白话大数据与机器学习

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。

这是一本深入浅出地讲解大数据与机器学习的书籍。本书通过通俗易懂的语言和生动的案例，向读者介绍了大数据与机器学习的基本概念、原理和应用，帮助读者理解大数据与机器学习如何改变我们的生活和思维方式。 本书首先介绍了大数据产业的理解与价值，分析了大数据产业的现状、人才供需失衡的原因，以及大数据产业的社会价值。接着，作者深入讲解了数据与信息的区别，加和值、平均值和标准差的计算及应用，以及统计、概率和数据挖掘的定义。这些基础知识为读者后续的学习打下了坚实的基础。 在介绍算法时，作者通过实例讲解了算法的定义与理解，帮助读者理解算法在数据处理中的应用。同时，作者还详细介绍了欧氏距离的概念计算与应用，同比和环比的概念计算与应用，以及聚类的理解与运用，帮助读者理解如何在实际中应用这些算法。 在介绍数据挖掘时，作者详细讲解了关联分析、用户画像、推荐算法等概念，并通过实例展示了如何构建和应用用户画像，以及如何实现基于物品的协同过滤算法。这些内容对于理解数据挖掘在实际中的应用具有重要意义。 此外，本书还介绍了大数据框架，包括Hadoop框架和Spark框架的原理与应用，以及如何解决速度问题。这些内容对于