机器学习实践 测试驱动的开发方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 柯克（Matthew Kirk） 著，段菲 译

图书标签:

• 机器学习
• 测试驱动开发
• Python
• 实践
• 算法
• 数据科学
• 模型构建
• 代码
• 工程化
• Scikit-learn

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115396181

版次：1

商品编码：11745735

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：188

正文语种：中文

内容简介

《机器学习实践：测试驱动的开发方法》面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员，介绍了机器学习的基本原理，涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进与数据提取等内容。

作者简介

Matthew Kirk Matthew Kirk拥有经济学和应用与计算数学科学双学士学位。在2012年年初创立了数据科学和Ruby开发咨询公司Modulus 7。针对使用机器学习和数据科学在全球做过演讲。

内页插图

前言/序言

《智能决策的奥秘：从理论到实践的探索之旅》 在这个数据爆炸的时代，我们无时无刻不在与信息交织。从天气预报的精准预测，到新闻推送的个性化呈现，再到社交媒体上好友动态的智能排序，一股无形的力量正在悄然改变着我们的生活方式——那就是人工智能，特别是其中一颗璀璨的明珠，机器学习。 然而，当“机器学习”这个词汇频繁出现在大众视野时，它往往伴随着一些模糊的定义和高深的术语。人们可能听说过神经网络、决策树、支持向量机，但这些究竟是如何运作的？它们又能为我们的实际问题带来怎样的解决方案？更进一步，当我们着手构建自己的机器学习模型时，如何才能确保其准确性、鲁棒性，并最终交付可靠、可维护的系统？ 《智能决策的奥秘：从理论到实践的探索之旅》正是一本旨在拨开迷雾，引导读者踏上机器学习实践之旅的指南。本书并非仅仅罗列枯燥的算法公式，而是致力于构建一个清晰的知识体系，让我们能够理解机器学习的核心思想，掌握将其应用于真实世界问题的能力。 洞悉数据驱动的力量：机器学习的基石 在深入探讨具体技术之前，本书首先会带领我们回顾机器学习的基本概念。我们将理解“学习”在计算机科学中的真正含义：如何让机器从数据中识别模式、做出预测，甚至进行决策，而无需进行显式的编程。我们将探讨不同类型的学习方式，例如监督学习，它就像一位循循善诱的老师，通过提供带有“正确答案”的数据来训练模型，以便模型能够预测未知数据的类别或数值，诸如垃圾邮件的识别、房屋价格的预测都属于这一范畴。 接着，我们会接触到无监督学习，它更像是在一片未知的领域中探索，让机器自行发现数据中的隐藏结构和关联，例如客户细分、异常检测等。而强化学习则模拟了生物的学习过程，通过“试错”和“奖励”机制，让智能体在与环境的交互中不断优化其行为策略，这在游戏AI、机器人控制等领域有着广阔的应用。 本书不会回避机器学习的数学基础，但我们会以一种直观且易于理解的方式呈现。重点在于理解这些数学原理如何在算法中发挥作用，以及它们如何影响模型的性能。我们将探讨概率论、统计学、线性代数等知识在机器学习中的应用，但其出发点始终是为了服务于实际问题的解决。 算法的魅力：剖析经典与现代模型 理解了机器学习的基本原理后，本书将深入剖析一系列经典且强大的机器学习算法。我们将从最基础的线性回归和逻辑回归开始，理解它们如何捕捉数据中的线性关系，并用于预测连续值或二分类问题。随后，我们将进入决策树的世界，学习如何构建易于解释的树状模型，以及如何通过剪枝和集成技术来提升其性能。 支持向量机（SVM）的强大之处在于其优异的分类能力，我们将学习其背后的核技巧，理解它如何在高维空间中找到最优的决策边界。对于那些需要处理复杂、非线性关系的数据，K近邻（KNN）算法提供了一个简单却有效的解决方案。 当然，现代机器学习的浪潮离不开集成学习。本书将详细介绍随机森林和梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）等算法，它们通过组合多个弱学习器，显著提升了模型的预测精度和鲁棒性。我们将理解这些方法如何巧妙地减少过拟合，并成为许多实际应用中的首选。 随着深度学习的崛起，本书也将对其核心概念进行介绍。我们将探索人工神经网络（ANN）的基本结构，理解神经元、激活函数、反向传播等关键要素。然后，我们会进一步了解卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的卓越表现，以及循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理（如文本、时间序列）中的强大能力。我们会探讨这些深度学习模型是如何通过多层非线性变换来学习到数据中深层次的抽象特征。 数据预处理与特征工程：为模型“喂养”高质量“食物” 构建一个优秀的机器学习模型，绝不仅仅是选择一个合适的算法然后“喂”数据进去那么简单。数据本身往往是嘈杂、不完整甚至充满偏差的。因此，数据预处理和特征工程成为了机器学习流程中至关重要的一环。 本书将详细介绍如何处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化和归一化，以确保数据符合算法的要求。更重要的是，我们将深入探讨特征工程的艺术。理解如何从原始数据中提取、构建出对模型有意义的特征，是提升模型性能的关键。我们将学习一些常用的特征工程技术，例如独热编码（One-Hot Encoding）、分箱（Binning）、多项式特征（Polynomial Features）的创建，以及如何利用领域知识来创造富有洞察力的特征。 模型评估与调优：精益求精的迭代过程 模型的效果如何？是否存在过拟合或欠拟合？这些问题都需要通过严谨的模型评估来解答。本书将详细介绍各种评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并阐述它们在不同场景下的适用性。 理解了评估指标后，我们将进入模型调优的阶段。这包括超参数调优，即寻找一组最优的模型参数，以获得最佳性能。我们将学习网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等方法，并理解交叉验证（Cross-Validation）在评估模型泛化能力中的重要性。 实际项目中的实践：从理论到落地的桥梁 本书的最终目标是将理论知识转化为实际解决问题的能力。因此，我们将通过一系列贴近实际的案例研究来贯穿全书。从一个简单的回归问题，到复杂的分类任务，再到需要处理序列数据的挑战，我们将一步步演示如何应用所学的知识。 在这些案例中，我们将不仅仅展示代码的堆砌，更会强调解决问题的思路：如何理解业务需求，如何选择合适的数据集，如何进行探索性数据分析（EDA），如何选择模型，如何评估结果，以及如何解释模型的输出。 软件工具与生态系统：赋能实践的利器 为了让读者能够顺利地进行机器学习实践，本书还将介绍一些主流的软件工具和开发库。我们将重点介绍Python语言及其在机器学习领域广泛应用的库，如NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib和Seaborn（数据可视化）、Scikit-learn（通用机器学习库），以及针对深度学习的TensorFlow和PyTorch。 我们将展示如何使用这些工具来完成数据加载、清洗、探索、模型训练、评估和部署等各个环节。本书会提供清晰的代码示例，让读者能够动手实践，逐步掌握这些强大的工具。 迈向智能决策的未来 《智能决策的奥秘：从理论到实践的探索之旅》旨在为读者提供一条清晰、扎实的学习路径，从机器学习的基础概念出发，深入理解各种经典与现代的算法，掌握数据预处理与特征工程的技巧，学会严谨的模型评估与调优方法，并通过实际案例学习如何在真实世界中应用这些知识。 无论您是渴望理解人工智能如何运作的初学者，还是希望系统提升机器学习实践能力的开发者，抑或是希望将数据驱动的决策能力融入业务的从业者，本书都将是您探索智能决策奥秘，开启人工智能之旅的理想伴侣。它将帮助您不再仅仅是旁观者，而是能够积极地参与到构建智能未来的行列中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，简约的风格中带着一种专业感，我第一眼就被它吸引了。封面上“机器学习实践”这几个字，加上“测试驱动的开发方法”的副标题，立刻勾勒出了我心中对这本书的期望：一本能够将理论与实践相结合，并且注重严谨开发流程的书籍。我之前在学习机器学习的过程中，经常会遇到理论懂了，但实际落地时却磕磕绊绊的情况。模型训练效果不佳，代码调试耗时耗力，甚至有时候不知道问题出在哪里。测试驱动开发（TDD）这个概念，我虽然有所耳闻，但在机器学习领域似乎并不像传统软件开发那样普及。所以，当看到这本书时，我感到非常好奇，它是否能提供一套系统性的方法，帮助我像开发传统软件一样，为我的机器学习模型和相关代码编写测试，从而提高开发效率，保证模型质量，并且让整个开发过程更加可控和可追溯？我期待这本书能够深入浅出地讲解 TDD 在机器学习项目中的具体应用，提供可操作的案例和代码示例，让读者能够快速上手。这本书会是我的机器学习开发道路上的一盏明灯吗？我非常期待翻开它，一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器学习充满热情但又常常被实际开发过程中的“坑”所困扰的开发者。机器学习的理论知识我学了不少，但真正将理论转化为可运行、可维护的代码时，却显得力不从心。模型调优过程往往漫长而痛苦，一旦出现问题， debugging 就像大海捞针。测试驱动开发（TDD）这个概念，在传统的软件工程中早已被广泛接受，它能够极大地提高代码质量和开发效率。因此，当我看到这本书的名字时，我的内心充满了期待。我希望这本书能够详细阐述 TDD 在机器学习领域的核心思想，并且提供清晰、具体的实践指南。例如，如何为机器学习模型编写单元测试？如何针对数据集的变化编写集成测试？如何构建一个能够持续集成和部署的机器学习流水线？更重要的是，我渴望了解，在 TDD 的指导下，如何更有效地进行模型迭代和优化，而不是陷入无休止的试错循环。这本书能否帮助我建立一种更加系统化、工程化的机器学习开发思维？我期待它能成为我解决实际开发难题的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

在机器学习的世界里，数据是基石，算法是骨骼，而代码则是将这一切连接起来的血肉。然而，很多时候，我们对这“血肉”的关注远远不够，导致项目开发过程中充满了不确定性和潜在的风险。我个人就深有体会，一个微小的 bug 可能就会导致整个模型的性能急转直下，而定位问题往往费时费力。因此，当看到《机器学习实践：测试驱动的开发方法》这本书时，我感到非常惊喜。测试驱动开发（TDD）对于保障软件质量的重要性不言而喻，而将其引入机器学习领域，无疑是提升开发效率和可靠性的重要一步。我非常想知道，这本书是如何将 TDD 的理念与机器学习的特性相结合的。它会提供针对数据验证、模型训练流程、预测输出等方面的具体测试方法吗？是否会有关于如何构建健壮的机器学习流水线的详细讲解？我期待这本书能够教会我如何编写出易于测试、易于维护的机器学习代码，从而构建出更加稳定、可信赖的机器学习系统。这本书的出现，对于我来说，仿佛在混沌的机器学习开发实践中点亮了一盏明灯，指引我走向更加科学、严谨的开发之路。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我提升机器学习开发能力的实战书籍，而非仅仅停留在理论层面。机器学习模型的开发过程，往往比传统的软件开发更为复杂和充满挑战。模型选择、数据预处理、特征工程、超参数调优，每一个环节都可能成为瓶颈，而一旦出现问题，调试起来更是令人头疼。测试驱动开发（TDD）在我看来，是一种能够极大地提高开发质量和效率的优秀方法论。我非常好奇，《机器学习实践：测试驱动的开发方法》这本书将如何把 TDD 的理念应用到机器学习的实际开发中。它会提供关于如何为模型编写单元测试、集成测试的详尽指导吗？对于数据漂移、模型退化等机器学习特有的问题，是否有基于 TDD 的解决方案？我更关心的是，这本书能否帮助我构建一个更加健壮、可维护的机器学习系统，并且在整个开发生命周期中，都能有效地保证模型的质量和可靠性。我期待这本书能够提供一套完整的、可操作的框架，让我在机器学习开发的道路上，能够更加自信和高效。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我在机器学习领域摸爬滚打，虽然也积累了一些经验，但总感觉像是在“空中楼阁”，缺乏坚实的地基。模型训练时，常常是凭感觉调整参数，上线后才发现各种意想不到的问题。这种“试错”式的开发方式，让我感到效率低下，而且每次迭代都伴随着巨大的不确定性。当我在书店看到这本《机器学习实践：测试驱动的开发方法》，我的眼前一亮，仿佛看到了救星。测试驱动开发，听起来就充满了严谨和科学性，这正是我在机器学习开发中最缺乏的。我迫切想知道，如何在机器学习项目中引入 TDD 的理念？具体的测试用例应该如何设计？针对数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估等不同环节，是否有配套的测试策略？这本书能否解答我关于“如何自动化地验证我的模型是否按照预期工作”的疑问？我希望它能提供一套完整、可执行的框架，帮助我从源头上解决许多潜在问题，让我的机器学习项目开发过程变得更加稳健、可靠。这本书对于我这种希望提升开发质量和效率的机器学习从业者来说，无疑是一本值得深入研读的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本书，就是我看不懂，适合研究生学历的阅读，，，书很好，，，

评分☆☆☆☆☆

不错～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，快递也很给力！纸张也不错！赞！

评分☆☆☆☆☆

完美！当天收货！排版紧密，全部干货，等于普通一倍厚的书。模块化安排的内容即可以学习也可以参考用！Double thumbs up!

评分☆☆☆☆☆

书还是不错的，有点泛，了解各方面应用不错，内容默认很多功能读者都会，所以初学者不建议用，建议至少学点Python的基础

评分☆☆☆☆☆

这本书非常的好，直截了当的几个实践项目，由浅入深，特别适合想要直接上手的同学

评分☆☆☆☆☆

书翻着还不错，应该是正品啦！

评分☆☆☆☆☆

挺好的 物流很快 就是一张优惠券都用不了

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好