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为什么你跟高手有差距?因为他们会在假期里读这5本书_厦门大数据分析培训_福州

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发布时间:2018-10-08 09:58:54
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大学时,数据叔曾听班上的学霸A问另一位学霸B:“你平时都有什么业余爱好啊?”

学霸B面露兴奋,像是要说一件无比幸福的事,然后吐出3个字:“写代码!”

学霸A深情回应:“嗯,我也是!”

数据叔尴尬了3秒后,只好对二位说:“你们聊,我先走了。”

如今的差别就是,学霸A的工资是按美元结算的,学霸B的工资是自己给自己开的,数据叔只能码字蹭点赞赏的钱。

法定节假日,遵纪守法的孩子们都乖乖享受假期去了。但总有一些既聪明又努力的同学,会利用这个假期好好充电。今天就推荐5本近期新书,主要是跟机器学习有关的,关爱一下热爱学习的孩子们。

1

Spark机器学习进阶实战

作者:马海平 于俊 吕昕 向海

科大讯飞大数据专家撰写,从基础到应用,面面俱到。

全书一共分三大部分:

  • 基础篇(1-2章)对Spark机器学习进行概述、并通过Spark机器学习开始进行数据分析;
  • 算法篇(3-8章)针对分类、聚类、回归、协同过滤、关联规则、降维等算法进行详细讲解,并进行案例支持;
  • 综合案例篇(9-12章)重点通过异常检测、用户画像、广告点击率预估、智慧交通大数据4个综合场景,详细讲解基于Spark机器学习的综合应用。

2

《机器学习技术与实战:医学大数据深度应用》

作者: Hong Song Lin(洪松林)

大数据专家撰写,多年医学领域机器学习实战的经验结晶。

本书不仅介绍了机器学习中的常用算法,而且给出了具体实施环境和经验总结。重点介绍了相关算法,包括:相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。

3

机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow

作者:奥雷利安·杰龙

前谷歌工程师撰写,“美亚”人工智能图书畅销榜首图书。从实践出发,手把手教你从零开始搭建起一个神经网络。

本书主要分为两部分,第一部分(第1~8章)涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法,从线性回归到随机森林等,可以帮助你掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部份(第9~16章)探讨深度学习和常用框架TensorFlow,手把手教你使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。

4

《TensorFlow学习指南》

作者:汤姆·奥普 等

机器学习领域资 深工程师撰写,TensorFlow高效学习指南。

面向广泛的技术受众(从数据科学家、工程师到学生和研究人员),本书介绍了TensorFlow的基本原理和实践方法。从TensorFlow中的一些基本示例开始,深入探讨诸如神经网络体系结构、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库和多线程输入管道等主题。

5

《跟老男孩学Linux运维:核心基础篇(上)》

作者:老男孩

零基础小白Linux入门经典图书,由浅入深、系统性讲解Linux企业中的应用实践知识。

本书从脉络上可分为三大部分:

  • 部分为Linux入门环境与基础(第0章~第4章),此部分着重介绍了新手需要了解的计算机核心硬件基础知识,学习Linux运维的需要的环境搭建、系统安装、远程连接,以及进入命令行感受Linux命令行的魅力。
  • 第二部分为Linux目录结构与文件属性(第5章~第9章)。着重讲解的是Linux的目录结构与重要文件路径知识,Linux系统开机启动核心知识,大量和文件、目录相关的核心命令讲解与实践,Linux系统文件类型、权限、用户、用户组、时间戳、软硬连接等核心知识。
  • 第三部分为中高级实战知识和技能篇(第10章~第15章)。着重讲解的是Linux系统各类特殊字符,正则表达式与三剑客知识,Linux系统12位权限,Linux系统定时任务,Linux用户管理知识与企业级用户管理项目案例。

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