阿里云机器学习PAI-DSW入门指南四大实践场景

机器学习的入门干货文档，讲得还挺细。常见的四大类算法——监督、无监督、半监督和强化学习，都有简单明了的，适合刚入坑或者想系统梳理知识的你看看。里面的术语不多，讲得比较口语化，配合几个实际场景，说白了就是看完之后你就知道每种算法适合干嘛了。 监督学习、无监督学习这些词听着有点玄，其实你可以这么理解：一个像老师带学生，告诉答案；另一个就像学生自学，全靠自己摸索。文档里举的例子也贴地气，比如图像分类、聚类这些，都是你在工作中经常能碰到的场景。 半监督学习和强化学习这两块也讲得不马虎。半监督就是又用标记数据又用没标记的，鱼和熊掌兼得；强化学习嘛，说白了就是让算法像打游戏一样自己试错找出最优策略，文档里

机器学习入门的好帮手《An Introduction to Statistical Learning》，内容是实打实的干货，讲算法也讲怎么用 R 来跑例子，蛮接地气的。尤其对新手来说，配套代码不复杂，R 语言上手快，跑个逻辑回归、KNN 都直观。 内容涵盖了常见的监督学习和非监督学习，像是linear regression、classification tree、SVM都有讲，例子也比较实在，不是那种光讲原理不落地的书。你可以一边看书一边用 R 操作，理解就更深。 顺手推荐几个相关资源，像使用 R 语言入门机器学习这篇，对理解书中例子有；R 语言实战开发则更偏向项目实战；要是你想比较 Pyth

机器学习的资源我也翻过不少，最近发现一篇内容挺扎实的入门资料，适合你这种想系统梳理一下基础概念的人。讲得比较细，从什么是训练集、验证集、模型这些基本术语，到监督学习、无监督学习、强化学习这几类常见类型，再到实际用的算法，像是 SVM、KNN、PCA 全都有。数据怎么准备、模型怎么选、怎么训练、怎么评估……整个流程讲得还蛮清楚的，没那么学术腔，比较接地气。如果你是前端但对 AI 方向感兴趣，这篇文章算是个不错的起点。另外它还贴心地列出了一些框架工具，像 Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch 都有，适合初学者入门的时候做个对比参考。如果你手上项目有需要做简单分类或数据预测

本指南分享阿里云上 Elasticsearch 运维实践经验，涵盖以下方面： 基本原理概述: 简要介绍 Elasticsearch 的核心概念、架构和工作原理，为后续运维操作奠定基础。 运维监控: 探讨阿里云环境下 Elasticsearch 集群的监控指标、工具和最佳实践，保障集群稳定运行。 数据安全: 分析 Elasticsearch 数据安全风险，并提供相应的防护策略和措施，确保数据安全可靠。 数据质量: 介绍 Elasticsearch 数据质量保障机制，包括数据校验、清洗和治理等，提升数据质量。 常见问题与案例: 总结阿里云 Elasticsearch 运维过程中遇到的常

经典的《Applied Predictive Modeling.2013》的模型还挺系统，尤其适合刚开始接触机器学习和数据挖掘的同学。书里的例子都挺贴地气的，多都能直接拿来用，省得你到处找资料瞎拼凑。前面几章重点说了数据预和特征选择，像数据归一化、缺失值填补这些，讲得挺细的。不管你用的是 Python 还是 R，里面的方法都能通用，用起来还挺顺手的。后半段是重点，模型评估和调参部分对新手挺友好，交叉验证、ROC 曲线这些讲得比较清楚。你可以对照自己项目里的模型，试着复现一下，收获不小。如果你还在为怎么入门建模发愁，这本书可以算是入门到进阶的桥梁。哦对了，还可以搭配下面这两篇文章一起看：数据挖掘

SQL Server 2008 的四大服务模块还挺有意思的，尤其是它的Integration Services，对搞数据的你来说应该蛮实用。图形化工具+ETL 流程，一套流程走下来，清洗和转换数据都省不少事。数据库引擎是核心，主要负责数据的存储和。你要是习惯用SSMS写点 SQL 或者调试点东西，响应也快，代码也简单。Analysis Services适合做多维数据，像 OLAP、数据挖掘这些需求，用它再合适不过了。嗯，想找趋势、做图表，这一块比较顶。另外像Reporting Services，支持做各种样式的报表——表格、图形、甚至自由格式的都能搞定，还能扩展成自己的报表应用。还有一点别错过

《使用R语言入门机器学习》是一本介绍机器学习基础知识并结合R语言实例演示的电子书。该书由斯科特·V·伯格（Scott V. Burger）撰写，由O’Reilly Media, Inc.出版。R语言是一种专门用于统计分析和数据科学领域的编程语言，其丰富的数据操作和统计模型功能使其在机器学习中得到广泛应用。本书帮助读者利用R语言掌握机器学习的基础概念，包括监督学习和非监督学习，并通过实例说明如何解决实际问题。

此指南提供机器学习与Spark的清晰介绍，涵盖基础概念、技术和实用示例。

PySpark 的机器学习书，页面挺厚，532 页，但内容讲得还挺实在，尤其是你对大数据和 Spark 有兴趣的话，绝对值得啃一啃。这是 2017 年出的第二版，第一版是在 2015 年出的，升级内容不少。 PySpark和Spark MLlib怎么结合，书里讲得比较系统。比如用RandomForestClassifier做分类任务，流程也清晰，管道（Pipeline）也都搭配得当，挺适合从传统 ML 往分布式过渡的人。 Rajdeep Dua 他们写得还不错，代码量比较多，配套的数据集也能直接跑起来，省事不少。响应也快，部署也讲了点，虽然略简单，但够用。 哦对了，如果你手头用的是 2.x 版