迁移学习导论

机器学习系统设计：python语言实现

<p>本书讲述了一个现代企业从最初的报表开发模式转向敏捷型分析模式的故事，通篇以对话的形式模拟职场人员在日常工作中使用数据分析解决问题并进行业务决策的过程。本书组织了一套全新的学习体系，内容由浅入深，从一开始就带入到实际的业务分析应用中，从最基本的时间序列分析开始发现销售模式和季节性波动规律，到通过热图来分析一线销售和服务人员的排班优化，再到深入分析客户的80/20 规律等，每一章都在使用Tabl

大话数据分析

机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力，但无法对它们的预测做出解释，这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念，介绍了简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归，重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法，如特征重要性和累积局部效应，以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测。本书对所有的解释方法进行了深入说明和

可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南

如今，数字技术、社交媒体和电子商务改变了消费者获取信息、订购产品和购买服务的方式。同时新的购买途径和新技术的爆炸式增长也使市场营销实践发生了转变。通过使用云计算、移动支付、物联网和人工智能，企业比以往任何时候都拥有更多关于消费者需求、欲望和偏好的数据。
这本书将向你展示如何通过数据驱动型营销实现如下目标：•让顾客更接近你的品牌，激励他们参与、购买并保持忠诚；•使用第二手和第三方数据来了解更多的客

数据驱动

《数据实践之美：31位大数据专家的方法、技术与思想》是数据技术领域具有里程碑意义的代表性著作，由国内知名的数据技术社区天善智能领衔组织和策划，首次将来自百度、腾讯、IBM、埃森哲、Teradata、永洪科技、达观数据、神策数据、同程旅游等20余家国内外在数据和互联网领域的领头羊企业的31位数据专家（CEO、CTO、VP、技术总监、架构师、高级分析经理、咨询总监等）联合在一起，分享了他们在数据领域多

数据实践之美

本书英文版出版至今已近20年，但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案，而符号主义（认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器）与联结主义（认为大脑是并行运转的大型神经网络）之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势，关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系，并围绕多层感知器展开讨论。书中的观点在今天依然频繁成为学术讨论的焦点，并为

代数大脑：揭秘智能背后的逻辑

人工智能（AI）改变了当今世界的游戏规则。作为这个时代的“新电力”，人工智能引发了世界各地的工业革命——变革产品、服务和体验并实现量产。当然，也放大了风险。通过超人类的能力和力量，人工智能帮助人类重新塑造并掌控世界。
本书帮助读者利用人工智能的力量为人类赋能，解释了企业为什么需要改变做生意的方式，以及如何利用人工智能获得竞争优势。作者和人工智能机器人“艾美”通过富有洞察力的对话，描述了人工智能和

AI到来

<p>《机器学习基础：从入门到求职》是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、线性回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度神经网络模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2 章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3 章是线性回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，最后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4 至

机器学习基础：从入门到求职

本书由国内IPFS社区公认的领袖撰写，从技术、原理与实战3个维度讲解了IPFS。全书一共分为3个部分：第一部分：准备篇（第1章）从宏观角度简单介绍了IPFS的概念、价值以及与区块链的关系；第二部分：原理篇（第2~5章）分别深入讲解了IPFS的工作原理、底层基础、协议栈和架构。第三部分：实战篇（第6~8章）——应用IPFS，讲解了IPFS应用开发的技术、方法，并配合有个综合性的案例。第四部分：扩展篇

IPFS原理与实践

本书是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级教材，通过数据分析的知识点，将各类分析工具进行串联和对比，例如：在进行线性规划的时候可以选择使用Excel或LINGO或Crystal Ball。工具的应用难易结合，让读者循序渐进地学习相关工具。JMP和Mintab用来分析数据，分析的结果使用Excel、LINGO、Crystal Ball来建立数据模型，最后使用Xcelsius来动态展示数据分析的结果

大数据时代小数据分析

“数据”已成为企业的一项宝贵的战略资产。为了使庞大的数据发挥更大的价值，企业必须着眼于数据治理和综合利用。主数据驱动的数据治理是指从企业杂乱的数据中捕捉具有高业务价值、被企业内各业务部门重复使用的关键数据进行管理，构建单一、准确、权威的数据来源，从而提高企业的整体数据质量，提升数据资产价值，推动业务创新，全面增强企业竞争力。本书编者将近10年在数据治理咨询工作中积累的经验和知识进行总结，通过对数据

主数据驱动的数据治理

继2016年8月被加入国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》后，人工智能再次被写入2017年的两会《政府工作报告》，意味着人工智能这一技术在国家政策中的急速奔跑。有人曾言“人工智能对社会、生活的影响不会低于互联网”。那么到底何为人工智能？它的发展脉络是怎样的？它与普通人的生活有什么样的紧密关联？对人类社会到底会带来怎样的变革？本书内容清晰，结构合理，叙说深入浅出，是中文领域难得“人工智能”佳作

人工智能革命：历史、当下与未来

本书首先介绍主流的机器学习工具，以及Python应用于机器学习的优势，并介绍Scikit-Learn环境搭建、TensorFlow环境搭建。接着介绍机器学习的基本概念和Web安全基础知识。然后深入讲解几个机器学习算法在Web安全领域的实际应用，如K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K-Means算法、FP-growth、隐式马尔可夫、有向图、神经网络等，还介绍了深度学习算法之CNN、

Web安全之机器学习入门

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay公司开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。本书分为21章，详细讲解Apache Kylin概念、安装、配置、部署，让读者对Apache Kylin构建大数据分析平台有一个感性认识。同时，本书从应用角度，结合Dome和实例介绍了用于多维

基于Apache Kylin构建大数据分析平台

本书由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码进行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。除此之外，本书还从源代码实现中对分布式技术的精髓、分布式系统设计的优秀思想和方法，以及Java语言的编码技巧、编程规范和对设计模式的精妙运用进行了总结和分析，对提高读者的分布式技术能力和Java编程能力都非常有帮助。本书适合Hado

Hadoop技术内幕

本书探讨了物联网的现状和未来发展趋势，以及所面临的相关安全问题。作者艾哈迈德·巴纳法（Ahmed Banafa）教授将区块链、人工智能和雾计算等新技术引入物联网安全问题的解决方案当中，向我们展示了这些新技术通过融合解决物联网安全问题的可能性。在本书中，作者就如何保护物联网的安全发展也给出了自己的一些建议，同时就目前人们对区块链技术的一些误解给出了解释，并提出了合理应用区块链技术的一些建议。本书适合

智能物联网

《拿下Offer：数据分析师求职面试指南》针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员，以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员，深入浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能，让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。
全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能，以及进一步学习提高的方法几部分，内容涵盖数据分析师

拿下Offer：数据分析师求职面试指南

随着大数据研究热潮的兴起，各种数据可视化图表层出不穷，大数据生动呈现就成为了具有挑战性的工作，随之出现了大量的可视化软件。本书是基于行业占有率比较高的MicrosoftPowerBI最新版本所编写的，详细介绍MicrosoftPowerBI的数据可视化功能，包括数据类型和运算符、软件的安装、连接数据源、数据基础操作、可视化设计原则、可视化图表、自定义可视化效果、报表、仪表板、查询编辑器、运行R脚本

MicrosoftPower：BI数据可视化与数据分析

大数据正以前所未有的速度，颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。本书力图系统、全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响，或许可以帮助大家澄清一些认知误区，有助于大数据在各行各业落地生根。

全书分为三大部分，第一部分重点讲述大数据时代产业发展的三大趋势以及驱动产业融合、升级、转型的根本因素，并给出践行大数据的最佳范式。第二部分首次完整 阐述“数据科学”的基础性价值，论述数据

大数据时代的历史机遇

本书分为三篇。第壹篇：从整体上给出数据大图和数据平台大图，主要介绍数据的主要流程、各个流程的关键技术、数据的主要从业者及他们的职责等；数据平台大图分离线和实时分别给出数据平台架构、关键数据概念和技术等；第二篇：介绍离线数据开发的主要技术，包含Hadoop、Hive、维度建模等，另外此部分还将综合上述各种离线技术给出离线数据处理实战；第三篇：集中介绍实时数据处理的各项技术，包含Storm、Spark

离线和实时大数据开发实战

大数据贵在落实！本书是一本讲解大数据实战的图书，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”编写。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、发展及关键技术；第二篇为Hadoop大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Sqoop、Kafk、Spark等；第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互

Hadoop大数据实战权威指南

本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第1~3章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第4~11章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（第12~15章），选

大数据与机器学习

《Mesos实战》为读者介绍Apache Mesos集群管理器及以应用程序为中心的基础架构概念。《Mesos实战》充满了有用的数据图表及实践指导，它将指引你迈出创建一个高可用的Mesos集群的第一步，接着在生产环境中部署应用程序，最后编写适合自己数据中心的“本地”Mesos framework（计算框架）。你将学习到如何对数千个节点进行弹性伸缩，同时通过Linux和 Docker容器保证不同的进程

Mesos实战

在全世界不同的文化中，数据的收集与组织都有着悠久的历史，甚至在计算机思想出现之前很久就已存在。但只是到了互联网时代，日常产生的数据量才开始变得非常巨大，而且继续呈指数级增长，其中包括我们上传的文件、视频、照片、社交媒体信息、在线购物，甚至我们汽车的GPS导航数据。大数据这一术语所代表的不仅仅是一种量变，而是一种质变；其所指涉的不仅是新的技术，还有企业和政府利用它的方式。霍尔姆斯基于统计学、概率论和

牛津通识读本：大数据（中文版）

<p>《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》内容简介：“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和“MapReduce的架构设计和实现原理”进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》由Hadoop领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源代

本书是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与

数据挖掘与数据化运营实战

你是否想过，人类遭受的疾病、衰老和死亡并非命中注定？
你是否认同，人类的身体系统是有缺陷的，可以通过技术改善并增强肉体和智力，变得更高效、更强大？
你是否想过，一旦人类破解死亡、实现永生，身体会以什么样的方式呈现？
你是否想过，智能崛起的当下，人类或多或少，已经成为机器？
《最后一个人类》描述的世界中就有这样一群人，他们是少数社会极客，是超人类主义者，他们正在利用技术增强身体素质和心智水平

最后一个人类

人类思维是一个复杂的过程。“为什么人类下雨不想被淋湿，却愿意在卫生间沐浴”这种3岁小孩都知道的问题，计算机就会感到费解。人类思维的本质，正是研究人工智能、塑造最高级的“心智社会”的关键所在。人工智能之父马文·明斯基认为“大脑不过是肉做的机器”，大脑中不具备思维的微小单元可以组成各种思维——意识、精神活动、常识、思维、智能、自我，最终形成“统一的智慧”。这种智能组合就是“心智社会”。



马文·明

心智社会

本书是由智能相对论创始人曾响铃联合旗下几位资深分析师深入一线企业调研后，并结合行业发展现状及未来发展趋势预测完成的一本人工智能冷知识普及书籍。本书全面、详尽地介绍了人工智能最先落地的几个热门领域：智能机器人、医疗服务业、教育、娱乐、健康等，覆盖了人们接触人工智能的各种场景，并对其背后的人工智能技术进行深入浅出地解释，是一本有趣的人工智能行业科普读物。



智能相对论，人工智能专业新媒体，虎嗅、钛

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