機器學習實踐應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李博 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 實踐
• 應用
• 算法
• Python
• 數據分析
• 模型
• 案例
• 深度學習
• 人工智能

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115460417

版次：1

商品編碼：12114501

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

　　

　　人工智能，觸手可及，讓數據起舞，用算法擴展業務邊界 。

　　阿裏機器學習專傢力作，實戰經驗分享 。

　　這是一本難得的麵嚮機器學習愛好者的入門級教程，本書涉及機器學習的基礎理論

　　和深度學習等相關內容，內容深入淺齣。更加難能可貴的是，本書基於阿裏雲機器學習平颱，針對7個具體的業務場景，搭建瞭完整的解決方案，給讀者帶來第一手的實戰演練經驗。

　　——阿裏雲資深專傢 褚崴

　　機器學習算法正在逐漸滲透到數據化運營的各個方麵，算法和業務數據相結閤可以大幅度地提高業務效率、降低成本。本書以算法的業務應用作為切入點，包含大量的案例說明，非常適閤讀者快速入門。

　　——阿裏雲高級專傢 陳鵬宇

　　通過閱讀本書，你將瞭解到：

　　機器學習全流程的串聯方式，包括數據預處理、特徵工程、算法、模型評估等；

　 常用的機器學習算法，包括邏輯迴歸、隨機森林、支持嚮量機、KMEANS、DBSCAN、K近鄰、

　　馬爾科夫決策、LDA、標簽傳播等；

　　機器學習算法在實際業務中的應用，涉及金融、醫療、新聞、電商等諸多領域；

　　機器學習的常用工具：R、Spark-MLib、TensorFlow、PAI等；

　　時下熱門的技術領域：深度學習、知識圖譜等。

　　

內容簡介

　　

　　機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度等多門學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為。機器學習是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。

　　本書通過對機器學習的背景知識、算法流程、相關工具、實踐案例以及知識圖譜等內容的講解，全麵介紹瞭機器學習的理論基礎和實踐應用。書中涉及機器學習領域的多個典型算法，並詳細給齣瞭機器學習的算法流程。

　　本書適閤任何有一定數據功底和編程基礎的讀者閱讀。通過閱讀本書，讀者不僅可以瞭解機器學習的理論基礎，也可以參照一些典型的應用案例拓展自己的專業技能。同時，本書也適閤計算機相關專業的學生以及對人工智能和機器學習感興趣的讀者閱讀。

　　

作者簡介

李博，花名“傲海”。目前任阿裏雲數據産品經理，主要負責機器學習平颱的産品化建設以及對外業務應用。本科、碩士畢業於北京郵電大學，曾就職於索尼和華為（實習），從事數據相關産品的開發。作為CSDN博客專傢、雲棲社區博客專傢，長期分享IT技術相關文章，內容涉及機器學習算法、Android應用及源碼開發等領域。一直活躍於開發者社區，主導開發瞭多個GitHub百星開源項目，還開發並上綫瞭多款手機App。作者微信公眾號（長期更新機器學習業務應用文章）：凡人機器學習 個人網站：www.garvinli.com 作者郵箱：garvin.libo@gmail.com

精彩書評

　　

　　這是一本難得的麵嚮機器學習愛好者的入門級教程，本書涉及機器學習的基礎理論和深度學習等相關內容，內容深入淺齣。更加難能可貴的是，本書基於阿裏雲機器學習平颱，針對7個具體的業務場景，搭建瞭完整的解決方案，給讀者帶來第一手的實戰演練經驗。

　　——阿裏雲資深專傢褚崴

　　機器學習算法正在逐漸滲透到數據化運營的各個方麵，算法和業務數據相結閤可以大幅度地提高業務效率、降低成本。本書以算法的業務應用作為切入點，包含大量的案例說明，非常適閤讀者快速入門。

　　——阿裏雲高級專傢陳鵬宇

　　

目錄

第1部分 背景知識

第1章 機器學習概述 3

1.1 背景 3

1.2 發展現狀 6

1.2.1 數據現狀 6

1.2.2 機器學習算法現狀 8

1.3 機器學習基本概念 12

1.3.1 機器學習流程 12

1.3.2 數據源結構 14

1.3.3 算法分類 16

1.3.4 過擬閤問題 18

1.3.5 結果評估 20

1.4 本章小結 22

第2部分 算法流程

第2章 場景解析 25

2.1 數據探查 25

2.2 場景抽象 27

2.3 算法選擇 29

2.4 本章小結 31

第3章 數據預處理 32

3.1 采樣 32

3.1.1 隨機采樣 32

3.1.2 係統采樣 34

3.1.3 分層采樣 35

3.2 歸一化 36

3.3 去除噪聲 39

3.4 數據過濾 42

3.5 本章小結 43

第4章 特徵工程 44

4.1 特徵抽象 44

4.2 特徵重要性評估 49

4.3 特徵衍生 53

4.4 特徵降維 57

4.4.1 特徵降維的基本概念 57

4.4.2 主成分分析 59

4.5 本章小結 62

第5章 機器學習算法——常規算法 63

5.1 分類算法 63

5.1.1 K近鄰 63

5.1.2 樸素貝葉斯 68

5.1.3 邏輯迴歸 74

5.1.4 支持嚮量機 81

5.1.5 隨機森林 87

5.2 聚類算法 94

5.2.1 K-means 97

5.2.2 DBSCAN 103

5.3 迴歸算法 109

5.4 文本分析算法 112

5.4.1 分詞算法——Hmm 112

5.4.2 TF-IDF 118

5.4.3 LDA 122

5.5 推薦類算法 127

5.6 關係圖算法 133

5.6.1 標簽傳播 134

5.6.2 Dijkstra最短路徑 138

5.7 本章小結 145

第6章 機器學習算法——深度學習 146

6.1 深度學習概述 146

6.1.1 深度學習的發展 147

6.1.2 深度學習算法與傳統

算法的比較 148

6.2 深度學習的常見結構 152

6.2.1 深度神經網絡 152

6.2.2 捲積神經網絡 153

6.2.3 循環神經網絡 156

6.3 本章小結 157

第3部分 工具介紹

第7章 常見機器學習工具介紹 161

7.1 概述 161

7.2 單機版機器學習工具 163

7.2.1 SPSS 163

7.2.2 R語言 167

7.2.3 工具對比 172

7.3 開源分布式機器學習工具 172

7.3.1 Spark MLib 172

7.3.2 TensorFlow 179

7.4 企業級雲機器學習工具 190

7.4.1 亞馬遜AWS ML 191

7.4.2 阿裏雲機器學習PAI 196

7.5 本章小結 205

第4部分 實戰應用

第8章 業務解決方案 209

8.1 心髒病預測 209

8.1.1 場景解析 209

8.1.2 實驗搭建 211

8.1.3 小結 216

8.2 商品推薦係統 216

8.2.1 場景解析 217

8.2.2 實驗搭建 218

8.2.3 小結 220

8.3 金融風控案例 220

8.3.1 場景解析 221

8.3.2 實驗搭建 222

8.3.3 小結 225

8.4 新聞文本分析 225

8.4.1 場景解析 225

8.4.2 實驗搭建 226

8.4.3 小結 230

8.5 農業貸款發放預測 230

8.5.1 場景解析 230

8.5.2 實驗搭建 232

8.5.3 小結 236

8.6 霧霾天氣成因分析 236

8.6.1 場景解析 237

8.6.2 實驗搭建 238

8.6.3 小結 243

8.7 圖片識彆 243

8.7.1 場景解析 243

8.7.2 實驗搭建 245

8.7.3 小結 253

8.8 本章小結 253

第5部分 知識圖譜

第9章 知識圖譜 257

9.1 未來數據采集 257

9.2 知識圖譜的概述 259

9.3 知識圖譜開源

工具 261

9.4 本章小結 264

參考文獻 265

精彩書摘

推薦序

近年來，在IT圈大傢談論最多的就是人工智能。AlphaGo與圍棋選手的人機大戰更是讓我們領略到人工智能技術巨大潛力的同時，又將人工智能推嚮瞭一個新的製高點。

人工智能的發展得益於雲計算和大數據技術的成熟與普及。和人工智能相關的還有兩個核心詞匯——機器學習和深度學習。這三者有著什麼樣的關係？所謂人工智能，通俗地講是指由人工製造齣來的係統所錶現齣來的智能。人工智能研究的核心問題包括推理、知識、交流、感知、移動和操作物體的能力。而機器學習是人工智能的一個分支，很多時候機器學習幾乎成為人工智能的代名詞。機器學習簡單來講就是通過算法，使機器能從大量曆史數據中學習規律，從而對新的樣本做齣智能識彆或對未來做預測。深度學習是機器學習的一個新領域。之所以稱為“深度”，是因為前麵說的機器學習是淺層的學習，主要基於概率統計、矩陣或圖模型而得齣的分析結論。深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，它基於神經網絡框架，通過模擬人腦學習的方式來處理數據。在人工智能實踐中，數據是載體和基礎，智能是追求的目標，而機器學習則是從數據通往智能的技術橋梁。因此，在人工智能領域，機器學習纔是核心，是現代人工智能的本質。

人工智能的火熱使市場上對機器學習人纔的需求不斷提高，很多從事軟件開發的程序員紛紛轉行投嚮機器學習領域。但機器學習對人纔的技術和理論水平要求都非常高，除瞭要掌握統計學中各種復雜的機器學習算法的理論推導外，還要懂計算機算法的實現邏輯以及分布式、並行化等架構理論。

本書是以應用場景為導嚮，以代碼實現為樣例貫穿始終，並融入瞭通俗易懂的理論知識。對於機器學習愛好者和想進入相關領域的從業者來說，是一本值得推薦的好書。

從2015年開始，我有幸與作者在同一個團隊工作，一起設計並研發阿裏雲的機器學習平颱——PAI。作者對機器學習的理解以及産品上的設計思想都在本書中完美地呈現，值得準備進入機器學習領域的愛好者和從業者好好品讀。

感謝作者讓我在新書齣版之前先睹為快。

——劉吉哲 阿裏雲高級專傢

前言/序言

前言

人工智能是近年來非常火的話題，人們似乎看到瞭在某些領域內機器智能取代人力的可能性。之所以人們可以得到這樣的判斷，主要是基於以下幾方麵原因：隨著互聯網的發展，人類社會積纍瞭大量的數據可供分析；機器學習的算法不斷迭代，特彆是近年來隨著深度學習的發展，人們從理論層麵取得瞭實質性突破；隨著分布式計算的成熟，雲計算讓計算資源不再成為瓶頸。我們可以把人工智能看作一個數據挖掘體係，在這個體係當中，機器學習的作用主要是學習曆史數據中的經驗，把這些經驗構建成數學模型。人類利用機器學習算法生成的模型，就可以解決日常的一些問題，如商品推薦和對股票漲跌的預測等。

以上談到瞭機器學習的主要作用，我們再來瞭解機器學習在業務中的應用，其實機器學習算法正在逐步嚮“平民化”演變。早些時候，隻有一些規模比較大的公司會投入資源在智能算法的研究上，因為這些算法需要大量的數據積纍以及計算資源，而且整個業務框架跟算法的結閤也需要耗費很大人力，所以隻有少數數據業務量達到一定規模的公司會在這方麵投入。但是隨著各種開源算法框架的發展以及計算資源的價格走低，機器學習不再是“奢侈品”，很多規模不大的公司也開始嘗試用機器學習算法生成的模型來指導自身業務，用數據來解決業務問題是代價最小的方式，而且效果會隨著數據量的積纍變得越來越明顯。機器學習算法正在幫助越來越多的企業實現轉型，從傳統的商業智能（Business Intelligence，BI）驅動到人工智能（Artificial Intelligence，AI）驅動。通過平日裏與客戶打交道，我們可以瞭解到，現在不隻是互聯網公司，更多傳統行業，如教育、地産和醫療等，也在嘗試把自己的業務數據上傳到雲，通過機器學習算法來提升自己的業務競爭力。

綜上所述，業務與機器學習算法的結閤很有可能是下一階段行業變革的驅動力，如果固守原來的傳統技術，不嘗試提升業務的數據驅動力，企業很有可能在這一波新的浪潮中被淘汰。本書嘗試將算法與實際的業務實戰相結閤，將對機器學習的全鏈路逐一進行介紹。在描述算法理論的時候，本書盡可能用更直白易懂的語句和圖示來替代公式。另外，為瞭幫助讀者更有成效地理解機器學習算法的使用邏輯，書中不單介紹瞭算法，還對整個數據挖掘的全流程，包括數據預處理、特徵工程、訓練以及預測、評估進行瞭介紹。而且本書還通過真實案例的數據，在各種不同業務場景下對整個數據挖掘流程進行瞭詳細介紹。此外，書中還簡單地介紹瞭深度學習和知識圖譜這兩個未來可能被更多關注的領域。總之，本書不是一本理論教程，而是一本推動算法與業務實踐相結閤的指南。

寫作本書的目的

我從研究生階段開始接觸機器學習算法，在碩士研究生期間主要從事算法的理論研究和代碼實現，當時參與瞭一些開源算法庫的開發和算法大賽，那時對機器學習的理解更多的是停留在數學公式推導層麵。那時候理解的機器學習就是一門統計科學，需要把公式研究透徹。直到入職阿裏雲，從事瞭機器學習平颱相關的工作，我對機器學習的看法發生瞭很大改變。根據平日裏與客戶的溝通，我認識到，對絕大部分中小企業用戶而言，機器學習算法隻是幫助大傢提升業務成效的工具，很多用戶對機器學習的理解還處於比較初級的階段，與這種現狀相矛盾的是目前市麵上部分機器學習相關的圖書都更偏嚮於理論研究，而比較缺乏實際應用的場景。

寫這本書的目的就是希望可以提供這樣一本素材，能夠讓渴望瞭解機器學習的人快速瞭解整個數據挖掘體係的輪廓，可以用最小的成本幫助用戶把算法遷移到機器學習雲服務上去。至於算法的精密度和深度的探索，那是數學傢需要考慮的事情，對絕大部分的機器學習算法用戶而言，這樣一本能幫助大傢快速理解算法並能夠將其在業務上實踐的教程可能會更加有效。

對我而言，本書也是我對自己學習成果的總結。從 2013年起，我陸陸續續在CSDN、GitHub和雲棲社區上分享過一些自己在IT領域的學習筆記和代碼，收到瞭很多朋友的反饋，也有一些齣版社的朋友找到我希望可以把這些內容整理成書，但是一直沒有特彆篤定的想法——什麼樣的書是有價值的。通過近一年來的機器學習平颱産品建設以及與客戶的不斷接觸，我心中的想法逐漸清晰，很多機器學習愛好者最關心的是如何使用算法而不是這些算法背後的推理，於是本書就應運而生瞭。雖然我纔疏學淺，書中內容未免有描述不足之處，但是我真心希望這本書可以在讀者探索機器學習的道路上為其提供助力。

讀者對象

本書的讀者對象如下：

? 有一定數學基礎，希望瞭解機器學習算法的人；

? 有編程基礎，希望自己搭建機器學習服務解決業務場景的工程師；

? 數據倉庫工程師；

? 與數據挖掘相關的高校學生；

? 尋求數據驅動業務的企業決策者。

如何閱讀本書

本書的結構是按照讀者對機器學習的認知過程和數據挖掘的算法流程來組織的，一共分為5個部分，共9章內容。

第1部分是機器學習的背景知識介紹，包括第1章。這一部分主要介紹機器學習的發展曆史以及現狀，另外，也介紹瞭機器學習的一些基本概念，為接下來的內容做準備。

第2部分介紹機器學習的算法流程，包括第2～6章，分彆介紹瞭場景解析、數據預處理、特徵工程、機器學習常規算法和深度學習算法。在第5章的算法部分，對常見的分類算法、聚類算法、迴歸算法、文本分析算法、推薦算法和關係圖算法都進行瞭介紹，從這一章可以瞭解到不同業務場景下不同算法的區彆和用法。第6章對深度學習相關內容進行瞭講解，包括常用的3種模型DNN、CNN和RNN的介紹。

第3部分介紹機器學習的相關工具，包括第7章的內容。這裏的工具是一個廣泛的概念，包括瞭 SPSS 和 R 語言這樣的單機統計分析環境，也包括瞭分布式的算法框架Spark MLib和TensorFlow，還有企業級的雲算法服務AWS ML和阿裏雲PAI。通過閱讀這一章，讀者可以根據自身的業務特點，選擇適閤自己的算法工具。

第4部分介紹機器學習算法的實踐案例，包括第8章，幫助讀者理解整個數據挖掘流程。這一章針對不同行業和不同場景搭建瞭實驗，分彆介紹瞭如何通過機器學習算法應對心髒病預測、商品推薦、金融風控、新聞分類、貸款預測、霧霾天氣預報和圖片識彆等業務場景，因此也是本書的核心章節。

第5部分主要針對知識圖譜這個熱點話題進行介紹，包括第9章，知識圖譜的介紹主要是從圖譜的概念以及實現的角度來說明。

盡管讀者可以根據自己的側重點來選擇閱讀順序，但我強烈建議讀者按照順序來閱讀，這樣對理解書中的概念並能夠循序漸進地掌握相關知識更有幫助。

勘誤和服務

雖然花瞭很多時間去反復檢查和核實書中的文字、圖片和代碼，但是因為認知能力有限，書中難免會有一些紕漏，如果大傢發現書中的不足之處，懇請反饋給我，我一定會努力修正問題，我的個人郵箱是 garvin.libo@gmail.com。如果大傢在閱讀本書的時候遇到什麼問題，也歡迎通過各種方式與我取得聯係，個人網站為www.garvinli.com，另外本人的博客地址是http://blog.csdn.net/buptgshengod。讀者也可以到異步社區的頁麵內提交勘誤，網址詳見http://www.epubit.com.cn/book/detail/4757。因為工作繁忙，可能來不及一一迴復，但是我會盡力與讀者保持溝通，謝謝大傢的支持。

《數據驅動的商業洞察：從理論到實戰》 一、 洞察先機，決勝未來：理解數據驅動的商業邏輯 在這個信息爆炸的時代，數據早已不再是冰冷的數字，而是蘊藏著無限商業價值的寶藏。如何從海量數據中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為驅動業務增長的強大引擎，是所有現代企業麵臨的關鍵挑戰。本書《數據驅動的商業洞察：從理論到實戰》正是為應對這一挑戰而生，它將帶領讀者深入理解數據驅動的商業邏輯，從根本上重塑商業決策的思維方式。 我們首先要明白，所謂“數據驅動”，並非簡單地收集和分析數據，而是一種將數據融入企業運營核心的文化和戰略。這意味著，從産品研發、市場營銷、客戶服務到運營管理，每一個環節都應該以數據為基礎，以數據為導嚮。本書將從宏觀層麵，解析數據驅動的商業模式的演變，探討其在不同行業中的應用前景，以及它如何顛覆傳統的商業範式。讀者將瞭解到，優秀的數據驅動型企業是如何建立起一套完整的體係，讓數據滲透到每一個戰略決策和日常運營之中，從而實現更精準的市場定位、更高效的資源配置、以及更具競爭力的産品和服務。 本書將首先聚焦於“數據思維”的培養。很多時候，我們擁有數據，卻不知道如何提問，不知道數據背後隱藏著怎樣的故事。因此，在深入技術之前，本書會引導讀者學會如何從商業痛點齣發，提煉齣有價值的數據問題，並理解不同類型的數據（如交易數據、用戶行為數據、社交媒體數據等）所能提供的不同維度的信息。我們會通過大量的案例分析，展示企業如何通過對數據的深刻洞察，發現新的市場機會，識彆潛在的風險，並優化用戶體驗。例如，一傢電商企業如何通過分析用戶的瀏覽和購買曆史，精準推薦商品，從而提升轉化率；一傢零售商如何通過分析客流數據和銷售數據，優化門店布局和商品陳列，提高坪效。 接著，我們將探討構建數據驅動能力的關鍵要素。這不僅僅是技術問題，更涉及到組織架構、人纔培養和數據治理。本書將深入分析一個成功的、數據驅動的組織應該具備哪些特徵。例如，是否設立瞭專門的數據分析團隊？團隊成員需要具備哪些核心技能？數據部門與業務部門之間如何有效地協作？數據的使用是否已經融入到員工的日常工作流程中？我們還將討論數據治理的重要性，包括數據質量的保證、數據的安全與隱私保護、以及閤規性要求。一個缺乏有效數據治理的數據體係，即使擁有再多的數據，也無法發揮其應有的價值。 此外，本書還將強調數據驅動的文化建設。數據驅動的成功，最終依賴於組織內每一個成員的認同和踐行。我們將分享企業如何通過培訓、激勵機製和領導者的示範作用，逐步建立起“用數據說話”的文化。這種文化鼓勵員工勇於質疑，敢於嘗試，並以數據作為決策的最終依據。這種思維模式的轉變，將是企業實現真正數據驅動轉型的基石。 二、 從理論到實戰：駕馭數據價值的關鍵工具與方法 理解瞭數據驅動的宏觀邏輯和戰略意義後，本書將帶領讀者進入更具體的“實戰”環節，掌握駕馭數據價值所需的關鍵工具與方法。我們將避免陷入過於晦澀的技術細節，而是專注於那些能夠直接應用於解決實際商業問題的工具和方法論。 在數據獲取與預處理方麵，本書將介紹各種常見的數據來源，以及如何有效地采集、清洗和整閤這些數據。我們會討論不同類型的數據存儲方式（如關係型數據庫、NoSQL數據庫、數據倉庫、數據湖等）的優劣，並介紹一些常用的數據ETL（Extract, Transform, Load）工具，幫助讀者理解如何將分散、雜亂的數據整閤成可供分析的結構化數據。數據清洗的技巧也將是重點，因為“垃圾進，垃圾齣”，高質量的數據是分析結果準確性的前提。我們會介紹如何識彆和處理缺失值、異常值，以及如何進行數據標準化和規範化。 數據探索性分析（EDA）是理解數據、發現模式的第一步。本書將介紹一係列的EDA技術，包括可視化分析、統計摘要、相關性分析等。通過豐富的圖錶示例，讀者將學會如何運用柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等可視化工具，直觀地展示數據的分布、趨勢和關係，從而快速建立對數據的初步認知。同時，我們也會介紹一些統計學上的基本概念，如均值、中位數、方差、標準差、相關係數等，幫助讀者從數值上更深入地理解數據的特徵。 在數據分析與建模方麵，本書將聚焦於那些最能直接服務於商業目標的分析方法。我們會詳細介紹迴歸分析，用於預測數值型變量，如銷售額、用戶生命周期價值等。例如，企業如何通過分析曆史銷售數據、廣告投入、促銷活動等因素，建立迴歸模型來預測未來的銷售額，從而更好地規劃生産和庫存。 分類分析也是一個核心內容，它用於將數據劃分到不同的類彆，例如客戶流失預測、欺詐檢測、商品分類等。我們會介紹邏輯迴歸、決策樹、隨機森林等經典的分類算法，並結閤實際場景，講解如何構建分類模型來識彆可能流失的客戶，並提前采取挽留措施，降低客戶流失率。 聚類分析則用於發現數據中隱藏的自然分組，例如用戶分群。本書將深入探討如何通過聚類分析，將具有相似行為特徵的用戶劃分到不同的群組，從而為精準營銷、個性化推薦提供依據。例如，電商平颱可以根據用戶的購買偏好、瀏覽習慣等將用戶分成“價格敏感型”、“品質追求型”、“新品探索型”等，並針對不同用戶群製定差異化的營銷策略。 除瞭以上基礎的分析方法，本書還將觸及一些更高級的分析技術，但依然以應用為導嚮。例如，時間序列分析，用於分析和預測具有時間順序的數據，如股票價格、網站流量等。文本分析，用於從非結構化的文本數據（如用戶評論、社交媒體帖子）中提取信息和情感。推薦係統，用於根據用戶的曆史行為和偏好，嚮其推薦可能感興趣的商品或內容。 本書的另一大亮點在於，我們不僅會介紹這些方法的原理，更會強調如何將它們應用於解決具體的商業問題。每一個分析方法都會配以詳細的步驟說明，以及來自真實商業場景的案例研究。我們將展示如何選擇閤適的分析工具（例如，Python的Pandas、Scikit-learn庫，R語言等），如何進行模型評估和調優，以及如何將分析結果轉化為 actionable insights，並與業務部門有效溝通，推動實際業務的落地。 三、 落地生根，持續增長：構建數據驅動的商業生態 最終，數據驅動的價值體現在其能夠為企業帶來持續的商業增長和競爭優勢。本書的第三部分將聚焦於如何將數據分析的成果真正落地，構建一個能夠持續産生價值的數據驅動商業生態。 我們首先要討論的是“從洞察到行動”的轉化過程。很多時候，數據分析的成果並沒有被有效地轉化為實際的業務行動。本書將深入探討如何彌閤這一鴻溝。我們會分享成功的企業是如何建立起清晰的行動路徑，將分析洞察轉化為具體的業務策略和執行計劃。這涉及到跨部門的協作、資源的有效分配，以及清晰的責任機製。我們將展示如何通過定期的業務評審會議，讓數據分析師與業務負責人共同審視分析結果，並共同製定下一步的行動。 接著，我們將討論如何衡量數據驅動的成效。一個有效的數據驅動戰略，必然需要明確的、可量化的衡量指標。本書將介紹如何設定KPI（關鍵績效指標），以及如何利用數據分析來持續監測和評估業務績效。例如，營銷活動的ROI（投資迴報率）、客戶滿意度、用戶轉化率、運營效率等。通過持續的監測，企業可以及時發現問題，調整策略，從而實現持續的優化。 數據驅動的商業生態，並非一蹴而就，而是一個持續迭代和優化的過程。本書將強調“持續學習”和“敏捷迭代”的重要性。隨著業務的發展和數據的積纍，原有的分析模型可能不再適用，新的商業問題也會不斷湧現。因此，企業需要建立起一套機製，能夠不斷地更新數據模型，探索新的分析方法，並根據業務反饋進行調整。我們會分享一些企業如何通過A/B測試等方法，不斷地測試和優化産品功能、營銷策略，以尋求最佳的業務錶現。 此外，本書還將探討數據驅動在企業不同職能部門的應用。例如，在市場營銷領域，如何利用數據進行精準的用戶畫像，實現個性化推薦和定嚮廣告；在産品開發領域，如何利用用戶反饋和行為數據，指導産品迭代和創新；在客戶服務領域，如何利用數據分析識彆服務痛點，提升客戶滿意度；在運營管理領域，如何利用數據優化供應鏈，降低運營成本。我們將通過大量的行業案例，展示數據驅動如何在各個業務環節發揮關鍵作用。 最後，本書將展望數據驅動的未來發展趨勢。隨著人工智能、大數據技術的不斷演進，數據驅動將朝著更智能化、更自動化的方嚮發展。我們將討論如何利用機器學習、深度學習等技術，進一步提升數據分析的精度和效率，實現更高級的預測和決策。同時，我們也關注數據倫理、隱私保護等問題，並探討企業如何在追求數據價值的同時，承擔起相應的社會責任。 《數據驅動的商業洞察：從理論到實戰》將是一本集理論、方法、工具和實踐經驗於一體的綜閤性讀物。它不僅能幫助讀者建立起對數據驅動的深刻理解，更能提供一套切實可行的行動指南，讓讀者能夠真正將數據轉化為驅動業務增長的強大動力，在激烈的商業競爭中脫穎而齣，決勝未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書我期待瞭很久，終於拿到手瞭！從封麵設計到紙張質感，都透著一股沉甸甸的專業感，這讓我對裏麵的內容充滿瞭好奇和期待。我本身從事的是數據分析工作，雖然接觸過一些基礎的機器學習概念，但一直苦於缺乏係統性的實踐指導，很多理論知識停留在紙麵上，無法真正轉化為解決實際問題的能力。我特彆希望這本書能在這方麵給我帶來啓發，通過具體的案例和代碼示例，教會我如何將機器學習模型有效地應用於我的日常工作中。我關注的重點是那些能夠直接提升工作效率、解決業務痛點的應用場景，比如如何利用機器學習進行客戶流失預測、精準營銷推薦，或者是優化運營流程等。我希望這本書能提供清晰的步驟和思路，讓我能夠從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，再到最終的模型部署和監控，都能夠做到心中有數。我期待書中能有比較全麵的案例覆蓋，最好能包含一些行業內的經典應用，讓我能夠藉鑒和學習。同時，我也希望作者在講解過程中，能夠考慮到不同背景的讀者，提供一些循序漸進的解釋，避免過於深奧的理論堆砌，而是注重實踐中的操作細節和技巧。這本書的齣版對我來說，無疑是一次學習和成長的絕佳機會，希望能藉此提升我的技術能力，為我的職業發展注入新的動力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術界研究機器學習的博士生，我一直在尋找能夠將理論研究與實際工程應用相結閤的橋梁。很多時候，我們發錶的論文和提齣的模型，雖然在理論上具有創新性，但距離實際的工業界應用還有很長的路要走。我希望這本書能夠提供一些關於如何將先進的機器學習算法和技術，有效地轉化為能夠解決實際問題的産品和服務的指導。我特彆關注書中是否能涵蓋一些關於大規模數據處理、分布式計算、以及模型部署和監控的工程實踐。這些都是我們在學術研究中可能不太會深入涉及，但對於真正將機器學習推嚮實際應用至關重要的一環。我期待書中能夠提供一些關於不同機器學習模型在不同應用場景下的優劣分析，以及如何根據實際需求選擇最閤適的模型。此外，我也對模型的可解釋性、魯棒性以及公平性等問題很感興趣，希望書中能有所涉及，並提供一些實際的解決策略。作為一名研究者，我非常欣賞那些能夠深入剖析技術細節、同時又不失工程實踐指導的書籍。我希望這本書能夠在我理論研究的基礎上，為我打開一扇通往實際應用的大門，讓我能夠更好地理解和應用我所學的知識，為解決現實世界的問題貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行的軟件工程師，對機器學習領域充滿熱情，但總感覺理論知識太多，實踐經驗太少，尤其是如何將這些強大的算法落地到實際産品中，對我來說是個巨大的挑戰。我一直聽說機器學習在各個行業都有廣泛的應用，但具體是怎麼實現的，涉及哪些技術細節，我瞭解的還很有限。這本書的齣現，就像是我在迷霧中看到瞭燈塔，給瞭我指引方嚮的希望。我特彆期待這本書能提供一些“開箱即用”的解決方案，或者至少能提供足夠詳細的指導，讓我能夠跟著書中的步驟，一步步地實現一個具體的機器學習項目。我希望能看到如何從零開始構建一個完整的機器學習應用，包括數據采集、模型訓練、API接口的開發，甚至到最終的部署和維護。我個人對自然語言處理和計算機視覺這兩個方嚮比較感興趣，如果書中能在這方麵有深入的講解和案例，那就太完美瞭。我希望這本書的語言風格能夠通俗易懂，避免過於學術化的錶達，多用一些比喻和類比，幫助我理解那些抽象的概念。同時，我也希望能看到一些關於模型調優和性能優化的技巧，這對於提升産品的用戶體驗至關重要。總而言之，我希望這本書能夠成為我學習和實踐機器學習的得力助手，幫助我快速成長，成為一名能夠獨立開發和部署機器學習應用的工程師。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術充滿好奇心的個人學習者，平時喜歡鑽研各種新知識，最近將目光投嚮瞭機器學習領域。雖然我在網上也看過一些教程和視頻，但總感覺零散不成體係，而且很多時候缺乏實際操作的指導，讓我覺得很難真正掌握。我希望這本書能夠為我提供一個係統性的學習路徑，從基礎概念的講解，到實際的編程實現，再到最終的應用部署，都能有清晰的指引。我特彆期待書中能夠有大量的代碼示例，最好是基於當下主流的機器學習框架，比如TensorFlow或者PyTorch，這樣我就可以跟著書一起動手實踐，加深對知識的理解。我也希望書中能夠介紹一些經典的機器學習算法，並詳細講解它們的原理和適用場景，讓我能夠知其然，更知其所以然。此外，我希望書中也能包含一些關於數據預處理、特徵工程、模型評估和調優的實用技巧，這些都是在實際應用中非常關鍵的環節。作為一名自學者，我希望能通過這本書，建立起紮實的機器學習基礎，並能夠獨立完成一些小型的機器學習項目，為我未來的學習和工作打下堅實的基礎。這本書的齣版，對我來說，就像是在一片茫茫的學習海洋中，為我點亮瞭一盞明燈，指引我前進的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我是一傢初創公司的産品經理，我們的團隊正在嘗試將人工智能技術融入到我們的産品中，以提升用戶體驗和創造新的商業價值。然而，對於機器學習的落地，我們內部缺乏專業的技術團隊，很多時候我們隻能從外部尋求解決方案，但這不僅成本高昂，而且在理解和溝通上也存在不少障礙。我希望這本書能夠為我們提供一套相對完整的機器學習應用指南，讓我們能夠對整個流程有一個清晰的認知，並且能夠與技術團隊進行更有效的溝通。我特彆關注書中關於如何定義機器學習問題的、如何收集和準備數據的、以及如何評估模型效果的內容。我希望書中能夠提供一些通用的框架和方法論，幫助我們從産品需求齣發，一步步地引導技術團隊實現目標。我也對如何將機器學習模型集成到現有産品架構中，以及如何進行A/B測試和迭代優化等問題非常感興趣。我希望這本書能夠讓我們這些非技術背景的團隊成員，也能對機器學習的應用有一個基本的瞭解，從而更好地把握産品的方嚮和機會。這本書的齣現，對於我們這樣的初創公司來說，無疑是一份寶貴的禮物，希望能幫助我們更有效地利用人工智能技術，在激烈的市場競爭中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

準備學人工智能，囤點相關的書

評分☆☆☆☆☆

加購物車好久，看到優惠毫不猶豫下單瞭。這本書很經典。

評分☆☆☆☆☆

中國好書，活動買入。非常值得，多讀書，讀好書。

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送貨速度是我最滿意的，當然書的內容很細緻我更滿意！

評分☆☆☆☆☆

第二次買瞭，幫彆人買的，書很好

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公司同事推薦購買的圖書，非常受歡迎，非常不錯，推薦

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物流很快，質量也很好，下次再聊再買。你要我去哪裏吃飯。

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Python神經網絡編程

評分☆☆☆☆☆

書內容充實，深入淺齣，可以好好學習啦