精彩点评
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陈志林-dayday推荐
- 确实是白话, 可以当做科普文来读的那种 - 指标理解 数据模型 聚类/分类 机器学习 数据应用 大数据框架 扩展讨论
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等到满城花落推荐
确实是一本不错的白话级别书籍，作者将相关的专业知识点深入浅出地阐明，对于非专业的读者而言也能达到浅显易懂的地步，可以看出本书的作者在致力于用嘴通俗的白话来表述那些复杂的知识概念。这本书涉及到的信息量比较巨大，涵盖编程语言、算法、大数据、信息论、概论等许多重要的点，能够扫除个人的一些知识盲区，满满的都是干货，可以给读者建立一个涵盖面宽阔的认知体系。对大数据和机器学习有兴趣的，不妨翻一下这本书，一点点揭开它们神秘的面纱。
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华章微课小编推荐
以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例！、数据价值与变现，以及高级拓展技能，清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。
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ALEX推荐
不推荐有大数据和机器学习背景的小伙伴看。原本期待本书能把专业知识通俗易懂的介绍给非专业人士，感觉并没有做的很好。
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花开未暖推荐
确实很大白话，把很多原先模模糊糊的概念体系重新梳理了一遍，为后续每个模块的深入学习探索指明了方向。
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泽塔推荐
作者一看就是码代码的，写得太面向技术从业者了。原理的部分讲得好生硬，读起来不有趣…
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Chris推荐
隔三差五在电车上用5个月时间看完。 用通俗易懂的几个生活中贴切的例子去解释了各种概念。从统计学基础到SVM，分类，聚类，人工神经网络，深度学习，卷积神经网络，到大数据的理解。可以说不用死几个脑细胞也可以理解的一本好书。
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乾行推荐
写得通俗易懂，要进一步深入学习，还得找更专业的书，并动手实践才能掌握大数据分析技术。
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莫少波推荐
我对数学的痛是深入骨髓与生俱来的，再通俗易懂的书也解救不了我。
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小牛马推荐
人法地，地法天，天法道，道法自然。 数据：承载了信息的东西。 信息：用来消除随机不定性的东西 算法：计算的方法与技巧，在实际应用上一般都封装成独立的函数或者独立的类。 经典的问题：冒泡排序，八皇后，MD5算法，zip2算法 通过tag和tag对应的用户行为对用户进行分类，通过逻辑回归和归纳树算法进行用户行为预测，用作用户画像。
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JasonJu推荐
以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图
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Y推荐
深入浅出是对本书最好的评价，本书的形象化生动化解释一点都不会拉低它的专业性，深刻性。
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沙鸥推荐
还行啊，科普类书籍，虽然讲的比较浅，但是深了我容易睡着啊…… 开阔一下眼界，同时用简单直白的语言尽量讲述了一些关键技术，算是一本不错的入门教材，尤其对本身没有接触过相关知识的人来说 我就喜欢大白话！ 知识要传承就必须简单直白，但是知识要创新顿悟，就必须复杂晦涩！ 因为，越是复杂晦涩的文字，就会读出一千个哈姆雷特。 有物混成，先天地生，吾不知其名，字之曰...
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余佐财推荐
①读这本书还是学到了很多东西的，感谢编著！ ②不是学校书本学的知识没用，是所从事的工作太低级，没有用武之地！ ③究其根本，越发佩服人类的智慧。
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泊岸推荐
高手，大师，大神之作，能把复杂问题讲清楚本来就难，还能讲得引人入胜就太了不起了，最后的花絮真是令人忍俊不禁！[呲牙]