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本书以降低学习门槛为宗旨，解说大数据与机器学习的相关基础知识，只要具备高中数学基础即可看懂。内容结合大量案例与生动的插画，将高度抽象的数学、演算法与现实生活中的事件作关联，帮助读者理解。

　　本书精彩内容包括：
　　．大数据基础，说明大数据应该具备的基础数学知识
　　．大数据演算法，解说向量空间、回归、聚类、分类等核心演算法
　　．大数据热门应用：介绍推荐算法、文字挖掘、人工神经网路等技术的原理
　　．大数据主流框架：介绍Hadoop、Spark、Cassandra

深度学习：从理论到实践的系统构建 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习技术栈指南，系统梳理从基础理论到前沿应用的完整知识体系。我们聚焦于如何构建、训练和部署高效的深度神经网络模型，强调理论的严谨性与工程实践的紧密结合。全书内容摒弃了对基础概念的肤浅介绍，而是深入探讨支撑现代人工智能系统的核心算法、优化策略以及硬件加速技术。 第一部分：基础架构与数学内核 本部分奠定了理解复杂模型的基础，重点剖析了支撑深度学习计算的数学工具及其在现代框架中的实现机制。 第一章：高效的矩阵运算与张量代数 本章详述了张量（Tensor）作为深度学习核心数据结构的操作特性。我们不仅仅停留在张量定义，而是深入探讨了大规模张量乘法（GEMM）的底层优化，包括如何利用BLAS库、SIMD指令集以及GPU的并行架构来最大化计算吞吐量。详细分析了不同秩（Rank）张量分解方法（如SVD、Tucker分解）在数据压缩和特征提取中的应用，并阐述了在内存层次结构（L1/L2缓存、主存、显存）中优化数据访问模式的关键技术，以缓解I/O瓶颈。 第二章：概率图模型与信息论视角下的神经网络 本章从更广阔的统计学角度审视神经网络。我们首先回顾了概率图模型（PGMs），如马尔可夫随机场（MRFs）和信念传播算法，并将其作为理解现代变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）的理论前驱。重点解析了交叉熵损失函数背后的信息论基础——KL散度（Kullback-Leibler Divergence），并讨论了如何通过最小化互信息或最大化下界（ELBO）来设计更具鲁棒性的损失函数。此外，对贝叶斯深度学习中的不确定性量化方法，如蒙特卡洛丢弃法（MC Dropout）的理论依据进行了深入探讨。 第二章：优化算法的收敛性分析与动态调整 本章聚焦于神经网络训练的动力学过程。我们首先对经典梯度下降（GD）及其变种（SGD, Momentum, Nesterov）的收敛速率进行了严谨的数学分析，探讨了在非凸优化问题中，这些方法的局部最优解性质。随后，深入讲解了自适应学习率优化器（如AdaGrad, RMSProp, AdamW）的设计哲学，特别是AdamW如何通过解耦权重衰减和梯度更新来解决L2正则化在自适应优化器中的缺陷。本章还涵盖了二阶优化方法（如L-BFGS在特定场景的应用）和学习率调度策略（如余弦退火、分段常数策略）的工程实现细节与效果评估。 第二部分：核心网络架构的深度剖析 本部分系统性地介绍了当前主流深度学习模型的结构设计、内在机制及其在特定领域的优势。 第三章：卷积网络（CNN）的高级模块与空间不变性 本章超越了标准卷积层的介绍，重点分析了现代CNN架构中的创新组件。详细解析了空洞卷积（Atrous/Dilated Convolution）如何扩大感受野而不损失分辨率，以及分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在模型轻量化中的作用机理。深入剖析了残差连接（Residual Connections）的数学等价性——恒等映射的梯度路径增强效应，并对比了DenseNet、Inception结构在特征复用和信息流控制上的设计思想。最后，讨论了BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm等归一化层在不同网络结构和批次大小下的适用性和性能差异。 第四章：循环网络（RNN）的长期依赖性解决之道 本章集中讨论了处理序列数据的复杂性。除了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，我们重点剖析了LSTM（长短期记忆网络）中的输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，精确控制信息在细胞状态中的流动和遗忘速率。对GRU（门控循环单元）的简化机制进行了对比分析。更进一步，本章引入了循环网络中的循环注意力机制，以及如何通过结构化状态空间模型（如S4）来提升序列建模的效率和捕获超长距离依赖的能力。 第五章：注意力机制与Transformer模型的范式革新 本章是全书的重点之一，详细阐述了自注意力机制（Self-Attention）如何彻底改变序列建模的范式。我们首先从查询（Query）、键（Key）、值（Value）的交互机制入手，推导出缩放点积注意力的数学形式，并探讨了多头注意力（Multi-Head Attention）在捕捉多角度依赖方面的作用。随后，系统性地介绍了Transformer的完整编码器-解码器结构，包括位置编码的必要性与不同方案（如绝对、相对、旋转位置编码）。本章还涵盖了非自回归模型、稀疏注意力（Sparse Attention）技术，以及如何利用FlashAttention等技术在显存受限环境中实现超长序列的高效训练。 第三部分：模型训练、部署与前沿研究 本部分关注模型从训练完成到投入实际应用的全过程，并探讨了当前学术界和工业界的研究热点。 第六章：高效能训练策略与分布式计算 本章侧重于如何利用多卡、多机环境加速模型的训练过程。详述了数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的适用场景，并深入解析了诸如All-Reduce操作的通信拓扑结构优化。重点讲解了混合精度训练（Mixed Precision Training）的原理，包括FP16/BF16数据类型的特性，以及如何使用损失缩放（Loss Scaling）来维持梯度精度。此外，介绍了诸如ZeRO优化器等内存优化技术，它如何通过将优化器状态、梯度和参数分散存储到不同设备上来突破单卡内存限制。 第七章：模型泛化、鲁棒性与对抗性防御 本章探讨了模型可靠性的核心议题。在泛化性方面，深入分析了正则化技术（L1/L2、Dropout）的统计学解释，以及早停法（Early Stopping）的性能边界。在鲁棒性方面，详尽阐述了对抗性样本（Adversarial Examples）的生成原理（如FGSM、PGD），并系统性地介绍了防御策略，包括对抗性训练（Adversarial Training）和输入净化技术。本章还涉及模型可解释性（XAI）的基本方法，如梯度可视化（Grad-CAM, Integrated Gradients）在诊断模型决策过程中的实际应用。 第八章：生成模型与扩散过程的理论建模 本章聚焦于当前最热门的生成模型领域。详细解析了GANs的纳什均衡博弈论基础，并分析了WGAN、LSGAN等改进方案如何解决模式崩溃问题。随后，将大部分篇幅投入到扩散模型（Diffusion Models, DMs）中：从前向过程（加噪）的马尔可夫链构建，到反向过程（去噪）的条件概率估计与ODE/SDE求解。深入探讨了如何使用U-Net结构、Classifier-Free Guidance等技术来控制生成结果的质量和多样性。 第九章：模型部署与加速推理 本章关注如何将训练好的巨型模型转化为高效的生产服务。详细讨论了模型量化（Quantization）技术，包括训练后量化（Post-Training Quantization）和量化感知训练（Quantization-Aware Training）的实现差异。阐述了模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在压缩模型体积和计算需求上的工程实践。最后，介绍了主流的推理引擎（如TensorRT, ONNX Runtime）如何通过图优化、算子融合（Kernel Fusion）和硬件特定指令集利用来实现低延迟、高吞吐的在线服务。 本书面向具备扎实线性代数、微积分和概率论基础的读者，特别是希望从代码实现层面理解并优化深度学习系统的工程师、研究人员和高级学生。内容组织遵循“理论先行，实践验证”的原则，每章节均配有复杂的算法推导和高效的伪代码示例，力求构建一个扎实且可落地的深度学习知识体系。

Chapter 01 大数据产业
Chapter 02 步入资料之门
Chapter 03 排列组合与古典机率
Chapter 04 统计与分佈
Chapter 05 指标
Chapter 06 资讯理论
Chapter 07 多维向量空间
Chapter 08 回归
Chapter 09 聚类
Chapter 10 分类
Chapter 11 关联分析
Chapter 12 使用者侧写
Chapter 13 推荐演算法
Chapter 14 文字挖掘
Chapter 15 人工神经网路
Chapter 16 大数据框架简介
Chapter 17 系统架构和最佳化
Chapter 18 资料解读与资料的价值

 

序

　　不知从何时开始我们已周身没入大数据时代的潮流，不知不觉被卷入了大数据时代。

　　无论是每天上网看网页、聊LINE、上FB，或者使用网路银行、网购、买票，或者出游、订房，甚至是出入任何公众场合、驾车、用水用电⋯⋯我们无时无刻不在生产着各种数据。而同时我们也在消费着其他人生产的数据，我们使用的众多家电产品，每一个设计细节都融入了设计者对用户体验数据的调查与分析；我们使用的每一部手机、每一台电脑，每一个元件的产出都融入着多得无法想像的指标数据控制下的生产与监控；我们造访的每一个网页、每一个软体，每一次享受到的贴心的产品改动和服务的升级，无不浸透着无数的数据汇集与精细的分析和反馈。这是一场慢慢到来的、贯穿所有产业的革命，这是一次润物细无声的各行业精耕细作的开端。

　　不管我们是不是愿意，不管我们有没有意识到，我们现在已经身处大数据时代的奇点，而未来要迎接的是大数据奇点爆炸给我们带来的冲击力。我们需要力量来驾驭浪里的航船，我们需要乘风破浪前进的动力。

　　在这一次远航中，我们不必担心自己的能力水平无法感知数据这种磅礴之力的气魄，不必担心晦涩难懂的公式定理会让我们感到阻力。

　　请相信我，这是一本通俗易懂的大数据图书，这是一本轻松愉悦的数据挖掘和机器学习的读本，这是一本没有门槛的机器学习实战手册。让我们一起扬帆远航吧！

对大数据产业的认识

「大数据」这个词汇其实很容易产生不少误解，尤其是这个「大」字，很容易让人感觉，资料量必须大，而且特别大，越大越能形成产业，也越有价值。其实这是「大数据」造成的误导。大数据产业的存在，和其他产业并无二致，本身是为了服务其他产业。

做个假设，假如现在对石油产业冠以「大石油」产业的名号，会影响石油产业本身对其他行业的服务模式吗？应该不会。

在「大石油」产业里，同样有人从事这些的工作内容：石油勘探、石油开採、石油运输、石油提炼、石油产品销售等多个细分领域和环节。

最后提供给社会的，是由大量人力和智慧凝结在石油产品上的服务，而这些服务满足了社会各领域对于工业能源、建筑材料、食品包装、服装布料、模型器具、日用品等多种制造与使用的需求。试想如果没有石油，也就没有廉价汽车与航空动力，尤其是没有聚乙烯等重要化工原材料的来源，连塑胶这种廉价的工业制造材料都未必能生产，那么各个产业则需要用其他造价更为高昂的材料对其进行取代，更不用提家用的天然气和液化石油气了，大家只能再去寻找其他能源：可能是木柴和煤炭这些不环保的燃料，或者是价格昂贵的氢气。我们之所以选用石油作为整个产业链的根源，并把它发展成一个完整的产业也是由于这样的原因。

回头来看「大数据」产业，资料收集、资料传输、资料储存、资料建模、资料分析、资料交易贯穿了大数据产业的完整产业链。在这个产业链里同样蕴含着和「大石油」一样的东西，这个东西是什么？

经由各种软体收集资料，利用网路传输，储存至云端资料中心，透过资料科学家或者产业专家，建模、加工，最后资料分析得到的是一种知识，是一种大家透过资料洞悉世界的能力。资料之间本来彼此错综复杂的潜在关系，使大量独立而多来源的资料同时出现在一个舞台，变得更有趣，大量看似不相关的事情却能够在观察与分析后告诉我们更多背后的因果。这些因果联系的意义会让大家在各个方面能够推测未来趋势，减少犯错的机会，降低成本跟风险，节省人力。笔者认为这才是大数据产业本身的价值与意义所在。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数字分析略知一二的上班族，我经常会接触到各种报表和数据，但很多时候都不知道这些数字背后到底意味着什么。《白话大数据与机器学习》这本书，我希望它能让我对数据的理解更上一层楼。我期待它能解释清楚，为什么有时候看似相似的数据，却能得出完全不同的结论？机器学习中的“模型”到底是什么？它们又是怎么帮助我们从海量数据中找出规律的？我尤其想知道，书里会不会提到一些数据可视化的小技巧，比如如何用图表更直观地展示数据，让不懂技术的人也能快速理解？另外，我也很好奇，机器学习在金融、医疗、甚至交通等领域的实际应用案例，比如它是怎么帮助银行进行风险评估的？或者，怎么优化城市交通信号灯的设置，减少拥堵？如果能看到一些贴近实际的案例分析，对我理解数据价值会有很大帮助。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对“大数据”和“机器学习”这些词汇感到有点遥远，总觉得是科学家或者工程师才需要懂的东西。《白话大数据与机器学习》这本书，我希望能有一个非常轻松、友好的入门体验。我希望它能用我能理解的语言，告诉我这些技术到底是什么，以及它们为什么会这么重要。比如，它会不会讲到，为什么我们手机上的APP，总是知道我们想要什么？那些推荐给我们的商品、新闻，到底是怎么来的？我希望它能像一位耐心的老师，一点一点地给我讲解，而不是一上来就抛出很多专业术语。我希望它能让我明白，大数据和机器学习并不是什么高深莫测的魔法，而是有逻辑、有方法的工具。如果书里能有一些小练习或者思考题，帮助我巩固理解，那就更好了。我希望读完这本书，我不再畏惧这些词汇，而是能对它们产生兴趣，甚至想去了解更多。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到《白话大数据与机器学习》这本书，我真的是又期待又有点小压力。最近几年，身边的朋友、同事，甚至连我妈都在讲大数据、讲AI，感觉不了解一下真的会跟不上时代了。我一直对这些东西蛮好奇的，但又怕它太专业、太难懂，像以前接触过的那些电脑书籍一样，看了开头就睡着。这本书的“白话”二字，简直就是救星！我希望它能用最简单、最生活化的例子来解释那些复杂的概念，比如机器学习是怎么学会识别照片里的猫狗的？大数据又是怎么帮助商家预测我们想买什么东西的？我尤其好奇，它会不会讲到一些台湾本地的案例，比如台湾的某些科技公司是怎么运用大数据来改进他们的产品或服务的？我希望它能让我不再对这些名词感到陌生，而是能理解它们背后的原理，甚至能和别人聊上几句。如果这本书能让我觉得“哇，原来是这样！”而不是“天呐，我在看天书！”，那它就值回票价了。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在网络世界摸爬滚打的社群小运营，我最关心的就是如何把“流量”变成“生意”，把“数据”变成“洞察”。《白话大数据与机器学习》这本书，我寄予厚望希望能给我带来一些启发。我希望它不只是停留在理论层面，而是能有一些实操的建议，哪怕是基础的。比如说，它会不会教我们怎么从零开始收集数据？数据清洗又该怎么做？我希望它能告诉我，那些看似杂乱无章的用户行为数据，到底能解读出什么有价值的信息？比如，一个新产品上线后，用户在什么时间点、什么页面停留时间最长？他们点击了哪些链接？这些背后代表了什么？我很想知道，如何才能用更科学的方法去理解我的用户，优化我的内容策略，甚至预测用户流失的可能性。如果这本书里有关于 A/B 测试、用户画像构建之类的实用技巧，那简直是太棒了！我期待它能成为我工作上的得力助手，让我不再是凭感觉做运营，而是有数据支撑，更有底气。

评分☆☆☆☆☆

最近听到好多关于“AI 艺术”、“AI 写作”的消息，感觉科技真的在以前所未有的速度改变着我们的生活。我一直是个对新事物很敏感的人，但对背后的原理又知之甚少。《白话大数据与机器学习》这本书，我希望它能帮我揭开这层面纱。我好奇它会不会谈到一些生成式 AI 的基本原理，比如模型是怎么训练出来的？它又是怎么生成那么逼真的图片和文字的？我还想知道，这些技术对我们普通人的生活会有什么具体的影响？会不会有一些可以让我们日常接触到的应用场景，比如智能推荐算法是怎么运作的？或者，未来我们的学习、工作方式会不会因此发生改变？我希望这本书能让我对未来的科技发展有一个更清晰的认知，而不仅仅是停留在“哇！好神奇！”的感叹。我更想了解它背后的逻辑，以及我们应该如何去适应和拥抱这些变化。