本书由浅入深，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用，内容板块包括主流大数据算法系统架构设计、大数据基础、mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、TensorFlow等。同时配套完整工业级实战项目，例如个性化推荐算法系统、人脸识别，对话机器人。通过阅读本书，读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识，还能通过实战案例更好地将理论融入到实际工作中。  本书适合想学习分布式机器学习的初学者阅读，对于有一定经验的分布式大数据方向的从业人员及算法工程师，也可以从书中获取很多有价值的知识。