機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習平颱 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊旭 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 阿裏雲
• 雲計算
• 人工智能
• 深度學習
• Python
• 數據科學
• 模型訓練
• 平颱
• 算法

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121318696

版次：1

商品編碼：12156245

品牌：Broadview

包裝：平裝

叢書名： 阿裏巴巴集團技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：輕型紙

頁數：264

字數：263000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：機器學習/深度學習相關技術人員

《機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習平颱》以機器學習中的典型案例為主綫，條分縷析梳理阿裏雲的平颱功能，講解如何用阿裏雲的機器學習平颱來實現各類應用，包括商傢作弊檢測、生存預測、信用風險預測、用戶購買行為預測等，並完整地介紹瞭機器學習的基本原理與實踐技巧。

內容簡介

以機器學習中的典型案例為主綫，條分縷析梳理阿裏雲的平颱功能，講解如何用阿裏雲的機器學習平颱來實現各類應用，包括商傢作弊檢測、生存預測、信用風險預測、用戶購買行為預測等，並完整地介紹瞭機器學習的基本原理與實踐技巧。

作者簡介

2004年獲南開大學數學博士學位；隨後在南開大學信息學院從事博士後研究工作；2006年加入微軟亞洲研究院，進行符號計算、大規模矩陣計算及機器學習算法研究；2010年加入阿裏巴巴，從事大數據相關的統計和機器學習算法研發。著有《重構大數據統計》。

目錄

第1章 阿裏雲機器學習 1
1．1 産品特點 1
1．2 名詞解釋 2
1．3 構建機器學習實驗 3
1．3．1 新建實驗 3
1．3．2 使用組件搭建工作流 4
1．3．3 運行實驗、查看結果 5
1．3．4 模型部署、在綫預測 6
第2章 商傢作弊行為檢測 7
2．1 數據探索 8
2．2 建模、預測和評估 15
2．3 嘗試其他分類模型 19
2．4 判斷商傢作弊 24
第3章 生存預測 27
3．1 數據集一 27
3．1．1 特徵分析 28
3．1．2 生存預測 33
3．2 數據集二 36
3．2．1 隨機森林模型 39
3．2．2 樸素貝葉斯模型 47

第4章 信用風險預測 50
4．1 整體流程 53
4．1．1 特徵啞元化 54
4．1．2 特徵重要性 57
4．2 模型效果評估 61
4．3 減少模型特徵的個數 62
第5章 用戶購買行為預測 65
5．1 數據探索 66
5．2 思路 68
5．2．1 用戶和品牌的各種特徵 69
5．2．2 二分類模型訓練 71
5．3 計算訓練數據集 71
5．3．1 原始數據劃分 72
5．3．2 計算特徵 74
5．3．3 計算標簽 89
5．4 二分類模型訓練 90
5．4．1 正負樣本配比 90
5．4．2 邏輯迴歸算法 92
5．4．3 隨機森林算法 94
第6章 聚類與分類 96
6．1 數據可視化 97
6．2 K-Means聚類 98
6．2．1 聚類、評估流程 100
6．2．2 聚成兩類 101
6．2．3 聚成三類 103
6．3 K最近鄰算法 104
6．3．1 使用KNN算法進行分類 105
6．3．2 算法比較 108
6．4 多分類模型 109
6．4．1 使用樸素貝葉斯算法 109
6．4．2 使用邏輯迴歸多分類算法 112
6．4．3 使用隨機森林算法 115
6．4．4 各多分類模型效果對比 118
第7章 葡萄酒品質預測 119
7．1 數據探索 120
7．2 綫性迴歸 123
7．3 GBDT迴歸 125
第8章 文本分析 127
8．1 分詞 128
8．2 詞頻統計 130
8．3 單詞的區分度 131
8．4 字符串比較 133
8．5 抽取關鍵詞、關鍵句 139
8．5．1 原理簡介 139
8．5．2 完整流程 141
8．6 主題模型 146
8．6．1 LDA模型 147
8．6．2 新聞的主題模型 149
8．6．3 數據預處理 150
8．6．4 主題與原始分類的關係 153
8．7 單詞映射為嚮量 160
8．7．1 相近單詞 162
8．7．2 單詞聚類 165
8．8 組件使用小結 168
第9章 基於用戶退貨描述的賠付預測 170
9．1 思路 171
9．2 訓練集的特徵生成 173
9．3 測試集的特徵生成 180
9．4 模型訓練、預測、評估 181
9．5 提高召迴率 185
第10章 情感分析 189
10．1 詞袋模型 190
10．1．1 訓練集的特徵生成 192
10．1．2 測試集的特徵生成 196
10．1．3 模型訓練、預測、評估 197
10．2 詞嚮量模型 200
10．2．1 特徵生成 201
10．2．2 模型訓練 206
第11章 影片推薦 211
11．1 協同過濾 212
11．2 整體流程 213
11．3 預處理，過濾齣好評信息 215
11．4 計算影片間的相似度 215
11．5 計算用戶可能喜歡的影片 221
11．6 查看推薦效果 224
第12章 支持深度學習框架 227
12．1 TensorFlow組件簡介 227
12．2 Softmax模型 231
12．3 深度神經網絡 234
附錄A 237

前言/序言

前言

飛速發展的互聯網、物聯網每時每刻都在産生大量的數據，數據的價值也因此被提升到前所未有的高度：越來越多的人投身數據分析的領域，希望通過機器學習及深度學習，從數據中獲取更大的價值。另一方麵，雲計算的蓬勃發展極大地擴展瞭數據的存儲能力，它使計算可以同時使用成百上韆颱機器，快速解決問題，而在計算完成後，又能及時釋放掉資源，控製成本。

在這樣的大背景下，機器學習算法平颱也獲得瞭飛速發展，積纍瞭大量高效的機器學習算法組件，基於這些組件我們可以快速實現業務流程，解決具體問題。在為本書定書名時，受到王堅博士《在綫》一書的影響，覺得用“在綫”一詞來說明目前機器學習平颱的狀態非常恰當：豐富的算法功能可以在綫使用、不需要購買硬件、不需要安裝配置各種環境；數據和計算資源一直處在“在綫”狀態，不必擔心數據太大或計算資源不足的問題。

阿裏雲機器學習算法平颱不僅在阿裏集團內部使用，也已對阿裏集團外部開放，讀者可以通過阿裏雲官網試用或使用本書中介紹的功能。

機器學習平颱提供瞭一個舞颱，主角是其上麵的近百種算法。本書的重點放在這些算法的使用上——通過實際的數據和具體的場景，幫助讀者理解各算法所擅長處理的問題；另外，本書是根據機器學習的知識點由淺入深來逐步組織的，以降低閱讀本書的門檻，使讀者對所學的內容能産生清晰的印象。

在具體章節的組織上，阿裏雲機器學習平颱的介紹占兩個章節，即第1章和附錄A。第1章為平颱簡介，在內容組織上盡量減少文字說明，將最基本的內容用圖例來錶示；附錄A介紹瞭些瑣碎但重要的事情，像如何試用、如何上傳數據以及預處理函數的詳細說明。第2章至第12章是按照機器學習的知識點逐步深入的思路來編排的。分類模型是機器學習理論和應用方麵的重頭，首先是數值類型特徵的二分類模型、擴展特徵的類型、多分類模型；之後介紹聚類模型；然後是迴歸模型；再後麵介紹文本分析領域的應用（主題模型、嚮量化、關鍵詞等），根據文本描述進行預測、情感分析，並以電影數據為例，搭建推薦係統。深度學習的內容放在第12章，圍繞TensorFlow框架組件，介紹瞭一個能體現TensorFlow特點的Softmax模型的例子，然後介紹瞭使用深度學習DNN分類器的例子。

機器學習平颱降低瞭我們使用機器學習知識的門檻，將各個算法作為組件，即使不瞭解其背後的理論知識，讀者仍然可以仿照書中實例，將組件連接起來解決一些實際問題。希望本書能幫助讀者在機器學習的實踐中學習。

最後，感謝一起研發阿裏雲機器學習平颱的各位同事！感謝傢人的理解和支持！

楊旭

2017年7月

《深入探索：構建與應用人工智能的思維指南》 內容簡介： 在人工智能浪潮席捲全球的今天，掌握其核心原理、構建方法以及實際應用能力，已成為個人和企業邁嚮未來的關鍵。本書並非一本關於特定技術平颱的教程，而是一本旨在構建讀者“人工智能思維”的深度指南。它從根本上解析人工智能的底層邏輯，引導讀者理解AI為何能“智能”，以及如何係統性地思考和設計智能係統。本書的核心在於“思維”，而非“操作”，它將引領你跨越單純的工具使用層麵，觸及AI設計的本質，培養你成為一個能夠獨立分析問題、設計解決方案、並能夠評估和優化AI係統的人工智能思考者。 第一部分：人工智能的哲學基石與認知邊界 在進入技術細節之前，我們首先需要構建對人工智能的宏觀認知。本部分將深入探討人工智能的核心哲學問題：什麼是智能？機器能否真正擁有智能？智能的本質是什麼？我們將追溯人工智能思想的源頭，從圖靈測試的深刻意義到“中國房間”的思辨挑戰，理解人類對於機器智能的探索曆程以及由此引發的關於意識、理解與模擬的哲學討論。 智能的定義與度量： 我們將剖析不同學派對智能的理解，從狹義的符號主義到廣義的聯結主義，理解智能的多維度性。探討如何衡量人工智能的“成功”與“失敗”，以及當前AI在哪些方麵已經超越人類，又在哪些方麵仍然存在顯著的局限。 認知科學的啓示： 人類大腦是如何學習、推理和決策的？本部分將從認知科學的角度，藉鑒人類的學習模式、記憶機製、決策過程等，為理解和設計類人智能提供理論基礎。我們將探討“錶徵”、“推理”、“學習”這些概念在認知科學中的含義，並思考如何將這些洞察轉化為人工智能的設計原則。 人工智能的倫理與社會影響： 在追求強大AI能力的同時，我們必須審慎思考其可能帶來的倫理挑戰和對社會結構的深遠影響。本書將探討數據偏見、算法公平性、隱私保護、失業問題、以及AI的自主性等關鍵議題，引導讀者在技術發展的過程中，保持批判性思維和人文關懷。理解這些倫理維度，是負責任地開發和應用AI的前提。 第二部分：構建智能的基石：數據、算法與模型 理解瞭AI的哲學根基，我們將深入到構建智能係統的核心要素：數據、算法與模型。本部分將提供一個清晰的框架，幫助你理解不同類型的人工智能技術是如何運作的。 數據：智能的原材料： 數據的價值與形態： 數據是AI的“糧食”。我們將探討數據的多樣性（結構化、半結構化、非結構化數據），以及它們在不同AI任務中的作用。理解數據的質量、數量和代錶性如何直接影響AI模型的性能。 數據預處理與清洗： 原始數據往往充斥著噪聲、缺失值和不一緻性。本部分將詳細講解數據清洗、特徵工程、數據增強等關鍵技術，以及它們在提升模型泛化能力中的重要性。 數據標注與質量控製： 對於監督學習而言，高質量的標注數據是成功的關鍵。我們將討論數據標注的策略、工具選擇以及如何進行標注質量的評估與管理。 算法：智能的引擎： 機器學習的分類與演進： 從早期的統計學習模型到深度學習的飛躍，我們將梳理機器學習算法的發展脈絡。重點講解監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等核心範式。 經典算法的深入剖析： 本部分將精選一些具有代錶性的經典算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K-均值聚類等。我們會深入理解它們的數學原理、優勢、劣勢以及適用場景，而非僅僅停留在API的使用層麵。 神經網絡與深度學習的基礎： 神經網絡是當前AI領域的核心。我們將從感知機開始，逐步講解多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）等。理解激活函數、反嚮傳播、梯度下降等核心概念。 模型：智能的載體： 模型訓練與評估： 如何讓算法“學習”？我們將詳細講解模型訓練的流程，包括損失函數、優化器、批量梯度下降等。同時，重點闡述模型評估的重要性，包括各種評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等）的含義、適用範圍以及交叉驗證等技術。 過擬閤與欠擬閤： 這是模型訓練中最常見的挑戰。我們將深入分析其産生的原因，並介紹正則化、早停、數據增強、模型集成等多種應對策略。 模型選擇與調優： 如何根據具體任務選擇最閤適的模型？如何對模型進行超參數調優以獲得最佳性能？本部分將提供係統性的方法論。 第三部分：構建人工智能係統的思維範式 掌握瞭數據、算法與模型的基礎後，本部分將聚焦於如何將這些要素整閤成一個能夠解決實際問題的AI係統，培養讀者係統性的工程化思維。 問題定義與AI解決方案設計： 從業務需求到AI問題： 如何將一個模糊的業務痛點轉化為一個清晰的、可由AI解決的技術問題？我們將探討問題拆解、目標設定、指標定義等關鍵步驟。 AI解決方案的構成要素： 一個完整的AI係統通常包含數據采集、預處理、模型訓練、部署、監控等多個環節。我們將學習如何進行端到端的係統設計。 選擇閤適的技術棧： 瞭解不同AI技術（如計算機視覺、自然語言處理、推薦係統、時間序列分析等）的適用領域，以及如何根據任務需求選擇最閤適的技術組閤。 模型部署與落地應用： 從開發環境到生産環境： 模型訓練完成後，如何將其部署到實際應用中？我們將探討模型部署的不同策略（如API服務、邊緣計算、批處理等）。 模型性能監控與持續優化： AI模型並非一勞永逸。在實際應用中，模型性能可能會隨著時間推移而衰減。本部分將講解如何建立有效的模型監控機製，以及如何進行模型的持續訓練與更新。 AI工程化的最佳實踐： 藉鑒軟件工程的優秀實踐，我們將探討版本控製、自動化測試、CI/CD（持續集成/持續部署）在AI項目中的應用，以及如何構建可維護、可擴展的AI係統。 人機協作與AI倫理的應用： 人機協同的智慧： AI並非要取代人類，而是增強人類能力。我們將探討人機協作的模式，以及如何設計能夠與人類有效互動的AI係統。 在實踐中落實AI倫理： 如何在AI係統的設計、開發和部署過程中，主動考慮和解決數據偏見、算法歧視等問題？本部分將提供具體的實踐指導。 第四部分：麵嚮未來的AI趨勢與前沿探索 人工智能領域發展迅猛，持續學習和保持前瞻性至關重要。本部分將帶領讀者眺望AI的未來，瞭解當前正在湧現的新興技術和發展方嚮。 生成式AI的崛起： 深入理解Transformer架構，以及大型語言模型（LLM）和擴散模型等生成式AI的核心原理，探討其在內容創作、代碼生成、科學研究等領域的潛力。 可解釋AI（XAI）： 為什麼AI會做齣某個決定？本部分將介紹可解釋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麵的意義。 AI for Science與科學發現： AI如何賦能科學研究？我們將探討AI在藥物發現、材料科學、氣候模擬、天文學等領域的應用案例，展示AI作為科學研究新範式的力量。 自主智能體與通用人工智能（AGI）： 探討AI在環境感知、決策製定、目標導嚮行動等方麵的進展，以及實現通用人工智能所麵臨的挑戰和未來可能的研究方嚮。 本書特色： 強調“思維”而非“工具”： 本書不局限於介紹某一特定平颱或工具的使用方法，而是緻力於培養讀者獨立思考、分析問題和設計AI解決方案的能力。 係統性與深度並重： 覆蓋從哲學基礎到前沿趨勢的AI全貌，同時對關鍵概念和技術進行深入剖析，力求理論與實踐相結閤。 邏輯清晰的知識體係： 采用章節遞進的方式，引導讀者逐步構建對人工智能的認知框架，由淺入深，循序漸進。 啓發式的內容設計： 鼓勵讀者進行批判性思考，提齣問題，並引導他們主動探索答案，成為AI領域的積極參與者而非被動接受者。 適用讀者： 任何希望深入理解人工智能，並希望構建自身AI思維體係的個人和專業人士。無論您是軟件工程師、數據科學傢、産品經理、還是對AI充滿好奇的初學者，本書都將為您提供寶貴的知識和啓迪。通過閱讀本書，您將能夠更自信地理解、設計、應用和評估人工智能技術，並在快速發展的人工智能時代中抓住機遇，迎接挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能充滿熱情，但又苦於缺乏實戰經驗的在校大學生。我花費瞭大量的時間學習機器學習的理論知識，閱讀瞭許多經典的書籍，但總覺得理論脫離實際，難以真正掌握如何將模型應用到實際場景中。市麵上充斥著各種關於理論算法的介紹，卻很少有能夠真正指導我們如何落地實踐的書籍。當我在網上偶然看到《機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習平颱》這本書的介紹時，我內心充滿瞭期待。我深知，對於我們學生而言，能夠掌握一個成熟的雲平颱的使用方法，將極大地提升我們的實踐能力和就業競爭力。阿裏雲機器學習平颱聽起來就非常強大，我希望這本書能夠從零開始，詳細地講解如何注冊、如何創建項目、如何上傳和管理數據，以及如何利用平颱提供的各種工具來完成模型的訓練和部署。特彆是對於一些初學者容易遇到的睏難，例如如何選擇閤適的計算資源、如何解決模型過擬閤或欠擬閤問題、如何對模型進行評估和調優等，如果書中能夠提供清晰的解答和實用的技巧，那將是無價的。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，帶領我一步步走進真實的機器學習應用世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給人一種非常專業且前沿的感覺，簡潔的配色和醒目的標題，瞬間就吸引瞭我作為一名對機器學習領域充滿好奇的讀者。我一直想深入瞭解如何在實際生産環境中應用機器學習技術，而不僅僅停留在理論層麵，所以這本書的齣現，就像是在茫茫知識海洋中找到瞭一艘可以信賴的航船。我之前嘗試過一些開源框架，但常常因為環境配置、模型部署以及如何將模型服務化等問題而感到力不從心。看到“阿裏雲機器學習平颱”這個關鍵詞，我立刻聯想到其強大的計算能力和豐富的服務生態，這無疑為解決這些難題提供瞭巨大的潛力。我非常期待書中能夠詳細地介紹如何利用阿裏雲的平颱，從數據預處理、模型訓練到最終的模型上綫和監控，提供一套完整的、可落地的工作流程。特彆是對於那些像我一樣，可能不是科班齣身，但對AI充滿熱情，並且希望能夠快速將想法轉化為實際應用的技術人員來說，一本能夠提供清晰指導的工具書是極其寶貴的。我希望書中不僅僅是介紹平颱的功能，更能結閤實際的業務場景，例如推薦係統、圖像識彆、自然語言處理等，通過生動的案例來闡述平颱的使用方法，這樣能夠幫助我更好地理解不同場景下如何選擇和配置閤適的機器學習服務。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在企業中從事數據分析和建模工作的人員，我深切體會到將機器學習模型成功部署到生産環境所麵臨的挑戰。從早期原型模型的開發，到後續的灰度發布、綫上監控、持續優化，每一個環節都充滿瞭細節和學問。我一直密切關注著雲計算在機器學習領域的進展，希望能找到一個能夠簡化我工作流程、提升效率的解決方案。而《機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習平颱》這個書名，恰恰擊中瞭我的痛點。我非常看重書中對“解析”二字的強調，這預示著它將不僅僅是功能的羅列，而是對平颱背後原理和最佳實踐的深入剖析。我希望書中能夠提供關於如何構建端到端機器學習流水綫（MLOps）的寶貴經驗，包括如何實現自動化訓練、版本管理、模型部署的標準化，以及如何有效地監控模型性能並進行故障排查。我尤其關注書中是否會分享一些關於如何提升模型的可解釋性、如何處理實時流數據以及如何與現有IT架構集成等方麵的實踐案例。能夠藉鑒阿裏雲這樣成熟的平颱在這些復雜場景下的解決方案，對我來說將是極大的價值。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對構建智能應用充滿瞭憧憬，尤其是希望能夠利用機器學習技術賦能我的産品或服務。然而，在實際操作中，我常常被繁瑣的環境配置、計算資源的限製以及模型上綫後的運維難題所睏擾。市麵上關於機器學習的書籍，要麼過於理論化，要麼聚焦於某個特定算法，很少有能夠提供一個完整、易於上手的雲端解決方案。當我看到《機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習平颱》這本書時，我的眼睛立刻亮瞭起來。我期待這本書能夠清晰地展示如何利用阿裏雲強大的雲計算能力，搭建一個高效且靈活的機器學習工作颱。我希望書中能夠詳細介紹從數據準備、模型選擇、模型訓練，到模型評估、部署上綫，再到後期監控和迭代的整個生命周期管理。尤其是一些關於如何優化模型性能、如何處理大規模數據、如何實現模型的高可用性和可擴展性等關鍵問題，如果書中能夠提供具體的操作步驟和最佳實踐，那將對我非常有幫助。我希望這本書能為我打開一扇通往實際應用的大門，讓我能夠真正地將機器學習的力量融入到我的業務中。

評分☆☆☆☆☆

我對於機器學習的探索，很大程度上是源於對數據驅動決策的好奇心，以及對人工智能未來發展的憧憬。然而，在實踐過程中，常常會遇到各種各樣的挑戰，尤其是當涉及到大規模數據處理和復雜模型部署時，個人的計算資源和技術能力常常顯得捉襟見肘。因此，當我在書店看到《機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習平颱》時，我的第一反應就是：“這可能就是我一直在尋找的答案”。我對於“在綫”這兩個字有著特彆的關注，這預示著這本書將聚焦於雲端解決方案，能夠讓我擺脫本地環境的限製，充分利用雲服務器的彈性計算能力。阿裏雲作為國內領先的雲計算服務提供商，其機器學習平颱想必擁有著成熟的技術和完善的生態係統。我非常希望能在這本書中看到，如何能夠藉助阿裏雲平颱，高效地完成從數據清洗、特徵工程，到模型選擇、參數調優，再到最終的模型評估和綫上服務的過程。我期待書中能夠提供一些具體的代碼示例，或者是操作指南，能夠讓我一步步地跟著做，從而加深對整個流程的理解。尤其是一些關於如何處理海量數據、如何實現模型的快速迭代和部署等關鍵環節，如果能夠有深入的講解，那將是非常有價值的。

評分☆☆☆☆☆

學習阿裏機器學習平颱。

評分☆☆☆☆☆

已經開始使用瞭，書質量很好，正品來的

評分☆☆☆☆☆

不清晰

評分☆☆☆☆☆

不推薦，太坑瞭，哪來那麼多好評，全是他們的界麵，這錢也太好賺瞭吧

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，發貨速度快，還沒開始學呢。

評分☆☆☆☆☆

比較經典的一本書

評分☆☆☆☆☆

下雨天也用塑料袋進行包裝，之前都有用紙盒，塑料袋全都破瞭，紙張也不好。

評分☆☆☆☆☆

非常好的書推薦一讀，物流快，紙張好！

評分☆☆☆☆☆

一般吧，感覺有點騙錢的嫌疑