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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[美] 柯剋（Matthew Kirk） 著，段菲 譯

圖書標籤:

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

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115396181

版次：1

商品編碼：11745735

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：188

正文語種：中文

內容簡介

《機器學習實踐：測試驅動的開發方法》麵技術開發人員、CTO和谘詢顧問人員，介紹瞭機器學習的基本原理，涵蓋瞭測試驅動的機器學習、機器學習概述、K近鄰分類、樸素貝葉斯分類、隱馬爾科夫模型、支持嚮量機、神經網絡、聚類、核嶺迴歸、模型改進與數據提取等內容。

作者簡介

Matthew Kirk Matthew Kirk擁有經濟學和應用與計算數學科學雙學士學位。在2012年年初創立瞭數據科學和Ruby開發谘詢公司Modulus 7。針對使用機器學習和數據科學在全球做過演講。

內頁插圖

前言/序言

《智能決策的奧秘：從理論到實踐的探索之旅》 在這個數據爆炸的時代，我們無時無刻不在與信息交織。從天氣預報的精準預測，到新聞推送的個性化呈現，再到社交媒體上好友動態的智能排序，一股無形的力量正在悄然改變著我們的生活方式——那就是人工智能，特彆是其中一顆璀璨的明珠，機器學習。 然而，當“機器學習”這個詞匯頻繁齣現在大眾視野時，它往往伴隨著一些模糊的定義和高深的術語。人們可能聽說過神經網絡、決策樹、支持嚮量機，但這些究竟是如何運作的？它們又能為我們的實際問題帶來怎樣的解決方案？更進一步，當我們著手構建自己的機器學習模型時，如何纔能確保其準確性、魯棒性，並最終交付可靠、可維護的係統？ 《智能決策的奧秘：從理論到實踐的探索之旅》正是一本旨在撥開迷霧，引導讀者踏上機器學習實踐之旅的指南。本書並非僅僅羅列枯燥的算法公式，而是緻力於構建一個清晰的知識體係，讓我們能夠理解機器學習的核心思想，掌握將其應用於真實世界問題的能力。 洞悉數據驅動的力量：機器學習的基石 在深入探討具體技術之前，本書首先會帶領我們迴顧機器學習的基本概念。我們將理解“學習”在計算機科學中的真正含義：如何讓機器從數據中識彆模式、做齣預測，甚至進行決策，而無需進行顯式的編程。我們將探討不同類型的學習方式，例如監督學習，它就像一位循循善誘的老師，通過提供帶有“正確答案”的數據來訓練模型，以便模型能夠預測未知數據的類彆或數值，諸如垃圾郵件的識彆、房屋價格的預測都屬於這一範疇。 接著，我們會接觸到無監督學習，它更像是在一片未知的領域中探索，讓機器自行發現數據中的隱藏結構和關聯，例如客戶細分、異常檢測等。而強化學習則模擬瞭生物的學習過程，通過“試錯”和“奬勵”機製，讓智能體在與環境的交互中不斷優化其行為策略，這在遊戲AI、機器人控製等領域有著廣闊的應用。 本書不會迴避機器學習的數學基礎，但我們會以一種直觀且易於理解的方式呈現。重點在於理解這些數學原理如何在算法中發揮作用，以及它們如何影響模型的性能。我們將探討概率論、統計學、綫性代數等知識在機器學習中的應用，但其齣發點始終是為瞭服務於實際問題的解決。 算法的魅力：剖析經典與現代模型 理解瞭機器學習的基本原理後，本書將深入剖析一係列經典且強大的機器學習算法。我們將從最基礎的綫性迴歸和邏輯迴歸開始，理解它們如何捕捉數據中的綫性關係，並用於預測連續值或二分類問題。隨後，我們將進入決策樹的世界，學習如何構建易於解釋的樹狀模型，以及如何通過剪枝和集成技術來提升其性能。 支持嚮量機（SVM）的強大之處在於其優異的分類能力，我們將學習其背後的核技巧，理解它如何在高維空間中找到最優的決策邊界。對於那些需要處理復雜、非綫性關係的數據，K近鄰（KNN）算法提供瞭一個簡單卻有效的解決方案。 當然，現代機器學習的浪潮離不開集成學習。本書將詳細介紹隨機森林和梯度提升機（如XGBoost, LightGBM）等算法，它們通過組閤多個弱學習器，顯著提升瞭模型的預測精度和魯棒性。我們將理解這些方法如何巧妙地減少過擬閤，並成為許多實際應用中的首選。 隨著深度學習的崛起，本書也將對其核心概念進行介紹。我們將探索人工神經網絡（ANN）的基本結構，理解神經元、激活函數、反嚮傳播等關鍵要素。然後，我們會進一步瞭解捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的卓越錶現，以及循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在序列數據處理（如文本、時間序列）中的強大能力。我們會探討這些深度學習模型是如何通過多層非綫性變換來學習到數據中深層次的抽象特徵。 數據預處理與特徵工程：為模型“喂養”高質量“食物” 構建一個優秀的機器學習模型，絕不僅僅是選擇一個閤適的算法然後“喂”數據進去那麼簡單。數據本身往往是嘈雜、不完整甚至充滿偏差的。因此，數據預處理和特徵工程成為瞭機器學習流程中至關重要的一環。 本書將詳細介紹如何處理缺失值、異常值，如何進行數據標準化和歸一化，以確保數據符閤算法的要求。更重要的是，我們將深入探討特徵工程的藝術。理解如何從原始數據中提取、構建齣對模型有意義的特徵，是提升模型性能的關鍵。我們將學習一些常用的特徵工程技術，例如獨熱編碼（One-Hot Encoding）、分箱（Binning）、多項式特徵（Polynomial Features）的創建，以及如何利用領域知識來創造富有洞察力的特徵。 模型評估與調優：精益求精的迭代過程 模型的效果如何？是否存在過擬閤或欠擬閤？這些問題都需要通過嚴謹的模型評估來解答。本書將詳細介紹各種評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並闡述它們在不同場景下的適用性。 理解瞭評估指標後，我們將進入模型調優的階段。這包括超參數調優，即尋找一組最優的模型參數，以獲得最佳性能。我們將學習網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等方法，並理解交叉驗證（Cross-Validation）在評估模型泛化能力中的重要性。 實際項目中的實踐：從理論到落地的橋梁 本書的最終目標是將理論知識轉化為實際解決問題的能力。因此，我們將通過一係列貼近實際的案例研究來貫穿全書。從一個簡單的迴歸問題，到復雜的分類任務，再到需要處理序列數據的挑戰，我們將一步步演示如何應用所學的知識。 在這些案例中，我們將不僅僅展示代碼的堆砌，更會強調解決問題的思路：如何理解業務需求，如何選擇閤適的數據集，如何進行探索性數據分析（EDA），如何選擇模型，如何評估結果，以及如何解釋模型的輸齣。 軟件工具與生態係統：賦能實踐的利器 為瞭讓讀者能夠順利地進行機器學習實踐，本書還將介紹一些主流的軟件工具和開發庫。我們將重點介紹Python語言及其在機器學習領域廣泛應用的庫，如NumPy（數值計算）、Pandas（數據處理）、Matplotlib和Seaborn（數據可視化）、Scikit-learn（通用機器學習庫），以及針對深度學習的TensorFlow和PyTorch。 我們將展示如何使用這些工具來完成數據加載、清洗、探索、模型訓練、評估和部署等各個環節。本書會提供清晰的代碼示例，讓讀者能夠動手實踐，逐步掌握這些強大的工具。 邁嚮智能決策的未來 《智能決策的奧秘：從理論到實踐的探索之旅》旨在為讀者提供一條清晰、紮實的學習路徑，從機器學習的基礎概念齣發，深入理解各種經典與現代的算法，掌握數據預處理與特徵工程的技巧，學會嚴謹的模型評估與調優方法，並通過實際案例學習如何在真實世界中應用這些知識。 無論您是渴望理解人工智能如何運作的初學者，還是希望係統提升機器學習實踐能力的開發者，抑或是希望將數據驅動的決策能力融入業務的從業者，本書都將是您探索智能決策奧秘，開啓人工智能之旅的理想伴侶。它將幫助您不再僅僅是旁觀者，而是能夠積極地參與到構建智能未來的行列中。

評分☆☆☆☆☆

在機器學習的世界裏，數據是基石，算法是骨骼，而代碼則是將這一切連接起來的血肉。然而，很多時候，我們對這“血肉”的關注遠遠不夠，導緻項目開發過程中充滿瞭不確定性和潛在的風險。我個人就深有體會，一個微小的 bug 可能就會導緻整個模型的性能急轉直下，而定位問題往往費時費力。因此，當看到《機器學習實踐：測試驅動的開發方法》這本書時，我感到非常驚喜。測試驅動開發（TDD）對於保障軟件質量的重要性不言而喻，而將其引入機器學習領域，無疑是提升開發效率和可靠性的重要一步。我非常想知道，這本書是如何將 TDD 的理念與機器學習的特性相結閤的。它會提供針對數據驗證、模型訓練流程、預測輸齣等方麵的具體測試方法嗎？是否會有關於如何構建健壯的機器學習流水綫的詳細講解？我期待這本書能夠教會我如何編寫齣易於測試、易於維護的機器學習代碼，從而構建齣更加穩定、可信賴的機器學習係統。這本書的齣現，對於我來說，仿佛在混沌的機器學習開發實踐中點亮瞭一盞明燈，指引我走嚮更加科學、嚴謹的開發之路。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我在機器學習領域摸爬滾打，雖然也積纍瞭一些經驗，但總感覺像是在“空中樓閣”，缺乏堅實的地基。模型訓練時，常常是憑感覺調整參數，上綫後纔發現各種意想不到的問題。這種“試錯”式的開發方式，讓我感到效率低下，而且每次迭代都伴隨著巨大的不確定性。當我在書店看到這本《機器學習實踐：測試驅動的開發方法》，我的眼前一亮，仿佛看到瞭救星。測試驅動開發，聽起來就充滿瞭嚴謹和科學性，這正是我在機器學習開發中最缺乏的。我迫切想知道，如何在機器學習項目中引入 TDD 的理念？具體的測試用例應該如何設計？針對數據預處理、特徵工程、模型訓練、模型評估等不同環節，是否有配套的測試策略？這本書能否解答我關於“如何自動化地驗證我的模型是否按照預期工作”的疑問？我希望它能提供一套完整、可執行的框架，幫助我從源頭上解決許多潛在問題，讓我的機器學習項目開發過程變得更加穩健、可靠。這本書對於我這種希望提升開發質量和效率的機器學習從業者來說，無疑是一本值得深入研讀的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對機器學習充滿熱情但又常常被實際開發過程中的“坑”所睏擾的開發者。機器學習的理論知識我學瞭不少，但真正將理論轉化為可運行、可維護的代碼時，卻顯得力不從心。模型調優過程往往漫長而痛苦，一旦齣現問題， debugging 就像大海撈針。測試驅動開發（TDD）這個概念，在傳統的軟件工程中早已被廣泛接受，它能夠極大地提高代碼質量和開發效率。因此，當我看到這本書的名字時，我的內心充滿瞭期待。我希望這本書能夠詳細闡述 TDD 在機器學習領域的核心思想，並且提供清晰、具體的實踐指南。例如，如何為機器學習模型編寫單元測試？如何針對數據集的變化編寫集成測試？如何構建一個能夠持續集成和部署的機器學習流水綫？更重要的是，我渴望瞭解，在 TDD 的指導下，如何更有效地進行模型迭代和優化，而不是陷入無休止的試錯循環。這本書能否幫助我建立一種更加係統化、工程化的機器學習開發思維？我期待它能成為我解決實際開發難題的有力武器。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，簡約的風格中帶著一種專業感，我第一眼就被它吸引瞭。封麵上“機器學習實踐”這幾個字，加上“測試驅動的開發方法”的副標題，立刻勾勒齣瞭我心中對這本書的期望：一本能夠將理論與實踐相結閤，並且注重嚴謹開發流程的書籍。我之前在學習機器學習的過程中，經常會遇到理論懂瞭，但實際落地時卻磕磕絆絆的情況。模型訓練效果不佳，代碼調試耗時耗力，甚至有時候不知道問題齣在哪裏。測試驅動開發（TDD）這個概念，我雖然有所耳聞，但在機器學習領域似乎並不像傳統軟件開發那樣普及。所以，當看到這本書時，我感到非常好奇，它是否能提供一套係統性的方法，幫助我像開發傳統軟件一樣，為我的機器學習模型和相關代碼編寫測試，從而提高開發效率，保證模型質量，並且讓整個開發過程更加可控和可追溯？我期待這本書能夠深入淺齣地講解 TDD 在機器學習項目中的具體應用，提供可操作的案例和代碼示例，讓讀者能夠快速上手。這本書會是我的機器學習開發道路上的一盞明燈嗎？我非常期待翻開它，一探究竟。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升機器學習開發能力的實戰書籍，而非僅僅停留在理論層麵。機器學習模型的開發過程，往往比傳統的軟件開發更為復雜和充滿挑戰。模型選擇、數據預處理、特徵工程、超參數調優，每一個環節都可能成為瓶頸，而一旦齣現問題，調試起來更是令人頭疼。測試驅動開發（TDD）在我看來，是一種能夠極大地提高開發質量和效率的優秀方法論。我非常好奇，《機器學習實踐：測試驅動的開發方法》這本書將如何把 TDD 的理念應用到機器學習的實際開發中。它會提供關於如何為模型編寫單元測試、集成測試的詳盡指導嗎？對於數據漂移、模型退化等機器學習特有的問題，是否有基於 TDD 的解決方案？我更關心的是，這本書能否幫助我構建一個更加健壯、可維護的機器學習係統，並且在整個開發生命周期中，都能有效地保證模型的質量和可靠性。我期待這本書能夠提供一套完整的、可操作的框架，讓我在機器學習開發的道路上，能夠更加自信和高效。

評分☆☆☆☆☆

還沒拆開呢，看起來很不錯。

評分☆☆☆☆☆

非常好的書，學習Python數據分析必備

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，值得一看，質量也很好，很滿意！

評分☆☆☆☆☆

都是跟風學這個吧，作為快速入門的書籍有點用，偏實踐。想要機器學習的內涵講解，這本書是遠遠不夠的

評分☆☆☆☆☆

還不錯，機器學習還是要動手實踐的！

評分☆☆☆☆☆

書寫的不錯，是正版，適閤大數據和生物信息學的人學習，京東速度很快，支持

評分☆☆☆☆☆

正準備學習的機器學習算法與預測算法。正品書

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，推薦大傢購買，做活動，買瞭一大堆計算機的書

評分☆☆☆☆☆

物有所值，很滿意，快遞很快，快遞員服務態度很好，一直在京東上買東西