从机器学习到分布式机器学习（套装共2册）

编辑推荐

　　全面展示分布式机器学习理论、方法与实践
　　微软亚洲研究院机器学习核心团队潜心力作
　　鄂维南院士、周志华教授倾心撰写推荐序
　　内容前沿全面，讨论系统深刻，全彩印刷
　　内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。人工智能领域中文的开山之作！

内容简介

　　《分布式机器学习：算法、理论与实践》本书旨在全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。
　　全书共12章。第1章是绪论，向大家展示分布式机器学习这个领域的全景。第2章介绍机器学习的基础知识。第3章到第8章是本书的核心部分，向大家细致地讲解分布式机器学习的框架及其各个功能模块。其中第3章给出整个分布式机器学习框架的综述，而第4章到第8章则分别针对其中的数据与模型划分模块、单机优化模块、通信模块、数据与模型聚合模块加以介绍。接下来的三章是对前面内容的总结与升华。其中第9章介绍由分布式机器学习框架中不同选项所组合出来的各式各样的分布式机器学习算法，第10章讨论这些算法的理论性质，第11章则介绍几个主流的分布式机器学习系统（包括Spark MLlib 迭代式MapReduce系统，Multiverso参数服务器系统，TensorFlow数据流系统）。最后的第12章是全书的结语，在对全书内容进行简要总结之后，着重讨论分布式机器学习这个领域未来的发展方向。
　　本书基于微软亚洲研究院机器学习研究团队多年的研究成果和实践经验写成，既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献，也可以作为人工智能从业者进行算法选择和系统设计的工具书。
　　人工智能大潮中，市场上已有许多机器学习书籍，但是分布式机器学习的专门书籍还很少见。本书是希望学习和了解分布式机器学习的读者的福音。

　　《机器学习》机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
　　本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

作者简介

　　刘铁岩，微软亚洲研究院副院长。刘博士的先锋性研究促进了机器学习与信息检索之间的融合，被国际学术界公认为“排序学习”领域的代表人物。近年来在深度学习、分布式学习、强化学习等方面也颇有建树，发表论文200余篇，被引用近两万次。多次获得*佳论文奖、*高引用论文奖、Springer十大畅销华人作者、Elsevier *高引中国学者等。被聘为卡内基-梅隆大学（CMU）客座教授，诺丁汉大学荣誉教授，中国科技大学教授、博士生导师；被评为国际电子电气工程师学会（IEEE）会士，国际计算机学会（ACM）杰出会员。

　　陈薇，微软亚洲研究院机器学习组主管研究员，研究机器学习各个分支的理论解释和算法改进，尤其关注深度学习、分布式机器学习、强化学习、博弈机器学习、排序学习等。2011年于中国科学院数学与系统科学研究院获得博士学位，同年加入微软亚洲研究院，负责机器学习理论项目，先后在NIPS、ICML、AAAI、IJCAI等相关领域顶*国际会议和期刊上发表文章30余篇。

　　王太峰，蚂蚁金服人工智能部总监、资深算法专家。在蚂蚁金服负责AI算法组件建设，算法工作服务于蚂蚁金服的支付、国际、保险等多条业务线。在加入蚂蚁之前在微软亚洲研究院工作11年，任主管研究员，他的研究方向包括大规模机器学习、数据挖掘、计算广告学等。在国际顶*的机器学习会议上发表近20篇的论文，在大规模机器学习工具开源方面也做出过很多贡献，在微软期间主持开发过DMTK的开源项目。

　　高飞，微软亚洲研究院副研究员，主要从事分布式机器学习和深度学习的研究工作，并在国际会议上发表多篇论文。2014年设计开发了当时规模*大的主题模型算法和系统LightLDA。他还开发了一系列分布式机器学习系统，并通过微软分布式机器学习工具包（DMTK）开源在GitHub上。