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...(展开全部)

从行为脉络来看，本书基本上是从数据统计、数据指标理解、数据模型、聚类/分类与机器学习、数据应用、大数据框架补充知识，以及扩展讨论这样的角度来层层深入完成的。这种方式会给读者比较好的带入感，让大家——尤其是不擅长数学的读者降低对大数据与机器学习算法的恐惧感。如果读者朋友对排列组合、统计分布这些基础知识比较了解，完全可以考虑跳过这些部分直接去读后面更感兴趣的内容。为了调节阅读气氛，我们还尝试加入了一些漫画插图。为了让读者朋友能够更快地进行实践，我们几乎在每一个算法讲解后都配有Python或者SQL语言的实现部分。相信这些能够帮助大家更快、更轻松地阅读本书。

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大数据时代的到来，使我们的生活在政治、经济、社会、文化各个领域都产生了很大改变。“数据科学”一词应运而生。如何更好地对海量数据进行分析、得出结论并做出智能决策是统计工作者面临的机遇与挑战。本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法，包括最基础的线性回归和线性分类方法，以及模型选择和模型评价的概念和方法，进而介绍非线性的回归和分类方法（包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法）。最后介绍无监督的学习中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，我们给出了每种方法的R语言实现，以及应用Python语言实现深度学习和支持向量机两种方法。本书的一个亮点是最后一章给出的两个大数据案例，数据量均在10G左右。我们同时给出了单机版（Python、数据库、R）和分布式（Hadoop、Hive、Spark）两种实现方案。原始数据和程序代码均可在出版社提供的网址下载。本书面向的主要读者是应用统计专业硕士，希望能够拓展到统计专业高年级的本科生以及其他各个领域有数据分析需求的学生和从业人员。

大数据方面的书籍可谓琳琅满目，有的讲解理论，有的介绍方法，有的传播理念。但是，大数据从业人员（如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等）应该掌握哪些知识与技能，如何应用数据解决现实的业务问题呢？恐怕最能给出答案的还是实际的数据从业者。为此，三位作者基于近10年的数据分析与应用经验，融合各自在商业银行、互联网金融和电商领域的切身体验，寓理论于实战，选取多个详实的案例，站在企业实际应用的角度介绍数据分析应用过程并公布源代码，并最终形成本书。本书对于读者开展数据分析工作能够提供直接帮助，为有志于在大数据领域发展的读者启航。

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本书作者是大数据深度分析技术资深专家，有二十余年数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能等方面的研发和应用经验。他结合自己多年的行业经历，总结了机器学习在实际工程中的应用经验，特别是在医学大数据领域的应用经验，提供了大量一线资料。本书共8章，主要内容包括：第1章介绍机器学习应用的基础内容，快速引领读者进入机器学习领域。第2章介绍机器学习应用活动的前期工作，即数据探索的工作和数据准备工作，包括数据关系探索、数据特征探索、数据选择、数据处理。第3章介绍机器学习的算法，从实际应用出发，介绍一些比较经典的算法，以及一些算法流程，包括聚类分析、特性选择、特征抽取、关联规则、分类和预测、时间序列、深度学习等。第4章介绍如何将算法用到商业应用的案例，如特性选择模型的应用、分类模型的应用等。第5章介绍智能医学科研系统IMRS的设计思路与步骤，包括从应用需求的产生、解决思路、系统设计、应用实现、效果评价与总结等完整过程，具体剖析IMRS的几个重要模块的开发方法，包括异常侦测模型、特征抽取模型，以及算法开发。第6章介绍如何使用机器学习系统IMRS，介绍了几个方向的应用，如分布探索、关系探索、特征探索、异常探索、推测探索灯。第7章继续介绍如何使用机器学习系统IMRS。包括文本挖掘技术、文本数据挖掘在医学上的应用、文本分词的实现、文本智能搜索、文本聚类与分类的应用、文本主题提取应用。第8章介绍智能医学诊断系统的设计思路与应用展望，还介绍了混沌人工智能的概念以及解决复杂问题的思路。

在一个相互联系而又彼此扰动的复杂世界里，现实政治的数据化进程与基于数据的政治分析技巧，特别是如何利用数据分析技术来洞察政治变动和复杂人际关系的可行性。在研究设计上，本书主要沿着两条线索展开：一条线索立足政治实践，试图通过阐述大数据和机器学习技术在现代政治中的应用，来理解现代政治中信息的生产、聚合和传递规律，以此窥探数据精英的崛起和新的社会权力重组，这部分内容主要涉及政治选举中的高频统计、数据外交和冲突预测；而另外一条线索则关乎跨学科的理论融合与阐释，重点梳理了几个经典数据分析理念和机器学习原理，内容涵括政治文本中的数据挖掘与情感分析、政治关系中的社交网络与度量，以及基于神经网络的社会感知预测。

与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法，以及回归分析、k最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法，并概述强化学习算法的思想。

本书的定位是一本Python金融大数据风控建模的入门级读物。全书包括4篇：背景篇旨在由浅入深地引领读者走进金融科技领域，了解智能风控，系统、全面地认识评分卡；基础篇围绕评分卡构建的全流程，向读者一一讲述每个环节的理论知识，随之进行代码实践，帮助读者获得从0至1构建评分卡模型的工程能力；进阶篇旨在从建模中可能遇到问题出发，提供一些问题解决或模型提升的思路，使建立的评分卡具有更好的业务适应及预测能力；实战篇结合真实信贷场景的数据集，带领读者完成从数据分析至评分卡生成的各个流程，旨在让读者体验真实场景，具备评分卡实战能力，亦可作为读者实际工作中构建评分卡的参考。本书适合有一定Python语言基础的金融风控相关技术人员阅读，也适合想要了解人工智能如何在金融场景应用的开发及业务人员。另外，也适合专业培训机构的学员和相关专业的学生。