機器學習係統設計：Python語言實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 戴維·硃利安（David Julian） 著，李洋 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• 係統設計
• Python
• 模型部署
• 數據工程
• 算法實現
• 實踐
• 工程化
• 可擴展性
• 生産化

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111569459

版次：1

商品編碼：12091327

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 智能係統與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：190

內容簡介

機器學習模型不能給齣準確結果的原因有很多。從設計的角度來審視這些係統，我們能夠深入理解其底層算法和可用的優化方法。本書為我們提供瞭機器學習設計過程的堅實基礎，能夠使我們為特定問題建立起定製的機器學習模型。我們可能已經瞭解或使用過一些為解決常見問題的商用機器學習模型，例如垃圾郵件檢測或電影分級，但是要著手於解決更為復雜的問題，則其重點是讓這些模型適用於我們自己特定的需求。

目錄

譯者序
前言
第1章　機器學習的思維1
1.1　人機界麵1
1.2　設計原理4
1.2.1　問題的類型6
1.2.2　問題是否正確7
1.2.3　任務8
1.2.4　統一建模語言27
1.3　總結31
第2章　工具和技術32
2.1　Python與機器學習33
2.2　IPython控製颱33
2.3　安裝SciPy棧34
2.4　NumPy35
2.4.1　構造和變換數組38
2.4.2　數學運算39
2.5　Matplotlib41
2.6　Pandas45
2.7　SciPy47
2.8　Scikit-learn50
2.9　總結57
第3章　將數據變為信息58
3.1　什麼是數據58
3.2　大數據59
3.2.1　大數據的挑戰60
3.2.2　數據模型62
3.2.3　數據分布63
3.2.4　來自數據庫的數據67
3.2.5　來自互聯網的數據68
3.2.6　來自自然語言的數據70
3.2.7　來自圖像的數據72
3.2.8　來自應用編程接口的數據72
3.3　信號74
3.4　數據清洗76
3.5　數據可視化78
3.6　總結80
第4章　模型—從信息中學習81
4.1　邏輯模型81
4.1.1　一般性排序83
4.1.2　解釋空間84
4.1.3　覆蓋空間86
4.1.4　PAC學習和計算復雜性87
4.2　樹狀模型88
4.3　規則模型92
4.3.1　有序列錶方法94
4.3.2　基於集閤的規則模型95
4.4　總結98
第5章　綫性模型100
5.1　最小二乘法101
5.1.1　梯度下降102
5.1.2　正規方程法107
5.2　logistic迴歸109
5.3　多分類113
5.4　正則化115
5.5　總結117
第6章　神經網絡119
6.1　神經網絡入門119
6.2　logistic單元121
6.3　代價函數126
6.4　神經網絡的實現128
6.5　梯度檢驗133
6.6　其他神經網絡架構134
6.7　總結135
第7章　特徵—算法眼中的世界136
7.1　特徵的類型137
7.1.1　定量特徵137
7.1.2　有序特徵138
7.1.3　分類特徵138
7.2　運算和統計139
7.3　結構化特徵141
7.4　特徵變換141
7.4.1　離散化143
7.4.2　歸一化144
7.4.3　校準145
7.5　主成分分析149
7.6　總結151
第8章　集成學習152
8.1　集成學習的類型152
8.2　Bagging方法153
8.2.1　隨機森林154
8.2.2　極端隨機樹155
8.3　Boosting方法159
8.3.1　AdaBoost161
8.3.2　梯度Boosting163
8.4　集成學習的策略165
8.5　總結168
第9章　設計策略和案例研究169
9.1　評價模型的錶現169
9.2　模型的選擇174
9.3　學習麯綫176
9.4　現實世界中的案例研究178
9.4.1　建立一個推薦係統178
9.4.2　溫室蟲害探測185
9.5　機器學習一瞥188
9.6　總結190

精彩書摘

　　《機器學習係統設計：Python語言實現》：
　　機器學習模型對不同數據類型的處理方法也大不相同。例如，決策樹在分類特徵上的分裂，所産生子節點的數量與特徵值的數量一樣多。而對於有序特徵和定量特徵，決策樹是二分裂，每一父節點根據閾值指揮産生兩個子節點。因此，樹狀模型會將定量特徵視為有序特徵，而忽略其尺度。對於諸如貝葉斯分類器（Bayes classifier）等概率模型，我們可以看到，這些模型實際上會將有序特徵作為分類特徵來處理，而其能夠處理定量特徵的唯獨方式就是，將定量特徵變換為有限數量的離散值，也就是將其轉換為分類數據。
　　一般而言，幾何模型要求特徵是定量的。例如，綫性模型采用歐氏實例空間，視特徵為笛卡兒坐標，特徵值之間被認為具有標量關係。使用諸如K近鄰等基於距離的模型來處理分類特徵時，對相等的值，可設距離為0；對不等的值，可設距離為1。同理，使用基於距離的模型來處理有序特徵時，可以將兩個值之間的值的個數設為其距離，這時，如果我們將特徵值編碼為整數，則距離就是數值的差。通過選取閤理的距離度量標準，用基於距離的模型來處理有序特徵和分類特徵是可行的。
　　……

前言/序言

　　機器學習是計算世界所見的最大趨勢之一。機器學習係統具有意義深遠且令人興奮的能力，能夠在各種應用領域為人們提供重要的洞察力，從具有開創性的挽救生命的醫學研究到宇宙基礎物理方麵的發現，從為我們提供更健康、更清潔的食物到互聯網分析和建立經濟模型，等等。事實上，就某種意義而言，這項技術在我們的生活中已經無所不在。要想進入機器學習的領域，並且對其具有充分的認知，就必須能夠理解和設計服務於某一項目需要的機器學習係統。

　　本書的主要內容

　　第1章從機器學習的基礎知識開始，幫助你用機器學習的範式進行思考。你將學到機器學習的設計原理和相關模型。

　　第2章講解瞭Python中眾多針對機器學習任務的程序包。本章會讓你初步瞭解一些大型庫，包括NumPy、SciPy、Matplotlib和Scilit-learn等。

　　第3章講解瞭原始數據可能有多種不同格式，其數量和質量也可能各不相同。有時，我們會被數據淹沒；而有時，我們希望從數據中榨取最後一滴信息。數據要成為信息，需要有意義的結構。本章我們介紹瞭一些寬泛的主題，如大數據、數據屬性、數據源、數據處理和分析等。

　　第4章在邏輯模型中探索瞭邏輯語言，並創建瞭假設空間映射；在樹狀模型中，我們發現其具有廣泛作用域並易於描述和理解；在規則模型中，我們討論瞭基於有序規則列錶和無序規則集的模型。

　　第5章介紹瞭綫性模型，它是使用最廣泛的模型之一。綫性模型是眾多高級非綫性技術的基礎，例如，支持嚮量機（SVM）和神經網絡。本章還研究瞭機器學習最常用的技術，創建綫性迴歸和logistic迴歸的假設語句。

　　第6章介紹瞭機器學習最強大的人工神經網絡算法。我們將看到這些網絡如何成為大腦神經元的簡化模型。

　　第7章討論瞭特徵的不同類型，即定量特徵、有序特徵和分類特徵。我們還將詳細學習如何結構化和變換特徵。

　　第8章解釋瞭集成機器學習背後的動機和成因，其來源於清晰的直覺並具有豐富的理論曆史基礎。集成機器學習的類型在於模型本身，以及圍繞著三個主要問題（如何劃分數據、如何選擇模型、如何組閤其結果）的考量。

　　第9章著眼於一些設計策略，以確保你的機器學習係統最優。我們將學習模型選擇和參數調優技術，並將所學知識應用於一些案例研究之中。

　　閱讀前的準備工作

　　你需要有學習機器學習的意願，並需要下載安裝Python3。Python3的下載地址是：https://www.python.org/downloads/。

　　本書的讀者對象

　　本書的讀者包括數據學傢、科學傢，或任何好奇的人。你需要具備一些綫性代數和Python編程的基礎，對機器學習的概念有基本瞭解。

《智能湧現：Python賦能的機器學習係統構建之道》 在信息爆炸與數據驅動的時代，機器學習已不再是科幻的邊緣概念，而是深刻重塑各行各業的顛覆性力量。然而，將理論模型轉化為實際可用的、能夠穩定運行並産生價值的係統，卻是一項充滿挑戰的工程。這不僅僅是算法的堆砌，更是一門關於工程、架構、數據流、模型生命周期管理以及人機協作的綜閤藝術。《智能湧現：Python賦能的機器學習係統構建之道》正是以此為核心，旨在為廣大開發者、數據科學傢以及技術決策者提供一套係統性的、可落地的方法論，引領讀者跨越理論與實踐的鴻溝，從零開始構建健壯、高效、可擴展的機器學習係統。 本書並非一本單純的算法教程，也非泛泛而談的理論概述。它深入聚焦於“係統”二字，將機器學習的整個生命周期——從需求分析、數據收集與預處理，到模型開發、訓練、評估，再到部署、監控、迭代優化——都置於一個完整的工程體係之中進行審視。我們認識到，一個成功的機器學習係統，其價值的體現遠不止於模型本身的準確率，更在於其能否在真實世界復雜多變的環境中持續穩定地提供服務，並能靈活應對業務需求的變化。 核心理念與架構思維： 本書的首要目標是建立讀者對機器學習係統設計的宏觀認知。我們將從根本上剖析一個典型的機器學習係統的組成要素，包括數據管道、特徵工程、模型訓練模塊、推理服務、監控與告警係統、以及元數據管理等。我們將強調模塊化設計原則，探討如何將復雜的係統拆解為相互獨立、接口清晰的組件，從而提高係統的可維護性、可重用性和可測試性。 對於架構，我們將深入研究不同的設計模式，例如批處理與實時推理架構的選擇，微服務在機器學習係統中的應用，以及如何利用容器化技術（如Docker）和編排工具（如Kubernetes）來提升部署的靈活性與可伸縮性。讀者將學會如何根據業務場景、數據特性和性能要求，設計齣最適閤的係統架構。我們還將討論係統的容錯性、可伸縮性以及安全性等非功能性需求，並提供相應的工程實踐建議。 數據為基石：數據工程與管道構建： 任何機器學習係統都離不開高質量的數據。本書將投入大量篇幅闡述數據工程的關鍵環節。從數據源的識彆與接入，到數據的清洗、轉換、整閤，再到特徵工程的實踐，我們將提供一係列行之有效的方法和工具。讀者將學習如何構建可靠的數據管道，確保數據在流入模型之前是準確、一緻且具有代錶性的。 特彆地，我們將詳細講解特徵工程的藝術與科學。這不僅包括常見的數值型、類彆型特徵處理，更會深入探討如何從原始數據中挖掘齣對模型預測有價值的隱藏信息。我們將介紹特徵商店的概念，以及如何管理和復用特徵，從而提高開發效率並保證特徵的一緻性。此外，數據驗證、異常檢測以及數據漂移的監控，也將是本書重點關注的內容，因為這些是保證模型在生産環境中持續錶現良好的關鍵。 模型生命周期管理：從實驗到生産： 模型開發並非一蹴而就，而是一個持續迭代和優化的過程。本書將帶領讀者係統地審視模型的整個生命周期。我們將探討如何進行有效的實驗設計，如何選擇閤適的模型評估指標，以及如何進行超參數調優。 更重要的是，本書將重點關注模型部署與生産化。我們將介紹多種部署策略，包括RESTful API服務、批處理推理以及嵌入式部署等。讀者將學習如何將訓練好的模型封裝成可獨立運行的服務，並對其進行性能優化，以滿足低延遲、高吞吐量的生産環境要求。模型監控是保證模型在生産環境中持續發揮價值的關鍵。我們將詳細講解模型性能監控（如準確率、召迴率、F1值等）和數據漂移監控的方法，以及如何建立有效的告警機製，及時發現並處理模型退化問題。 Python生態的應用：工具與實踐： Python憑藉其豐富的庫和活躍的社區，已成為機器學習開發的首選語言。本書將充分利用Python生態的優勢，貫穿始終。我們將介紹一係列主流的Python庫，如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，並結閤實際案例展示它們在係統設計與實現中的應用。 例如，在數據管道構建方麵，我們將展示如何利用Pandas和Dask進行高效的數據處理；在模型開發方麵，我們將展示如何利用Scikit-learn實現各種經典算法，以及如何利用TensorFlow和PyTorch構建復雜的深度學習模型。在係統部署方麵，我們將介紹Flask、FastAPI等框架如何幫助我們快速構建模型推理API，並探討如何利用MLflow、Kubeflow等工具進行模型實驗跟蹤、版本管理和工作流編排。 可擴展性與健壯性：應對復雜挑戰： 隨著業務的增長和數據量的激增，機器學習係統的可擴展性與健壯性變得至關重要。本書將深入探討如何設計可橫嚮擴展的係統。我們將討論分布式訓練策略，以及如何利用Spark、Ray等框架來處理大規模數據集和模型訓練。 在推理服務方麵，我們將介紹如何利用負載均衡、多實例部署等技術來應對高並發請求。同時，我們也將關注係統的健壯性，包括錯誤處理、日誌記錄、資源管理等方麵，確保係統在遇到異常情況時能夠優雅地處理，並將影響降到最低。 案例驅動與實戰導嚮： 理論的學習離不開實踐的檢驗。本書將采用案例驅動的方式，通過一係列精心設計的實戰案例，將抽象的設計理念具象化。這些案例將涵蓋不同的應用場景，例如推薦係統、圖像識彆、自然語言處理等，讓讀者在解決實際問題的過程中，掌握機器學習係統設計的核心技能。每個案例都會從需求分析齣發，逐步深入到係統設計、代碼實現、部署測試等各個環節，力求讓讀者能夠“學以緻用”。 麵嚮讀者： 《智能湧現：Python賦能的機器學習係統構建之道》麵嚮所有對構建和部署生産級機器學習係統感興趣的技術人員。無論您是初入數據科學領域的開發者，還是希望提升係統工程能力的算法工程師，亦或是負責技術決策的架構師，都能從本書中受益。如果您具備一定的Python編程基礎，並對機器學習理論有初步瞭解，那麼這本書將是您邁嚮機器學習係統設計專傢的絕佳指南。 本書的價值： 本書的獨特價值在於它提供瞭一個從宏觀架構到微觀實現的全麵視角，係統性地解決瞭“如何將機器學習模型真正落地並創造價值”這一關鍵問題。它不僅教授您如何構建一個“能跑”的係統，更指導您如何構建一個“好用”、“穩定”、“可維護”且“可擴展”的機器學習係統。通過閱讀本書，您將能夠： 建立係統化思維： 擺脫碎片化的學習模式，形成對機器學習係統整體的深刻理解。 掌握工程化能力： 學習將機器學習模型轉化為生産級服務的工程實踐。 提升開發效率： 掌握利用Python生態工具構建高效數據管道和模型部署流程。 構建健壯係統： 瞭解如何設計可擴展、高可用、易於監控的機器學習係統。 加速項目落地： 獲得解決實際業務問題所需的係統設計和實現能力。 在這個數據智能蓬勃發展的時代，構建強大的機器學習係統是推動技術創新和商業價值的關鍵。本書將成為您在這條道路上不可或缺的夥伴，幫助您掌握智能湧現的秘訣，用Python驅動您的機器學習係統邁嚮新的高度。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據科學領域摸爬滾打多年的從業者，我深知機器學習項目的落地難度。很多時候，團隊花費大量精力打磨齣瞭一個性能優異的模型，但在將其部署到生産環境時，卻遇到瞭重重睏難。可能是因為缺乏對分布式計算的理解，也可能是對模型服務化架構的認知不足，亦或是對自動化流水綫的搭建束手無策。這些問題，往往比模型本身的調優更加棘手，也更加消耗時間和資源。市麵上不乏講解算法原理的書籍，但真正能深入剖析“係統設計”層麵的卻屈指可數。我尤其關注如何在高並發、低延遲的場景下，保證模型的穩定運行，如何設計有效的監控和報警機製，以便及時發現和解決潛在問題。這本書如果能在這方麵有所突破，提供一套係統性的解決方案，那將是巨大的福音。我非常期待它能夠帶領讀者理解從數據收集、預處理、模型訓練、評估，到模型部署、推理、監控的整個生命周期，並提供相應的Python實現思路和工具選擇。希望書中能夠包含一些真實的、具有挑戰性的項目案例，讓我們能夠通過模仿和學習，快速掌握構建復雜機器學習係統的核心技能。

評分☆☆☆☆☆

對於那些對機器學習係統設計充滿熱情，但又苦於無從下手的初學者而言，一本好的入門書籍至關重要。我曾經也經曆過這樣的迷茫期：一方麵對機器學習的強大能力心生嚮往，另一方麵卻被復雜的工程實現細節所睏擾。很多時候，我們會被算法的精妙所吸引，卻忽略瞭將這些算法融入實際業務流程所需要的工程能力。這本《機器學習係統設計：Python語言實現》的齣現，恰好填補瞭這一空白。我特彆希望這本書能夠以一種循序漸進的方式，將復雜的係統設計概念拆解成易於理解的模塊。例如，如何進行有效的數據集成和管理？如何選擇閤適的技術棧來支持模型的訓練和推理？如何設計一套可伸縮的推理服務？這些都是我非常關心的技術點。如果書中能提供清晰的Python代碼示例，並解釋每一個決策背後的邏輯，那將非常有幫助。我期待這本書能夠幫助我建立起完整的機器學習係統設計思維，從而能夠獨立地去構建和優化自己的機器學習項目，而不是僅僅停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑讓那些渴望在實踐層麵深入理解機器學習係統設計的讀者們看到瞭希望。在信息爆炸的時代，找到一本既有深度又不失實用性的技術書籍並非易事。許多理論書籍往往停留在概念層麵，而那些號稱實戰的書籍，又可能因為代碼陳舊、案例脫節而難以藉鑒。我一直對如何將那些優雅的算法模型轉化為穩定、高效、可擴展的實際係統充滿好奇。從一個學習者的角度來看，構建一個機器學習係統遠不止是訓練一個模型那麼簡單，它涉及到數據管道的搭建、模型部署策略的選擇、性能監控的機製、以及版本控製的考量等等。想象一下，當一個模型在實驗室環境下錶現齣色，但到瞭生産環境卻因為延遲高、吞吐量不足、易齣錯而束手無策，那種挫敗感是巨大的。因此，我非常期待這本書能夠提供一套清晰的、可操作的框架，幫助我們理解如何在Python生態係統中，從零開始構建一個健壯的機器學習係統。特彆是對於Python這樣一門深受開發者喜愛的語言，能夠用它來駕馭復雜的機器學習係統，無疑會極大地提升開發效率和項目成功率。希望這本書能真正做到理論與實踐並重，用生動的案例和精煉的代碼，為我們繪製齣一幅完整的機器學習係統設計藍圖，讓我們不再為“如何落地”而煩惱。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定經驗的機器學習工程師，我總是希望能夠不斷精進自己的技能，特彆是關於如何構建更強大、更具韌性的機器學習係統。市麵上關於模型訓練和算法優化的書籍很多，但真正能深入探討“係統設計”這一環節的卻不多。我一直在思考，如何將一個個獨立的模型組件，整閤到一個高效、可擴展的整體架構中，並且能夠持續地進行迭代和優化。這本書的書名非常吸引我，因為它直接觸及瞭機器學習項目落地的關鍵瓶頸。我期望這本書能夠提供一些關於係統架構的思考，例如如何設計微服務化的模型推理服務，如何實現有效的分布式訓練，如何建立起完整的CI/CD流水綫，以及如何進行有效的性能監控和日誌分析。我特彆關注在Python生態係統下，有哪些優秀的工具和框架能夠幫助我們實現這些目標。我希望這本書能夠提供一些前沿的、可落地的實踐經驗，幫助我提升在構建復雜機器學習係統方麵的能力，讓我們能夠更自信地應對大規模、高要求的項目挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升機器學習工程能力的專業書籍。在實際工作中，模型性能固然重要，但一個穩定、可靠、易於維護的係統更是項目的生命綫。我見過太多因為係統設計不閤理而導緻項目失敗的案例，也深知構建一套優秀的機器學習係統需要跨越算法、工程、運維等多個領域。這本書的書名直接點齣瞭其核心內容，這讓我非常期待。我希望書中不僅僅是簡單地堆砌代碼，而是能夠深入講解背後的設計理念和工程實踐。比如，如何在高流量場景下實現模型的實時推理？如何設計一套高效的模型更新和迴滾機製？如何利用Python的相關庫和框架來解決這些實際問題？我非常希望書中能夠提供一些在實際生産環境中驗證過的最佳實踐，而不是停留在理論的層麵。如果能夠結閤一些實際的業務場景，例如推薦係統、風控係統或者圖像識彆係統，來講解具體的係統設計方法，那將更加有助於理解和應用。

評分☆☆☆☆☆

候，

評分☆☆☆☆☆

400-300真的是太劃算瞭，趕緊買點專業書看看

評分☆☆☆☆☆

周五晚上下單，周六下午就收到瞭，不到一天，神快！快遞小哥田文強送入門，態度特好！書的質量很好，三本書全部塑封，很漂亮，捨不得開封。

評分☆☆☆☆☆

雙十一囤書，真是優惠呀，哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

很好，塑封包裝，完好無損

評分☆☆☆☆☆

物流很快，快遞小哥非常棒，紙張的質量也很好，內容還沒看

評分☆☆☆☆☆

不錯的，很好的，習慣性好評，但願品質保持並不斷提高！

評分☆☆☆☆☆

書很不錯 可以幫助迴憶很多數學知識 易於理解

評分☆☆☆☆☆

算法/演算法/算則法（Algorithm）為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。精確而言，算法是一個錶示為有限長[1]列錶的有效方法。算法應包含清晰定義的指令[2]用於計算函數[3]。