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出版者:机械工业出版社

作者:Alexander Kozlov

出品人:

页数:0

译者:罗棻

出版时间:2017-7

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9787111572152

丛书系列:大数据技术丛书

图书标签:

• 统计学与机器学习
• Scala
• 而知也无涯-2019
• Scala
• 机器学习
• 数据科学
• 算法
• 编程
• 技术
• 计算机科学
• 人工智能
• 大数据
• 模型

揭秘深度学习的基石：精通现代统计建模与算法设计 面向数据科学家、资深软件工程师及前沿研究人员的进阶指南 第一部分：概率论与统计推断的现代重塑 本书旨在为读者提供一个坚实而深入的数学基础，尤其聚焦于现代机器学习和数据分析领域至关重要的概率论和统计推断的最新发展。我们摒弃了传统教科书中过于侧重初级概念的叙述方式，直接切入核心的、具有工程应用价值的理论框架。 第1章：信息论与随机过程的视角 本章从香农信息论的基本原理出发，探讨信息熵、互信息在量化不确定性和特征相关性中的作用。我们将深入分析马尔可夫链（Markov Chains）和高斯过程（Gaussian Processes）的数学结构，这些工具是理解时间序列分析和贝叶斯非参数模型（如高斯过程回归）的基础。重点关注这些随机过程在处理高维、非平稳数据流时的局限性与扩展方法。我们将详细推导霍夫曼编码和算术编码在数据压缩中的理论最优性，并将其与深度学习中的稀疏化技术进行对比分析。 第2章：贝叶斯方法的高级主题 抛弃基础的贝叶斯定理回顾，本章专注于现代计算贝叶斯统计的核心技术。我们将详尽剖析马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的族谱，包括但不限于Metropolis-Hastings算法的混合效率分析、Gibbs采样在复杂联合分布上的应用，以及Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 如何利用梯度信息实现高效采样。此外，我们还会详细介绍变分推断（Variational Inference, VI）的原理，包括KL散度的最小化目标、均场近似（Mean-Field Approximations）的假设及其对后验分布形状的影响。通过实际案例，展示如何利用这些工具解决参数估计中的高维积分难题。 第3章：渐近理论与大样本统计 理解模型泛化能力的关键在于渐近性质。本章将深入研究大数定律（Law of Large Numbers）的强收敛与弱收敛，以及中心极限定理（Central Limit Theorem）在多维和依赖数据结构下的推广。我们将探讨统计效率的概念，包括Cramér-Rao下界（Cramér-Rao Lower Bound）的推导及其在评估估计量性能中的指导意义。随后，我们将转向非参数统计中的核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）的收敛速度，重点分析带宽（Bandwidth）选择对偏差-方差权衡的决定性影响。 第二部分：高效算法设计与优化理论 本部分聚焦于驱动现代数据处理系统的底层优化算法，强调其在大规模、分布式环境下的可扩展性和收敛保证。 第4章：凸优化：求解线性与二次模型 本章是理解几乎所有监督学习算法的数学核心。我们将从对偶理论（Duality Theory）入手，详细推导Lagrange乘子法在约束优化中的应用。重点阐述一阶方法，如梯度下降（Gradient Descent）及其变种（SGD, Nesterov加速梯度）的收敛速率证明。对于带有正则化项（如L1/L2范数）的优化问题，我们将深入分析次梯度（Subgradient）方法，并详尽讨论近端点算法（Proximal Algorithms），特别是如何利用它们有效地处理结构化稀疏性约束。 第5章：非凸优化与现代优化器 本章直面深度学习模型训练中常见的非凸优化挑战。我们将分析二阶方法，如牛顿法和拟牛顿法（BFGS, L-BFGS），探讨其在计算成本与收敛速度之间的平衡。重点介绍自适应学习率优化器（如AdaGrad, RMSProp, Adam）的内部机制，剖析它们如何利用历史梯度信息来调整每参数的学习步长，并对比分析这些方法在鞍点（Saddle Points）附近的表现差异。本章将提供严格的数学分析，解释为何Adam等方法在实践中表现优异，同时也揭示其在某些情况下可能出现的收敛不稳定问题。 第6章：矩阵分解与低秩逼近 线性代数在数据科学中无处不在。本章专注于处理高维数据的降维技术。我们将详细推导奇异值分解（SVD）的理论基础及其在最小二乘问题中的应用。随后，我们将探讨主成分分析（PCA）作为一种最优线性降维方法的严格证明。更进一步，我们介绍截断SVD（Truncated SVD）在处理大规模稀疏矩阵时的效率优势，并将其与非负矩阵分解（NMF）在特征提取方面的互补性进行深入比较。 第三部分：因果推断与模型解释性 在数据驱动的决策环境中，区分相关性与因果关系至关重要。本部分为读者提供了严谨的因果推理框架。 第7章：结构因果模型与潜在结果框架 本章引入Judea Pearl的结构因果模型（SCM）以及Donald Rubin的潜在结果（Potential Outcomes）框架，作为建立因果关系假设的正式语言。我们将详细解释“干预”（Do-calculus）操作 $ ext{do}(X=x)$ 的数学意义，并推导其在图形模型上的对应——识别准则（Identification Criteria），如后门路径（Backdoor Path）和前门路径（Frontdoor Path）。我们将分析混杂因素（Confounders）和中介因素（Mediators）的识别与量化方法，这是设计稳健实验和观测研究的关键。 第8章：因果效应的估计与稳健性检验 本章侧重于在存在不可观测混杂因素时估计平均因果效应（Average Causal Effect, ACE）的计算方法。我们将详细介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的理论依据、构建过程及其在减少维度偏差上的作用。随后，我们将转向更高级的技术，包括双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）——如何结合模型预测和倾向得分以提高估计的稳健性。最后，我们将讨论工具变量（Instrumental Variables, IV）在处理未测量混杂因素时的应用限制和必要假设。 第9章：可解释性方法论：从局部到全局 随着模型复杂性的增加，理解其决策逻辑成为关键。本章系统性地介绍了当前主流的可解释性（Explainable AI, XAI）方法。我们将深入分析局部解释技术，如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）的理论基础——它们如何通过合作博弈论来分配特征贡献度，并讨论其计算复杂性和稳定性。在全局解释方面，我们将探讨特征重要性排序的可靠性度量，以及如何构建代理模型（Surrogate Models）来近似复杂黑箱模型的整体行为。 本书内容紧密围绕构建、验证和解释高价值预测模型所需的数学和算法深度，旨在为读者提供超越表面实现的、扎实的理论工具箱。

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这本书的名字叫《Scala机器学习》，光听名字就让我对它充满了好奇。我一直对机器学习这个领域很感兴趣，但又觉得它很多时候都显得非常高深莫测，而且很多入门级的教程都更侧重于Python，虽然Python的生态系统确实很强大，但对于一个本身就喜欢函数式编程、对Scala语言情有独钟的我来说，一直希望能找到一本能够结合Scala来学习机器学习的书籍。这本书的出现，简直就是为我量身定做的。我迫不及待地想翻开它，看看书中是如何将Scala优雅而富有表达力的语法与机器学习的强大算法相结合的。我尤其期待书中能够详细介绍如何利用Scala的特性能，比如不可变性、模式匹配、高阶函数等，来构建更健壮、更易于理解和维护的机器学习模型。我想象着书中会通过大量的代码示例，展示如何使用Scala来实现各种经典的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机，甚至是一些更复杂的模型，比如神经网络和深度学习。而且，作为一个Scala开发者，我更关注的是如何将这些算法集成到实际的Scala项目中，如何利用Scala的并发特性来加速模型的训练过程，如何在分布式环境下部署和运行这些模型。我希望书中能够提供一些实际的案例分析，让我们能够看到Scala在真实世界的机器学习应用场景中的威力。例如，如何利用Scala处理大规模数据集，如何构建实时推荐系统，如何进行自然语言处理等等。我相信，通过这本书的学习，我不仅能够深入理解机器学习的原理，更能够掌握用Scala这门优秀的语言来解决实际问题的能力，从而在数据科学和人工智能领域走出一条与众不同的道路。我真的很期待书中能够有关于Scala的机器学习库的介绍和使用教程，比如Spark MLlib，甚至是一些更前沿的Scala机器学习框架。如果书中能够对这些工具有详细的讲解和实操演示，那将是莫大的惊喜。我一直认为，学习一门新的技术，最好的方式就是通过实践，而一本优秀的教程，应该能够引导读者从理论走向实践，从理解走向创造。希望《Scala机器学习》能够成为我的良师益友，带领我在这个充满魅力的领域里不断探索和进步。

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《Scala机器学习》这本书，从书名本身就透露出一种“硬核”的气息，它不仅仅是机器学习的泛泛而谈，更是将目光聚焦在了一个特定的、却又日益重要的技术栈上。作为一名长期关注 Scala 生态发展的开发者，我一直对 Scala 在数据科学和机器学习领域的潜力充满期待。尽管 Python 在这个领域占据着主导地位，但 Scala 的函数式编程范式、强大的类型系统以及与 Spark 的无缝集成，使其在处理大规模、复杂的数据问题时，展现出了独特的优势。我非常好奇，这本书将如何系统地阐述 Scala 在机器学习领域的实践。我期望书中能够提供一个全面而深入的教程，涵盖从机器学习的基础理论，到 Scala 语言的特性能在机器学习中的应用，再到具体的算法实现和项目实战。我尤其关注书中是否会详细介绍如何利用 Scala 来进行数据预处理和特征工程，这往往是机器学习项目中耗时最长、也最关键的环节。此外，对于 Spark MLlib 的讲解，我有着极高的期待。Spark MLlib 作为 Scala 在分布式机器学习领域的“杀手级应用”，其在处理海量数据、构建高性能模型方面的能力令人瞩目。我希望书中能够提供详细的 API 使用指南、算法介绍以及实用的代码示例，让读者能够快速掌握利用 Spark MLlib 进行机器学习开发的技能。这本书的出现，对我来说，不仅仅是学习一种新的技术，更是对一种新的编程哲学和解决问题思路的探索。我期待它能够帮助我理解，如何将 Scala 的优雅与机器学习的强大能力完美结合，从而构建出更健壮、更可扩展、更易于维护的机器学习解决方案。我希望这本书能够成为一本能够指导我从入门到精通的 Scala 机器学习指南。

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我拿到《Scala机器学习》这本书，第一反应就是：“终于等到你了！”。长久以来，虽然我沉迷于Scala的优雅语法和强大功能，但在机器学习领域，似乎总是绕不开Python。虽然Python的生态系统无可否认地强大，但作为一名Scala爱好者，我一直在期待一本能够将 Scala 的精髓与机器学习的理论和实践完美结合的书籍。这本书的名字，如同一个闪耀的灯塔，指引着我前进的方向。我迫不及待地想知道，书中会如何巧妙地利用 Scala 的函数式编程特性，比如不可变性、高阶函数、模式匹配等，来构建更加健壮、可读性更强、并且更容易进行并发处理的机器学习模型。我尤其好奇，书中是否会深入讲解如何利用 Scala 的类型系统来确保数据的一致性和模型的安全性。对于实际应用层面，我非常关注书中是否会提供丰富的代码示例，展示如何使用 Scala 来实现各种主流的机器学习算法，从基础的线性回归、逻辑回归，到更复杂的决策树、随机森林，甚至是神经网络和深度学习模型。更重要的是，我希望能看到书中如何将这些算法集成到实际的 Scala 项目中，如何利用 Scala 的并发和分布式处理能力来加速模型的训练和推理过程。这本书不仅仅是关于算法的介绍，更应该是一种编程范式的实践。我期待书中能有关于 Spark MLlib 的详细教程，因为 Spark 在大数据处理领域的统治地位，以及它与 Scala 的天然契合度，使得 Spark MLlib 成为 Scala 机器学习开发的首选。如果书中能够提供一些实际的企业级应用案例，比如如何利用 Scala 和 Spark 来构建一个实时推荐系统，或者一个大规模的文本分析平台，那将是极具价值的学习材料。我相信，通过阅读这本书，我能够深刻理解 Scala 在机器学习领域的独特优势，并将其转化为解决实际问题的强大能力。

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《Scala机器学习》这个名字，对我来说，不仅仅是一个书名，更像是一个承诺，一个连接 Scala 语言优雅与机器学习强大能力的承诺。我一直坚信，编程语言的选择在机器学习项目的成功与否中扮演着至关重要的角色。虽然Python凭借其庞大的库和活跃的社区赢得了市场，但 Scala 凭借其函数式编程的严谨、面向对象编程的灵活性以及与 Spark 生态系统的无缝集成，在处理大规模数据和构建复杂系统方面，展现出了独特的竞争力。我非常好奇，这本书将如何充分挖掘 Scala 在机器学习领域的潜力。我期望书中能够提供一套系统性的学习路径，从 Scala 语言基础在机器学习中的应用，到各种经典机器学习算法的 Scala 实现，再到如何利用 Spark MLlib 进行分布式机器学习。我尤其关注书中是否会深入探讨 Scala 的函数式编程范式，如何利用其来编写出更简洁、更易于理解、更易于测试的机器学习代码。例如，如何利用不可变数据结构来保证模型的稳定性和可复现性，如何利用高阶函数来构建灵活的模型训练流程。此外，对于 Spark MLlib 的详细介绍，我有着极高的期望。Spark MLlib 作为 Scala 在大数据分析和机器学习领域的重要工具，其强大的数据处理和模型训练能力是毋庸置疑的。我希望书中能够提供详实的 API 说明、算法解析以及丰富的实战案例，帮助我快速掌握利用 Spark MLlib 构建大规模机器学习模型的能力。这本书不仅仅是关于知识的传授，更是一种编程思想的启迪。我期待它能带领我领略到用 Scala 进行机器学习的独特魅力，并将其转化为解决实际问题的强大武器。

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《Scala机器学习》这本书，光听名字就让我内心涌起一股强烈的学习冲动。我一直认为，选择合适的工具和语言，是实现高效机器学习的关键。虽然Python在机器学习领域有着无可比拟的生态系统，但我始终觉得，Scala以其函数式编程的强大支持、面向对象编程的灵活性以及与Spark等大数据处理框架的深度融合，在构建大规模、高性能的机器学习系统方面，拥有着独特的潜力。这本书的出现，无疑是为像我一样热爱Scala，并且对机器学习充满兴趣的开发者，送上了一份珍贵的礼物。我非常期待书中能够深入讲解如何利用Scala的语言特性，来优化机器学习算法的实现。例如，如何利用Scala的不可变性来保证代码的健壮性，如何利用模式匹配来简化复杂的逻辑判断，如何利用高阶函数来构建灵活的模型训练和评估框架。同时，我也迫切地希望书中能够提供详实的Spark MLlib教程。Spark MLlib作为Scala在分布式机器学习领域的核心库，其在处理海量数据、并行计算方面的优势是毋庸置疑的。我期待书中能够详细介绍Spark MLlib的各种算法，并提供丰富的代码示例，让我能够快速上手，用Scala和Spark来构建自己的机器学习模型。这本书不仅仅是关于算法的理论讲解，更是一种工程实践的指导。我希望通过这本书，我能够学习到如何将Scala的语言优势，转化为实际的工程能力，从而在数据科学领域走得更远。我期待它能够成为一本真正能够带领我实践Scala机器学习的书籍，让我能够亲手打造出具有竞争力的机器学习解决方案。

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听到《Scala机器学习》这个名字，我的脑海中立刻勾勒出一幅画面：那些精巧的代码结构，优雅的函数组合，以及在海量数据中穿梭的敏捷身影。我对这本书的期待，是建立在对Scala语言本身的高度认可之上。我一直觉得，Scala的函数式编程范式，与机器学习所需要的严谨、可复现性以及处理复杂逻辑的能力，有着天然的契合。很多时候，在Python中写出的机器学习代码，虽然功能强大，但在代码的可读性、可维护性以及并发处理能力上，总觉得还有提升的空间。而Scala，以其“一切皆对象”和“函数是头等公民”的哲学，似乎能够更好地解决这些痛点。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解如何利用Scala的特性来构建高效的机器学习模型。我希望书中能够提供大量实际的代码示例，演示如何用Scala来实现从数据预处理、特征工程到模型选择、训练、评估的完整流程。特别值得我关注的是，Scala与Spark生态系统的紧密结合。Spark MLlib无疑是Scala在分布式机器学习领域的重要代表，我希望书中能够提供详尽的教程，详细介绍Spark MLlib的各种算法和API，并展示如何利用它来处理PB级别的数据，训练出高性能的模型。除此之外，我还希望能看到书中能够探讨Scala在一些更前沿的机器学习方向上的应用，例如如何利用Scala来构建深度学习模型，或者如何利用Scala进行大规模的自然语言处理任务。这本书不仅仅是关于算法的堆砌，更是一种编程思想的实践。我期待通过这本书，我能够真正领略到用Scala来做机器学习的魅力，掌握一种更加高效、更加优雅的方式来解决数据科学问题。我希望这本书能成为我学习Scala机器学习的“敲门砖”，带领我进入一个全新的技术世界。

评分☆☆☆☆☆

《Scala机器学习》这本书，从书名上来看，就传递出一种“强强联合”的信息。Scala，作为一门在工业界日益受到重视的通用编程语言，以其简洁、强大和富有表现力的特性著称；而机器学习，作为人工智能的核心驱动力，更是当前技术浪潮中最炙手可热的领域。我非常好奇，当这两者碰撞在一起时，会产生怎样的火花。我一直觉得，很多时候，机器学习的入门门槛之所以看起来很高，一部分原因在于语言和工具链的选择。虽然Python凭借其庞大的社区和丰富的库占据了主导地位，但对于一些有特定偏好或者在已有Scala技术栈的公司工作的开发者来说，寻找一套完整的Scala机器学习解决方案会显得尤为重要。这本书的出现，正好填补了这一空白。我非常期待书中能够系统地介绍如何利用Scala来完成机器学习的整个生命周期。从数据采集、清洗、预处理，到特征工程，再到模型的选择、训练、调优和部署，我希望这本书能够提供一个清晰、连贯的学习路径。特别值得关注的是，Scala在函数式编程方面的优势，以及它与Spark等大数据处理框架的紧密结合。我希望书中能够深入探讨如何利用Scala的函数式特性来编写更简洁、更易于理解和测试的机器学习代码，以及如何利用Spark MLlib等库来处理大规模数据，构建分布式机器学习模型。我相信，通过学习这本书，我不仅能够掌握各种经典的机器学习算法的Scala实现，更能够理解如何将Scala的语言优势，转化为实际的工程能力，从而在数据科学领域拥有更强的竞争力。我迫切地想知道，书中是否会包含一些关于Scala在深度学习方面应用的介绍，比如如何利用Scala来调用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，或者是否存在一些专门为Scala设计的深度学习库。无论如何，这本书都预示着一种新的可能性，一种将Scala的优雅与机器学习的强大力量相结合的可能性。

评分☆☆☆☆☆

《Scala机器学习》这本书，光是书名就让我眼前一亮。我一直认为，编程语言的选择对机器学习项目的开发效率和最终效果有着至关重要的影响。虽然Python是目前机器学习领域的“当红炸子鸡”，但Scala凭借其函数式编程的优雅、面向对象编程的强大以及与Spark生态系统的深度整合，在处理大规模数据和构建复杂系统方面展现出了独特的优势。我非常好奇，这本书将如何充分发挥Scala的这些特性，来解决机器学习中的各种挑战。我期待书中能够从Scala语言的视角出发，系统地介绍机器学习的各个方面。这意味着，我不仅能学到算法原理，更能学到如何用Scala来实现这些算法，并且写出高效、易于维护的代码。我尤其关注书中对于Scala函数式编程特性的应用。例如，如何利用高阶函数来构建更通用的模型训练框架，如何利用模式匹配来简化复杂的条件判断，如何利用不可变数据结构来避免潜在的并发问题。此外，我非常希望能看到书中对Spark MLlib的深入讲解。Spark MLlib作为Scala在分布式机器学习领域的标准库，其强大的数据处理和模型训练能力毋庸置疑。我希望书中能够提供详实的教程，展示如何利用Spark MLlib来完成从数据加载、预处理到模型训练、评估和部署的整个流程。同时，我也对书中是否会介绍一些Scala特有的机器学习库或者工具感到好奇。这本书的出现，无疑为Scala开发者在机器学习领域开辟了一条新的道路。我期待通过这本书，我能够掌握一套完整的Scala机器学习开发技能，能够自信地在Scala环境下进行数据科学研究和项目开发。我希望这本书能够提供一些贴近实际业务场景的案例，让我能够理解Scala在处理大数据、构建实时模型等方面所能发挥的独特价值。

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读到《Scala机器学习》这个书名，我的脑海里 immediately 浮现出一个画面：一个身穿整洁衬衫、戴着眼镜的技术宅男，坐在堆满了书籍和代码文件的书桌前，屏幕上闪烁着密密麻麻的Scala代码，旁边可能还放着一杯冒着热气的咖啡。这种画面感，大概是因为Scala本身就带有一种严谨、优雅、同时又不失灵活的科技气质。我对这本书的期待，其实不仅仅是对机器学习算法本身的学习，更多的是一种对技术融合的探寻。我一直觉得，很多编程语言在处理复杂的数据科学问题时，都会显得有些力不从心，或者说，它的设计初衷并不在于此。而Scala，作为一门融合了面向对象和函数式编程思想的语言，天生就具备处理复杂系统的优势。它强大的类型系统可以帮助我们在编译期捕获很多潜在的错误，而函数式编程的特性则使得代码更容易进行单元测试和并行化处理。所以，我非常好奇这本书是如何将Scala的这些语言特性，巧妙地融入到机器学习的开发流程中的。我希望看到书中能够深入剖析Scala在数据预处理、特征工程、模型构建、训练和评估等各个环节的优势。例如，利用Scala的collections API进行高效的数据操作，利用Case Class来定义数据模型，利用Pattern Matching来简化复杂的逻辑判断，甚至是如何利用Scala的Actor模型来实现分布式机器学习的计算。我尤其关注书中是否会介绍如何利用Scala和Spark生态系统来构建大规模的机器学习管道。Spark MLlib作为Scala在分布式机器学习领域最著名的库之一，如果书中能够对其进行详尽的介绍和实操演示，那将是极其宝贵的。我希望通过这本书，我能够理解如何用Scala来构建出既高效又可维护的机器学习解决方案，而不是仅仅停留在一些零散的算法讲解上。我渴望看到书中能够提供一些真实的、贴近工业界应用的案例，比如如何用Scala构建一个欺诈检测系统，或者一个用户行为分析平台。只有这样，我才能真正感受到Scala在机器学习领域的独特价值，并将其应用到我自己的工作中。

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《Scala机器学习》这本书，听到这个名字，我就觉得它非常有分量。我一直认为，选择一门合适的编程语言来学习和实践机器学习，会极大地影响学习的效率和深度。虽然Python是目前机器学习领域最流行的语言，但Scala以其函数式编程的强大支持、面向对象编程的灵活性，以及与Spark等大数据处理框架的紧密集成，在处理大规模、复杂的数据问题时，展现出了独特的优势。我非常好奇，这本书将如何系统地介绍Scala在机器学习领域的应用。我期待书中能够从Scala语言本身的特性出发，深入讲解如何利用这些特性来更好地理解和实现机器学习算法。例如，如何利用Scala的模式匹配来简化复杂的分类或回归逻辑，如何利用其高阶函数来构建通用的模型训练和评估框架，以及如何利用其不可变数据结构来保证代码的健壮性和可测试性。同时，我也非常关注书中是否会提供详尽的Spark MLlib教程。Spark MLlib作为Scala在分布式机器学习领域最著名的库，其在处理海量数据、构建高性能模型方面的能力，无疑是吸引我学习这本书的重要原因。我希望书中能够提供详细的API使用指南、各种算法的实现示例，以及实际的应用案例，让我能够快速上手，并能够用Scala和Spark来解决实际的数据科学问题。这本书对我来说，不仅仅是学习一套新的技术，更是一种对编程范式的探索，一种用更优雅、更高效的方式来解决复杂问题的尝试。我希望它能成为我打开Scala机器学习大门的钥匙。

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也不知道是理解不了国外写书人的思维，是翻的太烂，还是本来就很烂？

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干货不多，讲解不深入，大段简单代码的粘贴。适合完全没有Scala/spark基础的小白读者了解机器学的的基础。

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干货不多，讲解不深入，大段简单代码的粘贴。适合完全没有Scala/spark基础的小白读者了解机器学的的基础。

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干货不多，讲解不深入，大段简单代码的粘贴。适合完全没有Scala/spark基础的小白读者了解机器学的的基础。

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也不知道是理解不了国外写书人的思维，是翻的太烂，还是本来就很烂？