AI的热潮一波接着一波，不得不抓紧充实自己。虽然已经有了部分机器学习经验（硕士论文都是机器学习相关），但依旧深感知识的欠缺。于是这本《白话大数据与机器学习》映入了眼帘，作为一本2016年的新书，又有白话、大数据、机器学习三大热门词汇加持，我慎（sui）重（yi）的选择了这本书。
带着对知识的向（jiao）往（lv），我这只刚毕业两个月的小白开始了早到一小时读书的旅程。先说本书终极评价：
- 与大数据实战没啥关系
- 内容要么很小白，要么难度很高没有可操作性（给小白贴一大段sklearn算法？）
- 仍旧推荐阅读，主要读第一部分（入门知识）和最后一部分（应用与拓展）——就是不讲机器学习的那部分
个人收获最大的是作者对数据、大数据产业、数据价值解读等的分析。其对大数据的概念解读让人如梦初醒，作者认为大数据本质上是数据，而不在于大，其对大数据和大石油有一段很有意思的对比。
假如现在给石油产业冠以“大石油”产业的名字，那么会影响石油行业本身对其他行业的服务样态吗？应该不会。
在“大石油”产业里，同样有人从事这样的工作内容：石油勘探、石油开采、石油运输、石油提炼、石油产品销售等多个细分领域和环节。
类比一下“大数据”产业，数据收集、数据传输、数据存储、数据建模、数据分析、数据交易贯穿了大数据产业的完整产业链。
作者能把三个字简化为两个字，我觉得还是很清楚了。据此，作者认为大数据的核心价值在于：使人们通过数据获得了洞悉世界的能力，得到了因果关系。这种因果的联系，会让人们在各个方面能够推测未来趋势，减少试错，减少成本，降低风险，解放劳动力。
我入职后有一部分工作是智能运维，最需要的就是大数据和人工智能两种能力。看了作者的解释，深深的觉得自己在为人类做贡献，解放劳动力，解放人类，解放全世界 （删除最后一句）。能把自己的工作和对人类有贡献的事业联系起来，想想都很激动。其实并没有开玩笑，现在行业热门的大数据、人工智能、云计算，正是因为大家看好他们可以解放劳动力，创造更大的价值。那么如果我的职业不能创造更大的价值，我就可以考虑转行了。幸好我目前的工作做好了也能为人（gong）类（si）做出一点点贡献。作为职场新人，一点小的观点，不知道是阿Q精神还是我看穿了工作与人类幸福的本质。O(∩_∩)O哈哈~
书中大部分内容是讲机器学习算法的。不过我之前都有了解一些，觉得都是比较平淡的内容，除了一段讲解隐马尔可夫模型的，并没有特别好于其他机器学习的书。所以建议这些略看就好，想学机器学习基础的看西瓜书、实战的话看Sebastian Raschka的《Python机器学习》
上最后的干货，思维导图一份。有的东西根据自身知识，做了删减，尤其是数据挖掘部分。欢迎留言讨论。
最后用最近很欣赏的一句话共勉：
过一个平凡无趣的人生实在太容易了，你可以不读书，不冒险，不运动，不写作，不外出，不折腾……但是，人生最后悔的事情就是：我本可以。 ——陈素封