机器学习在线：解析阿里云机器学习平台 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨旭 著

图书标签:

• 机器学习
• 阿里云
• 云计算
• 人工智能
• 深度学习
• Python
• 数据科学
• 模型训练
• 平台
• 算法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121318696

版次：1

商品编码：12156245

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： 阿里巴巴集团技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：轻型纸

页数：264

字数：263000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：机器学习/深度学习相关技术人员

《机器学习在线：解析阿里云机器学习平台》以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。

内容简介

以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。

作者简介

2004年获南开大学数学博士学位；随后在南开大学信息学院从事博士后研究工作；2006年加入微软亚洲研究院，进行符号计算、大规模矩阵计算及机器学习算法研究；2010年加入阿里巴巴，从事大数据相关的统计和机器学习算法研发。著有《重构大数据统计》。

目录

第1章 阿里云机器学习 1
1．1 产品特点 1
1．2 名词解释 2
1．3 构建机器学习实验 3
1．3．1 新建实验 3
1．3．2 使用组件搭建工作流 4
1．3．3 运行实验、查看结果 5
1．3．4 模型部署、在线预测 6
第2章 商家作弊行为检测 7
2．1 数据探索 8
2．2 建模、预测和评估 15
2．3 尝试其他分类模型 19
2．4 判断商家作弊 24
第3章 生存预测 27
3．1 数据集一 27
3．1．1 特征分析 28
3．1．2 生存预测 33
3．2 数据集二 36
3．2．1 随机森林模型 39
3．2．2 朴素贝叶斯模型 47

第4章 信用风险预测 50
4．1 整体流程 53
4．1．1 特征哑元化 54
4．1．2 特征重要性 57
4．2 模型效果评估 61
4．3 减少模型特征的个数 62
第5章 用户购买行为预测 65
5．1 数据探索 66
5．2 思路 68
5．2．1 用户和品牌的各种特征 69
5．2．2 二分类模型训练 71
5．3 计算训练数据集 71
5．3．1 原始数据划分 72
5．3．2 计算特征 74
5．3．3 计算标签 89
5．4 二分类模型训练 90
5．4．1 正负样本配比 90
5．4．2 逻辑回归算法 92
5．4．3 随机森林算法 94
第6章 聚类与分类 96
6．1 数据可视化 97
6．2 K-Means聚类 98
6．2．1 聚类、评估流程 100
6．2．2 聚成两类 101
6．2．3 聚成三类 103
6．3 K最近邻算法 104
6．3．1 使用KNN算法进行分类 105
6．3．2 算法比较 108
6．4 多分类模型 109
6．4．1 使用朴素贝叶斯算法 109
6．4．2 使用逻辑回归多分类算法 112
6．4．3 使用随机森林算法 115
6．4．4 各多分类模型效果对比 118
第7章 葡萄酒品质预测 119
7．1 数据探索 120
7．2 线性回归 123
7．3 GBDT回归 125
第8章 文本分析 127
8．1 分词 128
8．2 词频统计 130
8．3 单词的区分度 131
8．4 字符串比较 133
8．5 抽取关键词、关键句 139
8．5．1 原理简介 139
8．5．2 完整流程 141
8．6 主题模型 146
8．6．1 LDA模型 147
8．6．2 新闻的主题模型 149
8．6．3 数据预处理 150
8．6．4 主题与原始分类的关系 153
8．7 单词映射为向量 160
8．7．1 相近单词 162
8．7．2 单词聚类 165
8．8 组件使用小结 168
第9章 基于用户退货描述的赔付预测 170
9．1 思路 171
9．2 训练集的特征生成 173
9．3 测试集的特征生成 180
9．4 模型训练、预测、评估 181
9．5 提高召回率 185
第10章 情感分析 189
10．1 词袋模型 190
10．1．1 训练集的特征生成 192
10．1．2 测试集的特征生成 196
10．1．3 模型训练、预测、评估 197
10．2 词向量模型 200
10．2．1 特征生成 201
10．2．2 模型训练 206
第11章 影片推荐 211
11．1 协同过滤 212
11．2 整体流程 213
11．3 预处理，过滤出好评信息 215
11．4 计算影片间的相似度 215
11．5 计算用户可能喜欢的影片 221
11．6 查看推荐效果 224
第12章 支持深度学习框架 227
12．1 TensorFlow组件简介 227
12．2 Softmax模型 231
12．3 深度神经网络 234
附录A 237

前言/序言

前言

飞速发展的互联网、物联网每时每刻都在产生大量的数据，数据的价值也因此被提升到前所未有的高度：越来越多的人投身数据分析的领域，希望通过机器学习及深度学习，从数据中获取更大的价值。另一方面，云计算的蓬勃发展极大地扩展了数据的存储能力，它使计算可以同时使用成百上千台机器，快速解决问题，而在计算完成后，又能及时释放掉资源，控制成本。

在这样的大背景下，机器学习算法平台也获得了飞速发展，积累了大量高效的机器学习算法组件，基于这些组件我们可以快速实现业务流程，解决具体问题。在为本书定书名时，受到王坚博士《在线》一书的影响，觉得用“在线”一词来说明目前机器学习平台的状态非常恰当：丰富的算法功能可以在线使用、不需要购买硬件、不需要安装配置各种环境；数据和计算资源一直处在“在线”状态，不必担心数据太大或计算资源不足的问题。

阿里云机器学习算法平台不仅在阿里集团内部使用，也已对阿里集团外部开放，读者可以通过阿里云官网试用或使用本书中介绍的功能。

机器学习平台提供了一个舞台，主角是其上面的近百种算法。本书的重点放在这些算法的使用上——通过实际的数据和具体的场景，帮助读者理解各算法所擅长处理的问题；另外，本书是根据机器学习的知识点由浅入深来逐步组织的，以降低阅读本书的门槛，使读者对所学的内容能产生清晰的印象。

在具体章节的组织上，阿里云机器学习平台的介绍占两个章节，即第1章和附录A。第1章为平台简介，在内容组织上尽量减少文字说明，将最基本的内容用图例来表示；附录A介绍了些琐碎但重要的事情，像如何试用、如何上传数据以及预处理函数的详细说明。第2章至第12章是按照机器学习的知识点逐步深入的思路来编排的。分类模型是机器学习理论和应用方面的重头，首先是数值类型特征的二分类模型、扩展特征的类型、多分类模型；之后介绍聚类模型；然后是回归模型；再后面介绍文本分析领域的应用（主题模型、向量化、关键词等），根据文本描述进行预测、情感分析，并以电影数据为例，搭建推荐系统。深度学习的内容放在第12章，围绕TensorFlow框架组件，介绍了一个能体现TensorFlow特点的Softmax模型的例子，然后介绍了使用深度学习DNN分类器的例子。

机器学习平台降低了我们使用机器学习知识的门槛，将各个算法作为组件，即使不了解其背后的理论知识，读者仍然可以仿照书中实例，将组件连接起来解决一些实际问题。希望本书能帮助读者在机器学习的实践中学习。

最后，感谢一起研发阿里云机器学习平台的各位同事！感谢家人的理解和支持！

杨旭

2017年7月

《深入探索：构建与应用人工智能的思维指南》 内容简介： 在人工智能浪潮席卷全球的今天，掌握其核心原理、构建方法以及实际应用能力，已成为个人和企业迈向未来的关键。本书并非一本关于特定技术平台的教程，而是一本旨在构建读者“人工智能思维”的深度指南。它从根本上解析人工智能的底层逻辑，引导读者理解AI为何能“智能”，以及如何系统性地思考和设计智能系统。本书的核心在于“思维”，而非“操作”，它将引领你跨越单纯的工具使用层面，触及AI设计的本质，培养你成为一个能够独立分析问题、设计解决方案、并能够评估和优化AI系统的人工智能思考者。 第一部分：人工智能的哲学基石与认知边界 在进入技术细节之前，我们首先需要构建对人工智能的宏观认知。本部分将深入探讨人工智能的核心哲学问题：什么是智能？机器能否真正拥有智能？智能的本质是什么？我们将追溯人工智能思想的源头，从图灵测试的深刻意义到“中国房间”的思辨挑战，理解人类对于机器智能的探索历程以及由此引发的关于意识、理解与模拟的哲学讨论。 智能的定义与度量： 我们将剖析不同学派对智能的理解，从狭义的符号主义到广义的联结主义，理解智能的多维度性。探讨如何衡量人工智能的“成功”与“失败”，以及当前AI在哪些方面已经超越人类，又在哪些方面仍然存在显著的局限。 认知科学的启示： 人类大脑是如何学习、推理和决策的？本部分将从认知科学的角度，借鉴人类的学习模式、记忆机制、决策过程等，为理解和设计类人智能提供理论基础。我们将探讨“表征”、“推理”、“学习”这些概念在认知科学中的含义，并思考如何将这些洞察转化为人工智能的设计原则。 人工智能的伦理与社会影响： 在追求强大AI能力的同时，我们必须审慎思考其可能带来的伦理挑战和对社会结构的深远影响。本书将探讨数据偏见、算法公平性、隐私保护、失业问题、以及AI的自主性等关键议题，引导读者在技术发展的过程中，保持批判性思维和人文关怀。理解这些伦理维度，是负责任地开发和应用AI的前提。 第二部分：构建智能的基石：数据、算法与模型 理解了AI的哲学根基，我们将深入到构建智能系统的核心要素：数据、算法与模型。本部分将提供一个清晰的框架，帮助你理解不同类型的人工智能技术是如何运作的。 数据：智能的原材料： 数据的价值与形态： 数据是AI的“粮食”。我们将探讨数据的多样性（结构化、半结构化、非结构化数据），以及它们在不同AI任务中的作用。理解数据的质量、数量和代表性如何直接影响AI模型的性能。 数据预处理与清洗： 原始数据往往充斥着噪声、缺失值和不一致性。本部分将详细讲解数据清洗、特征工程、数据增强等关键技术，以及它们在提升模型泛化能力中的重要性。 数据标注与质量控制： 对于监督学习而言，高质量的标注数据是成功的关键。我们将讨论数据标注的策略、工具选择以及如何进行标注质量的评估与管理。 算法：智能的引擎： 机器学习的分类与演进： 从早期的统计学习模型到深度学习的飞跃，我们将梳理机器学习算法的发展脉络。重点讲解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等核心范式。 经典算法的深入剖析： 本部分将精选一些具有代表性的经典算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-均值聚类等。我们会深入理解它们的数学原理、优势、劣势以及适用场景，而非仅仅停留在API的使用层面。 神经网络与深度学习的基础： 神经网络是当前AI领域的核心。我们将从感知机开始，逐步讲解多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）等。理解激活函数、反向传播、梯度下降等核心概念。 模型：智能的载体： 模型训练与评估： 如何让算法“学习”？我们将详细讲解模型训练的流程，包括损失函数、优化器、批量梯度下降等。同时，重点阐述模型评估的重要性，包括各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等）的含义、适用范围以及交叉验证等技术。 过拟合与欠拟合： 这是模型训练中最常见的挑战。我们将深入分析其产生的原因，并介绍正则化、早停、数据增强、模型集成等多种应对策略。 模型选择与调优： 如何根据具体任务选择最合适的模型？如何对模型进行超参数调优以获得最佳性能？本部分将提供系统性的方法论。 第三部分：构建人工智能系统的思维范式 掌握了数据、算法与模型的基础后，本部分将聚焦于如何将这些要素整合成一个能够解决实际问题的AI系统，培养读者系统性的工程化思维。 问题定义与AI解决方案设计： 从业务需求到AI问题： 如何将一个模糊的业务痛点转化为一个清晰的、可由AI解决的技术问题？我们将探讨问题拆解、目标设定、指标定义等关键步骤。 AI解决方案的构成要素： 一个完整的AI系统通常包含数据采集、预处理、模型训练、部署、监控等多个环节。我们将学习如何进行端到端的系统设计。 选择合适的技术栈： 了解不同AI技术（如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、时间序列分析等）的适用领域，以及如何根据任务需求选择最合适的技术组合。 模型部署与落地应用： 从开发环境到生产环境： 模型训练完成后，如何将其部署到实际应用中？我们将探讨模型部署的不同策略（如API服务、边缘计算、批处理等）。 模型性能监控与持续优化： AI模型并非一劳永逸。在实际应用中，模型性能可能会随着时间推移而衰减。本部分将讲解如何建立有效的模型监控机制，以及如何进行模型的持续训练与更新。 AI工程化的最佳实践： 借鉴软件工程的优秀实践，我们将探讨版本控制、自动化测试、CI/CD（持续集成/持续部署）在AI项目中的应用，以及如何构建可维护、可扩展的AI系统。 人机协作与AI伦理的应用： 人机协同的智慧： AI并非要取代人类，而是增强人类能力。我们将探讨人机协作的模式，以及如何设计能够与人类有效互动的AI系统。 在实践中落实AI伦理： 如何在AI系统的设计、开发和部署过程中，主动考虑和解决数据偏见、算法歧视等问题？本部分将提供具体的实践指导。 第四部分：面向未来的AI趋势与前沿探索 人工智能领域发展迅猛，持续学习和保持前瞻性至关重要。本部分将带领读者眺望AI的未来，了解当前正在涌现的新兴技术和发展方向。 生成式AI的崛起： 深入理解Transformer架构，以及大型语言模型（LLM）和扩散模型等生成式AI的核心原理，探讨其在内容创作、代码生成、科学研究等领域的潜力。 可解释AI（XAI）： 为什么AI会做出某个决定？本部分将介绍可解释AI的研究背景、常用方法（如LIME, SHAP），以及其在提高AI透明度、可信度和可追溯性方面的意义。 AI for Science与科学发现： AI如何赋能科学研究？我们将探讨AI在药物发现、材料科学、气候模拟、天文学等领域的应用案例，展示AI作为科学研究新范式的力量。 自主智能体与通用人工智能（AGI）： 探讨AI在环境感知、决策制定、目标导向行动等方面的进展，以及实现通用人工智能所面临的挑战和未来可能的研究方向。 本书特色： 强调“思维”而非“工具”： 本书不局限于介绍某一特定平台或工具的使用方法，而是致力于培养读者独立思考、分析问题和设计AI解决方案的能力。 系统性与深度并重： 覆盖从哲学基础到前沿趋势的AI全貌，同时对关键概念和技术进行深入剖析，力求理论与实践相结合。 逻辑清晰的知识体系： 采用章节递进的方式，引导读者逐步构建对人工智能的认知框架，由浅入深，循序渐进。 启发式的内容设计： 鼓励读者进行批判性思考，提出问题，并引导他们主动探索答案，成为AI领域的积极参与者而非被动接受者。 适用读者： 任何希望深入理解人工智能，并希望构建自身AI思维体系的个人和专业人士。无论您是软件工程师、数据科学家、产品经理、还是对AI充满好奇的初学者，本书都将为您提供宝贵的知识和启迪。通过阅读本书，您将能够更自信地理解、设计、应用和评估人工智能技术，并在快速发展的人工智能时代中抓住机遇，迎接挑战。

评分☆☆☆☆☆

我对于机器学习的探索，很大程度上是源于对数据驱动决策的好奇心，以及对人工智能未来发展的憧憬。然而，在实践过程中，常常会遇到各种各样的挑战，尤其是当涉及到大规模数据处理和复杂模型部署时，个人的计算资源和技术能力常常显得捉襟见肘。因此，当我在书店看到《机器学习在线：解析阿里云机器学习平台》时，我的第一反应就是：“这可能就是我一直在寻找的答案”。我对于“在线”这两个字有着特别的关注，这预示着这本书将聚焦于云端解决方案，能够让我摆脱本地环境的限制，充分利用云服务器的弹性计算能力。阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，其机器学习平台想必拥有着成熟的技术和完善的生态系统。我非常希望能在这本书中看到，如何能够借助阿里云平台，高效地完成从数据清洗、特征工程，到模型选择、参数调优，再到最终的模型评估和线上服务的过程。我期待书中能够提供一些具体的代码示例，或者是操作指南，能够让我一步步地跟着做，从而加深对整个流程的理解。尤其是一些关于如何处理海量数据、如何实现模型的快速迭代和部署等关键环节，如果能够有深入的讲解，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在企业中从事数据分析和建模工作的人员，我深切体会到将机器学习模型成功部署到生产环境所面临的挑战。从早期原型模型的开发，到后续的灰度发布、线上监控、持续优化，每一个环节都充满了细节和学问。我一直密切关注着云计算在机器学习领域的进展，希望能找到一个能够简化我工作流程、提升效率的解决方案。而《机器学习在线：解析阿里云机器学习平台》这个书名，恰恰击中了我的痛点。我非常看重书中对“解析”二字的强调，这预示着它将不仅仅是功能的罗列，而是对平台背后原理和最佳实践的深入剖析。我希望书中能够提供关于如何构建端到端机器学习流水线（MLOps）的宝贵经验，包括如何实现自动化训练、版本管理、模型部署的标准化，以及如何有效地监控模型性能并进行故障排查。我尤其关注书中是否会分享一些关于如何提升模型的可解释性、如何处理实时流数据以及如何与现有IT架构集成等方面的实践案例。能够借鉴阿里云这样成熟的平台在这些复杂场景下的解决方案，对我来说将是极大的价值。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对构建智能应用充满了憧憬，尤其是希望能够利用机器学习技术赋能我的产品或服务。然而，在实际操作中，我常常被繁琐的环境配置、计算资源的限制以及模型上线后的运维难题所困扰。市面上关于机器学习的书籍，要么过于理论化，要么聚焦于某个特定算法，很少有能够提供一个完整、易于上手的云端解决方案。当我看到《机器学习在线：解析阿里云机器学习平台》这本书时，我的眼睛立刻亮了起来。我期待这本书能够清晰地展示如何利用阿里云强大的云计算能力，搭建一个高效且灵活的机器学习工作台。我希望书中能够详细介绍从数据准备、模型选择、模型训练，到模型评估、部署上线，再到后期监控和迭代的整个生命周期管理。尤其是一些关于如何优化模型性能、如何处理大规模数据、如何实现模型的高可用性和可扩展性等关键问题，如果书中能够提供具体的操作步骤和最佳实践，那将对我非常有帮助。我希望这本书能为我打开一扇通往实际应用的大门，让我能够真正地将机器学习的力量融入到我的业务中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给人一种非常专业且前沿的感觉，简洁的配色和醒目的标题，瞬间就吸引了我作为一名对机器学习领域充满好奇的读者。我一直想深入了解如何在实际生产环境中应用机器学习技术，而不仅仅停留在理论层面，所以这本书的出现，就像是在茫茫知识海洋中找到了一艘可以信赖的航船。我之前尝试过一些开源框架，但常常因为环境配置、模型部署以及如何将模型服务化等问题而感到力不从心。看到“阿里云机器学习平台”这个关键词，我立刻联想到其强大的计算能力和丰富的服务生态，这无疑为解决这些难题提供了巨大的潜力。我非常期待书中能够详细地介绍如何利用阿里云的平台，从数据预处理、模型训练到最终的模型上线和监控，提供一套完整的、可落地的工作流程。特别是对于那些像我一样，可能不是科班出身，但对AI充满热情，并且希望能够快速将想法转化为实际应用的技术人员来说，一本能够提供清晰指导的工具书是极其宝贵的。我希望书中不仅仅是介绍平台的功能，更能结合实际的业务场景，例如推荐系统、图像识别、自然语言处理等，通过生动的案例来阐述平台的使用方法，这样能够帮助我更好地理解不同场景下如何选择和配置合适的机器学习服务。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能充满热情，但又苦于缺乏实战经验的在校大学生。我花费了大量的时间学习机器学习的理论知识，阅读了许多经典的书籍，但总觉得理论脱离实际，难以真正掌握如何将模型应用到实际场景中。市面上充斥着各种关于理论算法的介绍，却很少有能够真正指导我们如何落地实践的书籍。当我在网上偶然看到《机器学习在线：解析阿里云机器学习平台》这本书的介绍时，我内心充满了期待。我深知，对于我们学生而言，能够掌握一个成熟的云平台的使用方法，将极大地提升我们的实践能力和就业竞争力。阿里云机器学习平台听起来就非常强大，我希望这本书能够从零开始，详细地讲解如何注册、如何创建项目、如何上传和管理数据，以及如何利用平台提供的各种工具来完成模型的训练和部署。特别是对于一些初学者容易遇到的困难，例如如何选择合适的计算资源、如何解决模型过拟合或欠拟合问题、如何对模型进行评估和调优等，如果书中能够提供清晰的解答和实用的技巧，那将是无价的。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，带领我一步步走进真实的机器学习应用世界。

评分☆☆☆☆☆

不清晰

评分☆☆☆☆☆

看起来不错

评分☆☆☆☆☆

挺好的，不过就是介绍怎么用机器学习平台工具的书

评分☆☆☆☆☆

书非常不错，特别的喜欢。

评分☆☆☆☆☆

噢噢噢哦哦噢噢噢哦哦噢噢噢哦哦噢噢噢哦哦

评分☆☆☆☆☆

还没看，只知道通过案例讲解，不错的角度

评分☆☆☆☆☆

性价比高物流迅速值得购买

评分☆☆☆☆☆

正版书籍，质量很好。值得信赖，再次购买。

评分☆☆☆☆☆

非常好的书推荐一读，物流快，纸张好！