機器學習正在迅速改變我們的世界。我們幾乎每天都會讀到機器學習如何改變日常的生活。
人工智能和大數據時代，解決最有挑戰性問題的主流方案是分布式機器學習！
《分布式機器學習:算法、理論與實踐》電子書資料全面介紹分布式機器學習的現狀，深入分析其中的核心技術問題，並且討論該領域未來的發展方向。
我認為第3章到第8章是核心，講解分布式機器學習的框架及其各個功能，分別針對其中的數據與模型划分模塊、單機優化模塊、通信模塊、數據與模型聚合模塊加以介紹。最有用的是第9章，學習由分布式機器學習框架中不同選項所組合出來的各式各樣的分布式機器學習算法。
對機器學習和數據科學懷有好奇心的人都可以通過《白話機器學習算法》電子書構建知識體系。《白話機器學習算法》電子書用通俗易懂的人類語言以及大量有趣的示例和插圖講解10多種前沿的機器學習算法。內容涵蓋k均值聚類、主成分分析、關聯規則、社會網絡分析等無監督學習算法，以及回歸分析、k最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網絡等監督學習算法，並概述強化學習算法的思想。
借助現代計算機和高級算法，我們能夠做到以下幾點。
1. 從大型數據集中發現隱藏的趨勢。
2. 充分利用發現的趨勢做預測。
3. 計算每種結果出現的概率。
4. 快速獲取准確結果。
《Python機器學習基礎教程》電子書代碼是機器學習入門書，以Python語言介紹。主要內容包括：機器學習的基本概念及其應用；實踐中最常用的機器學習算法以及這些算法的優缺點；在機器學習中待處理數據的呈現方式的重要性，以及應重點關注數據的哪些方面；模型評估和調參的高級方法，重點講解交叉驗證和網格搜索；管道的概念；如何將前面各章的方法應用到文本數據上，還介紹了一些文本特有的處理方法。
整理的《分布式機器學習算法理論與實踐》電子學習書和《白話機器學習算法》電子資料、《Python機器學習基礎教程》書代碼，機器學習方面的完整電子資料供學習參考:
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