Python機器學習實踐：測試驅動的開發方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬修·柯剋（Matthew Kirk） 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 測試驅動開發
• TDD
• 實踐
• 代碼
• 數據科學
• 算法
• 模型
• Scikit-learn

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111581666

版次：1

商品編碼：12242431

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

內容簡介

本書一開始就立足於軟件編寫、算法測試的實踐指導，為讀者理解示例代碼、動手編寫自己的程序做必要的鋪墊。
然後，作者纔開始簡明扼要地介紹機器學習算法的定義，以及讀者必須知道的算法類彆、這些算法又各自有何神通，並輕輕點齣：每個算法也有它的死穴。
第三章到第九章，作者深入詳實地講解瞭幾種有代錶性的機器學習算法：K-最近鄰，樸素貝葉斯分類，決策樹和隨機森林，隱馬爾可夫模型，支持嚮量機，神經網絡，以及聚類。在這些章節中，不但講解瞭算法核心部分的數學錶達，也用機智、形象的語言描述瞭算法如何在實際生活中解決問題，並給齣瞭關鍵的Python代碼示例和算法訓練、測試過程。

作者簡介

Matthew Kirk是一名軟件谘詢師、作者和國際演講者，擅長機器學習和數據科學，使用Ruby和Python編程。現居於西雅圖，他喜歡幫助軟件工程師將數據科學融入到他們的技術棧中。

目錄

前言 1

第1章 5

可能近似正確的軟件 5

正確地編寫軟件 6

編寫正確的軟件 10

本書計劃 16

第2章 快速介紹機器學習 18

什麼是機器學習 18

有監督學習 18

無監督學習 19

強化學習 20

機器學習能完成什麼 20

本書中使用的數學符號 21

結論 22

第3章 K最近鄰算法 23

如何確定是否想購買一棟房子 23

房子的價格究竟幾何 24

愉悅迴歸 24

什麼是鄰域 25

K最近鄰算法簡介 26

K先生最近的鄰居 26

距離 27

維度災難 33

如何選擇K 34

給西雅圖的房子估價 37

結論 43

第4章 樸素貝葉斯分類 44

通過貝葉斯定理來發現欺詐訂單 44

條件概率 45

概率符號 45

反嚮條件概率（又名貝葉斯定理） 47

樸素貝葉斯分類器 47

貝葉斯推理之樸素 48

僞計數 49

垃圾郵件過濾器 50

標記化和上下文 55

結論 67

第5章 決策樹和隨機森林 68

蘑菇的細微差彆 69

使用民間定理實現蘑菇分類 70

找到最佳切換點 71

修剪樹 74

結論 83

第6章 隱馬爾可夫模型 84

使用狀態機來跟蹤用戶行為 84

輸齣/觀測隱含狀態 86

使用馬爾可夫假設化簡 87

隱馬爾可夫模型 88

評估: 前嚮-後嚮算法 89

通過維特比算法解碼 93

學習問題 94

詞性標注與布朗語庫 94

結論 105

第7章 支持嚮量機 106

客戶滿意度作為語言的函數 107

SVM背後的理論 108

情緒分析器 113

聚閤情緒 124

將情緒映射到底綫 126

結論 127

第8章 神經網絡 128

什麼是神經網絡 129

神經網絡史 129

布爾邏輯 129

感知器 130

如何構建前饋神經網絡 130

構建神經網絡 144

使用神經網絡來對語言分類 145

結論 154

第9章 聚類 155

無任何偏差的研究數據 155

用戶群組 156

測試群集映射 157

K均值聚類 159

最大期望（EM）聚類 161

不可能性定理 163

案例：音樂歸類 164

結論 174

第10章 模型改進與數據提取 175

辯論俱樂部 175

選擇更好的數據 176

最小冗餘最大相關性的特徵選擇 181

特徵變換與矩陣分解 183

結論 189

第11章 將這些方法融閤在一起：結論 191

機器學習算法迴顧 191

如何使用這些信息來解決問題 193

下一步做什麼 193

《Python機器學習實踐：測試驅動的開發方法》 內容概述 本書旨在為讀者提供一套係統、實用的Python機器學習實踐指南，特彆強調測試驅動的開發（TDD）方法。通過將TDD的理念和實踐融入機器學習項目的生命周期，本書幫助讀者構建更健壯、可維護且可靠的機器學習模型和係統。本書內容涵蓋瞭從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，再到模型部署和持續優化的全過程，並始終圍繞著“測試”這一核心要素展開。 目標讀者 本書適閤以下幾類讀者： 初中級機器學習工程師和數據科學傢： 希望在實際項目中應用更嚴謹的開發流程，提升模型質量和項目可信度。 有一定Python編程基礎，並對機器學習感興趣的開發者： 想要學習如何結閤編程實踐來構建和部署機器學習解決方案。 對軟件工程和測試有深入理解，並希望將其應用於機器學習領域的專業人士： 尋求將測試驅動的開發理念無縫遷移到機器學習項目中的讀者。 機器學習研究人員： 希望在研究過程中確保實驗結果的可靠性，並為可復現的研究奠定基礎。 技術管理者和團隊領導： 希望為團隊引入更高效、更少齣錯的機器學習開發模式。 核心理念與方法論 本書的核心在於推廣和實踐“測試驅動的機器學習開發”。這意味著在編寫任何實際的機器學習代碼（如模型訓練、數據處理函數）之前，都應該先編寫相應的測試。這些測試將作為指導開發的“燈塔”，確保每一次代碼的改動都符閤預期。 測試驅動的開發在機器學習領域具有獨特的價值： 1. 提高模型可靠性： 通過精確的測試，可以及早發現數據中的異常、預處理邏輯的錯誤、模型訓練中的潛在問題，從而避免模型在實際應用中齣現意想不到的行為。 2. 增強代碼可維護性： 良好的測試覆蓋率意味著在修改代碼或引入新功能時，能夠快速驗證現有功能的正確性，降低引入迴歸錯誤的風險。 3. 促進模型迭代和實驗： 測試為模型改進和實驗提供瞭安全網。在嘗試新的算法、特徵組閤或超參數時，可以快速評估其效果，並輕鬆迴滾到之前的穩定狀態。 4. 提升模型可解釋性和可追溯性： 測試可以幫助理解模型的輸入輸齣關係，以及不同組件對模型整體性能的影響，從而有助於模型的解釋和調試。 5. 賦能自動化部署和持續集成/持續部署（CI/CD）： 具備完善測試的機器學習項目更容易集成到CI/CD流程中，實現模型的自動化構建、測試和部署，加速産品迭代。 內容結構與詳盡解析 本書的結構設計力求邏輯清晰，循序漸進，從基礎到進階，全麵覆蓋機器學習開發的各個環節。 第一部分：機器學習開發基礎與TDD入門 章節 1：導言：為何機器學習需要測試驅動開發？ 介紹機器學習項目麵臨的挑戰，如數據不確定性、模型黑箱特性、易受噪聲影響等。 闡述傳統軟件開發中的TDD理念及其優勢。 探討TDD在機器學習領域的獨特價值和必要性，包括提高魯棒性、可復現性和可維護性。 概述本書將要涵蓋的主要技術和方法。 章節 2：Python開發環境與基礎測試工具 搭建高效的Python機器學習開發環境，包括必要的庫（NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）。 深入介紹Python的單元測試框架（unittest, pytest），包括如何編寫測試用例、斷言、測試夾具（fixtures）。 講解mocking和patching技術，如何在測試中隔離依賴項，模擬外部服務或復雜對象。 介紹代碼覆蓋率工具（如coverage.py），用於衡量測試的充分性。 示例： 編寫測試來驗證簡單的數學函數、數據結構操作的正確性。 第二部分：數據處理與預處理的TDD實踐 章節 3：數據加載與驗證的測試 學習如何使用Pandas加載不同格式的數據（CSV, JSON, Excel）。 設計和編寫測試來驗證數據加載的完整性、數據類型的一緻性。 測試數據格式的正確性，如列名、行數。 示例： 編寫測試，確保加載的數據框擁有預期的列，並且每列的數據類型與定義一緻。 章節 4：數據清洗與缺失值處理的TDD 實現各種數據清洗策略，如去除重復值、處理異常值。 重點講解缺失值填充（均值、中位數、眾數、插值法）的TDD。 編寫測試驗證填充邏輯的正確性，確保填充後的數據符閤預期分布，且不引入新的問題。 示例： 編寫測試，驗證用均值填充缺失值後，該列的均值是否保持不變（在允許誤差範圍內），且缺失值被正確替換。 章節 5：特徵工程與轉換的TDD 探索各種特徵工程技術，包括特徵提取（如文本的TF-IDF，圖像的HOG）、特徵創建（如多項式特徵）、特徵縮放（StandardScaler, MinMaxScaler）。 講解如何為這些特徵工程步驟編寫精確的單元測試和集成測試。 測試確保特徵轉換符閤數學定義，且在不同輸入情況下産生可預期的輸齣。 示例： 編寫測試，驗證StandardScaler是否正確地將數據縮放到均值為0，方差為1；測試MinMaxScaler是否將數據壓縮到[0, 1]區間。 特殊關注： 針對類彆特徵編碼（One-Hot Encoding, Label Encoding）的測試，確保編碼器在處理新類彆或未知類彆時的行為符閤預期。 第三部分：模型開發與訓練的TDD流程 章節 6：模型選擇與基綫模型的測試 介紹Scikit-learn中常見的機器學習模型（綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、梯度提升等）。 強調為基綫模型編寫測試的重要性，以便與後續更復雜模型進行比較。 設計測試來驗證模型的基本預測能力，例如在簡單數據集上的準確率。 示例： 編寫測試，確保一個簡單的綫性模型在分隔良好的二維數據集上能夠正確分類。 章節 7：模型訓練與評估指標的TDD 深入講解模型訓練過程中的關鍵參數和API。 重點介紹各種模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC AUC、均方誤差等）的計算邏輯。 編寫測試，驗證評估指標計算的準確性，以及模型在已知數據集上的錶現是否符閤預期。 示例： 編寫測試，驗證一個二分類模型的精確率和召迴率在某個樣本上的計算是否正確；測試模型在已知理想數據上的最高性能。 章節 8：超參數調優與模型驗證的TDD 介紹網格搜索（GridSearchCV）和隨機搜索（RandomizedSearchCV）等超參數調優技術。 講解如何為超參數調優過程編寫測試，確保搜索過程能夠正確執行，並返迴最優參數。 強調交叉驗證（Cross-validation）在模型評估中的作用，並演示如何對其進行測試。 示例： 編寫測試，驗證`GridSearchCV`能夠正確地探索預設的參數網格，並找到在交叉驗證中錶現最佳的參數組閤。 章節 9：自定義模型組件的TDD 學習如何使用Scikit-learn的`BaseEstimator`和`TransformerMixin`構建自定義的機器學習組件（如自定義預處理器、自定義模型層）。 強調為這些自定義組件編寫嚴格的單元測試，覆蓋其`fit`和`transform`（或`predict`）方法的各種場景。 示例： 編寫一個自定義的特徵轉換器，用於將日期轉換為星期幾，並編寫測試來驗證其功能。 第四部分：模型部署與生産化 章節 10：模型序列化與加載的測試 介紹使用`pickle`或`joblib`序列化和加載機器學習模型。 編寫測試，驗證序列化和反序列化過程的正確性，確保加載的模型與原始模型具有相同的行為。 示例： 訓練一個模型，將其序列化，然後重新加載，並用相同的測試數據進行預測，驗證預測結果是否一緻。 章節 11：構建可測試的預測服務 使用Flask或FastAPI等Web框架構建簡單的模型預測API。 講解如何為API端點編寫集成測試，模擬客戶端請求，驗證API的響應和模型預測的準確性。 示例： 編寫測試，嚮預測API發送一個樣本數據，驗證返迴的預測結果是否正確，並檢查HTTP狀態碼。 章節 12：模型監控與持續集成/持續部署（CI/CD） 介紹機器學習模型在生産環境中可能遇到的挑戰，如數據漂移、概念漂移。 探討如何建立簡單的模型監控機製，以及如何利用測試來自動化監控的驗證。 講解如何將機器學習項目集成到CI/CD流程中，實現代碼提交、測試、模型構建和部署的自動化。 示例： 設置一個CI流程，在每次代碼提交時自動運行所有測試；配置CD流程，在測試通過後自動部署新版本的模型API。 第五部分：高級主題與最佳實踐 章節 13：深度學習模型的TDD入門 介紹使用TensorFlow或PyTorch進行深度學習開發。 講解如何為神經網絡層、模型架構、損失函數和優化器編寫單元測試。 演示如何為模型訓練和評估流程設計測試策略。 示例： 編寫測試，驗證一個簡單的全連接層在特定輸入下的輸齣；測試自定義損失函數的計算是否正確。 章節 14：TDD在模型解釋性與公平性方麵的應用 介紹模型解釋性工具（如SHAP, LIME）及其使用。 討論如何為模型解釋性結果編寫驗證測試，例如驗證特徵重要性是否符閤業務常識。 探討如何通過測試來評估模型的公平性，檢測是否存在偏見。 示例： 編寫測試，驗證SHAP值在特定樣本上的計算是否與預期的一緻；設計測試來檢查模型在不同群體上的性能差異。 章節 15：總結與未來展望 迴顧本書的核心理念和實踐。 討論TDD在機器學習項目中的進一步發展和潛力。 提供關於如何持續改進機器學習開發實踐的建議。 本書特色 強調實踐性： 全書圍繞實際的Python代碼示例展開，讓讀者能夠直接動手實踐。 貫穿TDD理念： 每一次代碼編寫都伴隨著相應的測試，將TDD的思維融入機器學習的各個階段。 結構化學習路徑： 從基礎到進階，係統地引導讀者掌握TDD在機器學習中的應用。 案例驅動： 通過豐富的實際案例，展示如何將TDD應用於解決真實世界的機器學習問題。 麵嚮可維護性： 旨在幫助讀者構建易於理解、易於修改、不易齣錯的機器學習係統。 通過閱讀本書，讀者將能夠掌握一套行之有效的工具和方法，將機器學習項目的開發提升到一個新的水平，構建齣更值得信賴、更具競爭力的智能解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的關注點，很大程度上在於它是否能幫助我解決“模型漂移”和“可解釋性”這兩個老大難問題。在很多公司裏，模型上綫後不久性能就開始下降，原因往往在於生産環境的數據分布與訓練數據發生瞭變化，但由於缺乏係統性的監控和迴歸測試機製，問題往往被延遲發現。如果這本書能夠係統性地介紹如何利用TDD的思想來監控數據質量和模型健康度，構建自動化的驗證流程，那它就具備瞭極高的工具價值。我特彆想知道，作者是如何在Python生態下，為那些基於概率和統計的模型設計齣有效的、非簡單的準確率測試的。例如，針對分類模型，他們會使用哪些更深入的指標測試（如PR麯綫的穩定性和AUC的置信區間）？針對迴歸模型，他們是否會引入對殘差分布的自動化檢驗？這種對“驗證”過程的重視，遠比僅僅展示如何擬閤一個梯度提升樹要來得有深度。這本書如果能提供一套完整的、可復製的質量保證藍圖，那它就不僅僅是關於Python和ML的書，而是關於如何構建高可靠性係統的指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期使用Python進行數據科學工作的人，我深知生態係統的快速變化帶來的挑戰。新的庫層齣不窮，舊的API可能隨時被棄用。這本書如果能做到“實踐”，它就必須建立在相對穩定且廣泛使用的核心庫之上，比如Scikit-learn、Pandas、NumPy，並對TensorFlow/PyTorch這類深度學習框架進行審慎的選擇和講解。更重要的是，對於那些容易引起版本衝突的依賴項，我希望書中能提供清晰的虛擬環境配置指南，也許是使用Poetry或Conda的最佳實踐。而“測試驅動”的引入，恰好可以幫助我們更好地管理這種環境的易變性——通過定義清晰的接口契約，即使底層庫升級，隻要接口測試通過，我們就能相對放心地進行升級。如果這本書能提供一套健壯的、基於Python標準庫`unittest`或`pytest`的測試套件模闆，並且展示如何利用這些測試來安全地升級到最新的庫版本，那麼它在維護性上的貢獻將是巨大的。這不僅僅是一本學習ML的書，更是一本關於如何在快速變化的Python生態中構建可持續項目的實用手冊。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前接觸過幾本號稱是“實戰”的機器學習書籍，結果大部分時間都在跟著敲那些經典的鳶尾花分類或者MNIST手寫數字識彆案例，看完之後感覺自己像是學會瞭幾個特定的Demo，而不是掌握瞭一套解決問題的通用方法論。這本書的標題裏“實踐”二字，讓我産生瞭一種強烈的期待，那就是它必須走齣教科書式的案例。我希望它能深入到一些更貼近工業界真實場景的問題，比如如何處理海量、不平衡的金融時間序列數據，或者如何構建一個能夠實時反饋的推薦係統。而且，如果能用Python的現代特性，比如異步編程或者更高效的並行計算庫（如Dask或Ray）來優化訓練過程，那就更好瞭。最讓我好奇的是關於“測試驅動”的部分，如果作者能展示如何為模型性能建立基綫測試，以及如何設計集成測試來保證新模型部署後不會破壞現有業務邏輯，那這本書的價值就遠超一般的技術手冊瞭。它應該提供的是一種工程化的思維框架，而不是零散的知識點。如果書裏能有一章專門討論 MLOps 中的測試環節，那就完美瞭，這纔是真正的“實踐”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名結構非常嚴謹，它似乎在暗示一種“自頂嚮下”的開發哲學。通常，我們是先搭好模型，跑通瞭，再考慮怎麼測試，這個順序常常導緻測試成瞭事後的補救措施，而非前置的質量保障。如果這本書能顛覆這種傳統流程，展示齣真正的“測試驅動”是如何在機器學習的迭代周期中發揮作用的，那將是非常具有啓發性的。例如，在定義數據接口和特徵工程模塊時，是不是應該先寫好輸入輸齣的Mock測試？在選擇優化器和損失函數時，是不是應該先定義好一個在小規模、已知結果集上的“黃金標準”測試？我尤其希望看到作者如何在版本控製和實驗追蹤（比如使用MLflow或Weights & Biases）中嵌入這些測試環節。如果僅僅是把TDD的理念生硬地套用進來，可能效果不佳，但我相信一個成熟的作者會找到這種跨學科結閤的微妙平衡點，讓測試成為加速迭代而非拖慢進度的關鍵環節。我期待這本書能提供關於如何管理實驗的復雜性和不確定性的工程化策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名確實挺吸引人的，結閤瞭當下最熱門的Python技術，還有“機器學習”這個未來趨勢，再加上“測試驅動的開發方法”這個嚴謹的工程實踐理念，讓人忍不住想一探究竟。我特彆期待看到作者是如何將這三者融會貫通的。通常情況下，講機器學習的書籍，要麼過於側重理論，公式堆砌，讓實戰派望而卻步；要麼就是隻教你如何調用庫函數，知其然不知其所以然，遇到復雜問題就束手無策。而這本書如果真的能做到“實踐”，那它應該會提供非常詳盡的、從零開始搭建項目的步驟，涵蓋數據預處理、模型選擇、訓練、評估的完整流程。更關鍵的是，“測試驅動”這一塊，如何應用於機器學習的生命周期？難道是測試數據劃分的閤理性？還是模型在不同場景下的魯棒性？這種結閤方式本身就充滿瞭創新性，它暗示著這本書不僅僅是教你如何跑通一個模型，更是教你如何構建一個可靠、可維護、可信賴的機器學習係統。對於那些希望將AI技術真正落地到生産環境的工程師而言，這種對質量的強調無疑是巨大的吸引力。我希望看到具體的代碼示例和清晰的架構圖，能夠讓我理解這種TDD思想是如何落地到那些原本就比較“模糊”的機器學習流程中的。

評分☆☆☆☆☆

書很好啊，京東快遞很快，正版妥妥的，希望能好好學下去

評分☆☆☆☆☆

實物完美，內容詳實，參考使用

評分☆☆☆☆☆

非常好的書，快遞小哥冒雨送來，書還沒淋濕，貼近實際可以用作pythin學習的入門書籍。好書，給5星。推薦購買

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

利用Python進行數據分析是未來的趨勢之一，不想讓自己掉隊，抓緊學習技術

評分☆☆☆☆☆

5分

評分☆☆☆☆☆

時下，吾已浪跡京東數年，但覺世風日下，深知各店之貓膩甚多，不乏其聞。然，唯此寶物與眾皆不同，為齣淤泥之清蓮。使吾為之動容，心馳神往。乃至飯不能食，寢則不安，輾轉反側無法忘懷。於是乎緊衣縮食，湊齊銀兩，傾吾所能而買。客服之熱心與小二之殷切讓人感染，感激憐涕。打開包裹之時，頓時金光四射，屋內升起七彩祥雲，處處都是祥和之氣。吾驚訝之餘便是欣喜若狂，嗚呼哀哉！此寶乃是天上物的，人間又得幾迴求！遂沐浴更衣，焚香告後與傢人共賞此寶。夫則贊嘆不已，不僅贊嘆此寶物款型及做工，超高性價比！且贊吾獨具慧眼與時尚品位，更予唇相贈。京東果然句句實言，毫無誇大欺瞞之嫌。此屬大傢風範，忠義之商賈，更無愧於皇冠之銜。吾不敢獨享此寶，唯恐天譴。便有感而齣此文，句句真言，字字肺腑。嗟！望京東江湖所需此寶之英雄誌士無需貨比三傢，謹記唯此寶為首選也 !

評分☆☆☆☆☆

實物完美，內容詳實，參考使用

評分☆☆☆☆☆

相比各種Python基礎入門的教材，這本更有針對性，更適閤使用Python做數據分析的同學看看