机器学习系统设计：Python语言实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 戴维·朱利安（David Julian） 著，李洋 译

图书标签:

• 机器学习
• 系统设计
• Python
• 模型部署
• 数据工程
• 算法实现
• 实践
• 工程化
• 可扩展性
• 生产化

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111569459

版次：1

商品编码：12091327

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能系统与技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：190

内容简介

机器学习模型不能给出准确结果的原因有很多。从设计的角度来审视这些系统，我们能够深入理解其底层算法和可用的优化方法。本书为我们提供了机器学习设计过程的坚实基础，能够使我们为特定问题建立起定制的机器学习模型。我们可能已经了解或使用过一些为解决常见问题的商用机器学习模型，例如垃圾邮件检测或电影分级，但是要着手于解决更为复杂的问题，则其重点是让这些模型适用于我们自己特定的需求。

目录

译者序
前言
第1章　机器学习的思维1
1.1　人机界面1
1.2　设计原理4
1.2.1　问题的类型6
1.2.2　问题是否正确7
1.2.3　任务8
1.2.4　统一建模语言27
1.3　总结31
第2章　工具和技术32
2.1　Python与机器学习33
2.2　IPython控制台33
2.3　安装SciPy栈34
2.4　NumPy35
2.4.1　构造和变换数组38
2.4.2　数学运算39
2.5　Matplotlib41
2.6　Pandas45
2.7　SciPy47
2.8　Scikit-learn50
2.9　总结57
第3章　将数据变为信息58
3.1　什么是数据58
3.2　大数据59
3.2.1　大数据的挑战60
3.2.2　数据模型62
3.2.3　数据分布63
3.2.4　来自数据库的数据67
3.2.5　来自互联网的数据68
3.2.6　来自自然语言的数据70
3.2.7　来自图像的数据72
3.2.8　来自应用编程接口的数据72
3.3　信号74
3.4　数据清洗76
3.5　数据可视化78
3.6　总结80
第4章　模型—从信息中学习81
4.1　逻辑模型81
4.1.1　一般性排序83
4.1.2　解释空间84
4.1.3　覆盖空间86
4.1.4　PAC学习和计算复杂性87
4.2　树状模型88
4.3　规则模型92
4.3.1　有序列表方法94
4.3.2　基于集合的规则模型95
4.4　总结98
第5章　线性模型100
5.1　最小二乘法101
5.1.1　梯度下降102
5.1.2　正规方程法107
5.2　logistic回归109
5.3　多分类113
5.4　正则化115
5.5　总结117
第6章　神经网络119
6.1　神经网络入门119
6.2　logistic单元121
6.3　代价函数126
6.4　神经网络的实现128
6.5　梯度检验133
6.6　其他神经网络架构134
6.7　总结135
第7章　特征—算法眼中的世界136
7.1　特征的类型137
7.1.1　定量特征137
7.1.2　有序特征138
7.1.3　分类特征138
7.2　运算和统计139
7.3　结构化特征141
7.4　特征变换141
7.4.1　离散化143
7.4.2　归一化144
7.4.3　校准145
7.5　主成分分析149
7.6　总结151
第8章　集成学习152
8.1　集成学习的类型152
8.2　Bagging方法153
8.2.1　随机森林154
8.2.2　极端随机树155
8.3　Boosting方法159
8.3.1　AdaBoost161
8.3.2　梯度Boosting163
8.4　集成学习的策略165
8.5　总结168
第9章　设计策略和案例研究169
9.1　评价模型的表现169
9.2　模型的选择174
9.3　学习曲线176
9.4　现实世界中的案例研究178
9.4.1　建立一个推荐系统178
9.4.2　温室虫害探测185
9.5　机器学习一瞥188
9.6　总结190

精彩书摘

　　《机器学习系统设计：Python语言实现》：
　　机器学习模型对不同数据类型的处理方法也大不相同。例如，决策树在分类特征上的分裂，所产生子节点的数量与特征值的数量一样多。而对于有序特征和定量特征，决策树是二分裂，每一父节点根据阈值指挥产生两个子节点。因此，树状模型会将定量特征视为有序特征，而忽略其尺度。对于诸如贝叶斯分类器（Bayes classifier）等概率模型，我们可以看到，这些模型实际上会将有序特征作为分类特征来处理，而其能够处理定量特征的唯独方式就是，将定量特征变换为有限数量的离散值，也就是将其转换为分类数据。
　　一般而言，几何模型要求特征是定量的。例如，线性模型采用欧氏实例空间，视特征为笛卡儿坐标，特征值之间被认为具有标量关系。使用诸如K近邻等基于距离的模型来处理分类特征时，对相等的值，可设距离为0；对不等的值，可设距离为1。同理，使用基于距离的模型来处理有序特征时，可以将两个值之间的值的个数设为其距离，这时，如果我们将特征值编码为整数，则距离就是数值的差。通过选取合理的距离度量标准，用基于距离的模型来处理有序特征和分类特征是可行的。
　　……

前言/序言

　　机器学习是计算世界所见的最大趋势之一。机器学习系统具有意义深远且令人兴奋的能力，能够在各种应用领域为人们提供重要的洞察力，从具有开创性的挽救生命的医学研究到宇宙基础物理方面的发现，从为我们提供更健康、更清洁的食物到互联网分析和建立经济模型，等等。事实上，就某种意义而言，这项技术在我们的生活中已经无所不在。要想进入机器学习的领域，并且对其具有充分的认知，就必须能够理解和设计服务于某一项目需要的机器学习系统。

　　本书的主要内容

　　第1章从机器学习的基础知识开始，帮助你用机器学习的范式进行思考。你将学到机器学习的设计原理和相关模型。

　　第2章讲解了Python中众多针对机器学习任务的程序包。本章会让你初步了解一些大型库，包括NumPy、SciPy、Matplotlib和Scilit-learn等。

　　第3章讲解了原始数据可能有多种不同格式，其数量和质量也可能各不相同。有时，我们会被数据淹没；而有时，我们希望从数据中榨取最后一滴信息。数据要成为信息，需要有意义的结构。本章我们介绍了一些宽泛的主题，如大数据、数据属性、数据源、数据处理和分析等。

　　第4章在逻辑模型中探索了逻辑语言，并创建了假设空间映射；在树状模型中，我们发现其具有广泛作用域并易于描述和理解；在规则模型中，我们讨论了基于有序规则列表和无序规则集的模型。

　　第5章介绍了线性模型，它是使用最广泛的模型之一。线性模型是众多高级非线性技术的基础，例如，支持向量机（SVM）和神经网络。本章还研究了机器学习最常用的技术，创建线性回归和logistic回归的假设语句。

　　第6章介绍了机器学习最强大的人工神经网络算法。我们将看到这些网络如何成为大脑神经元的简化模型。

　　第7章讨论了特征的不同类型，即定量特征、有序特征和分类特征。我们还将详细学习如何结构化和变换特征。

　　第8章解释了集成机器学习背后的动机和成因，其来源于清晰的直觉并具有丰富的理论历史基础。集成机器学习的类型在于模型本身，以及围绕着三个主要问题（如何划分数据、如何选择模型、如何组合其结果）的考量。

　　第9章着眼于一些设计策略，以确保你的机器学习系统最优。我们将学习模型选择和参数调优技术，并将所学知识应用于一些案例研究之中。

　　阅读前的准备工作

　　你需要有学习机器学习的意愿，并需要下载安装Python3。Python3的下载地址是：https://www.python.org/downloads/。

　　本书的读者对象

　　本书的读者包括数据学家、科学家，或任何好奇的人。你需要具备一些线性代数和Python编程的基础，对机器学习的概念有基本了解。

《智能涌现：Python赋能的机器学习系统构建之道》 在信息爆炸与数据驱动的时代，机器学习已不再是科幻的边缘概念，而是深刻重塑各行各业的颠覆性力量。然而，将理论模型转化为实际可用的、能够稳定运行并产生价值的系统，却是一项充满挑战的工程。这不仅仅是算法的堆砌，更是一门关于工程、架构、数据流、模型生命周期管理以及人机协作的综合艺术。《智能涌现：Python赋能的机器学习系统构建之道》正是以此为核心，旨在为广大开发者、数据科学家以及技术决策者提供一套系统性的、可落地的方法论，引领读者跨越理论与实践的鸿沟，从零开始构建健壮、高效、可扩展的机器学习系统。 本书并非一本单纯的算法教程，也非泛泛而谈的理论概述。它深入聚焦于“系统”二字，将机器学习的整个生命周期——从需求分析、数据收集与预处理，到模型开发、训练、评估，再到部署、监控、迭代优化——都置于一个完整的工程体系之中进行审视。我们认识到，一个成功的机器学习系统，其价值的体现远不止于模型本身的准确率，更在于其能否在真实世界复杂多变的环境中持续稳定地提供服务，并能灵活应对业务需求的变化。 核心理念与架构思维： 本书的首要目标是建立读者对机器学习系统设计的宏观认知。我们将从根本上剖析一个典型的机器学习系统的组成要素，包括数据管道、特征工程、模型训练模块、推理服务、监控与告警系统、以及元数据管理等。我们将强调模块化设计原则，探讨如何将复杂的系统拆解为相互独立、接口清晰的组件，从而提高系统的可维护性、可重用性和可测试性。 对于架构，我们将深入研究不同的设计模式，例如批处理与实时推理架构的选择，微服务在机器学习系统中的应用，以及如何利用容器化技术（如Docker）和编排工具（如Kubernetes）来提升部署的灵活性与可伸缩性。读者将学会如何根据业务场景、数据特性和性能要求，设计出最适合的系统架构。我们还将讨论系统的容错性、可伸缩性以及安全性等非功能性需求，并提供相应的工程实践建议。 数据为基石：数据工程与管道构建： 任何机器学习系统都离不开高质量的数据。本书将投入大量篇幅阐述数据工程的关键环节。从数据源的识别与接入，到数据的清洗、转换、整合，再到特征工程的实践，我们将提供一系列行之有效的方法和工具。读者将学习如何构建可靠的数据管道，确保数据在流入模型之前是准确、一致且具有代表性的。 特别地，我们将详细讲解特征工程的艺术与科学。这不仅包括常见的数值型、类别型特征处理，更会深入探讨如何从原始数据中挖掘出对模型预测有价值的隐藏信息。我们将介绍特征商店的概念，以及如何管理和复用特征，从而提高开发效率并保证特征的一致性。此外，数据验证、异常检测以及数据漂移的监控，也将是本书重点关注的内容，因为这些是保证模型在生产环境中持续表现良好的关键。 模型生命周期管理：从实验到生产： 模型开发并非一蹴而就，而是一个持续迭代和优化的过程。本书将带领读者系统地审视模型的整个生命周期。我们将探讨如何进行有效的实验设计，如何选择合适的模型评估指标，以及如何进行超参数调优。 更重要的是，本书将重点关注模型部署与生产化。我们将介绍多种部署策略，包括RESTful API服务、批处理推理以及嵌入式部署等。读者将学习如何将训练好的模型封装成可独立运行的服务，并对其进行性能优化，以满足低延迟、高吞吐量的生产环境要求。模型监控是保证模型在生产环境中持续发挥价值的关键。我们将详细讲解模型性能监控（如准确率、召回率、F1值等）和数据漂移监控的方法，以及如何建立有效的告警机制，及时发现并处理模型退化问题。 Python生态的应用：工具与实践： Python凭借其丰富的库和活跃的社区，已成为机器学习开发的首选语言。本书将充分利用Python生态的优势，贯穿始终。我们将介绍一系列主流的Python库，如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，并结合实际案例展示它们在系统设计与实现中的应用。 例如，在数据管道构建方面，我们将展示如何利用Pandas和Dask进行高效的数据处理；在模型开发方面，我们将展示如何利用Scikit-learn实现各种经典算法，以及如何利用TensorFlow和PyTorch构建复杂的深度学习模型。在系统部署方面，我们将介绍Flask、FastAPI等框架如何帮助我们快速构建模型推理API，并探讨如何利用MLflow、Kubeflow等工具进行模型实验跟踪、版本管理和工作流编排。 可扩展性与健壮性：应对复杂挑战： 随着业务的增长和数据量的激增，机器学习系统的可扩展性与健壮性变得至关重要。本书将深入探讨如何设计可横向扩展的系统。我们将讨论分布式训练策略，以及如何利用Spark、Ray等框架来处理大规模数据集和模型训练。 在推理服务方面，我们将介绍如何利用负载均衡、多实例部署等技术来应对高并发请求。同时，我们也将关注系统的健壮性，包括错误处理、日志记录、资源管理等方面，确保系统在遇到异常情况时能够优雅地处理，并将影响降到最低。 案例驱动与实战导向： 理论的学习离不开实践的检验。本书将采用案例驱动的方式，通过一系列精心设计的实战案例，将抽象的设计理念具象化。这些案例将涵盖不同的应用场景，例如推荐系统、图像识别、自然语言处理等，让读者在解决实际问题的过程中，掌握机器学习系统设计的核心技能。每个案例都会从需求分析出发，逐步深入到系统设计、代码实现、部署测试等各个环节，力求让读者能够“学以致用”。 面向读者： 《智能涌现：Python赋能的机器学习系统构建之道》面向所有对构建和部署生产级机器学习系统感兴趣的技术人员。无论您是初入数据科学领域的开发者，还是希望提升系统工程能力的算法工程师，亦或是负责技术决策的架构师，都能从本书中受益。如果您具备一定的Python编程基础，并对机器学习理论有初步了解，那么这本书将是您迈向机器学习系统设计专家的绝佳指南。 本书的价值： 本书的独特价值在于它提供了一个从宏观架构到微观实现的全面视角，系统性地解决了“如何将机器学习模型真正落地并创造价值”这一关键问题。它不仅教授您如何构建一个“能跑”的系统，更指导您如何构建一个“好用”、“稳定”、“可维护”且“可扩展”的机器学习系统。通过阅读本书，您将能够： 建立系统化思维： 摆脱碎片化的学习模式，形成对机器学习系统整体的深刻理解。 掌握工程化能力： 学习将机器学习模型转化为生产级服务的工程实践。 提升开发效率： 掌握利用Python生态工具构建高效数据管道和模型部署流程。 构建健壮系统： 了解如何设计可扩展、高可用、易于监控的机器学习系统。 加速项目落地： 获得解决实际业务问题所需的系统设计和实现能力。 在这个数据智能蓬勃发展的时代，构建强大的机器学习系统是推动技术创新和商业价值的关键。本书将成为您在这条道路上不可或缺的伙伴，帮助您掌握智能涌现的秘诀，用Python驱动您的机器学习系统迈向新的高度。

评分☆☆☆☆☆

对于那些对机器学习系统设计充满热情，但又苦于无从下手的初学者而言，一本好的入门书籍至关重要。我曾经也经历过这样的迷茫期：一方面对机器学习的强大能力心生向往，另一方面却被复杂的工程实现细节所困扰。很多时候，我们会被算法的精妙所吸引，却忽略了将这些算法融入实际业务流程所需要的工程能力。这本《机器学习系统设计：Python语言实现》的出现，恰好填补了这一空白。我特别希望这本书能够以一种循序渐进的方式，将复杂的系统设计概念拆解成易于理解的模块。例如，如何进行有效的数据集成和管理？如何选择合适的技术栈来支持模型的训练和推理？如何设计一套可伸缩的推理服务？这些都是我非常关心的技术点。如果书中能提供清晰的Python代码示例，并解释每一个决策背后的逻辑，那将非常有帮助。我期待这本书能够帮助我建立起完整的机器学习系统设计思维，从而能够独立地去构建和优化自己的机器学习项目，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我提升机器学习工程能力的专业书籍。在实际工作中，模型性能固然重要，但一个稳定、可靠、易于维护的系统更是项目的生命线。我见过太多因为系统设计不合理而导致项目失败的案例，也深知构建一套优秀的机器学习系统需要跨越算法、工程、运维等多个领域。这本书的书名直接点出了其核心内容，这让我非常期待。我希望书中不仅仅是简单地堆砌代码，而是能够深入讲解背后的设计理念和工程实践。比如，如何在高流量场景下实现模型的实时推理？如何设计一套高效的模型更新和回滚机制？如何利用Python的相关库和框架来解决这些实际问题？我非常希望书中能够提供一些在实际生产环境中验证过的最佳实践，而不是停留在理论的层面。如果能够结合一些实际的业务场景，例如推荐系统、风控系统或者图像识别系统，来讲解具体的系统设计方法，那将更加有助于理解和应用。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定经验的机器学习工程师，我总是希望能够不断精进自己的技能，特别是关于如何构建更强大、更具韧性的机器学习系统。市面上关于模型训练和算法优化的书籍很多，但真正能深入探讨“系统设计”这一环节的却不多。我一直在思考，如何将一个个独立的模型组件，整合到一个高效、可扩展的整体架构中，并且能够持续地进行迭代和优化。这本书的书名非常吸引我，因为它直接触及了机器学习项目落地的关键瓶颈。我期望这本书能够提供一些关于系统架构的思考，例如如何设计微服务化的模型推理服务，如何实现有效的分布式训练，如何建立起完整的CI/CD流水线，以及如何进行有效的性能监控和日志分析。我特别关注在Python生态系统下，有哪些优秀的工具和框架能够帮助我们实现这些目标。我希望这本书能够提供一些前沿的、可落地的实践经验，帮助我提升在构建复杂机器学习系统方面的能力，让我们能够更自信地应对大规模、高要求的项目挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑让那些渴望在实践层面深入理解机器学习系统设计的读者们看到了希望。在信息爆炸的时代，找到一本既有深度又不失实用性的技术书籍并非易事。许多理论书籍往往停留在概念层面，而那些号称实战的书籍，又可能因为代码陈旧、案例脱节而难以借鉴。我一直对如何将那些优雅的算法模型转化为稳定、高效、可扩展的实际系统充满好奇。从一个学习者的角度来看，构建一个机器学习系统远不止是训练一个模型那么简单，它涉及到数据管道的搭建、模型部署策略的选择、性能监控的机制、以及版本控制的考量等等。想象一下，当一个模型在实验室环境下表现出色，但到了生产环境却因为延迟高、吞吐量不足、易出错而束手无策，那种挫败感是巨大的。因此，我非常期待这本书能够提供一套清晰的、可操作的框架，帮助我们理解如何在Python生态系统中，从零开始构建一个健壮的机器学习系统。特别是对于Python这样一门深受开发者喜爱的语言，能够用它来驾驭复杂的机器学习系统，无疑会极大地提升开发效率和项目成功率。希望这本书能真正做到理论与实践并重，用生动的案例和精炼的代码，为我们绘制出一幅完整的机器学习系统设计蓝图，让我们不再为“如何落地”而烦恼。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据科学领域摸爬滚打多年的从业者，我深知机器学习项目的落地难度。很多时候，团队花费大量精力打磨出了一个性能优异的模型，但在将其部署到生产环境时，却遇到了重重困难。可能是因为缺乏对分布式计算的理解，也可能是对模型服务化架构的认知不足，亦或是对自动化流水线的搭建束手无策。这些问题，往往比模型本身的调优更加棘手，也更加消耗时间和资源。市面上不乏讲解算法原理的书籍，但真正能深入剖析“系统设计”层面的却屈指可数。我尤其关注如何在高并发、低延迟的场景下，保证模型的稳定运行，如何设计有效的监控和报警机制，以便及时发现和解决潜在问题。这本书如果能在这方面有所突破，提供一套系统性的解决方案，那将是巨大的福音。我非常期待它能够带领读者理解从数据收集、预处理、模型训练、评估，到模型部署、推理、监控的整个生命周期，并提供相应的Python实现思路和工具选择。希望书中能够包含一些真实的、具有挑战性的项目案例，让我们能够通过模仿和学习，快速掌握构建复杂机器学习系统的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

 基础篇（第1～3章），讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识，如基本的机器学习与深度学习算法，TensorFlow框架的安全与配置，简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。

评分☆☆☆☆☆

家。为京东的商品和服务点赞

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书籍不错，不过有折痕，应该被翻阅过

评分☆☆☆☆☆

的卖家客服、仓管、老板。于是我写下了一小段话,给我

评分☆☆☆☆☆

希望有用希望有用希望有用

评分☆☆☆☆☆

最近京东大促，老公买了好多工作上用的专业书籍，真的便宜。

评分☆☆☆☆☆

是我想要的书，京东物流挺快的，一般都在上面买书

评分☆☆☆☆☆

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品

评分☆☆☆☆☆

一次买了三本书，但是包装不敢恭维，随所磨损了一点角，但是还是不太舒服