具體描述
內容簡介
大數據時代的到來，使我們的生活在政治、經濟、社會、文化各個領域都産生瞭很大改變。“數據科學”一詞應運而生。如何更好地對海量數據進行分析、得齣結論並做齣智能決策是統計工作者麵臨的機遇與挑戰。本書介紹數據挖掘與統計機器學習領域*常用的模型和算法，包括*基礎的綫性迴歸和綫性分類方法，以及模型選擇和模型評價的概念和方法，進而介紹非綫性的迴歸和分類方法（包括決策樹與組閤方法、支持嚮量機、神經網絡以及在此基礎上發展的深度學習方法）。*後介紹無監督的學習中的聚類方法和業界廣泛使用的推薦係統方法。除瞭方法的理論講解之外，我們給齣瞭每種方法的R語言實現，以及應用Python語言實現深度學習和支持嚮量機兩種方法。本書的一個亮點是*後一章給齣的兩個大數據案例，數據量均在10G左右。我們同時給齣瞭單機版（Python、數據庫、R）和分布式（Hadoop、Hive、Spark）兩種實現方案。原始數據和程序代碼均可在齣版社提供的網址下載。
本書麵嚮的主要讀者是應用統計專業碩士，希望能夠拓展到統計專業高年級的本科生以及其他各個領域有數據分析需求的學生和從業人員。
作者簡介
呂曉玲，吉林省吉林市人。現任中國人民大學統計學院副教授，北京五校聯閤大數據分析碩士培養協同創新平颱總協調人。本科與碩士畢業於南開大學數學係概率統計專業，博士畢業於香港城市大學管理科學係。曾經是奧地利約翰開普勒大學應用統計係以及美國加州大學伯剋利分校統計係訪問學者。一直從事數據挖掘和統計機器學習領域的理論研究，及其在消費者行為方麵的應用研究。在數據挖掘以及市場營銷方麵的項目涉及的領域包括銀行、電子商務、交通、教育、廣播電視、移動互聯網等。宋捷，四川眉山人。現任首都經濟貿易大學統計學院副教授。本科與碩士畢業於四川大學數學係概率統計專業，博士畢業於中國人民大學統計學院。一直從事機器學習與數據挖掘相關領域的理論研究。
目錄
第1章概述1．1名詞演化
1．2基本內容
1．3數據智慧
第2章綫性迴歸方法
2．1多元綫性迴歸
2．2壓縮方法：嶺迴歸與Lasso
2．3*Lasso 模型的求解與理論性質
2．4損失函數加罰的建模框架
2．5上機實踐
第3章綫性分類方法
3．1分類問題綜述與評價準則
3．2Logistic迴歸
3．3綫性判彆
3．4上機實踐
第4章模型評價與選擇
4．1基本概念
4．2*理論方法
4．3數據重利用方法
4．4上機實踐
第5章決策樹與組閤方法
5．1決策樹
5．2Bagging
5．3Boosting
5．4隨機森林
5．5上機實踐
第6章神經網絡與深度學習
6．1神經網絡
6．2深度學習
6．3上機實踐
第7章支持嚮量機
7．1綫性可分支持嚮量機
7．2軟間隔支持嚮量機
7．3一些拓展
7．4上機實踐
第8章聚類分析
8．1基於距離的聚類
8．2基於模型和密度的聚類
8．3稀疏聚類
8．4雙嚮聚類
8．5上機實踐
第9章推薦係統
9．1基於鄰居的推薦
9．2潛在因子與矩陣分解算法
9．3上機實踐
第10章大數據案例分析
10．1智能手機用戶監測數據案例分析
10．2美國航空數據案例分析
參考文獻
大數據挖掘與統計機器學習
精彩書摘
大數據時代的到來，使我們的生活在政治、經濟、社會、文化各個領域都産生瞭很大改變。“數據科學”一詞應運而生。如何更好地對海量數據進行分析、得齣結論並做齣智能決策是統計工作者麵臨的機遇與挑戰。本書介紹數據挖掘與統計機器學習領域最常用的模型和算法，包括最基礎的綫性迴歸和綫性分類方法，以及模型選擇和模型評價的概念和方法，進而介紹非綫性的迴歸和分類方法（包括決策樹與組閤方法、支持嚮量機、神經網絡以及在此基礎上發展的深度學習方法）。最後介紹無監督的學習中的聚類方法和業界廣泛使用的推薦係統方法。除瞭方法的理論講解之外，我們給齣瞭每種方法的R語言實現，以及應用Python語言實現深度學習和支持嚮量機兩種方法。本書的一個亮點是最後一章給齣的兩個大數據案例，數據量均在10G左右。我們同時給齣瞭單機版（Python、數據庫、R）和分布式（Hadoop、Hive、Spark）兩種實現方案。原始數據和程序代碼均可在齣版社提供的網址下載。
本書麵嚮的主要讀者是應用統計專業碩士，希望能夠拓展到統計專業高年級的本科生以及其他各個領域有數據分析需求的學生和從業人員。對於側重應用的初學者，可略過帶星號的章節。
本書由呂曉玲撰寫第1章、第2章、第10章，呂曉玲、潘蕊閤寫第4章和第5章，呂曉玲、宋捷閤寫第3章、第7章，古楠楠撰寫第6章，褚挺進撰寫第8章，尹建鑫撰寫第9章，最後由呂曉玲統稿校對。
感謝北京五校聯閤（中國人民大學、北京大學、中國科學院大學、中央財經大學、首都經濟貿易大學）大數據分析碩士培養協同創新平颱的所有領導和教師；感謝中國人民大學齣版社的鼎力支持；感謝中國人民大學數據挖掘中心（www�眗ucdmc�眓et）的學生參與本書的寫作和校對，他們是：鍾琰、王小寜、劉擷芯、王高斌、安夢穎、鬍見鞦、範一葦、蘇嘉楠、程豪、範超、要卓、李天博、林毓聰、閆晗、劉夢杭、孫亞楠、董峰池。
數據挖掘與統計機器學習是一個方興未艾、蓬勃發展的學科領域，鑒於作者的能力和時間非常有限，本書的內容難免有不足和紕漏，還望廣大讀者不吝賜教，多提寶貴意見。
前言/序言
用戶評價
當我第一次接觸到《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書時，一種莫名的敬畏感油然而生。作為一名在非技術領域摸爬滾打多年的職場人士，我對大數據和機器學習的概念一直有所耳聞，但總覺得它們離自己很遙遠，像是高科技領域的“陽春白雪”。然而，我深知在這個數據飛速發展的時代，不懂數據分析就等於落後。所以，我抱著“試試看”的心態，入手瞭這本書，希望能從中找到連接理論與實踐的橋梁。 書中對大數據概念的開篇解讀，讓我印象深刻。它不僅僅是陳述瞭“數據量龐大”這個基本事實，更深入地剖析瞭大數據所帶來的“高維度”、“多樣性”以及“快速性”等挑戰。作者用一種非常接地氣的方式，闡釋瞭這些特性如何影響我們的數據分析方法，讓我第一次意識到，大數據分析並非簡單的“數據堆疊”，而是需要全新的思維模式和技術手段。 在數據預處理的部分，這本書展現瞭其嚴謹的風格。作者詳細列舉瞭數據采集、清洗、轉換、集成和約簡等一係列步驟，並對每一步驟的必要性和潛在風險進行瞭深入分析。我尤其贊賞書中對於“缺失值處理”的探討，作者並沒有給齣統一的答案，而是詳細分析瞭不同的處理策略（如刪除、填充、插值等）及其適用場景，讓我意識到數據預處理的復雜性和精細化要求。 隨後，我對統計學習模型部分的講解感到非常興奮。作者以非常清晰的邏輯，從最基礎的綫性迴歸模型入手，逐步深入到更復雜的模型，如決策樹、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等。我特彆喜歡作者對模型背後的數學原理進行的“抽絲剝繭”式的講解，他用通俗易懂的語言和形象的比喻，將那些看似晦澀難懂的公式解釋得躍然紙上。例如，在講解決策樹的“信息增益”時，書中用瞭一個關於天氣是否適閤齣行的例子，讓我一下子就明白瞭其核心思想。 數據挖掘技術是本書的另一大亮點。聚類分析、關聯規則挖掘、分類與迴歸預測等經典算法，書中都進行瞭細緻的闡述。我尤其對“關聯規則挖掘”的章節印象深刻，書中通過一個超市購物籃分析的例子，生動地展示瞭如何發現商品之間的隱藏關聯，這讓我聯想到，在實際工作中，如何利用這類技術來優化商品陳列和營銷策略，從而提升銷售額。 讓我感到非常實用的是，書中對於模型評估與選擇的講解。作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義，如準確率、召迴率、F1-score、AUC等，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，書中還深入探討瞭如何進行模型選擇，包括交叉驗證、特徵選擇等技術，這些內容對於我這樣需要實際應用的人來說，簡直是“雪中送炭”。 書中也穿插瞭一些引人入勝的大數據分析案例。這些案例涵蓋瞭金融、醫療、電商等多個行業，讓我能夠直觀地感受到大數據分析和統計機器學習在解決實際問題中的強大威力。例如，書中關於利用機器學習模型進行欺詐交易檢測的案例，讓我對如何利用數據來提升業務效率、降低風險有瞭更深刻的認識。 我發現，這本書的語言風格非常專業且易於理解。作者在保持科學嚴謹性的同時，也注重用通俗的語言來解釋復雜的概念，使得非技術背景的讀者也能夠輕鬆掌握。即使是那些包含大量數學公式的章節，也被作者組織得條理清晰，讓我能夠抓住重點。 閱讀這本書，我最大的收獲是，我不再僅僅停留在“知其然”的層麵，而是開始能夠“知其所以然”。我開始能夠理解，為什麼某些模型能夠取得好的效果，而另一些則不行；我也開始能夠思考，如何根據具體的問題，設計齣更有效的分析方案。這種“融會貫通”的能力，是我之前從未有過的。 總而言之，《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，對我來說是一次非常有價值的學習經曆。它不僅內容充實、講解清晰，而且充滿瞭實踐指導意義。這本書為我打開瞭數據分析的新世界，讓我看到瞭一個更加廣闊的職業發展前景。
評分拿到《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，我的第一反應是“厚重而實在”，這讓我對內容的深度和廣度充滿瞭期待。我一直對如何從海量數據中提取有價值的信息抱有濃厚興趣，尤其是在這個數據驅動的時代，掌握大數據分析和統計機器學習技術，感覺就像擁有瞭一把開啓商業智慧的金鑰匙。作為一名對技術充滿好奇但非科班齣身的學習者，我希望這本書能夠成為我係統的入門指南，幫助我打下堅實的理論基礎，並具備一定的實戰能力。 書中對大數據概念的闡述，讓我印象深刻。它不僅僅停留在“數據量大”的層麵，而是深入探討瞭大數據帶來的“多樣性”、“高速性”以及“真實性”等挑戰。作者用一種非常清晰的邏輯，闡述瞭大數據與傳統數據的區彆，以及為什麼需要全新的分析方法來處理它們。這種從宏觀角度的解讀，讓我對大數據有瞭更係統、更全麵的認識。 在數據預處理的部分，這本書展現瞭其一絲不苟的風格。作者詳細講解瞭數據采集、清洗、轉換、集成和約簡等一係列關鍵步驟，並對每一步的必要性、潛在風險和常用方法進行瞭深入的分析。我尤其欣賞書中對於“特徵工程”的強調，作者將其視為“藝術”，指齣通過精心構造特徵，能夠極大地提升模型的性能。例如，書中關於如何從時間戳中提取“星期幾”、“月份”等信息的講解，對我來說非常有啓發。 當我進入到統計學習模型的部分，我被作者的講解方式深深吸引。他沒有枯燥地堆砌公式，而是通過一係列貼近實際的例子，來解釋每個模型的原理和應用。從最基礎的綫性迴歸，到更復雜的決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）等，作者都進行瞭清晰的梳理。尤其是對SVM的講解，書中用“最大間隔超平麵”的比喻，讓我這個非技術背景的人也能夠大緻理解其核心思想。 數據挖掘技術是本書的另一大亮點。聚類分析、關聯規則挖掘、分類與迴歸預測等核心算法，書中都進行瞭詳盡的闡述。我特彆對“關聯規則挖掘”章節印象深刻，書中用瞭一個超市購物籃分析的經典案例，生動地展示瞭如何發現商品之間的隱藏關聯。這讓我聯想到，在我的工作中，是否也可以藉鑒這種思路，來分析客戶的購買偏好，從而優化産品組閤和營銷策略。 讓我感到非常實用的是，書中對於模型評估與選擇的講解。作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義，如準確率、召迴率、F1-score、AUC等，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，書中還深入探討瞭如何進行模型選擇，包括交叉驗證、正則化等技術，這些內容對於我這樣需要實際應用的人來說，簡直是“及時雨”。 書中也穿插瞭一些引人入勝的大數據分析案例。這些案例涵蓋瞭金融、醫療、電商等多個行業，讓我能夠直觀地感受到大數據分析和統計機器學習在解決實際問題中的強大威力。例如，書中關於利用機器學習模型進行信用風險評估的案例，讓我對如何利用數據來量化和管理風險有瞭更深刻的認識。 我發現，這本書的語言風格非常友好，作者仿佛一位經驗豐富的技術顧問，用他嚴謹而不失幽默的筆觸，帶領我一步步地探索大數據和機器學習的奧秘。即使是那些復雜的數學概念，也被他解釋得通俗易懂，讓我這個非專業人士也能夠領略到其中的魅力。 閱讀這本書，讓我最大的收獲是，我不再僅僅滿足於“知道”某個算法的存在，而是開始嘗試去“理解”它的原理，去“思考”它的應用場景。這種從“術”到“道”的轉變，是我之前從未有過的。我開始能夠用更專業的視角去看待數據，用更科學的方法去分析問題。 總而言之，《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，是我近期讀過最有價值的一本書籍之一。它不僅內容充實，講解清晰，而且充滿瞭實踐指導意義。這本書為我開啓瞭數據分析的新篇章，讓我看到瞭一個更加廣闊的職業發展前景。
評分拿到《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，我的第一感覺是它的“重量級”。不僅僅是物理上的重量，更是內容上的厚重感。我一直對數據背後隱藏的規律和洞察充滿好奇，尤其是在這個數據驅動的時代，掌握大數據分析和統計機器學習技術，感覺像是擁有瞭一把解鎖商業價值的鑰匙。我的背景偏嚮於商業分析，雖然接觸過一些基礎的數據工具，但對於深入的理論和算法，一直感到有些力不從心。因此，我希望這本書能成為我彌補知識短闆、提升實戰能力的“敲門磚”。 書中對大數據概念的闡述，讓我耳目一新。它不僅僅停留在“數據量大”的層麵，而是深入探討瞭大數據帶來的挑戰和機遇。我特彆喜歡作者對“數據治理”和“數據倫理”的初步探討，這讓我意識到，在大數據時代，技術固然重要，但閤規性和責任感同樣不可忽視。這種前瞻性的視角，讓我覺得這本書不僅僅是一本技術教程，更是一本引領思想的書籍。 在數據預處理的部分，這本書的講解非常細緻。作者以極大的耐心，將數據清洗、特徵工程、數據降維等過程分解開來，並配以圖文並茂的解釋。我尤其欣賞書中對於“特徵工程”的重視，作者將其視為“藝術”，強調瞭創造有意義的特徵對於模型性能的重要性。例如，書中關於時間序列數據如何提取“日、周、月”等特徵的講解，讓我豁然開朗，也為我日後處理類似數據提供瞭寶貴的思路。 當我翻閱到統計學習模型的部分，我被作者的講解方式深深打動。他沒有像一些教科書那樣，直接拋齣晦澀的數學公式，而是通過一係列由淺入深的例子，來解釋每個模型的原理和應用。從經典的綫性迴歸、邏輯迴歸，到更復雜的支持嚮量機（SVM）和神經網絡，作者都進行瞭清晰的梳理。尤其是對SVM的講解，書中用“最大間隔超平麵”的比喻，讓我這個非技術背景的人也能夠大緻理解其核心思想。 數據挖掘技術的介紹，是本書的另一個亮點。分類、聚類、關聯規則、異常檢測等核心算法，書中都進行瞭詳盡的介紹。我特彆對“關聯規則挖掘”章節印象深刻，書中用瞭一個超市購物籃分析的經典案例，生動地說明瞭如何發現商品之間的潛在購買關係。這讓我聯想到，在我的工作中，是否也可以藉鑒這種思路，來分析客戶的購買偏好，從而優化産品組閤和營銷策略。 讓我感到非常實用的是，書中對於模型評估與選擇的講解。作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義，以及它們在不同場景下的適用性。同時，書中也深入探討瞭如何進行模型選擇，包括交叉驗證、正則化等技術。這些內容對於我來說，是實戰中不可或缺的知識，它能夠幫助我建立更加可靠和魯棒的模型，避免“紙上談兵”。 書中還穿插瞭一些真實世界的大數據分析案例。這些案例涵蓋瞭金融、醫療、電商等多個行業，讓我能夠直觀地感受到大數據分析和統計機器學習在解決實際問題中的強大威力。比如，書中關於利用機器學習模型進行信用風險評估的案例，讓我對如何利用數據來量化和管理風險有瞭更深刻的認識。 我發現，這本書的語言風格非常親切，作者仿佛一位經驗豐富的技術顧問，用他嚴謹而不失幽默的筆觸，帶領我一步步地探索大數據和機器學習的奧秘。即使是那些復雜的數學概念，也被他解釋得通俗易懂，讓我這個非專業人士也能夠領略到其中的魅力。 閱讀這本書，讓我最大的收獲是，我不再僅僅滿足於“知道”某個算法的存在，而是開始嘗試去“理解”它的原理，去“思考”它的應用場景。這種從“術”到“道”的轉變，是我之前從未有過的。我開始能夠用更專業的視角去看待數據，用更科學的方法去分析問題。 總而言之，《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，是我近期讀過最有價值的一本書籍之一。它不僅內容豐富、講解清晰，而且充滿瞭實踐指導意義。這本書為我開啓瞭數據分析的新篇章，讓我對大數據和機器學習有瞭更全麵、更深入的認識，也為我未來的職業發展奠定瞭堅實的基礎。
評分當我第一次在書店看到《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》時，就被它厚重的身軀和專業的氣質所吸引。我一直對數據背後的洞察力充滿嚮往，尤其是在這個信息爆炸的時代，能夠從海量數據中提煉齣有價值的信息，仿佛掌握瞭一把開啓未來之門的鑰匙。作為一名對新知識充滿渴望但非技術背景的研究者，我期待這本書能為我提供一套係統性的理論框架和實用的分析方法。 書中對大數據概念的開篇解讀，讓我眼前一亮。它不僅僅是陳述瞭“數據量大”這個基本事實，更深入地剖析瞭大數據所帶來的“高維度”、“多樣性”以及“快速性”等挑戰。作者用一種非常接地氣的方式，闡釋瞭這些特性如何影響我們的數據分析方法，讓我第一次意識到，大數據分析並非簡單的“數據堆疊”，而是需要全新的思維模式和技術手段。 在數據預處理的部分，這本書展現瞭其嚴謹的風格。作者詳細列舉瞭數據采集、清洗、轉換、集成和約簡等一係列步驟，並對每一步驟的必要性和潛在風險進行瞭深入分析。我尤其贊賞書中對於“缺失值處理”的探討，作者並沒有給齣統一的答案，而是詳細分析瞭不同的處理策略（如刪除、填充、插值等）及其適用場景，讓我意識到數據預處理的復雜性和精細化要求。 隨後，我對統計學習模型部分的講解感到非常興奮。作者以非常清晰的邏輯，從最基礎的綫性迴歸模型入手，逐步深入到更復雜的模型，如決策樹、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等。我特彆喜歡作者對模型背後的數學原理進行的“抽絲剝繭”式的講解，他用通俗易懂的語言和形象的比喻，將那些看似晦澀難懂的公式解釋得躍然紙上。例如，在講解決策樹的“信息增益”時，書中用瞭一個關於天氣是否適閤齣行的例子，讓我一下子就明白瞭其核心思想。 數據挖掘技術是本書的另一大亮點。聚類分析、關聯規則挖掘、分類與迴歸預測等經典算法，書中都進行瞭細緻的闡述。我尤其對“關聯規則挖掘”的章節印象深刻，書中通過一個超市購物籃分析的經典案例，生動地展示瞭如何發現商品之間的隱藏關聯，這讓我聯想到，在實際工作中，如何利用這類技術來優化産品組閤和營銷策略，從而提升銷售額。 讓我感到非常實用的是，書中對於模型評估與選擇的講解。作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義，如準確率、召迴率、F1-score、AUC等，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，書中還深入探討瞭如何進行模型選擇，包括交叉驗證、特徵選擇等技術，這些內容對於我這樣需要實際應用的人來說，簡直是“雪中送炭”。 書中也穿插瞭一些引人入勝的大數據分析案例。這些案例涵蓋瞭金融、醫療、電商等多個行業，讓我能夠直觀地感受到大數據分析和統計機器學習在解決實際問題中的強大威力。例如，書中關於利用機器學習模型進行欺詐交易檢測的案例，讓我對如何利用數據來提升業務效率、降低風險有瞭更深刻的認識。 我發現，這本書的語言風格非常專業且易於理解。作者在保持科學嚴謹性的同時，也注重用通俗的語言來解釋復雜的概念，使得非技術背景的讀者也能夠輕鬆掌握。即使是那些包含大量數學公式的章節，也被作者組織得條理清晰，讓我能夠抓住重點。 閱讀這本書，我最大的收獲是，我不再僅僅停留在“知其然”的層麵，而是開始能夠“知其所以然”。我開始能夠理解，為什麼某些模型能夠取得好的效果，而另一些則不行；我也開始能夠思考，如何根據具體的問題，設計齣更有效的分析方案。這種“融會貫通”的能力，是我之前從未有過的。 總而言之，《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，對我來說是一次非常有價值的學習經曆。它不僅內容充實、講解清晰，而且充滿瞭實踐指導意義。這本書為我打開瞭數據分析的新世界，讓我看到瞭一個更加廣闊的職業發展前景。
評分拿到這本《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》的時候，我的心情是既期待又忐忑的。期待是因為大數據和機器學習這兩個詞本身就充滿瞭無限可能，仿佛藏著解開商業謎題、預測未來趨勢的鑰匙；而忐忑則源於我對這個領域瞭解的深度。我不是科班齣身，隻是在工作中有時會接觸到一些數據分析的任務，深知自己的理論基礎還不夠紮實，很多時候隻能停留在使用一些現成的工具，對於其背後的原理知之甚少。所以，我希望這本書能夠成為我的“救世主”，幫我構建起一套堅實的知識體係。 第一眼翻開書，就被其厚重感和滿滿的文字量所震撼。我首先關注的是目錄，希望能夠快速瞭解這本書的整體框架和內容覆蓋。從最基礎的大數據概念、數據采集與預處理，到核心的統計學習模型，再到具體的挖掘算法，最後似乎還有一些應用案例的探討，這讓我感到非常欣慰，因為這似乎涵蓋瞭我所需要瞭解的方方麵麵。尤其是一些章節標題，比如“特徵工程的藝術”、“模型評估與選擇的智慧”之類的，都讓我覺得這本書不僅僅是枯燥的理論堆砌，而是充滿瞭實踐的指導意義。 在閱讀初期，我嘗試著去理解那些關於統計學和概率論的基礎知識，雖然有些章節的數學公式讓我感到頭疼，但我努力去消化它們。我深知，沒有堅實的理論基礎，很多算法的理解都會流於錶麵，無法真正做到靈活運用。作者在這部分的處理方式，我覺得還是比較巧妙的，他們並沒有一味地拋齣復雜的公式，而是嘗試用更直觀的例子和圖示來輔助說明。比如，在解釋貝葉斯定理的時候，書中穿插瞭一個關於醫學診斷的例子，讓我一下子就明白瞭條件概率的重要性，以及它在實際問題中的應用。 當我進入到模型構建的部分，我被深深吸引瞭。從經典的綫性迴歸、邏輯迴歸，到決策樹、支持嚮量機，再到集成學習方法如隨機森林和梯度提升樹，這本書都進行瞭詳細的講解。讓我特彆受啓發的是，作者不僅僅是列舉瞭算法的原理，更重要的是，他們還深入剖析瞭每種算法的優缺點、適用場景以及可能存在的陷阱。比如，在講解決策樹時，書中就詳細討論瞭如何避免過擬閤，以及剪枝的重要性，這些都是我在實際操作中經常遇到的問題。 接著，我開始探索大數據挖掘的部分。聚類分析、關聯規則挖掘、分類與迴歸預測這些經典的數據挖掘技術，都在書中得到瞭細緻的闡述。我尤其對關聯規則挖掘章節印象深刻，書中通過一個超市購物籃分析的例子，生動地展示瞭如何發現商品之間的隱含聯係，這讓我聯想到工作中可以如何利用這類技術來優化商品陳列和營銷策略。而聚類分析的部分，也讓我對如何對客戶進行分群、理解不同用戶群體的特徵有瞭更清晰的認識。 讓我感到驚喜的是，這本書並沒有止步於理論講解，而是花費瞭相當大的篇幅來討論實際的應用。書中列舉瞭醫療、金融、電商等多個領域的案例，並且對這些案例中的數據挖掘和統計機器學習應用進行瞭深入的剖析。這讓我看到瞭書本知識與實際工作之間的橋梁。比如，在金融風控的案例中，書中講解瞭如何利用機器學習模型來識彆欺詐交易，這讓我對大數據在提升業務效率、降低風險方麵的作用有瞭更深刻的理解。 坦白說，這本書的篇幅確實不小，內容也相當豐富。我嘗試著每天閱讀幾個章節，並結閤書中的例子，在腦海中進行模擬。有些地方我需要反復閱讀幾遍纔能真正理解。但正是這種“硬啃”的感覺，讓我覺得學到的東西更加牢固。我發現，書中的作者在遣詞造句上，盡量避免使用過於晦澀的術語，而是用一種比較易懂的方式來闡述復雜的概念，這對於我這樣的非專業讀者來說，無疑是巨大的福音。 在閱讀過程中，我還在不斷地思考，如何將書中所學到的知識應用到我自己的工作中。比如，在處理客戶流失問題時，我可能會嘗試使用邏輯迴歸或者決策樹模型來預測哪些客戶有流失的風險，然後采取相應的挽留措施。又或者，在分析産品銷量時，我可能會嘗試使用時間序列分析或者迴歸模型來預測未來的銷量趨勢，以便更好地進行庫存管理和市場推廣。 這本書給我最大的感受是，它不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維的啓迪者。它讓我認識到，大數據和統計機器學習不僅僅是工具，更是一種看待和解決問題的方式。通過學習書中的方法和模型，我開始能夠從海量的數據中挖掘齣有價值的信息，並將其轉化為實際的業務洞察。這種能力讓我感到非常興奮，也給瞭我更大的信心去麵對未來的挑戰。 總而言之，《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，對我來說是一次非常有價值的學習經曆。它填補瞭我知識體係中的很多空白，讓我對大數據分析和機器學習有瞭更全麵、更深入的理解。雖然我還需要花費更多的時間去消化和實踐，但我相信，這本書一定能成為我職業生涯中不可多得的寶貴財富。
評分剛拿到這本《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》，我的第一反應是“哇，好厚一本！”，這讓我對內容的深度和廣度充滿瞭期待。我一直對數據背後的故事很感興趣，總覺得隱藏在海量數字中的規律和趨勢，能夠揭示齣很多我們肉眼看不到的商業奧秘。尤其是在這個數據爆炸的時代，不會分析數據，感覺自己就像一個“睜眼瞎”。所以，我毫不猶豫地選擇瞭這本書，希望它能為我打開一扇通往數據世界的大門。 我最先關注的是書中對“大數據”這個概念的定義和介紹。在我看來，大數據不僅僅是數據量大，更重要的是它所帶來的信息價值和分析難度。這本書在開篇就對大數據的特點進行瞭清晰的闡述，從“4V”特性的角度，讓我對大數據有瞭更係統性的認識。這種循序漸進的講解方式，對於我這種對理論知識不太敏感的讀者來說，非常有幫助，能夠讓我更容易地抓住核心概念。 接著，我深入閱讀瞭關於數據預處理的部分。我知道，在實際的數據分析過程中，數據質量往往是影響結果的關鍵因素。髒數據、缺失值、異常值這些問題，簡直是分析師的噩夢。這本書在這一章節花費瞭大量的篇幅，詳細介紹瞭如何進行數據清洗、轉換和降維。作者用瞭很多生動的例子來說明，比如如何處理缺失值，到底是填充還是刪除，每種方法都有其適用的場景和潛在的風險。這讓我深刻認識到，數據預處理並非簡單的技術操作，更需要細緻的思考和判斷。 在統計學習模型的介紹方麵，這本書給我留下瞭深刻的印象。從最基礎的綫性模型，到非綫性模型，再到強大的集成學習方法，幾乎涵蓋瞭所有重要的模型。我尤其喜歡作者對模型背後數學原理的講解，雖然我不是數學專業齣身，但作者用通俗易懂的語言和圖示，讓我能夠理解那些復雜的公式是如何推導齣來的，以及它們在實際應用中是如何工作的。例如，在講解邏輯迴歸時，書中用瞭一個非常形象的比喻，讓我一下子就明白瞭它與綫性迴歸的區彆，以及它在分類問題中的優勢。 當然，數據挖掘技術是本書的重頭戲。聚類、分類、關聯規則這些經典算法，書中都進行瞭詳盡的闡述。讓我眼前一亮的是，書中不僅僅列舉瞭算法的原理，還詳細講解瞭如何選擇閤適的算法，以及如何評估算法的效果。比如，在講解聚類算法時，書中就詳細對比瞭K-Means、DBSCAN等不同算法的優缺點，以及它們各自適用的數據類型。這讓我不再盲目地選擇算法，而是能夠根據具體問題，選擇最適閤的工具。 讓我覺得非常實用的是，書中對於模型評估和選擇的講解。我知道，一個模型的優劣，直接關係到分析結果的可靠性。這本書詳細介紹瞭各種評估指標，如準確率、召迴率、F1值、AUC等，並且闡述瞭它們在不同場景下的含義和應用。更重要的是，書中還講解瞭交叉驗證、特徵選擇等方法，幫助我們建立更魯棒的模型。這些內容對於我這樣需要實際應用的人來說，簡直是“及時雨”。 書中也涉及瞭一些大數據分析的實際案例。通過閱讀這些案例，我能夠更好地理解書本理論是如何在實際工作中應用的。例如，在電商領域，如何利用用戶行為數據進行個性化推薦；在醫療領域，如何利用病患數據進行疾病預測。這些案例不僅讓我看到瞭大數據分析的巨大價值，也為我提供瞭很多啓發，讓我思考如何在自己的工作中應用這些技術。 我發現，這本書的語言風格非常友好，作者仿佛是一位經驗豐富的導師，耐心地引導我一步一步地探索大數據和機器學習的奧秘。他沒有一味地追求晦澀難懂的學術術語，而是用生活化的語言和貼近實際的例子，讓枯燥的理論變得生動有趣。即使是復雜的數學公式，也被拆解得清晰明瞭，讓我這個非專業人士也能夠有所收獲。 讀完這本書，我最大的感受是，我對大數據分析和機器學習不再是“一知半解”的狀態，而是有瞭一個更加係統和深入的認識。我開始能夠理解，為什麼某些模型會錶現齣色，而另一些則會失敗；我也開始能夠思考，如何根據具體問題，設計齣更有效的分析方案。這種“舉一反三”的能力，是我之前從未有過的。 總而言之，這本《大數據挖掘與統計機器學習》是一本非常值得推薦的書籍，它不僅內容充實，講解清晰，而且充滿瞭實踐指導意義。我深信，任何想要深入瞭解大數據分析和統計機器學習的人，都能夠從中獲益匪淺。它為我開啓瞭數據分析的新篇章，讓我看到瞭一個更加廣闊的職業發展前景。
評分我一直對數據背後的故事和潛在的規律充滿好奇，尤其是在如今這個大數據驅動的時代，掌握相關的分析技能，感覺像是擁有瞭打開商業奧秘的金鑰匙。《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，就是我覬覦已久的一本。拿到它，我首先被其厚重感和嚴謹的編排所吸引，這預示著它並非一本淺嘗輒止的入門讀物，而是能夠引領我深入探索大數據和統計機器學習世界的。 書中對大數據概念的初步介紹，並沒有停留在“數據量大”的錶麵，而是深入挖掘瞭大數據帶來的“多樣性”、“復雜性”以及“價值密度低”等核心挑戰。作者以一種非常有條理的方式，闡述瞭這些特性如何重塑瞭我們對數據的認知，以及為何傳統的分析方法已不足以應對。這種宏觀的視野，讓我對即將展開的學習之旅充滿瞭期待。 在數據預處理環節，這本書的處理尤為細緻。作者花費瞭大量篇幅，詳細講解瞭數據采集、清洗、轉換、集成和約簡等一係列關鍵步驟。我特彆欣賞書中對“特徵工程”的講解，將其提升到“藝術”的高度，強調瞭通過創造有意義的特徵來提升模型性能的重要性。比如，書中關於如何從時間戳數據中提取“星期幾”、“月份”等信息的實例，就為我日後處理類似數據提供瞭寶貴的藉鑒。 當我翻閱到統計學習模型的部分，我被作者的講解方式深深打動。他沒有一味地堆砌枯燥的數學公式，而是通過一係列生動形象的例子，來解釋每個模型的原理和應用。從基礎的綫性迴歸，到更復雜的決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）等，作者都進行瞭清晰的梳理。尤其對SVM的講解，書中用“最大間隔超平麵”的比喻，讓我這個非技術背景的人也能夠大緻理解其核心思想。 數據挖掘技術的介紹，是本書的另一大亮點。聚類分析、關聯規則挖掘、分類與迴歸預測等經典算法，書中都進行瞭詳盡的闡述。我尤其對“關聯規則挖掘”章節印象深刻，書中用瞭一個超市購物籃分析的經典案例，生動地展示瞭如何發現商品之間的隱藏關聯。這讓我聯想到，在我的工作中，是否也可以藉鑒這種思路，來分析客戶的購買偏好，從而優化産品組閤和營銷策略。 讓我感到非常實用的是，書中對於模型評估與選擇的講解。作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義，如準確率、召迴率、F1-score、AUC等，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，書中還深入探討瞭如何進行模型選擇，包括交叉驗證、正則化等技術，這些內容對於我這樣需要實際應用的人來說，簡直是“雪中送炭”。 書中也穿插瞭一些引人入勝的大數據分析案例。這些案例涵蓋瞭金融、醫療、電商等多個行業，讓我能夠直觀地感受到大數據分析和統計機器學習在解決實際問題中的強大威力。例如，書中關於利用機器學習模型進行信用風險評估的案例，讓我對如何利用數據來量化和管理風險有瞭更深刻的認識。 我發現，這本書的語言風格非常友好，作者仿佛一位經驗豐富的技術顧問，用他嚴謹而不失幽默的筆觸，帶領我一步步地探索大數據和機器學習的奧秘。即使是那些復雜的數學概念，也被他解釋得通俗易懂，讓我這個非專業人士也能夠領略到其中的魅力。 閱讀這本書，讓我最大的收獲是，我不再僅僅滿足於“知道”某個算法的存在，而是開始嘗試去“理解”它的原理，去“思考”它的應用場景。這種從“術”到“道”的轉變，是我之前從未有過的。我開始能夠用更專業的視角去看待數據，用更科學的方法去分析問題。 總而言之，《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，是我近期讀過最有價值的一本書籍之一。它不僅內容充實，講解清晰，而且充滿瞭實踐指導意義。這本書為我開啓瞭數據分析的新篇章，讓我看到瞭一個更加廣闊的職業發展前景。
評分當我在書店看到《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書時，我的第一感覺是它“夠硬核”。我一直對數據背後的故事和隱藏的規律充滿好奇，總覺得在這個大數據時代，能夠駕馭數據的人，就能掌握未來的主動權。作為一名在傳統行業摸爬滾打多年的從業者，我深知技術的重要性，也渴望能夠藉助大數據分析的力量，為自己的工作帶來新的突破。 書中對大數據概念的解析，讓我眼前一亮。它不僅僅局限於“數據量大”這個錶麵現象，而是深入探討瞭大數據帶來的“復雜性”和“價值密度低”等挑戰。作者用一種非常清晰的邏輯，闡述瞭大數據與傳統數據的區彆，以及為什麼需要新的分析方法來處理它們。這種宏觀的視角，讓我對大數據有瞭更全麵、更深刻的認識。 在數據預處理的部分，這本書展現瞭其細緻入微的風格。作者詳細講解瞭數據采集、清洗、轉換、集成和約簡等一係列關鍵步驟，並對每一步的必要性、潛在風險和常用方法進行瞭深入的分析。我尤其欣賞書中對於“特徵工程”的強調，作者將其視為“藝術”，指齣通過精心構造特徵，能夠極大地提升模型的性能。例如，書中關於如何從時間戳中提取“星期幾”、“月份”等信息的講解，對我來說非常有啓發。 當我進入到統計學習模型的部分，我被作者的講解方式深深吸引。他沒有枯燥地堆砌公式，而是通過一係列貼近實際的例子，來解釋每個模型的原理和應用。從最基礎的綫性迴歸，到更復雜的決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）等，作者都進行瞭清晰的梳理。尤其是對SVM的講解，書中用“最大間隔超平麵”的比喻，讓我這個非技術背景的人也能夠大緻理解其核心思想。 數據挖掘技術是本書的另一大亮點。聚類分析、關聯規則挖掘、分類與迴歸預測等核心算法，書中都進行瞭詳盡的闡述。我特彆對“關聯規則挖掘”章節印象深刻，書中用瞭一個超市購物籃分析的經典案例，生動地展示瞭如何發現商品之間的隱藏關聯。這讓我聯想到，在我的工作中，是否也可以藉鑒這種思路，來分析客戶的購買偏好，從而優化産品組閤和營銷策略。 讓我感到非常實用的是，書中對於模型評估與選擇的講解。作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義，如準確率、召迴率、F1-score、AUC等，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，書中還深入探討瞭如何進行模型選擇，包括交叉驗證、正則化等技術，這些內容對於我這樣需要實際應用的人來說，簡直是“及時雨”。 書中也穿插瞭一些引人入勝的大數據分析案例。這些案例涵蓋瞭金融、醫療、電商等多個行業，讓我能夠直觀地感受到大數據分析和統計機器學習在解決實際問題中的強大威力。例如，書中關於利用機器學習模型進行信用風險評估的案例，讓我對如何利用數據來量化和管理風險有瞭更深刻的認識。 我發現，這本書的語言風格非常友好，作者仿佛一位經驗豐富的技術顧問，用他嚴謹而不失幽默的筆觸，帶領我一步步地探索大數據和機器學習的奧秘。即使是那些復雜的數學概念，也被他解釋得通俗易懂，讓我這個非專業人士也能夠領略到其中的魅力。 閱讀這本書，讓我最大的收獲是，我不再僅僅滿足於“知道”某個算法的存在，而是開始嘗試去“理解”它的原理，去“思考”它的應用場景。這種從“術”到“道”的轉變，是我之前從未有過的。我開始能夠用更專業的視角去看待數據，用更科學的方法去分析問題。 總而言之，《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，是我近期讀過最有價值的一本書籍之一。它不僅內容充實，講解清晰，而且充滿瞭實踐指導意義。這本書為我開啓瞭數據分析的新篇章，讓我看到瞭一個更加廣闊的職業發展前景。
評分當我第一次捧起《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書時，一種“沉甸甸”的感覺油然而生。這不僅是紙張的厚度，更是內容所承載的深度。我一直對數據背後的故事和隱藏的規律充滿好奇，尤其在這個數據爆炸的時代，我深知掌握大數據分析和統計機器學習技術的重要性，它仿佛是開啓商業洞察的一把萬能鑰匙。盡管我並非技術科班齣身，但我堅信這本書能夠為我指明方嚮，讓我從“門外漢”變成“懂門道”。 書中對大數據概念的解讀，讓我印象深刻。它沒有簡單地羅列“數據量大”的特點，而是深入探討瞭大數據所帶來的“高維度”、“多樣性”以及“快速性”等核心挑戰。作者用一種非常易懂的方式，闡述瞭這些特性如何影響我們的分析方法，讓我第一次意識到，大數據分析並非簡單的“數據堆疊”，而是需要全新的思維模式和技術手段。 在數據預處理的部分，這本書展現瞭其嚴謹的風格。作者詳細列舉瞭數據采集、清洗、轉換、集成和約簡等一係列步驟，並對每一步驟的必要性和潛在風險進行瞭深入分析。我尤其贊賞書中對於“缺失值處理”的探討，作者並沒有給齣統一的答案，而是詳細分析瞭不同的處理策略（如刪除、填充、插值等）及其適用場景，讓我意識到數據預處理的復雜性和精細化要求。 隨後，我對統計學習模型部分的講解感到非常興奮。作者以非常清晰的邏輯，從最基礎的綫性迴歸模型入手，逐步深入到更復雜的模型，如決策樹、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等。我特彆喜歡作者對模型背後的數學原理進行的“抽絲剝繭”式的講解，他用通俗易懂的語言和形象的比喻，將那些看似晦澀難懂的公式解釋得躍然紙上。例如，在講解決策樹的“信息增益”時，書中用瞭一個關於天氣是否適閤齣行的例子，讓我一下子就明白瞭其核心思想。 數據挖掘技術是本書的另一大亮點。聚類分析、關聯規則挖掘、分類與迴歸預測等經典算法，書中都進行瞭細緻的闡述。我尤其對“關聯規則挖掘”的章節印象深刻，書中通過一個超市購物籃分析的經典案例，生動地展示瞭如何發現商品之間的隱藏關聯，這讓我聯想到，在實際工作中，如何利用這類技術來優化産品組閤和營銷策略，從而提升銷售額。 讓我感到非常實用的是，書中對於模型評估與選擇的講解。作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義，如準確率、召迴率、F1-score、AUC等，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，書中還深入探討瞭如何進行模型選擇，包括交叉驗證、特徵選擇等技術，這些內容對於我這樣需要實際應用的人來說，簡直是“雪中送炭”。 書中也穿插瞭一些引人入勝的大數據分析案例。這些案例涵蓋瞭金融、醫療、電商等多個行業，讓我能夠直觀地感受到大數據分析和統計機器學習在解決實際問題中的強大威力。例如，書中關於利用機器學習模型進行欺詐交易檢測的案例，讓我對如何利用數據來提升業務效率、降低風險有瞭更深刻的認識。 我發現，這本書的語言風格非常專業且易於理解。作者在保持科學嚴謹性的同時，也注重用通俗的語言來解釋復雜的概念，使得非技術背景的讀者也能夠輕鬆掌握。即使是那些包含大量數學公式的章節，也被作者組織得條理清晰，讓我能夠抓住重點。 閱讀這本書，我最大的收獲是，我不再僅僅停留在“知其然”的層麵，而是開始能夠“知其所以然”。我開始能夠理解，為什麼某些模型能夠取得好的效果，而另一些則不行；我也開始能夠思考，如何根據具體的問題，設計齣更有效的分析方案。這種“融會貫通”的能力，是我之前從未有過的。 總而言之，《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，對我來說是一次非常有價值的學習經曆。它不僅內容充實、講解清晰，而且充滿瞭實踐指導意義。這本書為我打開瞭數據分析的新世界，讓我看到瞭一個更加廣闊的職業發展前景。
評分初拿到《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，我就被它厚重的體量和深邃的標題所吸引。作為一個在非技術領域摸爬滾打多年的職場人，我一直對數據背後隱藏的規律和價值充滿好奇，但總覺得這些高深的知識離自己很遙遠。然而，在這個數據驅動的時代，我深知掌握大數據分析和統計機器學習能力的重要性，因此，我毅然決然地選擇瞭這本書，希望它能為我打開一扇通往數據世界的大門。 書中對大數據概念的解讀，讓我耳目一新。它不僅僅局限於“數據量大”這個錶麵現象，而是深入剖析瞭大數據帶來的“復雜性”和“價值密度低”等挑戰。作者用一種非常清晰的邏輯，闡述瞭大數據與傳統數據的區彆，以及為什麼需要新的分析方法來處理它們。這種宏觀的視角，讓我對大數據有瞭更全麵、更深刻的認識。 在數據預處理的部分，這本書展現瞭其細緻入微的風格。作者詳細講解瞭數據采集、清洗、轉換、集成和約簡等一係列關鍵步驟，並對每一步的必要性、潛在風險和常用方法進行瞭深入的分析。我尤其欣賞書中對於“缺失值處理”的探討，作者並沒有給齣統一的答案，而是詳細分析瞭不同的處理策略（如刪除、填充、插值等）及其適用場景，讓我意識到數據預處理的復雜性和精細化要求。 隨後，我對統計學習模型部分的講解感到非常興奮。作者以非常清晰的邏輯，從最基礎的綫性迴歸模型入手，逐步深入到更復雜的模型，如決策樹、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等。我特彆喜歡作者對模型背後的數學原理進行的“抽絲剝繭”式的講解，他用通俗易懂的語言和形象的比喻，將那些看似晦澀難懂的公式解釋得躍然紙上。例如，在講解決策樹的“信息增益”時，書中用瞭一個關於天氣是否適閤齣行的例子，讓我一下子就明白瞭其核心思想。 數據挖掘技術是本書的另一大亮點。聚類分析、關聯規則挖掘、分類與迴歸預測等經典算法，書中都進行瞭細緻的闡述。我尤其對“關聯規則挖掘”的章節印象深刻，書中通過一個超市購物籃分析的經典案例，生動地展示瞭如何發現商品之間的隱藏關聯，這讓我聯想到，在實際工作中，如何利用這類技術來優化産品組閤和營銷策略，從而提升銷售額。 讓我感到非常實用的是，書中對於模型評估與選擇的講解。作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義，如準確率、召迴率、F1-score、AUC等，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，書中還深入探討瞭如何進行模型選擇，包括交叉驗證、特徵選擇等技術，這些內容對於我這樣需要實際應用的人來說，簡直是“雪中送炭”。 書中也穿插瞭一些引人入勝的大數據分析案例。這些案例涵蓋瞭金融、醫療、電商等多個行業，讓我能夠直觀地感受到大數據分析和統計機器學習在解決實際問題中的強大威力。例如，書中關於利用機器學習模型進行欺詐交易檢測的案例，讓我對如何利用數據來提升業務效率、降低風險有瞭更深刻的認識。 我發現，這本書的語言風格非常專業且易於理解。作者在保持科學嚴謹性的同時，也注重用通俗的語言來解釋復雜的概念，使得非技術背景的讀者也能夠輕鬆掌握。即使是那些包含大量數學公式的章節，也被作者組織得條理清晰，讓我能夠抓住重點。 閱讀這本書，我最大的收獲是，我不再僅僅停留在“知其然”的層麵，而是開始能夠“知其所以然”。我開始能夠理解，為什麼某些模型能夠取得好的效果，而另一些則不行；我也開始能夠思考，如何根據具體的問題，設計齣更有效的分析方案。這種“融會貫通”的能力，是我之前從未有過的。 總而言之，《大數據挖掘與統計機器學習（大數據分析統計應用叢書）》這本書，對我來說是一次非常有價值的學習經曆。它不僅內容充實、講解清晰，而且充滿瞭實踐指導意義。這本書為我打開瞭數據分析的新世界，讓我看到瞭一個更加廣闊的職業發展前景。
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評分哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
評分不錯不錯。忘瞭評價，服務好。書不錯。已經要看完啦纔想起來評論
評分書是正本，文字很清晰。昨天下單今天中午就到瞭，很迅速，贊
評分不錯的機器學習教材！
評分可以
評分很好的一本書，當下熱門，快遞很快
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