巨量资料分析与智能应用(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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以智能开发模型注入到巨量资料分析实务练习中，按部就班让读者由浅入深的学习如何为产品量身订做智能化装置，进而以范例说明如何应用在行动商务、医疗诊断服务、自助服务式智能商务、金融科技等新世代装置产品的开发上，适用于现代人想投入智能产品开发的人才培育与自学用实务教材。

本书特色

　　巨量资料分析，强化洞悉事物能力；智能应用于装置产品，大幅提升价值；让本书给您洞悉力与价值观，点燃人生亮点。

深度学习的基石：面向应用场景的现代神经网络架构详解 本书导言： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与技术创新的核心要素。然而，原始数据的海量堆积并不能自动转化为洞察与价值。真正实现“数据驱动”的关键，在于构建和部署能够从复杂、非结构化数据中学习并提取深层模式的智能系统。本书聚焦于这一核心技术——现代神经网络架构，旨在为读者提供一个系统化、深入且高度面向实践的知识体系，从而能够驾驭前沿的深度学习模型，解决现实世界中最具挑战性的复杂问题。 本书的结构设计，首先立足于坚实的理论基础，随后迅速过渡到对当前最主流、最有效的网络结构进行详尽的剖析与实现指导。我们摒弃了过于冗长和脱离实际的数学推导，转而强调直觉理解、架构演进逻辑以及工程实现的关键考量。 --- 第一部分：基础重构与范式转换 (Fundamentals Reframed) 本部分旨在为读者建立一个清晰、现代的深度学习基础认知框架，强调从传统机器学习到深度学习的思维范式转变。 第一章：从感知机到深度网络：理论基石的现代化重述 本章将回顾神经网络发展的关键里程碑，但重点将放在对现代计算范式（如大规模并行计算）下，这些基础概念如何被重新诠释和优化。我们将详细探讨： 1. 激活函数的新选择与影响： 不仅仅是 Sigmoid 和 Tanh，重点解析 ReLU 及其变体（Leaky ReLU, PReLU, GELU）在处理梯度消失问题和计算效率上的优势。阐释激活函数如何影响网络的非线性表达能力和收敛速度。 2. 优化器的演进历程： 详细对比标准梯度下降（SGD）与动量法、AdaGrad、RMSProp 到自适应矩估计（Adam）的内在机制。深入分析 AdamW 在权重衰减正则化上的改进，以及在不同数据集规模下选择最优优化器的工程准则。 3. 正则化策略的精细化： 除了传统的 L1/L2，本书将重点介绍 Dropout 在不同网络层（如卷积层、全连接层）的应用差异，以及 Batch Normalization (BN) 在稳定训练过程中的核心作用。同时，引入 Layer Normalization (LN) 和 Instance Normalization (IN)，并阐明它们在序列模型和特定图像任务中的适用性。 第二章：计算图与反向传播的现代实现 理解深度学习的“黑箱”需要回归到其计算基础。本章将使用计算图的视角，深入讲解反向传播算法的实现细节，并侧重于现代框架（如 PyTorch/TensorFlow）如何通过自动微分机制简化这一过程。 1. 自动微分（Autograd）的原理： 解释链式法则在多层网络中的迭代应用，以及如何通过构建动态或静态计算图来实现高效的梯度计算。 2. 内存效率与梯度流： 讨论在处理超大模型时，梯度累积、梯度检查点（Gradient Checkpointing）等技术如何平衡内存占用与计算延迟。 --- 第二部分：核心网络结构解析与应用 (Core Architectures Deep Dive) 本部分是本书的核心，系统性地介绍当前最强大、应用最广泛的神经网络架构，并剖析其设计哲学。 第三章：卷积神经网络（CNN）：视觉处理的工业标准 CNN 的设计原理是理解空间数据处理的关键。本章超越基础的 LeNet/AlexNet，聚焦于现代高效架构的设计范式。 1. 深度残差网络（ResNet）的革命： 详细阐述“残差连接”如何有效缓解深层网络中的信息退化问题。分析 Grouped Convolution (AlexNet/ResNeXt) 和 Depthwise Separable Convolution (MobileNet) 在保持性能同时大幅降低参数量和计算复杂度的机制。 2. 高效架构设计原则： 深入探讨 Inception 模块（多尺度特征融合）、瓶颈结构（Bottleneck）的应用及其对模型效率的贡献。 3. 注意力机制的早期引入： 介绍 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块，解释通道级注意力如何被整合到 CNN 结构中，以动态调整特征图的权重。 第四章：循环神经网络（RNN）的局限与序列建模的升级 针对时间序列、自然语言等顺序数据，本章分析传统 RNN 的固有缺陷（如长期依赖性）并展示现代解决方案。 1. 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 细致对比这两种主流门控机制的设计，重点分析遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，实现对信息流的精确控制。 2. 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介绍编码器-解码器架构在机器翻译、语音识别中的基础应用，为后续 Transformer 架构的引入做铺垫。 第五章：注意力机制的崛起：Transformer 架构的完整解析 Transformer 架构是当前深度学习领域最具颠覆性的创新，本章将从理论到实践全面拆解其核心组件。 1. 自注意力（Self-Attention）的数学表达： 详细解析 Query (Q)、Key (K)、Value (V) 矩阵的生成过程，以及 Scaled Dot-Product Attention 的计算流程。强调其相对于 RNN 的并行计算优势。 2. 多头注意力（Multi-Head Attention）： 解释如何通过多个“头”来学习输入序列中不同方面的依赖关系，以及特征拼接和线性投影的作用。 3. Transformer 核心组件： 深入讲解位置编码（Positional Encoding）对于恢复序列顺序信息的关键性，以及前馈网络（Feed-Forward Network）和层归一化（Layer Norm）在结构中的位置与功能。 --- 第三部分：前沿与工程实践 (Frontiers and Engineering Practices) 本部分关注如何将基础架构应用于解决前沿问题，并探讨模型部署与优化的工程挑战。 第六章：生成模型：从变分到对抗的探索 生成模型是衡量一个AI系统创造力的重要指标。本章专注于描述性生成模型的两种主流范式。 1. 变分自编码器（VAE）： 解释其基于概率图模型的特性，深入解析潜在空间（Latent Space）的结构与重参数化技巧（Reparameterization Trick），以及如何通过 KL 散度和重构损失进行优化。 2. 生成对抗网络（GAN）： 详细分析生成器（Generator）与判别器（Discriminator）之间的博弈过程。重点讨论 WGAN (Wasserstein GAN) 如何通过 Earth Mover's Distance 改进训练的稳定性和样本质量。 第七章：预训练与迁移学习的生态系统 现代深度学习的成功在很大程度上依赖于大规模预训练模型。本章探讨如何利用预训练模型的知识进行高效迁移。 1. 大规模预训练模型的设计哲学（BERT/GPT 系列）： 分析基于 Transformer 的预训练任务（如 Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）如何构建通用语言理解能力。 2. 微调（Fine-Tuning）的策略： 探讨针对特定下游任务（如文本分类、问答）时，如何选择性地微调模型的不同层级，以及高效微调技术（如 LoRA, Prompt Tuning）的应用场景。 第八章：模型部署与优化实践 一个强大的模型只有能够高效运行在实际环境中才有价值。本章将重点放在模型推理阶段的优化技术。 1. 模型剪枝（Pruning）与量化（Quantization）： 详细介绍非结构化剪枝和结构化剪枝的方法，以及如何将浮点运算转换为 INT8 甚至更低精度的计算，以加速边缘设备上的推理。 2. 模型编译与运行时优化： 介绍 ONNX 等中间表示格式的作用，以及使用 TensorRT 或 OpenVINO 等推理引擎进行图优化、内核融合，以最大化硬件（GPU/NPU）的利用率。 --- 结语： 本书提供的不仅仅是一系列算法的描述，更是一套面向现代人工智能工程师和研究人员的“工具箱”和“思维导图”。通过对这些核心网络架构的深入剖析，读者将具备从零开始设计、训练、优化并部署高性能智能系统的能力。掌握这些基石技术，是应对未来数据挑战、构建下一代智能应用的关键所在。

第01章    巨量资料处理概论
第02章    巨量资料处理程序
第03章    机器学习
第04章    在装置上处理巨量资料
第05章    巨量资料中的第一步骤实作
第06章    加入NoSQL之动态资料
第07章    图形资料库在推荐引擎上的使用
第08章    文本探勘和文本分析
第09章    巨量资料可视觉化分析
第10章    Tableau实作练习之资料萃取
第11章    Tableau实作练习之资料混合
第12章    Tableau实作练习之计算/参数
第13章    Tableau实作练习之排序和过泸
第14章    Tableau实作练习之格式化
第15章    Tableau实作练习之可视觉化
第16章    Tableau实作练习之元件视窗

 

序

　　本书以智能开发模型注入到巨量资料分析实务练习中，按部就班地让读者由浅入深的学习如何为产品量身订做智能化装置，进而以范例说明如何应用在行动商务、医疗诊断服务、自助服务式智能商务、金融科技等新世代装置产品的开发上，适用于现代人想投入智能产品开发的人才培育自学用实务教材。

　　课程中先教导如何先使用开源的虚拟程式安装Ha 程式库，启动系统后逐步介绍程式库中的各种元件，并练习使用元件来进行巨量资料分析，其间会介绍如何取得巨量的开元资料，如何加装一直在改进的开源程式库中的元件，让学习者学习如何依据任务需求来建置装置内元件与智能模型，进而训练装置内程式库元件的智能。

　　最后，教导使用视觉化剖析工具，本书选用Tableau 软体工具，进行洞悉力剖析与解说实验；巨量资料剖析的初学者亦可以直接先跳到第10 章，先行使用此工具来实验基本的巨量资料剖析法，后再回到前面章节来学习智能开发技巧。

　　2016 年是巨量资料大幅成长的一年，更多的机构储存，处理和萃取所有形式和大小资料后产出价值。2017 年，支援大量结构化和非结构化资料的系统持续开发，市场更需要融入智能化资料的价值道装置产品中，各类型智能化装置系统让企业IT 装置产品需求大量的人才。本书正是针对此需求而写，希望能让读者快速学到进入职场的真知卓识。

　　巨量资料就像人造水库，首先你要结束（建立一个丛集群），然后让它充满水（资料）。一旦建立了水库，就可以开始使用水（资料），用于发电，饮水和重建等各种用途（预测分析，机器学习，网络安全等）。到现在为止，保持水库本身已经结束了。2017 年，随着Hadoop 的商业理由越来越多，这将会改变。机构将要求可复制和敏捷地使用巨量资料以获得更快的答案。在投资人事，资料、智能开发和基础设施之前，他们会仔细考虑业务成果。
 

评分☆☆☆☆☆

作为一名对前沿科技充满好奇心的学生，我一直在关注人工智能和大数据领域的最新动态。最近，我听说了一本名为《巨量资料分析与智能应用(第二版)》的书，这个书名立刻吸引了我的注意。我一直觉得，大数据分析不仅仅是统计学的延伸，更是一种融合了计算科学、数学、甚至社会学的新兴学科。而智能应用，更是将这些分析成果升华为能够与人类交互、解决实际问题的能力。我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角，帮助我理解巨量数据从采集、存储、处理、分析到最终实现智能应用的完整生命周期。我特别关注书中是否能够讲解一些前沿的机器学习和深度学习算法，以及它们在不同领域的应用，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。此外，我对于如何构建可扩展、高性能的数据分析平台也很有兴趣，这对于处理海量数据至关重要。这本书的“第二版”字样也让我感到安心，这意味着它可能已经经过了一定的迭代和更新，能够反映最新的技术发展和最佳实践。我期待书中能够包含一些实用的代码示例或者案例研究，这将大大有助于我将理论知识转化为实践技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就让我充满期待，因为“巨量资料分析”和“智能应用”这两个词汇，恰恰触及了我最近工作和学习中最迫切的需求。我从事的行业正经历着数据的爆炸式增长，如何从这些庞杂的信息中挖掘出有价值的洞见，并将其转化为切实的业务增长，一直是我的困扰。智能应用更是这个时代的潮流，我渴望了解当前有哪些成熟的技术和方法，能够帮助我构建更智能、更高效的系统。这本书的标题暗示了它会涵盖从基础的数据处理到高阶的应用场景，我希望能在这本书中找到系统性的知识框架，学习到实操性的技术细节，甚至获得一些启发性的思路。比如，在数据预处理方面，我希望了解如何高效地清洗、转换和整合来自不同源头的数据；在分析方法上，我希望能深入理解各种统计模型、机器学习算法在实际问题中的应用，以及它们的优缺点；在智能应用方面，我更希望看到具体的案例分析，了解如何将这些技术落地，解决实际业务中的痛点，例如个性化推荐、风险预警、智能决策等。总而言之，我抱着学习的初心，希望这本书能成为我在这片数据海洋中航行的指南针。

评分☆☆☆☆☆

我是一名多年从事数据分析的老兵，经历了从Excel表格到SQL数据库，再到Hadoop生态的演变。近几年，机器学习和人工智能的浪潮更是席卷了整个行业。一本叫做《巨量资料分析与智能应用(第二版)》的书，听起来就像是为我们这类从业者量身定做的。我希望能在这本书中找到对现有分析工具和技术的深入解读，比如 Spark、Flink 等流处理框架，以及 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架的精髓。更重要的是，我希望能够学习到如何将这些技术与业务场景更紧密地结合，解决那些长期困扰我们的复杂问题，例如建立更精准的用户画像，优化运营效率，或者预测市场趋势。我期待书中能够包含一些业界领先企业的实践案例，了解他们是如何构建复杂的数据分析和智能应用体系的，他们的挑战是什么，又是如何克服的。同时，我也希望这本书能提供一些关于数据治理、数据安全以及算法伦理方面的思考，这在当前数据驱动的时代越来越重要。总而言之，我希望这本书能够给我带来一些新的启发和方法论，帮助我在数据分析领域不断进步，跟上时代发展的步伐。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的初步印象是，它可能是一本非常实用的入门指南，尤其适合那些刚刚接触大数据和人工智能领域的朋友。我目前还在学习阶段，对于这些概念还处于一个比较模糊的认知。书名中的“巨量资料分析”听起来似乎涵盖了数据收集、存储、清洗、处理等一系列复杂的过程，我希望这本书能够用通俗易懂的语言，将这些概念一一拆解，让我能够快速建立起一个清晰的知识体系。而“智能应用”则更让我感兴趣，它意味着数据分析的最终目的是要产生实际的价值，例如自动化决策、智能推荐、个性化服务等等。我希望书中能够详细介绍一些常见的智能应用场景，并阐述它们背后的原理。比如，我想了解推荐系统是如何工作的，它是如何根据用户的历史行为预测用户喜好的？ 또，我想知道人工智能在图像识别、语音识别等方面的应用是如何实现的。这本书的“第二版”也让我觉得它更具时效性，可能包含了最新的技术发展和应用案例，这对于我这样希望快速掌握新知识的学习者来说非常重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，单单听起来就有一种宏大且充满力量的感觉。《巨量资料分析与智能应用(第二版)》——这不仅仅是一个书名，更像是一种对未来趋势的宣言。作为一个对技术变革敏感的观察者，我一直认为，数据是新时代的石油，而智能应用则是提炼和运用这些石油的先进技术。我非常好奇这本书会如何描绘巨量资料的分析过程，是侧重于理论模型，还是更偏向于实操性的技术实现？我期待它能够深入浅出地讲解各种数据挖掘和机器学习算法，并展示它们在解决现实世界复杂问题时的威力。例如，书中是否会提及如何利用这些技术来优化供应链管理，提升客户体验，甚至推动科学研究的突破？“智能应用”这个词也让我联想到各种人工智能的最新成果，我希望书中能够探讨如何将这些先进的算法和模型转化为可落地的产品和服务，从而真正改变我们的生活和工作方式。我尤其关注书中是否会讨论到大数据分析和智能应用在伦理、隐私和社会影响方面的问题，因为这在当前高度互联互通的时代显得尤为重要。总而言之，我期待这本书能够提供一个富有洞察力和前瞻性的视角，帮助我理解大数据和人工智能的未来发展方向。