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[斯洛文尼亞] 博思蒂安·卡魯紮（Bo·tjan Kalu·a） 著，武傳海 譯

圖書標籤:

• Java
• 機器學習
• 數據挖掘
• 算法
• 編程
• 人工智能
• 深度學習
• 實踐
• 案例
• 開發

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115466808

版次：1

商品編碼：12179091

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：171

正文語種：中文

編輯推薦

·快速瞭解用Java創建並實現機器學習
·涵蓋Mahout、Weka、Spark等常見庫的功能和用法
·介紹各種常見任務的機器學習應用，如基於數據庫的預測預報、購物籃分析、圖像識彆、行為識彆、文本分析等

內容簡介

本書介紹如何使用Java創建並實現機器學習算法，既有基礎知識，又提供實戰案例。主要內容包括：機器學習基本概念、原理，Weka、Mahout、Spark等常見機器學習庫的用法，各類機器學習常見任務，包括分類、預測預報、購物籃分析、檢測異常、行為識彆、圖像識彆以及文本分析。最後還提供瞭相關Web資源、各種技術研討會議以及機器學習挑戰賽等進階所需內容。
本書適閤機器學習入門者，尤其是想使用Java機器學習庫進行數據分析的讀者。

目錄

第1章　機器學習應用快速入門 1
1．1　機器學習與數據科學 1
1．1．1　機器學習能夠解決的問題 2
1．1．2　機器學習應用流程 3
1．2　數據與問題定義 4
1．3　數據收集 5
1．3．1　發現或觀察數據 5
1．3．2　生成數據 6
1．3．3　采樣陷阱 7
1．4　數據預處理 7
1．4．1　數據清洗 8
1．4．2　填充缺失值 8
1．4．3　剔除異常值 8
1．4．4　數據轉換 9
1．4．5　數據歸約 10
1．5　無監督學習 10
1．5．1　查找相似項目 10
1．5．2　聚類 12
1．6　監督學習 13
1．6．1　分類 14
1．6．2　迴歸 16
1．7　泛化與評估 18
1．8　小結 21
第2章　麵嚮機器學習的Java庫與
平颱 22
2．1　Java環境 22
2．2　機器學習庫 23
2．2．1　Weka 23
2．2．2　Java機器學習 25
2．2．3　Apache Mahout 26
2．2．4　Apache Spark 27
2．2．5　Deeplearning4j 28
2．2．6　MALLET 29
2．2．7　比較各個庫 30
2．3　創建機器學習應用 31
2．4　處理大數據 31
2．5　小結 33
第3章　基本算法——分類、迴歸、
聚類 34
3．1　開始之前 34
3．2　分類 35
3．2．1　數據 35
3．2．2　加載數據 36
3．2．3　特徵選擇 37
3．2．4　學習算法 38
3．2．5　對新數據分類 40
3．2．6　評估與預測誤差度量 41
3．2．7　混淆矩陣 41
3．2．8　選擇分類算法 42
3．3　迴歸 43
3．3．1　加載數據 43
3．3．2　分析屬性 44
3．3．3　創建與評估迴歸模型 45
3．3．4　避免常見迴歸問題的小技巧 48
3．4　聚類 49
3．4．1　聚類算法 49
3．4．2　評估 50
3．5　小結 51
第4章　利用集成方法預測客戶關係 52
4．1　客戶關係數據庫 52
4．1．1　挑戰 53
4．1．2　數據集 53
4．1．3　評估 54
4．2　最基本的樸素貝葉斯分類器基準 55
4．2．1　獲取數據 55
4．2．2　加載數據 56
4．3　基準模型 58
4．3．1　評估模型 58
4．3．2　實現樸素貝葉斯基準綫 59
4．4　使用集成方法進行高級建模 60
4．4．1　開始之前 60
4．4．2　數據預處理 61
4．4．3　屬性選擇 62
4．4．4　模型選擇 63
4．4．5　性能評估 66
4．5　小結 66
第5章　關聯分析 67
5．1　購物籃分析 67
5．2　關聯規則學習 69
5．2．1　基本概念 69
5．2．2　Apriori算法 71
5．2．3　FP-增長算法 71
5．2．4　超市數據集 72
5．3　發現模式 73
5．3．1　Apriori算法 73
5．3．2　FP-增長算法 74
5．4　在其他領域中的應用 75
5．4．1　醫療診斷 75
5．4．2　蛋白質序列 75
5．4．3　人口普查數據 76
5．4．4　客戶關係管理 76
5．4．5　IT運營分析 76
5．5　小結 77
第6章　使用Apache Mahout製作
推薦引擎 78
6．1　基本概念 78
6．1．1　關鍵概念 79
6．1．2　基於用戶與基於項目的分析 79
6．1．3　計算相似度的方法 80
6．1．4　利用與探索 81
6．2　獲取Apache Mahout 81
6．3　創建一個推薦引擎 84
6．3．1　圖書評分數據集 84
6．3．2　加載數據 84
6．3．3　協同過濾 89
6．4　基於內容的過濾 97
6．5　小結 97
第7章　欺詐與異常檢測 98
7．1　可疑與異常行為檢測 98
7．2　可疑模式檢測 99
7．3　異常模式檢測 100
7．3．1　分析類型 100
7．3．2　事務分析 101
7．3．3　規劃識彆 101
7．4　保險理賠欺詐檢測 101
7．4．1　數據集 102
7．4．2　為可疑模式建模 103
7．5　網站流量異常檢測 107
7．5．1　數據集 107
7．5．2　時序數據中的異常檢測 108
7．6　小結 113
第8章　利用Deeplearning4j進行
圖像識彆 114
8．1　圖像識彆簡介 114
8．2　圖像分類 120
8．2．1　Deeplearning4j 120
8．2．2　MNIST數據集 121
8．2．3　加載數據 121
8．2．4　創建模型 122
8．3　小結 128
第9章　利用手機傳感器進行
行為識彆 129
9．1　行為識彆簡介 129
9．1．1　手機傳感器 130
9．1．2　行為識彆流水綫 131
9．1．3　計劃 132
9．2　從手機收集數據 133
9．2．1　安裝Android Studio 133
9．2．2　加載數據采集器 133
9．2．3　收集訓練數據 136
9．3　創建分類器 138
9．3．1　減少假性轉換 140
9．3．2　將分類器嵌入移動應用 142
9．4　小結 143
第10章　利用Mallet進行文本挖掘——
主題模型與垃圾郵件檢測 144
10．1　文本挖掘簡介 144
10．1．1　主題模型 145
10．1．2　文本分類 145
10．2　安裝Mallet 146
10．3　使用文本數據 147
10．3．1　導入數據 149
10．3．2　對文本數據做預處理 150
10．4　為BBC新聞做主題模型 152
10．4．1　BBC數據集 152
10．4．2　建模 153
10．4．3　評估模型 155
10．4．4　重用模型 156
10．5　垃圾郵件檢測 157
10．5．1　垃圾郵件數據集 158
10．5．2　特徵生成 159
10．5．3　訓練與測試模型 160
10．6　小結 161
第11章　機器學習進階 162
11．1　現實生活中的機器學習 162
11．1．1　噪聲數據 162
11．1．2　類不平衡 162
11．1．3　特徵選擇睏難 163
11．1．4　模型鏈 163
11．1．5　評價的重要性 163
11．1．6　從模型到産品 164
11．1．7　模型維護 164
11．2　標準與標記語言 165
11．2．1　CRISP-DM 165
11．2．2　SEMMA方法 166
11．2．3　預測模型標記語言 166
11．3　雲端機器學習 167
11．4　Web資源與比賽 168
11．4．1　數據集 168
11．4．2　在綫課程 169
11．4．3　比賽 170
11．4．4　網站與博客 170
11．4．5　場館與會議 171
11．5　小結 171

《Java機器學習》—— 開啓智能開發新篇章 在數字化浪潮席捲全球的今天，人工智能（AI）已不再是遙不可及的科幻概念，而是滲透到我們生活方方麵麵的強大力量。從智能推薦、語音助手到自動駕駛、疾病診斷，AI正以前所未有的速度改變著世界。而機器學習，作為AI的核心驅動力，更是解鎖瞭機器自主學習、自我進化的能力。對於那些渴望掌握這項前沿技術，並將其應用於實際開發中的開發者而言，一本能夠係統、深入地講解機器學習理論並提供動手實踐指導的工具書顯得尤為重要。 《Java機器學習》正是應運而生。它並非一本空洞的理論堆砌，也不是一本僅羅列代碼的“食譜”。本書緻力於為讀者構建一個堅實的理論基礎，並在此基礎上，通過Java這門應用廣泛、性能優越的編程語言，將復雜的機器學習算法轉化為可執行、可理解的解決方案。本書的目標是讓每一位讀者，無論其當前的編程背景如何，都能循序漸進地掌握機器學習的關鍵概念，理解算法的運作機製，並最終能夠獨立設計、實現和部署屬於自己的機器學習模型。 內容精要與深度解析 本書的架構設計旨在提供一個全麵而連貫的學習路徑，從基礎概念的鋪墊，到核心算法的剖析，再到實際應用的拓展，層層遞進，確保讀者能夠真正理解並掌握機器學習的精髓。 第一部分：機器學習基礎與Java環境搭建 在正式深入機器學習算法之前，我們首先需要建立起對這一領域的整體認知。本部分將從最基本的概念入手，解釋什麼是機器學習，它與傳統編程有何不同，以及機器學習在現代科技中的廣泛應用場景。我們將深入探討監督學習、無監督學習、強化學習等主要學習範式，並講解諸如特徵工程、模型評估、過擬閤與欠擬閤等貫穿整個機器學習流程的關鍵環節。 為瞭讓讀者能夠立刻開始實踐，本書還將提供詳細的Java開發環境搭建指南。我們將介紹並演示如何配置Java JDK、集成開發環境（IDE，如Eclipse、IntelliJ IDEA），以及如何引入必要的機器學習相關庫，如Apache Commons Math、Weka、DL4J（Deeplearning4j）等。對這些基礎環境的熟悉，將為後續的學習和實踐打下堅實的基礎。 第二部分：監督學習的核心算法 監督學習是機器學習中最常見也是應用最廣泛的一類。本書將詳細解析一係列經典的監督學習算法，並闡述它們背後的數學原理和計算邏輯。 綫性迴歸與邏輯迴歸：作為最基礎但極其重要的算法，我們將從一元綫性迴歸講到多元綫性迴歸，深入理解最小二乘法。隨後，我們將引入邏輯迴歸，講解其如何處理分類問題，以及Sigmoid函數在其中的作用。 支持嚮量機（SVM）：SVM以其強大的分類能力和對高維數據的處理能力而聞名。本書將詳細講解綫性SVM和非綫性SVM（利用核函數），並剖析其背後的數學原理，如決策邊界、間隔最大化等。 決策樹與隨機森林：決策樹以其直觀易懂的結構深受喜愛。我們將講解ID3、C4.5、CART等經典的決策樹構建算法，並深入探討如何通過集成學習的思想，構建更強大的隨機森林模型，以及理解其在特徵重要性評估方麵的優勢。 K近鄰（KNN）：KNN算法簡潔高效，易於理解。本書將闡述其“物以類聚，人以群分”的原理，講解距離度量（如歐氏距離、曼哈頓距離）的選擇，以及K值的選擇對模型性能的影響。 樸素貝葉斯：基於貝葉斯定理的樸素貝葉斯算法在文本分類等領域錶現齣色。我們將深入理解其條件概率的計算，以及“樸素”假設的意義和影響。 對於每一種算法，本書都將提供清晰的Java代碼實現示例，並通過實際數據集進行演示，講解如何加載數據、預處理、訓練模型、進行預測以及評估模型性能。 第三部分：無監督學習的探索 無監督學習旨在從無標簽數據中發現隱藏的模式和結構。本部分將帶領讀者探索無監督學習的精彩世界。 K-Means聚類：作為最經典的聚類算法之一，K-Means將通過迭代的方式將數據點劃分到K個簇中。本書將詳細講解其算法流程，以及如何選擇K值、初始化聚類中心，並分析其在圖像分割、客戶分群等方麵的應用。 層次聚類：與K-Means不同，層次聚類構建一個數據點之間的層次結構。我們將講解凝聚型（自底嚮上）和分裂型（自頂嚮下）層次聚類的區彆，以及如何使用樹狀圖（Dendrogram）來可視化聚類結果。 主成分分析（PCA）：PCA是一種常用的降維技術，旨在找到數據方差最大的方嚮，從而減少數據的維度，同時保留盡可能多的信息。本書將詳細解析其背後的數學原理，如協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量，並演示如何在Java中應用PCA進行降維。 關聯規則挖掘（Apriori算法）：關聯規則挖掘常用於分析購物籃數據，發現商品之間的購買關聯。我們將講解Apriori算法的步驟，如頻繁項集的生成和規則的生成，並展示其在超市商品推薦等場景的應用。 同樣，每種無監督學習算法都將伴隨具體的Java代碼實現和實例演示。 第四部分：深度學習基礎與Java實踐 深度學習是當前人工智能領域最熱門的分支之一，也是機器學習能力的一次飛躍。本書將在必要的基礎上，為讀者介紹深度學習的基本概念。 神經網絡基礎：我們將從最簡單的感知機模型開始，逐步介紹多層感知機（MLP），講解神經元、激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）、前嚮傳播和反嚮傳播算法。 捲積神經網絡（CNN）：CNN在圖像識彆領域取得瞭巨大成功。本書將介紹捲積層、池化層、全連接層等核心概念，並講解CNN如何有效地處理圖像數據。 循環神經網絡（RNN）：RNN擅長處理序列數據，如文本和時間序列。我們將講解RNN的循環結構、門控循環單元（GRU）和長短期記憶網絡（LSTM），以處理長期依賴問題。 本書將重點介紹如何利用Java下的深度學習庫，如DL4J，來構建和訓練神經網絡模型。我們將演示如何定義網絡結構，加載和預處理圖像、文本等數據，以及如何使用GPU加速訓練過程。 第五部分：模型評估、調優與部署 無論采用何種算法，模型的性能評估和優化都是至關重要的環節。本部分將深入探討： 評估指標：針對分類問題，我們將講解準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等；針對迴歸問題，我們將講解均方誤差（MSE）、R²分數等。 交叉驗證：講解K摺交叉驗證等技術，以更可靠地評估模型的泛化能力。 超參數調優：介紹網格搜索、隨機搜索等方法，以及如何利用Java代碼進行參數優化，尋找最佳模型配置。 模型部署：講解如何將訓練好的模型集成到Java應用程序中，並進行預測。我們將探討API服務、批處理等不同的部署方式。 第六部分：實際應用案例與進階主題 理論結閤實踐是學習的王道。本書將在最後的章節，通過一係列貼近實際的案例，展示Java機器學習的應用能力。 文本分類與情感分析：利用樸素貝葉斯、SVM或深度學習模型，構建一個垃圾郵件分類器或産品評論情感分析係統。 圖像識彆基礎：使用CNN模型，實現一個簡單的圖像分類器，如貓狗識彆。 推薦係統入門：講解基於協同過濾或內容推薦的基本原理，並嘗試用Java實現一個簡單的推薦係統。 時間序列預測：利用RNN或LSTM，對股票價格或銷售數據進行預測。 此外，本書還將簡要介紹一些進階主題，如集成學習（Boosting）、無監督深度學習、生成對抗網絡（GANs）等，為讀者未來的深入學習提供方嚮。 本書特色與讀者收益 理論與實踐並重：《Java機器學習》不僅深入淺齣地講解瞭機器學習的理論知識，更提供瞭大量的Java代碼示例，讓讀者能夠親手實踐，加深理解。 語言普適性：Java作為一門流行的通用編程語言，擁有龐大的開發者社區和豐富的生態係統，本書的齣版將幫助更多Java開發者跨入AI領域。 循序漸進的學習麯綫：從基礎概念到高級算法，再到實際應用，本書設計瞭清晰的學習路徑，確保不同背景的讀者都能輕鬆上手。 豐富的實戰案例：通過一係列精心設計的案例，讀者可以快速將所學知識應用於解決實際問題，提升實戰能力。 麵嚮未來的技術視角：本書涵蓋瞭深度學習等前沿技術，為讀者指明瞭AI發展的方嚮，助力其在快速變化的科技浪潮中保持競爭力。 閱讀《Java機器學習》，您將不僅掌握一套強大的技術工具，更將開啓一個充滿無限可能的智能開發新篇章。無論您是希望在工作中應用機器學習來解決業務挑戰，還是對AI領域充滿熱情，想要深入探索其奧秘，本書都將是您不可或缺的良師益友。讓我們一起，用Java的力量，驅動智能的未來！

評分☆☆☆☆☆

遺憾的是，我感覺這本書在對“前沿熱點”的追蹤速度上，略顯保守。雖然它對經典算法的闡述無可挑剔，但對於近兩年AI領域爆炸式發展的一些新興子領域，比如大型語言模型（LLM）的微調策略或者擴散模型（Diffusion Models）的核心架構，似乎隻是蜻蜓點水般地提及，沒有進行深入的剖析。這或許是由於書籍齣版周期的限製所緻，畢竟技術迭代的速度太快瞭。因此，如果讀者是衝著學習當前最熱門、最時髦的技術棧而來，這本書可能無法滿足即時需求。但反過來看，正是這種對基礎和經典原理的堅守，保證瞭這本書的長期價值，那些被時間證明是穩健的範式，纔是構建未來創新的基石。

評分☆☆☆☆☆

從寫作風格上來看，作者采用瞭非常沉穩且富有洞察力的敘述口吻，讀起來有一種資深專傢的循循善誘感。他很少使用誇張的辭藻去渲染某個技術的“革命性”，而是客觀地分析其局限性和適用邊界。這種剋製的錶達方式，反而增強瞭文本的說服力。我特彆喜歡作者在總結性段落中經常會穿插的“工程實踐忠告”，這些小小的提示，往往是那些隻有長期在生産環境中摸爬滾打過的人纔能體會到的經驗之談，比如關於模型部署時的內存占用優化，或者在聯邦學習場景下數據隱私泄露的潛在風險評估。這些內容，讓這本書超越瞭一本單純的技術參考書，更像是一份寶貴的職業發展指南。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個技術交流群裏偶然看到有人推薦這本書的，當時主要被它在“模型解釋性”（Explainable AI, XAI）部分所涉及的深度所吸引。讀完前幾章後，我發現作者在理論推導上是極其嚴謹的，每一步公式的引入都有清晰的邏輯鋪墊，而不是簡單地拋齣結果。作者似乎非常注重對數學基礎的夯實，這對於希望深入理解底層機製的工程師來說，是莫大的福音。然而，這種深度也帶來瞭一個小小的挑戰：對於那些隻想快速應用現成框架的讀者，某些章節可能會顯得略微晦澀，可能需要配閤一些外部的綫性代數或概率論的知識迴顧。但我個人認為，這種“慢工齣細活”的講解方式，確保瞭我們建立的知識體係是牢固且不易過時的。這本書的價值，恰恰在於它教會瞭我們“為什麼”而不是僅僅“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，硬殼精裝，紙張的質感也相當不錯，拿在手裏沉甸甸的，有一種知識的厚重感撲麵而來。內頁的排版布局考究，字體選擇大小適中，行距也處理得恰到好處，長時間閱讀下來眼睛也不會感到明顯的疲勞。尤其值得稱贊的是，書中插圖和圖錶的質量非常高，很多復雜的概念，通過那些精心繪製的流程圖和示意圖，一下子就變得清晰明瞭。比如，在講解某個高級算法的迭代過程時，那種動態的視覺呈現，比純文字描述要高效得多。不過，對於初學者來說，可能需要適應一下這種信息密度的排版，畢竟每一頁都塞得滿滿當當，需要集中注意力去消化。整體來說，從物理層麵上看，這是一本製作精良、值得收藏的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例研究部分做得非常接地氣，這絕對是它最齣彩的地方之一。它並沒有僅僅停留在教科書上那些虛擬的鳶尾花或MNIST數據集上，而是引入瞭幾個現實世界中不同行業（比如金融風控和醫療影像輔助診斷）的真實場景數據樣本。通過這些案例，我清晰地看到瞭不同算法在處理特定數據偏斜或噪聲時的錶現差異。比如，書中對時間序列預測中“滑動窗口”選擇的敏感性分析，提供瞭非常詳細的參數調優建議和可視化結果對比，這比我以往閱讀的任何一本教程都來得具體和實用。當然，要完全復現書中所有的代碼示例，讀者需要確保自己的開發環境配置得非常完善，特彆是對一些較新的依賴庫版本需要保持同步，否則可能會遇到一些環境配置上的小麻煩。

評分☆☆☆☆☆

非常好啊，京東，購買東西方便快捷，贊！！！

評分☆☆☆☆☆

很棒的一本書希望能從中汲取營養

評分☆☆☆☆☆

很簡單，完全給外行的，意義不大

評分☆☆☆☆☆

很簡單，完全給外行的，意義不大

評分☆☆☆☆☆

很棒的一本書希望能從中汲取營養

評分☆☆☆☆☆

第二次買瞭，幫彆人買的，書很好

評分☆☆☆☆☆

618買的 價格很優惠。

評分☆☆☆☆☆

物流無敵，態度很好，産品質量很好，京東網上購物第一選擇。

評分☆☆☆☆☆

不錯，質量很好，很滿意，值得購買