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机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。
人工智能和大数据时代，解决最有挑战性问题的主流方案是分布式机器学习！
《分布式机器学习:算法、理论与实践》电子书资料全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。
我认为第3章到第8章是核心，讲解分布式机器学习的框架及其各个功能，分别针对其中的数据与模型划分模块、单机优化模块、通信模块、数据与模型聚合模块加以介绍。最有用的是第9章，学习由分布式机器学习框架中不同选项所组合出来的各式各样的分布式机器学习算法。
对机器学习和数据科学怀有好奇心的人都可以通过《白话机器学习算法》电子书构建知识体系。《白话机器学习算法》电子书用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法，以及回归分析、k最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法，并概述强化学习算法的思想。
借助现代计算机和高级算法，我们能够做到以下几点。
1. 从大型数据集中发现隐藏的趋势。
2. 充分利用发现的趋势做预测。
3. 计算每种结果出现的概率。
4. 快速获取准确结果。
《Python机器学习基础教程》电子书代码是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。
整理的《分布式机器学习算法理论与实践》电子学习书和《白话机器学习算法》电子资料、《Python机器学习基础教程》书代码，机器学习方面的完整电子资料供学习参考:
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