫测的顾虑，仿佛一位经验丰富的朋友在耐心讲解。翻开书页，初步的目录和章节安排也确实让人眼前一亮，并非那种堆砌公式和理论的枯燥读物，而是更侧重于概念的梳理和实际应用的展示。我非常期待书中能用通俗易懂的语言，将大数据和机器学习这两个看似庞大复杂的概念拆解开来，让我能够理解它们是如何运作的，以及在实际工作场景中，它们能发挥出怎样的作用。尤其是在这个数据爆炸的时代，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，从而辅助决策，这是我一直以来非常感兴趣的方向。同时，对于机器学习，我也希望能了解其基本原理，比如常见的算法有哪些，它们各自擅长处理哪类问题，以及如何通过这些算法来构建预测模型或者进行分类。我希望这本书不是仅仅停留在理论层面，而是能提供一些具体的案例分析，或者简单的代码示例，这样我就能更好地将书本知识与实际操作联系起来。我尤其看重的是，它能否让我对这个领域有一个宏观的认识，理解大数据和机器学习之间的内在联系，以及它们是如何共同推动着各行各业的创新和发展的。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《白话大数据与机器学习》，我最大的感受就是——“原来是这样！”。之前我对大数据和机器学习的印象，总觉得是很高大上的技术，离普通人很遥远，充满了复杂的数学公式和深奥的算法。但这本书完全颠覆了我的看法。作者用非常生动形象的比喻，把那些抽象的概念讲得明明白白，就像在听一位耐心的大叔在讲故事。比如，解释数据收集和清洗的时候，就好像我们在整理一堆杂乱的玩具，需要先分类、去掉坏的，才能玩得开心。讲到机器学习的几种主要算法，也没有直接扔来一堆公式，而是通过一些生活中的例子来类比，比如推荐系统就像是你的好朋友，了解你的喜好，然后给你推荐你可能会喜欢的东西。书里对大数据产生的背景、它的价值以及应用场景的阐述也非常到位，让我明白了为什么现在各个公司都在强调“数据驱动”。尤其是关于数据可视化那一块，书中提供的例子和思路，真的让我豁然开朗，原来数据还可以这样“说话”，而且说得这么有条理，这么有说服力。总的来说，这本书的语言风格非常接地气，读起来一点也不费力，但内容上却一点也不含糊，涵盖了大数据和机器学习的核心要点，为我打开了认识这个领域的一扇新大门。

评分☆☆☆☆☆

作为一名市场营销人员，我深知数据的重要性，尤其是在精准营销和用户行为分析方面。但一直以来，我对于如何更有效地利用大数据和机器学习来优化营销策略感到有些力不从心。我需要一本能够指导我如何将这些技术概念转化为实际行动的书籍。《白话大数据与机器学习》恰好满足了我的需求。书中不仅解释了大数据和机器学习的基本原理，更重要的是，它提供了一些关于如何从海量用户数据中挖掘洞察的思路和方法。我特别关注了书中关于用户画像构建和个性化推荐的部分，这对于我理解客户需求、提升用户体验有着直接的指导意义。同时，书中对于不同机器学习算法的介绍，虽然没有深入到代码层面，但已经足够让我理解它们各自的适用场景，以及在营销分析中可以扮演的角色。例如，理解分类算法可以帮助我进行用户分群，理解回归算法可以帮助我预测销售额。这本书最大的价值在于，它将这些看似高深的技术，用一种非常务实和贴近实际工作场景的方式呈现出来，让我能够清晰地看到大数据和机器学习如何赋能市场营销，如何帮助我们做出更明智的决策，从而实现更有效的营销投入和产出。

评分☆☆☆☆☆

扫盲入门读物

评分☆☆☆☆☆

从技术的角度当一个入门介绍、纵览的书看看挺好，值得粗粗一读，但数学部分得有相应的基础才能理解。总体来说和书名符合。

评分☆☆☆☆☆

讲了一半白话，最后会发现这部分都是一些基础知识的拼接。白话更需要的是用什么东西的时候需要使用到。

评分☆☆☆☆☆

适合作为科普读物

评分☆☆☆☆☆

的确是白话，但作为非CS背景的文科生的我来说，其实有的还是不太好理解。另外，配合着《大嘴巴漫谈数据挖掘》这本书，读本书，把一些数据挖掘中常用的算法原理，理解清楚了。如果不是面向算法的岗位，在工作中，数据分析更多的还是面向业务，没有必要去自己实现算法，可以利用别人的轮子来为自己服务，但还是要对一些常用的算法有一些基本的认知。比如，我要从北京，到上海，我只需要知道是乘坐飞机快，还是汽车快，然后选择一种交通工具，就可以到达目的地。并不需要自己会去造飞机，造汽车。但是你怎么知道是飞机快，还是汽车快呢？这就要求我们至少要对飞机和汽车有一些基本的认知。