机器学习实务：资料科学工作流程与应用程式开发及最佳化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 数据分析
• 深度学习

“这本书介绍机器学习与资料科学，联结工程师与资料科学家，协助将相关技术应用在实务，确保你的投入能真正解决问题，以及提供实际应用时的最佳化技巧。”-摘自系列编辑Paul Dix的序

　　成功资料科学专案的实务技巧

　　本书是资料科学与机器学习从业者解决实务问题技术的速成课。作者Andrew与Adam展示如何快速的产出重要结果；持续让投资报酬率最大化；避免过度期待的工具与不必要的复杂性；以最简单、最低风险的方式完成工作。

　　作者以丰富的经验帮助你提出实用并完整的执行方案，透过直接查询、聚合、视觉化进行工作，教授不可或缺的错误分析方法以避免错误的结论。内容涵盖了线性回归、分类、聚类、贝叶斯推理等机器学习技术，帮助你为每个专案选择正确的演算法。有关硬体、基础设施、分散式系统的结论为实务环境最佳化提供宝贵的参考指南。

　　‧利用敏捷方法聚焦于专案的小范围与有效开发
　　‧以Python实务范例学习
　　‧由简单的启发开始，随着资料管道的成熟而改善
　　‧以基本的资料视觉化技术展示成果
　　‧掌握线性廻归、随机森林、分类、群集、过适等关键机器学习技术
　　‧学习基本图模型与贝叶斯推断
　　‧认识机器学习模型中的关联与因果

深入浅出：数据驱动决策的基石——统计推断与模型构建 本书旨在为读者提供一个扎实、全面的统计学和机器学习基础，重点关注如何将理论知识转化为实际的数据分析和决策能力。我们不侧重于复杂的系统工程和大规模应用开发，而是深入挖掘驱动数据科学工作的核心逻辑与严谨的数学基础。 第一部分：统计思维的构建与概率论基础 本书的开篇将详尽阐述统计推断的哲学基础。数据分析的有效性很大程度上依赖于我们对不确定性的理解和处理能力。 第一章：数据的本质与描述性统计 我们将从数据的类型、结构和质量评估开始。详细介绍集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算及其在不同数据分布下的适用性。重点探讨数据的可视化技术，如直方图、箱线图和散点图，以及如何通过可视化快速发现数据中的异常值和潜在关系。我们强调，有效的描述性统计是后续复杂模型构建的必要前提。 第二章：概率论的严谨性 本章深入讲解概率论的核心概念，包括样本空间、事件、条件概率和独立性。我们将系统地介绍离散随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续随机变量（如正态分布、指数分布）。特别地，本书将花大量篇幅讲解中心极限定理（CLT）的重要性及其在统计推断中的核心地位，这是理解抽样分布和假设检验的理论支柱。 第三章：推断统计学的原理 本部分是统计思维的核心。我们首先区分总体和样本，然后详细讲解点估计和区间估计（置信区间）的构建。重点解析最大似然估计（MLE）和矩估计（MOM）的原理与应用场景。对于置信区间的解释，我们将严格遵循统计学定义，避免常见误解，确保读者对估计的不确定性有准确的把握。 第二部分：假设检验与统计显著性 假设检验是数据分析中用于量化证据强度的关键工具。本部分旨在提供一套清晰、可操作的假设检验流程。 第四章：假设检验的逻辑框架 清晰界定零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），以及I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）的权衡。我们将详细解释P值的正确解释和滥用，强调P值并非效应大小或结论真实性的概率。 第五章：经典参数检验 系统介绍t检验（单样本、独立样本、配对样本）和方差分析（ANOVA）的数学原理和应用条件。我们讨论如何检验方差齐性（如Levene检验）以及在不满足参数假设时应采取的非参数替代方法。对于多重比较问题，我们将深入探讨Bonferroni校正和Tukey HSD等方法的原理和局限性。 第六章：非参数检验与分布拟合 当数据不满足正态性或样本量较小时，非参数方法至关重要。本章介绍Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验。此外，我们将探讨如何使用Kolmogorov-Smirnov检验或Shapiro-Wilk检验来评估数据是否服从特定分布，以及在数据变换中的应用。 第三部分：线性模型与回归分析的深入探讨 回归分析是连接变量关系、进行预测和解释机制的基石。本书将重点放在模型的假设检验、诊断和解释上。 第七章：简单与多元线性回归 详细推导普通最小二乘法（OLS）的解，并严格证明其最佳线性无偏估计（BLUE）的性质。本章的重点是回归模型的诊断：包括残差分析（检查独立性、同方差性和正态性）、多重共线性（VIF指标）的检测与处理，以及异常点对模型稳定性的影响。 第八章：模型选择、正则化与因果推断的初步 探讨如何通过调整$R^2$、AIC和BIC等指标进行模型选择。我们将引入岭回归（Ridge）和Lasso回归的数学公式，解释它们如何通过惩罚项来稳定模型并实现特征选择。此外，我们将简要讨论在观测数据中尝试建立因果关系的挑战，介绍如倾向得分匹配（PSM）等方法的统计学原理（但不涉及复杂的程序实现）。 第九章：广义线性模型（GLM） 超越正态分布假设。本章详细介绍指数族分布（如泊松、二项分布），以及连接函数（Link Function）的概念。重点分析逻辑回归（Logistic Regression）的推导过程，如何解读Log-Odds和Odds Ratio，以及如何应用泊松回归处理计数数据。 第四部分：基础机器学习算法与模型评估 本部分侧重于介绍那些建立在坚实统计基础上的预测模型，并强调严格的模型评估方法，而非侧重于大规模分布式计算或深度学习框架。 第十章：分类与判别分析 除了逻辑回归，我们还将分析线性判别分析（LDA）的统计基础，探讨其与高斯模型的关系。介绍贝叶斯分类器的原理，包括朴素贝叶斯的条件独立性假设及其在文本分析中的应用潜力。 第十一章：非参数预测模型：决策树与集成方法概述 系统梳理决策树（如ID3, C4.5, CART）的构建流程，特别是信息增益和基尼不纯度的数学定义。解释Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost）如何通过组合多个弱学习器来提高稳定性和准确性。重点在于理解这些模型如何处理非线性关系，以及其固有的方差-偏差权衡。 第十二章：模型性能的严谨评估 强调交叉验证（Cross-Validation）的必要性，并详细解释K折交叉验证的机制。深入讲解分类模型的性能指标：准确率、精确率、召回率、F1分数。最重要的是，我们将对ROC曲线和AUC的统计学意义进行细致的剖析，解释它们如何提供对分类器性能的整体视角，独立于特定的分类阈值。 --- 本书的目标读者是希望深入理解统计学和机器学习模型背后的数学逻辑和推断依据的分析师、研究人员和初级数据科学家。我们强调的是为什么一个方法有效，以及何时应该使用它，而非仅仅是如何在特定软件库中调用函数。通过对这些核心原理的掌握，读者将能够更具批判性地应用任何先进的数据分析工具。

作者简介

Andrew Kelleher

　　是Venmo的软体工程师与分散式系统架构师，曾经任职于BuzzFeed，负责资料管道与演算法实作的最佳化。

Adam Kelleher

　　在担任BuzzFeed的首席资料科学家与哥伦比亚大学的兼任教授时写作本书。他于2018年五月担任Barclays的首席资料科学家并在哥大教授因果论与机器学习。
 

序
前言
关于作者
 
【PART I基本结构】
chapter 01资料科学家的角色
1.1 介绍
1.2 资料科学家的角色
1.3 结论
 
chapter 02专案工作流程
2.1 介绍
2.2 资料团队背景
2.3 敏捷开发与产品专注
2.4 结论
 
chapter 03误差量化
3.1 介绍
3.2 量化测量值误差
3.3 採样误差
3.4 误差传播
3.5 结论
 
chapter 04资料编码与预处理
4.1 介绍
4.2 简单文字处理
4.3 资讯损失
4.4 结论
 
chapter 05假设检定
5.1 介绍
5.2 何谓假设？
5.3 误差类型
5.4 P 值与信赖区间
5.5 多重测试与 "P-hacking"
5.6 范例
5.7 规划与背景
5.8 结论
 
chapter 06资料视觉化
6.1 介绍
6.2 分佈与摘要统计
6.3 时间序列图
6.4 图视觉化
6.5 结论
 
【PART II 演算法与架构】
chapter 07演算法与架构
7.1 介绍
7.2 架构
7.3 模型
7.4 结论
 
chapter 08比较
8.1 介绍
8.2 Jaccard 距离
8.3 MinHash
8.4 Cosine 相似度
8.5 马氏距离
8.6 结论
 
chapter 09回归
9.1 介绍
9.2 线性最小平方
9.3 线性回归的非线性回归
9.4 随机森林
9.5 结论
 
chapter 10分类与群集
10.1 介绍
10.2 逻辑回归
10.3 贝叶斯推论，单纯贝叶斯
10.4 K 平均
10.5 领先特征向量
10.6 贪婪 Louvain
10.7 最近邻居
10.8 结论
 
chapter 11贝叶斯网路
11.1 介绍
11.2 因果图、条件独立、Markovity
11.3 D 分离与 Markov 性质
11.4 贝叶斯网路因果图
11.5 模型适配
11.6 结论
 
chapter 12降维与潜在变项模型
12.1 介绍
12.2 先验
12.3 因素分析
12.4 主成分分析
12.5 独立成分分析
12.6 隐含狄利克雷分布
12.7 结论
 
chapter 13因果推论
13.1 介绍
13.2 实验
13.3 观察：一个例子
13.4 控制阻断非因果路径
13.5 机器学习估计量
13.6 结论
 
chapter 14进阶机器学习
14.1 介绍
14.2 最佳化
14.3 神经网路
14.4 结论
 
【PART III 瓶颈与最佳化】
chapter 15硬体基础知识
15.1 介绍
15.2 随机存取记忆体
15.3 非挥发性/固定储存
15.4 吞吐量
15.5 处理器
15.6 结论
 
chapter 16软体基础知识
16.1 介绍
16.2 换页
16.3 编索引
16.4 颗粒度
16.5 强固性
16.6 撷取、转换、载入
16.7 结论
 
chapter 17软体架构
17.1 介绍
17.2 主从架构
17.3 N 层/服务导向架构
17.4 微服务
17.5 一大块
17.6 实际案例（混合架构）
17.7 结论
 
chapter 18CAP 定理
18.1 介绍
18.2 一致性/同时性
18.3 可用性
18.4 分割容错
18.5 结论
 
chapter 19逻辑网路拓扑节点
19.1 介绍
19.2 网路图
19.3 负载平衡
19.4 快取
19.5 资料库
19.6 伫列
19.7 结论
 
参考书目
索引
 

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我對於「將理論轉化為實踐」這件事情都抱持著極大的熱情。在學習機器學習的過程中，我總覺得，如果只是停留在理解各種演算法的原理，那就像是只學會了樂譜，卻沒有辦法演奏出動聽的音樂。因此，當我看到《機器學習實務：資料科學工作流程與應用程式開發及最佳化》這本書的書名時，立刻就被吸引住了。我特別看重「資料科學工作流程」這部分，因為我認為，一個完整的、可持續的資料科學專案，絕對離不開一個清晰且有效率的工作流程。這不僅僅是關於模型的選擇，更關乎如何有效地管理資料、如何與團隊協作、如何追蹤實驗進度，以及如何確保模型的部署和維護。而「應用程式開發」和「最佳化」更是點出了這個領域最核心的價值所在——將冰冷的資料轉化為有溫度的、能夠解決實際問題的應用。我常常在想，如何才能讓我的模型不再只是論文中的數字，而是能夠真正地走進人們的生活，為他們帶來便利。這本書的出現，讓我看到了一條通往這個目標的明確路徑，它似乎能解答我心中對於「如何讓機器學習真正落地」的種種疑惑。我非常期待書中能夠提供豐富的實操指南，讓我能夠從中學到許多寶貴的經驗和技巧，並將其應用到我未來的專案開發中，打造出更具影響力的AI解決方案。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在傳統產業裡，被公司丟來做資料分析的「半路出家」的學習者，老實說，很多時候我感覺自己像是在摸著石頭過河。市面上關於機器學習的書籍很多，但很多都偏向學術理論，要嘛就是專注於某一個特定的演算法，要嘛就是講得很籠統。真正能夠教我「怎麼做」的，而且是從頭到尾、有系統的「怎麼做」，真的少之又少。這次看到《機器學習實務：資料科學工作流程與應用程式開發及最佳化》這本書，我第一個想法就是「這就是我需要的！」。它不只提到「機器學習」，還加上了「實務」、「資料科學工作流程」、「應用程式開發」和「最佳化」，這幾個關鍵詞組合在一起，幾乎涵蓋了我工作中遇到的所有挑戰。我常常覺得，學會了模型，但不知道怎麼把模型「變」成一個有用的東西，跟讓使用者實際互動，甚至不知道怎麼讓它跑得順，這些都是很大的瓶頸。《機器學習實務》這本書聽起來就像是一本寫給我們這種「實踐者」的武功秘笈，它應該會帶我走過整個生命週期，從一開始的資料準備，到如何把模型整合進現有的系統，甚至是如何持續監控和改進，這些都是我在實際工作中經常碰壁的地方。我真的很期待書中能有很多貼近台灣在地產業應用情境的例子，這樣我才能更快地將所學應用到我的工作上，幫助公司解決實際問題，而不是只是在理論上鑽研。

评分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我「做出東西」的機器學習書籍，而不是那種只停留在理論層面的介紹。身為一個在社群媒體上看到各種AI應用案例，然後心癢癢想自己動手嘗試的「鍵盤科學家」，我常常會卡在「下一步」該怎麼做。例如，我會想：「我知道怎麼訓練一個影像辨識模型，但我怎麼讓它變成一個可以拍照後立即辨識的App？」，或者「我訓練了一個預測模型，但為什麼它跑起來這麼慢，有沒有辦法讓它更快一點？」。《機器學習實務：資料科學工作流程與應用程式開發及最佳化》這個書名，簡直就是為我量身打造的！它點出了「工作流程」，這代表它會教我如何有系統地進行專案；它提到了「應用程式開發」，這意味著我能學到如何將模型「變身」；而「最佳化」，更是解決了我最頭痛的效能問題。我希望這本書能像一個經驗豐富的導師，帶領我一步步從原始資料走向一個完整的、可運行的AI應用。我期待書中能有詳盡的程式碼範例，並且能夠解釋為何要這樣做，而不只是給出一個黑盒子。尤其是在最佳化這個部分，我希望能學到一些不那麼常見但非常有效的技巧，讓我能夠開發出既精準又高效的AI應用。這本書對我來說，可能就是開啟我從「理論學習者」邁向「實戰開發者」的關鍵鑰匙。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對新興科技充滿好奇心的學生，我一直以來都對資料科學和機器學習抱有濃厚的興趣。然而，在課堂上學到的理論知識，有時候總是感覺與實際應用之間隔著一層紗。很多時候，我們學會了如何訓練一個模型，卻不知道如何將它變成一個真正可以使用的產品，更不用說如何進行效能的優化，使其在各種複雜的環境下都能穩定運行。《機器學習實務：資料科學工作流程與應用程式開發及最佳化》這本書的書名，恰恰擊中了我的痛點。它不再是單純地介紹演算法，而是更全面地探討了整個「資料科學工作流程」，從資料的獲取、清理，到模型開發、評估，再到最終的應用程式開發和效能最佳化，這整個鏈條是我非常渴望深入了解的。我希望這本書能夠帶我進入一個真實的資料科學專案的「幕後」，讓我了解在實際操作中，會遇到哪些挑戰，以及有哪些行之有效的解決方案。特別是「應用程式開發」和「最佳化」這部分，這是我在現有學習過程中比較薄弱的環節。我常常幻想著，有一天能夠將自己開發的機器學習模型，成功地部署到實際的應用中，並且讓它能夠以最佳的狀態為人們服務。這本書的出現，讓我看到了實現這個願望的希望，我迫不及待地想透過它，學習到更多關於「實戰」的知識與技巧，為我未來的學習和職業生涯打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《機器學習實務：資料科學工作流程與應用程式開發及最佳化》，我眼睛都亮了！身為一個在台灣默默耕耘資料科學領域的學習者，這幾年下來，真的深深感受到「實務」的重要性。課本上的理論常常很棒，但一碰到實際專案，各種坑就冒出來了，像是資料前處理的千百種方法、模型選擇的迷茫，還有部署上線後效能不佳的無奈。這本書的書名直接點出了我的痛點，它不只是講演算法，而是把重心放在「流程」和「應用」，這對我來說就是黃金！我一直很想找一本能教我如何從零開始，規劃一個完整資料科學專案，包含資料收集、清洗、特徵工程、模型訓練、評估，到最後把模型實際部署成一個能跑的應用程式，並且還要懂得最佳化，讓它跑得又快又穩。書名中的「工作流程」和「應用程式開發」這幾個詞，讓我感覺這本書不是那種只講概念的書，而是更貼近真實世界需求。尤其是「最佳化」這塊，很多時候大家只注重準確度，但忽略了在實際應用中，模型的速度、資源消耗也同樣關鍵。我對書中能提供具體的案例分析、實用的程式碼範例，以及針對不同情境下的解決方案充滿期待。希望這本書能讓我跳脫紙上談兵，真正成為一個能獨當一面，打造有價值的AI應用程式的資料科學家！