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[斯洛文尼亚] 博思蒂安·卡鲁扎（Bo·tjan Kalu·a） 著，武传海 译

图书标签:

• Java
• 机器学习
• 数据挖掘
• 算法
• 编程
• 人工智能
• 深度学习
• 实践
• 案例
• 开发

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115466808

版次：1

商品编码：12179091

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：171

正文语种：中文

编辑推荐

·快速了解用Java创建并实现机器学习
·涵盖Mahout、Weka、Spark等常见库的功能和用法
·介绍各种常见任务的机器学习应用，如基于数据库的预测预报、购物篮分析、图像识别、行为识别、文本分析等

内容简介

本书介绍如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础知识，又提供实战案例。主要内容包括：机器学习基本概念、原理，Weka、Mahout、Spark等常见机器学习库的用法，各类机器学习常见任务，包括分类、预测预报、购物篮分析、检测异常、行为识别、图像识别以及文本分析。最后还提供了相关Web资源、各种技术研讨会议以及机器学习挑战赛等进阶所需内容。
本书适合机器学习入门者，尤其是想使用Java机器学习库进行数据分析的读者。

目录

第1章　机器学习应用快速入门 1
1．1　机器学习与数据科学 1
1．1．1　机器学习能够解决的问题 2
1．1．2　机器学习应用流程 3
1．2　数据与问题定义 4
1．3　数据收集 5
1．3．1　发现或观察数据 5
1．3．2　生成数据 6
1．3．3　采样陷阱 7
1．4　数据预处理 7
1．4．1　数据清洗 8
1．4．2　填充缺失值 8
1．4．3　剔除异常值 8
1．4．4　数据转换 9
1．4．5　数据归约 10
1．5　无监督学习 10
1．5．1　查找相似项目 10
1．5．2　聚类 12
1．6　监督学习 13
1．6．1　分类 14
1．6．2　回归 16
1．7　泛化与评估 18
1．8　小结 21
第2章　面向机器学习的Java库与
平台 22
2．1　Java环境 22
2．2　机器学习库 23
2．2．1　Weka 23
2．2．2　Java机器学习 25
2．2．3　Apache Mahout 26
2．2．4　Apache Spark 27
2．2．5　Deeplearning4j 28
2．2．6　MALLET 29
2．2．7　比较各个库 30
2．3　创建机器学习应用 31
2．4　处理大数据 31
2．5　小结 33
第3章　基本算法——分类、回归、
聚类 34
3．1　开始之前 34
3．2　分类 35
3．2．1　数据 35
3．2．2　加载数据 36
3．2．3　特征选择 37
3．2．4　学习算法 38
3．2．5　对新数据分类 40
3．2．6　评估与预测误差度量 41
3．2．7　混淆矩阵 41
3．2．8　选择分类算法 42
3．3　回归 43
3．3．1　加载数据 43
3．3．2　分析属性 44
3．3．3　创建与评估回归模型 45
3．3．4　避免常见回归问题的小技巧 48
3．4　聚类 49
3．4．1　聚类算法 49
3．4．2　评估 50
3．5　小结 51
第4章　利用集成方法预测客户关系 52
4．1　客户关系数据库 52
4．1．1　挑战 53
4．1．2　数据集 53
4．1．3　评估 54
4．2　最基本的朴素贝叶斯分类器基准 55
4．2．1　获取数据 55
4．2．2　加载数据 56
4．3　基准模型 58
4．3．1　评估模型 58
4．3．2　实现朴素贝叶斯基准线 59
4．4　使用集成方法进行高级建模 60
4．4．1　开始之前 60
4．4．2　数据预处理 61
4．4．3　属性选择 62
4．4．4　模型选择 63
4．4．5　性能评估 66
4．5　小结 66
第5章　关联分析 67
5．1　购物篮分析 67
5．2　关联规则学习 69
5．2．1　基本概念 69
5．2．2　Apriori算法 71
5．2．3　FP-增长算法 71
5．2．4　超市数据集 72
5．3　发现模式 73
5．3．1　Apriori算法 73
5．3．2　FP-增长算法 74
5．4　在其他领域中的应用 75
5．4．1　医疗诊断 75
5．4．2　蛋白质序列 75
5．4．3　人口普查数据 76
5．4．4　客户关系管理 76
5．4．5　IT运营分析 76
5．5　小结 77
第6章　使用Apache Mahout制作
推荐引擎 78
6．1　基本概念 78
6．1．1　关键概念 79
6．1．2　基于用户与基于项目的分析 79
6．1．3　计算相似度的方法 80
6．1．4　利用与探索 81
6．2　获取Apache Mahout 81
6．3　创建一个推荐引擎 84
6．3．1　图书评分数据集 84
6．3．2　加载数据 84
6．3．3　协同过滤 89
6．4　基于内容的过滤 97
6．5　小结 97
第7章　欺诈与异常检测 98
7．1　可疑与异常行为检测 98
7．2　可疑模式检测 99
7．3　异常模式检测 100
7．3．1　分析类型 100
7．3．2　事务分析 101
7．3．3　规划识别 101
7．4　保险理赔欺诈检测 101
7．4．1　数据集 102
7．4．2　为可疑模式建模 103
7．5　网站流量异常检测 107
7．5．1　数据集 107
7．5．2　时序数据中的异常检测 108
7．6　小结 113
第8章　利用Deeplearning4j进行
图像识别 114
8．1　图像识别简介 114
8．2　图像分类 120
8．2．1　Deeplearning4j 120
8．2．2　MNIST数据集 121
8．2．3　加载数据 121
8．2．4　创建模型 122
8．3　小结 128
第9章　利用手机传感器进行
行为识别 129
9．1　行为识别简介 129
9．1．1　手机传感器 130
9．1．2　行为识别流水线 131
9．1．3　计划 132
9．2　从手机收集数据 133
9．2．1　安装Android Studio 133
9．2．2　加载数据采集器 133
9．2．3　收集训练数据 136
9．3　创建分类器 138
9．3．1　减少假性转换 140
9．3．2　将分类器嵌入移动应用 142
9．4　小结 143
第10章　利用Mallet进行文本挖掘——
主题模型与垃圾邮件检测 144
10．1　文本挖掘简介 144
10．1．1　主题模型 145
10．1．2　文本分类 145
10．2　安装Mallet 146
10．3　使用文本数据 147
10．3．1　导入数据 149
10．3．2　对文本数据做预处理 150
10．4　为BBC新闻做主题模型 152
10．4．1　BBC数据集 152
10．4．2　建模 153
10．4．3　评估模型 155
10．4．4　重用模型 156
10．5　垃圾邮件检测 157
10．5．1　垃圾邮件数据集 158
10．5．2　特征生成 159
10．5．3　训练与测试模型 160
10．6　小结 161
第11章　机器学习进阶 162
11．1　现实生活中的机器学习 162
11．1．1　噪声数据 162
11．1．2　类不平衡 162
11．1．3　特征选择困难 163
11．1．4　模型链 163
11．1．5　评价的重要性 163
11．1．6　从模型到产品 164
11．1．7　模型维护 164
11．2　标准与标记语言 165
11．2．1　CRISP-DM 165
11．2．2　SEMMA方法 166
11．2．3　预测模型标记语言 166
11．3　云端机器学习 167
11．4　Web资源与比赛 168
11．4．1　数据集 168
11．4．2　在线课程 169
11．4．3　比赛 170
11．4．4　网站与博客 170
11．4．5　场馆与会议 171
11．5　小结 171

《Java机器学习》—— 开启智能开发新篇章 在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）已不再是遥不可及的科幻概念，而是渗透到我们生活方方面面的强大力量。从智能推荐、语音助手到自动驾驶、疾病诊断，AI正以前所未有的速度改变着世界。而机器学习，作为AI的核心驱动力，更是解锁了机器自主学习、自我进化的能力。对于那些渴望掌握这项前沿技术，并将其应用于实际开发中的开发者而言，一本能够系统、深入地讲解机器学习理论并提供动手实践指导的工具书显得尤为重要。 《Java机器学习》正是应运而生。它并非一本空洞的理论堆砌，也不是一本仅罗列代码的“食谱”。本书致力于为读者构建一个坚实的理论基础，并在此基础上，通过Java这门应用广泛、性能优越的编程语言，将复杂的机器学习算法转化为可执行、可理解的解决方案。本书的目标是让每一位读者，无论其当前的编程背景如何，都能循序渐进地掌握机器学习的关键概念，理解算法的运作机制，并最终能够独立设计、实现和部署属于自己的机器学习模型。 内容精要与深度解析 本书的架构设计旨在提供一个全面而连贯的学习路径，从基础概念的铺垫，到核心算法的剖析，再到实际应用的拓展，层层递进，确保读者能够真正理解并掌握机器学习的精髓。 第一部分：机器学习基础与Java环境搭建 在正式深入机器学习算法之前，我们首先需要建立起对这一领域的整体认知。本部分将从最基本的概念入手，解释什么是机器学习，它与传统编程有何不同，以及机器学习在现代科技中的广泛应用场景。我们将深入探讨监督学习、无监督学习、强化学习等主要学习范式，并讲解诸如特征工程、模型评估、过拟合与欠拟合等贯穿整个机器学习流程的关键环节。 为了让读者能够立刻开始实践，本书还将提供详细的Java开发环境搭建指南。我们将介绍并演示如何配置Java JDK、集成开发环境（IDE，如Eclipse、IntelliJ IDEA），以及如何引入必要的机器学习相关库，如Apache Commons Math、Weka、DL4J（Deeplearning4j）等。对这些基础环境的熟悉，将为后续的学习和实践打下坚实的基础。 第二部分：监督学习的核心算法 监督学习是机器学习中最常见也是应用最广泛的一类。本书将详细解析一系列经典的监督学习算法，并阐述它们背后的数学原理和计算逻辑。 线性回归与逻辑回归：作为最基础但极其重要的算法，我们将从一元线性回归讲到多元线性回归，深入理解最小二乘法。随后，我们将引入逻辑回归，讲解其如何处理分类问题，以及Sigmoid函数在其中的作用。 支持向量机（SVM）：SVM以其强大的分类能力和对高维数据的处理能力而闻名。本书将详细讲解线性SVM和非线性SVM（利用核函数），并剖析其背后的数学原理，如决策边界、间隔最大化等。 决策树与随机森林：决策树以其直观易懂的结构深受喜爱。我们将讲解ID3、C4.5、CART等经典的决策树构建算法，并深入探讨如何通过集成学习的思想，构建更强大的随机森林模型，以及理解其在特征重要性评估方面的优势。 K近邻（KNN）：KNN算法简洁高效，易于理解。本书将阐述其“物以类聚，人以群分”的原理，讲解距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离）的选择，以及K值的选择对模型性能的影响。 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理的朴素贝叶斯算法在文本分类等领域表现出色。我们将深入理解其条件概率的计算，以及“朴素”假设的意义和影响。 对于每一种算法，本书都将提供清晰的Java代码实现示例，并通过实际数据集进行演示，讲解如何加载数据、预处理、训练模型、进行预测以及评估模型性能。 第三部分：无监督学习的探索 无监督学习旨在从无标签数据中发现隐藏的模式和结构。本部分将带领读者探索无监督学习的精彩世界。 K-Means聚类：作为最经典的聚类算法之一，K-Means将通过迭代的方式将数据点划分到K个簇中。本书将详细讲解其算法流程，以及如何选择K值、初始化聚类中心，并分析其在图像分割、客户分群等方面的应用。 层次聚类：与K-Means不同，层次聚类构建一个数据点之间的层次结构。我们将讲解凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）层次聚类的区别，以及如何使用树状图（Dendrogram）来可视化聚类结果。 主成分分析（PCA）：PCA是一种常用的降维技术，旨在找到数据方差最大的方向，从而减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息。本书将详细解析其背后的数学原理，如协方差矩阵、特征值和特征向量，并演示如何在Java中应用PCA进行降维。 关联规则挖掘（Apriori算法）：关联规则挖掘常用于分析购物篮数据，发现商品之间的购买关联。我们将讲解Apriori算法的步骤，如频繁项集的生成和规则的生成，并展示其在超市商品推荐等场景的应用。 同样，每种无监督学习算法都将伴随具体的Java代码实现和实例演示。 第四部分：深度学习基础与Java实践 深度学习是当前人工智能领域最热门的分支之一，也是机器学习能力的一次飞跃。本书将在必要的基础上，为读者介绍深度学习的基本概念。 神经网络基础：我们将从最简单的感知机模型开始，逐步介绍多层感知机（MLP），讲解神经元、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）、前向传播和反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）：CNN在图像识别领域取得了巨大成功。本书将介绍卷积层、池化层、全连接层等核心概念，并讲解CNN如何有效地处理图像数据。 循环神经网络（RNN）：RNN擅长处理序列数据，如文本和时间序列。我们将讲解RNN的循环结构、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM），以处理长期依赖问题。 本书将重点介绍如何利用Java下的深度学习库，如DL4J，来构建和训练神经网络模型。我们将演示如何定义网络结构，加载和预处理图像、文本等数据，以及如何使用GPU加速训练过程。 第五部分：模型评估、调优与部署 无论采用何种算法，模型的性能评估和优化都是至关重要的环节。本部分将深入探讨： 评估指标：针对分类问题，我们将讲解准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等；针对回归问题，我们将讲解均方误差（MSE）、R²分数等。 交叉验证：讲解K折交叉验证等技术，以更可靠地评估模型的泛化能力。 超参数调优：介绍网格搜索、随机搜索等方法，以及如何利用Java代码进行参数优化，寻找最佳模型配置。 模型部署：讲解如何将训练好的模型集成到Java应用程序中，并进行预测。我们将探讨API服务、批处理等不同的部署方式。 第六部分：实际应用案例与进阶主题 理论结合实践是学习的王道。本书将在最后的章节，通过一系列贴近实际的案例，展示Java机器学习的应用能力。 文本分类与情感分析：利用朴素贝叶斯、SVM或深度学习模型，构建一个垃圾邮件分类器或产品评论情感分析系统。 图像识别基础：使用CNN模型，实现一个简单的图像分类器，如猫狗识别。 推荐系统入门：讲解基于协同过滤或内容推荐的基本原理，并尝试用Java实现一个简单的推荐系统。 时间序列预测：利用RNN或LSTM，对股票价格或销售数据进行预测。 此外，本书还将简要介绍一些进阶主题，如集成学习（Boosting）、无监督深度学习、生成对抗网络（GANs）等，为读者未来的深入学习提供方向。 本书特色与读者收益 理论与实践并重：《Java机器学习》不仅深入浅出地讲解了机器学习的理论知识，更提供了大量的Java代码示例，让读者能够亲手实践，加深理解。 语言普适性：Java作为一门流行的通用编程语言，拥有庞大的开发者社区和丰富的生态系统，本书的出版将帮助更多Java开发者跨入AI领域。 循序渐进的学习曲线：从基础概念到高级算法，再到实际应用，本书设计了清晰的学习路径，确保不同背景的读者都能轻松上手。 丰富的实战案例：通过一系列精心设计的案例，读者可以快速将所学知识应用于解决实际问题，提升实战能力。 面向未来的技术视角：本书涵盖了深度学习等前沿技术，为读者指明了AI发展的方向，助力其在快速变化的科技浪潮中保持竞争力。 阅读《Java机器学习》，您将不仅掌握一套强大的技术工具，更将开启一个充满无限可能的智能开发新篇章。无论您是希望在工作中应用机器学习来解决业务挑战，还是对AI领域充满热情，想要深入探索其奥秘，本书都将是您不可或缺的良师益友。让我们一起，用Java的力量，驱动智能的未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分做得非常接地气，这绝对是它最出彩的地方之一。它并没有仅仅停留在教科书上那些虚拟的鸢尾花或MNIST数据集上，而是引入了几个现实世界中不同行业（比如金融风控和医疗影像辅助诊断）的真实场景数据样本。通过这些案例，我清晰地看到了不同算法在处理特定数据偏斜或噪声时的表现差异。比如，书中对时间序列预测中“滑动窗口”选择的敏感性分析，提供了非常详细的参数调优建议和可视化结果对比，这比我以往阅读的任何一本教程都来得具体和实用。当然，要完全复现书中所有的代码示例，读者需要确保自己的开发环境配置得非常完善，特别是对一些较新的依赖库版本需要保持同步，否则可能会遇到一些环境配置上的小麻烦。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，硬壳精装，纸张的质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，有一种知识的厚重感扑面而来。内页的排版布局考究，字体选择大小适中，行距也处理得恰到好处，长时间阅读下来眼睛也不会感到明显的疲劳。尤其值得称赞的是，书中插图和图表的质量非常高，很多复杂的概念，通过那些精心绘制的流程图和示意图，一下子就变得清晰明了。比如，在讲解某个高级算法的迭代过程时，那种动态的视觉呈现，比纯文字描述要高效得多。不过，对于初学者来说，可能需要适应一下这种信息密度的排版，毕竟每一页都塞得满满当当，需要集中注意力去消化。整体来说，从物理层面上看，这是一本制作精良、值得收藏的工具书。

评分☆☆☆☆☆

遗憾的是，我感觉这本书在对“前沿热点”的追踪速度上，略显保守。虽然它对经典算法的阐述无可挑剔，但对于近两年AI领域爆炸式发展的一些新兴子领域，比如大型语言模型（LLM）的微调策略或者扩散模型（Diffusion Models）的核心架构，似乎只是蜻蜓点水般地提及，没有进行深入的剖析。这或许是由于书籍出版周期的限制所致，毕竟技术迭代的速度太快了。因此，如果读者是冲着学习当前最热门、最时髦的技术栈而来，这本书可能无法满足即时需求。但反过来看，正是这种对基础和经典原理的坚守，保证了这本书的长期价值，那些被时间证明是稳健的范式，才是构建未来创新的基石。

评分☆☆☆☆☆

从写作风格上来看，作者采用了非常沉稳且富有洞察力的叙述口吻，读起来有一种资深专家的循循善诱感。他很少使用夸张的辞藻去渲染某个技术的“革命性”，而是客观地分析其局限性和适用边界。这种克制的表达方式，反而增强了文本的说服力。我特别喜欢作者在总结性段落中经常会穿插的“工程实践忠告”，这些小小的提示，往往是那些只有长期在生产环境中摸爬滚打过的人才能体会到的经验之谈，比如关于模型部署时的内存占用优化，或者在联邦学习场景下数据隐私泄露的潜在风险评估。这些内容，让这本书超越了一本单纯的技术参考书，更像是一份宝贵的职业发展指南。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个技术交流群里偶然看到有人推荐这本书的，当时主要被它在“模型解释性”（Explainable AI, XAI）部分所涉及的深度所吸引。读完前几章后，我发现作者在理论推导上是极其严谨的，每一步公式的引入都有清晰的逻辑铺垫，而不是简单地抛出结果。作者似乎非常注重对数学基础的夯实，这对于希望深入理解底层机制的工程师来说，是莫大的福音。然而，这种深度也带来了一个小小的挑战：对于那些只想快速应用现成框架的读者，某些章节可能会显得略微晦涩，可能需要配合一些外部的线性代数或概率论的知识回顾。但我个人认为，这种“慢工出细活”的讲解方式，确保了我们建立的知识体系是牢固且不易过时的。这本书的价值，恰恰在于它教会了我们“为什么”而不是仅仅“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

人工智能的发展过程，可以一翻。

评分☆☆☆☆☆

还没有开始看，不过这本书很不错

评分☆☆☆☆☆

好好学习，机器学习

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

对这个作家特别感兴趣。我很喜欢南美洲的魔幻现实主义风格。

评分☆☆☆☆☆

机器学习是个热门啊~没事学习下提高下自己~

评分☆☆☆☆☆

好薄的一本书呀，终于到了

评分☆☆☆☆☆

好书，介绍的很全面，书虽然薄，但是精辟，纸的质量也很好。

评分☆☆☆☆☆

书是彩的，纸张质量不错，推荐