本書從淺顯易懂的“大數(shù)據(jù)和機器學習”原理說明入手，講述大數(shù)據(jù)和機器學習的基本概念，如分類、分析、訓練、建模、預(yù)測、機器學習（推薦引擎）、機器學習（二元分類）、機器學習（多元分類）、機器學習（回歸分析）和數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用等。書中不僅加入了新近的大數(shù)據(jù)技術(shù)，還豐富了“機器學習”內(nèi)容。 為降低讀者學習大數(shù)據(jù)技術(shù)的門檻，書中提供了豐富的上機實踐操作和范例程序詳解，展示了如何在單機Windows系統(tǒng)上通過Virtual Box虛擬機安裝多機Linux虛擬機，如何建立Hadoop集群，再建立Spark開發(fā)環(huán)境。書中介紹搭建的上機實踐平臺并不限制于單臺實體計算機。對于有條件的公司和學校，參照書中介紹的搭建過程，同樣可以實現(xiàn)將自己的平臺搭建在多臺實體計算機上，以便更加接近于大數(shù)據(jù)和機器學習真實的運行環(huán)境。 本書非常適合于學習大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識的初學者閱讀，更適合正在學習大數(shù)據(jù)理論和技術(shù)的人員作為上機實踐用的教材。