具体描述
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。
本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。
作者简介
李博，花名“傲海”。目前任阿里云数据产品经理，主要负责机器学习平台的产品化建设以及对外业务应用。本科、硕士毕业于北京邮电大学，曾就职于索尼和华为（实习），从事数据相关产品的开发。作为CSDN博客专家、云栖社区博客专家，长期分享IT技术相关文章，内容涉及机器学习算法、Android应用及源码开发等领域。一直活跃于开发者社区，主导开发了多个GitHub百星开源项目，还开发并上线了多款手机App。作者微信公众号（长期更新机器学习业务应用文章）：凡人机器学习 个人网站：www.garvinli.com 作者邮箱：garvin.libo@gmail.com
目录信息
第1章 机器学习概述 3
1.1 背景 3
1.2 发展现状 6
1.2.1 数据现状 6
1.2.2 机器学习算法现状 8
1.3 机器学习基本概念 12
1.3.1 机器学习流程 12
1.3.2 数据源结构 14
1.3.3 算法分类 16
1.3.4 过拟合问题 18
1.3.5 结果评估 20
1.4 本章小结 22
第2部分 算法流程
第2章 场景解析 25
2.1 数据探查 25
2.2 场景抽象 27
2.3 算法选择 29
2.4 本章小结 31
第3章 数据预处理 32
3.1 采样 32
3.1.1 随机采样 32
3.1.2 系统采样 34
3.1.3 分层采样 35
3.2 归一化 36
3.3 去除噪声 39
3.4 数据过滤 42
3.5 本章小结 43
第4章 特征工程 44
4.1 特征抽象 44
4.2 特征重要性评估 49
4.3 特征衍生 53
4.4 特征降维 57
4.4.1 特征降维的基本概念 57
4.4.2 主成分分析 59
4.5 本章小结 62
第5章 机器学习算法——常规算法 63
5.1 分类算法 63
5.1.1 K近邻 63
5.1.2 朴素贝叶斯 68
5.1.3 逻辑回归 74
5.1.4 支持向量机 81
5.1.5 随机森林 87
5.2 聚类算法 94
5.2.1 K-means 97
5.2.2 DBSCAN 103
5.3 回归算法 109
5.4 文本分析算法 112
5.4.1 分词算法——Hmm 112
5.4.2 TF-IDF 118
5.4.3 LDA 122
5.5 推荐类算法 127
5.6 关系图算法 133
5.6.1 标签传播 134
5.6.2 Dijkstra最短路径 138
5.7 本章小结 145
第6章 机器学习算法——深度学习 146
6.1 深度学习概述 146
6.1.1 深度学习的发展 147
6.1.2 深度学习算法与传统
算法的比较 148
6.2 深度学习的常见结构 152
6.2.1 深度神经网络 152
6.2.2 卷积神经网络 153
6.2.3 循环神经网络 156
6.3 本章小结 157
第3部分 工具介绍
第7章 常见机器学习工具介绍 161
7.1 概述 161
7.2 单机版机器学习工具 163
7.2.1 SPSS 163
7.2.2 R语言 167
7.2.3 工具对比 172
7.3 开源分布式机器学习工具 172
7.3.1 Spark MLib 172
7.3.2 TensorFlow 179
7.4 企业级云机器学习工具 190
7.4.1 亚马逊AWS ML 191
7.4.2 阿里云机器学习PAI 196
7.5 本章小结 205
第4部分 实战应用
第8章 业务解决方案 209
8.1 心脏病预测 209
8.1.1 场景解析 209
8.1.2 实验搭建 211
8.1.3 小结 216
8.2 商品推荐系统 216
8.2.1 场景解析 217
8.2.2 实验搭建 218
8.2.3 小结 220
8.3 金融风控案例 220
8.3.1 场景解析 221
8.3.2 实验搭建 222
8.3.3 小结 225
8.4 新闻文本分析 225
8.4.1 场景解析 225
8.4.2 实验搭建 226
8.4.3 小结 230
8.5 农业贷款发放预测 230
8.5.1 场景解析 230
8.5.2 实验搭建 232
8.5.3 小结 236
8.6 雾霾天气成因分析 236
8.6.1 场景解析 237
8.6.2 实验搭建 238
8.6.3 小结 243
8.7 图片识别 243
8.7.1 场景解析 243
8.7.2 实验搭建 245
8.7.3 小结 253
8.8 本章小结 253
第5部分 知识图谱
第9章 知识图谱 257
9.1 未来数据采集 257
9.2 知识图谱的概述 259
9.3 知识图谱开源
工具 261
9.4 本章小结 264
参考文献 265
· · · · · · (收起)
读后感
最近，人工智能又火起来了。作为一个Java的小白，觉得应该赶着热潮，跟风买了一本看看。 对阿里出的技术书籍非常热衷，毕竟马老板的公司实力非常强大，至于为什么给3星，我个人的言论并不能代表书籍的质量，三星只是就这本书对我个人的帮助来说。我觉得这本书不太适合刚刚接触...
评分最近，人工智能又火起来了。作为一个Java的小白，觉得应该赶着热潮，跟风买了一本看看。 对阿里出的技术书籍非常热衷，毕竟马老板的公司实力非常强大，至于为什么给3星，我个人的言论并不能代表书籍的质量，三星只是就这本书对我个人的帮助来说。我觉得这本书不太适合刚刚接触...
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用户评价
**书评 3** 从一个资深软件工程师的角度来看，这本书在技术深度和代码质量上存在着令人发指的脱节。首先，它引用的库版本陈旧得令人震惊，我尝试在我的现代开发环境中复现书中的任何一个“实践”代码块时，都遇到了大量的依赖冲突和API废弃警告。这不仅仅是效率问题，更是安全和兼容性的问题。更别提那些被贴上去的“代码片段”了，它们缺乏必要的注释，变量命名随意到让人摸不着头脑，完全没有体现出任何工程实践中的良好规范。很多算法的描述，也仅仅是照搬了教科书上的伪代码，完全没有提及在面对大规模数据集或实时计算约束时，应该如何进行优化和取舍。这本书似乎是停留在十年前的某个研讨会笔记上，拿出来就敢声称是“实践应用”，这简直是对我们日常工作的侮辱。买了这本书，我反而需要花更多时间去修正它教我的“错误”方法。
评分**书评 1** 这本书的排版和装帧简直是灾难，拿到手的第一感觉就让人不太舒服。纸张的质感粗糙得像是随便从某个廉价印刷厂拉出来的，而且油墨的味道久久不散，翻阅时总觉得指尖沾染了什么不干净的东西。更要命的是，字体选择和行距处理得非常随意，密密麻麻挤在一起，很多公式和图表直接被裁切得看不完整，这对于一本需要严谨对待的理工类书籍来说，是不可原谅的失误。我花了很长时间试图去适应这种视觉上的折磨，但效果甚微。很多关键概念的解释部分，作者似乎认为读者已经完全掌握了背景知识，直接抛出了一堆专业术语，根本没有给出任何必要的铺垫或直观的例子来帮助理解。阅读体验极其痛苦，感觉自己像是在强行啃一本未经校对的草稿。如果不是因为急需参考某个特定的算法实现细节，我真想立刻把它扔进回收箱，这完全是对读者智力和时间的双重侮辱。
评分**书评 5** 我购买这本书的初衷是希望它能提供一些深入的、非主流的视角，毕竟市面上关于基础理论的书籍已经太多了。然而，这本书的全部内容，我都能在网络上找到免费的、内容更详尽的教程和博客系列。它没有提供任何独家见解，没有引入任何新的视角，甚至连一些经典案例的分析都显得平庸无奇，缺乏批判性的思考。当我翻到关于模型可解释性的章节时，我几乎要气笑了——作者只是简单地提了一下“SHAP值”这个名词，然后就草草收尾了，完全没有探讨其局限性、不同解释方法的优劣对比，更没有提及在不同监管环境下如何选择合适的解释工具。总而言之，这是一本安全、保守、毫无惊喜的作品。它只是把互联网上已有的知识点用一种比较正式的（但显然未经充分打磨的）方式重新包装了一下，对于希望在某个领域有所突破的读者来说，毫无价值，纯粹浪费时间和金钱。
评分**书评 2** 我必须承认，我是在一个非常糟糕的下午翻开这本厚砖头的，原本对人工智能领域抱有的热情，几乎被前二十页的内容彻底浇灭了。作者的叙事风格充满了居高临下的傲慢感，他似乎沉浸在自己构建的复杂理论迷宫里，完全忘记了我们这些还在试图弄明白“什么是监督学习”的普通学习者。语言组织极其晦涩，充满了冗长、弯曲的从句和生僻的哲学思辨，读起来更像是某种晦涩的学术论文合集，而不是一本“实践应用”指南。我试图寻找任何可以落地、可以马上动手操作的代码片段或案例分析，结果发现，那些所谓的“实践”部分，要么是理论的重复阐述，要么就是一些极度简化的、脱离真实场景的玩具例子，根本无法迁移到任何实际问题中去解决。这本书给人最大的感觉是：作者懂很多，但就是不知道怎么教人，或者更糟，他根本不想教我们。
评分**书评 4** 这本书的内容结构简直像是一堆随机拼凑起来的乐高积木，完全没有逻辑上的连贯性。前一章还在讨论高度抽象的统计推断，下一章可能就突然跳到了一个完全不相关的强化学习模型，中间没有任何过渡性的桥梁，让人感觉像是在看一部剪辑混乱的纪录片。我尤其不满的是，它对“应用”的定义过于狭隘和武断。它似乎只关注了学术界热衷的那么几类标准数据集和问题，对于诸如工业质量检测、金融风控或供应链优化这类真正需要算法介入的复杂现实场景，只是一笔带过，用极其模糊的语言搪塞过去。作者似乎对如何将这些复杂的数学工具整合进一个完整的业务流程缺乏实际经验，导致读者在读完后，除了掌握了一些零散的知识点外，对于如何系统性地解决一个“实践”问题依然感到茫然无措。它更像是一个知识点的清单，而不是一本可以指导实践的路线图。
评分有些无法实现啊大哥
评分作者工作之余编写的机器学习入门教材，从易懂性和实战角度，是难得一见的一本入门好书，可以说工作中2年左右需要的全面的知识全面都在了。对我而言稍浅，权当温习了
评分作者工作之余编写的机器学习入门教材，从易懂性和实战角度，是难得一见的一本入门好书，可以说工作中2年左右需要的全面的知识全面都在了。对我而言稍浅，权当温习了
评分菜鸟级入门读物，读完了能知道机器学习的分析步骤。
评分很好的书，从业务去分析算法的价值
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