白話(huà)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)pdf版 高清掃描版

白話(huà)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)pdf版是資深大數(shù)據(jù)專(zhuān)家多年實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的一本書(shū)籍，由高揚(yáng)，衛(wèi)崢和尹會(huì)生三人共同編著。本書(shū)以降低學(xué)習(xí)曲線(xiàn)和閱讀難度為宗旨，重點(diǎn)講解了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘算法、實(shí)際應(yīng)用案例、數(shù)據(jù)價(jià)值與變現(xiàn)，以及高級(jí)拓展技能，清晰勾勒出大數(shù)據(jù)技術(shù)路線(xiàn)與產(chǎn)業(yè)藍(lán)圖。

作者通過(guò)通俗易懂的語(yǔ)言，結(jié)合大量案例與漫畫(huà)，將高度抽象的數(shù)學(xué)、算法與應(yīng)用，與現(xiàn)實(shí)生活中的案例和事件一一做了關(guān)聯(lián)，將源自生活的抽象還原出來(lái)，幫助讀者理解后，又帶領(lǐng)大家將這些抽象的規(guī)律與算法應(yīng)用于實(shí)踐，貼合讀者需求，是系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的不二之選。

內(nèi)容介紹

資深大數(shù)據(jù)專(zhuān)家多年實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，拒絕晦澀，開(kāi)啟大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)妙趣之旅。以降低學(xué)習(xí)曲線(xiàn)和閱讀難度為宗旨，系統(tǒng)講解統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘算法、實(shí)際應(yīng)用案例、數(shù)據(jù)價(jià)值與變現(xiàn)，以及高級(jí)拓展技能，并清晰勾勒出大數(shù)據(jù)技術(shù)路線(xiàn)與產(chǎn)業(yè)藍(lán)圖。

《白話(huà)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)》共分18章。用通俗易懂的語(yǔ)言，結(jié)合大量案例與漫畫(huà)，不枯燥，實(shí)用、接地氣。

第1～5章，這部分是大數(shù)據(jù)入門(mén)所需的系統(tǒng)性知識(shí)，剖析大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、數(shù)據(jù)與信息算法等的關(guān)系，妙解數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（排列組合、概率、統(tǒng)計(jì)與分布），以及指標(biāo)化運(yùn)營(yíng)及體系構(gòu)建。這部分補(bǔ)足讀者的產(chǎn)業(yè)與相關(guān)概念認(rèn)知，以及所需的數(shù)學(xué)知識(shí)。為下面的數(shù)據(jù)挖掘算法的理解與應(yīng)用夯實(shí)基礎(chǔ)。

第6～8章，這部分介紹數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)與算法，講解了與數(shù)據(jù)息息相關(guān)的信息論，重點(diǎn)講解了：多維向量空間（向量和維度、矩陣及其計(jì)算、上卷和下鉆）；

回歸（線(xiàn)性回歸、殘差分析、擬合相關(guān)問(wèn)題）；

聚類(lèi)（K-Means算法、有趣模式、孤立點(diǎn)、層次與密度聚類(lèi)，聚類(lèi)的評(píng)估等）；

分類(lèi)（樸素貝葉斯、決策樹(shù)歸納、隨機(jī)森林、隱馬爾科夫模型、SVM、遺傳算法）。

第11～18章，這部分介紹生產(chǎn)應(yīng)用與高級(jí)擴(kuò)展。其中第11～15章介紹生產(chǎn)應(yīng)用實(shí)踐，涵蓋關(guān)聯(lián)分析、用戶(hù)畫(huà)像、推薦算法、文本挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些也是工業(yè)界和學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。第16章講解了著名的大數(shù)據(jù)框架及其安裝與配置，如Hadoop、Spark、Cassandra、PrestoDB。第17章從速度與穩(wěn)定性維度介紹了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的架構(gòu)與調(diào)優(yōu)。第18章則從數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、評(píng)估、展現(xiàn)與變現(xiàn)場(chǎng)景層面進(jìn)行了解讀。

章節(jié)目錄

第1章大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)1

1.1大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀1

1.2對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的理解2

1.3大數(shù)據(jù)人才3

1.3.1供需失衡3

1.3.2人才方向3

1.3.3環(huán)節(jié)和工具5

1.3.4門(mén)檻障礙6

1.4小結(jié)8

第2章步入數(shù)據(jù)之門(mén)9

2.1什么是數(shù)據(jù)9

2.2什么是信息10

2.3什么是算法12

2.4統(tǒng)計(jì)、概率和數(shù)據(jù)挖掘13

2.5什么是商業(yè)智能13

2.6小結(jié)14

第3章排列組合與古典概型15

3.1排列組合的概念16

3.1.1公平的決斷——扔硬幣16

3.1.2非古典概型17

3.2排列組合的應(yīng)用示例18

3.2.1雙色球18

3.2.2購(gòu)車(chē)搖號(hào)20

3.2.3德州撲克21

3.3小結(jié)25

第4章統(tǒng)計(jì)與分布27

4.1加和值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差27

4.1.1加和值28

4.1.2平均值29

4.1.3標(biāo)準(zhǔn)差30

4.2加權(quán)均值32

4.2.1混合物定價(jià)32

4.2.2決策權(quán)衡34

4.3眾數(shù)、中位數(shù)35

4.3.1眾數(shù)36

4.3.2中位數(shù)37

4.4歐氏距離37

4.5曼哈頓距離39

4.6同比和環(huán)比41

4.7抽樣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小結(jié)54

第5章指標(biāo)55

5.1什么是指標(biāo)55

5.2指標(biāo)化運(yùn)營(yíng)58

5.2.1指標(biāo)的選擇58

5.2.2指標(biāo)體系的構(gòu)建62

5.3小結(jié)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(jì)算65

6.2.2信息量的理解66

6.3香農(nóng)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(jié)75

第7章多維向量空間76

7.1向量和維度76

7.1.1信息冗余77

7.1.2維度79

7.2矩陣和矩陣計(jì)算80

7.3數(shù)據(jù)立方體83

7.4上卷和下鉆85

7.5小結(jié)86

第8章回歸87

8.1線(xiàn)性回歸87

8.2擬合88

8.3殘差分析94

8.4過(guò)擬合99

8.5欠擬合100

8.6曲線(xiàn)擬合轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性擬合101

8.7小結(jié)104

第9章聚類(lèi)105

9.1K-Means算法106

9.2有趣模式109

9.3孤立點(diǎn)110

9.4層次聚類(lèi)110

9.5密度聚類(lèi)113

9.6聚類(lèi)評(píng)估116

9.6.1聚類(lèi)趨勢(shì)117

9.6.2簇?cái)?shù)確定119

9.6.3測(cè)定聚類(lèi)質(zhì)量121

9.7小結(jié)124

第10章分類(lèi)125

10.1樸素貝葉斯126

10.1.1天氣的預(yù)測(cè)128

10.1.2疾病的預(yù)測(cè)130

10.1.3小結(jié)132

10.2決策樹(shù)歸納133

10.2.1樣本收集135

10.2.2信息增益136

10.2.3連續(xù)型變量137

10.3隨機(jī)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前向算法151

10.5支持向量機(jī)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(yuǎn)158

10.5.4N維度空間中的距離159

10.5.5超平面怎么畫(huà)160

10.5.6分不開(kāi)怎么辦160

10.5.7示例163

10.5.8小結(jié)164

10.6遺傳算法164

10.6.1進(jìn)化過(guò)程164

10.6.2算法過(guò)程165

10.6.3背包問(wèn)題165

10.6.4極大值問(wèn)題173

10.7小結(jié)181

第11章關(guān)聯(lián)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(jīng)典的Apriori算法187

11.1.4求出所有頻繁模式190

11.2關(guān)聯(lián)分析與相關(guān)性分析192

11.3稀有模式和負(fù)模式193

11.4小結(jié)194

第12章用戶(hù)畫(huà)像195

12.1標(biāo)簽195

12.2畫(huà)像的方法196

12.2.1結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽196

12.2.2非結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽198

12.3利用用戶(hù)畫(huà)像203

12.3.1割裂型用戶(hù)畫(huà)像203

12.3.2緊密型用戶(hù)畫(huà)像204

12.3.3到底“像不像”204

12.4小結(jié)205

第13章推薦算法206

13.1推薦思路206

13.1.1貝葉斯分類(lèi)206

13.1.2利用搜索記錄207

13.2User-basedCF209

13.3Item-basedCF211

13.4優(yōu)化問(wèn)題215

13.5小結(jié)217

第14章文本挖掘218

14.1文本挖掘的領(lǐng)域218

14.2文本分類(lèi)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支持向量機(jī)SVM算法226

14.3小結(jié)227

第15章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)228

15.1人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)228

15.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)229

15.1.2結(jié)構(gòu)模擬230

15.1.3訓(xùn)練與工作231

15.2FANN庫(kù)簡(jiǎn)介233

15.3常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)235

15.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)235

15.4.1結(jié)構(gòu)和原理236

15.4.2訓(xùn)練過(guò)程237

15.4.3過(guò)程解釋240

15.4.4示例240

15.5玻爾茲曼機(jī)244

15.5.1退火模型244

15.5.2玻爾茲曼機(jī)245

15.6卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)247

15.6.1卷積248

15.6.2圖像識(shí)別249

15.7深度學(xué)習(xí)255

15.8小結(jié)256

第16章大數(shù)據(jù)框架簡(jiǎn)介257

16.1著名的大數(shù)據(jù)框架257

16.2Hadoop框架258

16.2.1MapReduce原理259

16.2.2安裝Hadoop261

16.2.3經(jīng)典的WordCount264

16.3Spark框架269

16.3.1安裝Spark270

16.3.2使用Scala計(jì)算WordCount271

16.4分布式列存儲(chǔ)框架272

16.5PrestoDB——神奇的CLI273

16.5.1Presto為什么那么快273

16.5.2安裝Presto274

16.6小結(jié)277

第17章系統(tǒng)架構(gòu)和調(diào)優(yōu)278

17.1速度——資源的配置278

17.1.1思路一：邏輯層面的優(yōu)化279

17.1.2思路二：容器層面的優(yōu)化279

17.1.3思路三：存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)層面的優(yōu)化280

17.1.4思路四：環(huán)節(jié)層面的優(yōu)化280

17.1.5資源不足281

17.2穩(wěn)定——資源的可用282

17.2.1借助云服務(wù)282

17.2.2鎖分散282

17.2.3排隊(duì)283

17.2.4謹(jǐn)防“雪崩”283

17.3小結(jié)285

第18章數(shù)據(jù)解讀與數(shù)據(jù)的價(jià)值286

18.1運(yùn)營(yíng)指標(biāo)286

18.1.1互聯(lián)網(wǎng)類(lèi)型公司常用指標(biāo)287

18.1.2注意事項(xiàng)288

18.2AB測(cè)試289

18.2.1網(wǎng)頁(yè)測(cè)試290

18.2.2方案測(cè)試290

18.2.3灰度發(fā)布292

18.2.4注意事項(xiàng)293

18.3數(shù)據(jù)可視化295

18.3.1圖表295

18.3.2表格299

18.4多維度——大數(shù)據(jù)的靈魂299

18.4.1多大算大299

18.4.2大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)300

18.4.3去中心化才能活躍301

18.4.4數(shù)據(jù)會(huì)過(guò)剩嗎302

18.5數(shù)據(jù)變現(xiàn)的場(chǎng)景303

18.5.1數(shù)據(jù)價(jià)值的衡量的討論303

18.5.2場(chǎng)景1：征信數(shù)據(jù)307

18.5.3場(chǎng)景2：宏觀數(shù)據(jù)308

18.5.4場(chǎng)景3：畫(huà)像數(shù)據(jù)309

18.6小結(jié)310

附錄AVMwareWorkstation的安裝311

附錄BCentOS虛擬機(jī)的安裝方法314

附錄CPython語(yǔ)言簡(jiǎn)介318

附錄DScikit-learn庫(kù)簡(jiǎn)介323

附錄EFANNforPython安裝324

附錄F群眾眼中的大數(shù)據(jù)325

寫(xiě)作花絮327

參考文獻(xiàn)329

使用說(shuō)明

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