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本書(shū)不僅介紹大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，還包含豐富的案例研究。書(shū)中所選皆為*實(shí)用的技術(shù)和工具，而對(duì)理論細(xì)節(jié)不進(jìn)行深入討論，旨在提供大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)方法（甚至非常規(guī)方法）。不管是初學(xué)者、普通用戶還是專家級(jí)用戶，通過(guò)本書(shū)都能理解并掌握利用Python進(jìn)行大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)。為讓讀者快速掌握核心技術(shù)，本書(shū)由淺入深講解大量實(shí)例，圖文并茂呈現(xiàn)每一步的操作結(jié)果，幫助讀者更好地掌握大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)Python工具。例如：基于Scikit-learn可擴(kuò)展學(xué)習(xí)、 Liblinear和Vowpal Wabbit快速支持向量機(jī)、基于Theano與H2O的大規(guī)模深度學(xué)習(xí)方法、TensorFlow深度學(xué)習(xí)技術(shù)與在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、大規(guī)模分類和回歸樹(shù)的可擴(kuò)展解決方案、大規(guī)模無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（PCA，聚類分析和主題建模等）擴(kuò)展方法、Hadoop和Spark分布式環(huán)境、Spark機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐以及Theano和GPU計(jì)算的基礎(chǔ)知識(shí)。

Bastiaan Sjardin是一位具有人工智能和數(shù)學(xué)背景的數(shù)據(jù)科學(xué)家和公司創(chuàng)始人。他獲得萊頓大學(xué)和麻省理工學(xué)院（MIT）校園課程聯(lián)合培養(yǎng)的認(rèn)知科學(xué)碩士學(xué)位。在過(guò)去五年中，他從事過(guò)廣泛的數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能項(xiàng)目。他是密歇根大學(xué)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析課程Coursera和約翰斯·霍普金斯大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐課程的�？�。他擅長(zhǎng)Python和R編程語(yǔ)言。目前,他是Quandbee(http://wwwquandbeecom)的聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司主要提供大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用。
Luca Massaron是一位數(shù)據(jù)科學(xué)家和市場(chǎng)研究總監(jiān)，擅長(zhǎng)多元統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和客戶洞察力研究，在解決實(shí)際問(wèn)題和應(yīng)用推理、統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘和算法來(lái)為用戶創(chuàng)造價(jià)值方面有十多年經(jīng)驗(yàn)。從成為意大利網(wǎng)絡(luò)觀眾分析的先驅(qū)，到躋身前十名的Kaggler，他一直對(duì)數(shù)據(jù)分析充滿熱情，還向?qū)I(yè)人士和普通大眾展示數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的潛力，相比不必要的復(fù)雜性，他更喜歡簡(jiǎn)潔。他相信僅僅通過(guò)基本操作就可以在數(shù)據(jù)科學(xué)中收獲很多東西。
Alberto Boschetti是一位具有信號(hào)處理和統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家。他獲得電信工程博士學(xué)位，目前在倫敦生活和工作。在其工作項(xiàng)目中，他面臨過(guò)從自然語(yǔ)言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)到分布式處理的挑戰(zhàn)。他在工作中充滿熱情，始終努力了解數(shù)據(jù)科學(xué)的*新發(fā)展，他喜歡參加聚會(huì)、會(huì)議和其他活動(dòng)。

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