白话大数据与机器学习 高扬 卫峥

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	【资料名称】:白话大数据与机器学习     【资料描述】: 　　资深大数据专家多年实战经验总结，拒绝晦涩，开启大数据与机器学习妙趣之旅 　　以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图 　　目前很多大中型企业都有数据分析岗位，尤其是和自己业务结合紧密的分析岗位。企业求贤若渴，而求职者对数据分析岗位望而却步。这就是当前大数据分析市场的尴尬。 　　原因有三： 　　●数学基础薄弱：很多应用中的统计学、概率学，成为学习中的巨大阻力。 　　●学习成本高：数学和相关的算法过于抽象，布道者往往忽略了很多解释性的内容，使得读者学习起来费时费力。 　　●变现不确定：这也是数据分析人员的尴尬。个人对数据的加工增值以及变现有多大的贡献难以度量。 　　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——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——解读数据、信息、算法，以及与大数据应用的关系； 　　●大数据基石——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*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*实用、*需要了解的应用的原理与实现； 　　●大数据主流框架——介绍了主流的大数据框架（Hadoop、Spark和Cassandra）； 　　●系统架构与调优——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——从运营指标、AB测试、大数据价值与变现场景多维度解读。 　　内容简介 　　资深大数据专家多年实战经验总结，拒绝晦涩，开启大数据与机器学习妙趣之旅。以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，系统讲解统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，并清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。 　　本书共分18章。用通俗易懂的语言，结合大量案例与漫画，不枯燥，实用、接地气。 　　第1～5章，这部分是大数据入门所需的系统性知识，剖析大数据产业、数据与信息算法等的关系，妙解数学基础（排列组合、概率、统计与分布），以及指标化运营及体系构建。这部分补足读者的产业与相关概念认知，以及所需的数学知识。为下面的数据挖掘算法的理解与应用夯实基础。 　　第6～8章，这部分介绍数据挖掘基础知识与算法，讲解了与数据息息相关的信息论，重点讲解了：多维向量空间（向量和维度、矩阵及其计算、上卷和下钻）； 　　回归（线性回归、残差分析、拟合相关问题）； 　　聚类（K-Means算法、有趣模式、孤立点、层次与密度聚类，聚类的评估等）； 　　分类（朴素贝叶斯、决策树归纳、随机森林、隐马尔科夫模型、SVM、遗传算法）。 　　第11～18章，这部分介绍生产应用与高级扩展。其中第11～15章介绍生产应用实践，涵盖关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络。这些也是工业界和学术界研究的热点。第16章讲解了著名的大数据框架及其安装与配置，如Hadoop、Spark、Cassandra、PrestoDB。第17章从速度与稳定性维度介绍了大数据系统的架构与调优。第18章则从数据运营、评估、展现与变现场景层面进行了解读。 　　附录部分给出了大数据平台运行可能需要的软件和库，以及群众如何看待炙手可热的大数据。 　　作者简介 　　高扬，金山软件西山居资深大数据架构师与大数据专家，有多年编程经验（多年日本和澳洲工作经验）和多年大数据架构设计与数据分析、处理经验，目前负责西山居的大数据产品市场战略与产品战略。专注于大数据系统架构以及变现研究。擅长数据挖掘、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb等的应用。负责西山居紫霞系统——大数据日志处理系统的系统架构与设计工作。 　　卫峥，西山居软件架构师，多年的软件开发和架构经验，精通C/C++、Python、Golang、JavaScript等多门编程语言，近几年专注于数据处理、机器学算法的研究、应用与服务研发。曾在新浪网平台架构部负责音视频转码平台的架构和研发工作，为新浪微博，新浪微盘，秒拍等提供视频在线观看服务。51CTO讲师。 　　尹会生，西山居高级系统工程师。曾任新浪研发中心技术经理、北京尚观科技高级讲师。在新浪广告、微博广告、西山居大数据平台架构中担任关键角色。擅长企业集群解决方案和内核调优经验，并提供高性能和高可用性集群咨询服务。近4年专注于Hadoop集群、Spark集群在推荐系统和BI相关领域的解决方案。 　　万娟，星盘科技有限公司UI设计师平面，对VI设计、包装、海报设计等、商业插画、App交互、网页设计等有独到认识。多次参与智能家居和智能音箱等项目的UI设计。多次参加国际和国内艺术和工业设计比赛，并获奖。从小酷爱绘画，理想是开一个属于自己的画室。 　　目录 　　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 　　9.1K-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SVM154 　　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 　　10.5.4N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 　　13.2User-basedCF209 　　13.3Item-basedCF211 　　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 　　14.2.1Rocchio算法220 　　14.2.2朴素贝叶斯算法223 　　14.2.3K-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 　　15.2FANN库简介233 　　15.3常见的神经网络235 　　15.4BP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 　　16.2Hadoop框架258 　　16.2.1MapReduce原理259 　　16.2.2安装Hadoop261 　　16.2.3经典的WordCount264 　　16.3Spark框架269 　　16.3.1安装Spark270 　　16.3.2使用Scala计算WordCount271 　　16.4分布式列存储框架272 　　16.5PrestoDB——神奇的CLI273 　　16.5.1Presto为什么那么快273 　　16.5.2安装Presto274 　　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 　　18.2AB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AVMwareWorkstation的安装311 　　附录BCentOS虚拟机的安装方法314 　　附录CPython语言简介318 　　附录DScikit-learn库简介323 　　附录EFANNforPython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 【下载地址隐藏】：                    点：回复可见地址 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复