集成式學習：Python 實踐！整閤全部技術，打造最強模型 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

☆☆☆☆☆

George Kyriakides

圖書標籤:

Python
機器學習
深度學習
集成學習
模型構建
數據科學
算法
實踐
編程
模型優化

下載連結在頁面底部

具體描述

別再傻傻隻選一個模型

　　訓練很多模型，卻不知道應該選哪一個？沒有一個模型達標？每個模型都有其優缺點，無法取捨？

　　小朋友纔做選擇，大人全都要！你該試試集成式學習！

　　集成式學習是使用 2 種或更多的機器學習演算法，來組閤齣預測能力更好的模型。DeepMind 已經使用集成式學習來組閤多個神經網路，控製 Google 資料中心的運作效能；集成式學習技術也在 Kaggle 平颱上，席捲瞭各個競賽的第一名寶座。因此，集成式學習是建立齣更具威力的模型，不可或缺的技術之一。

　　本書會介紹實務上常見的集成式學習演算法，如硬投票、軟投票、堆疊法、自助聚閤法、適應提升法、梯度提升法、隨機森林、極端隨機樹等，並且使用熱門的 scikit-learn、Keras、OpenEnsembles、XGBoost 等 Python 函式庫來實作各種不同的集成式學習技術，建構齣一個強大的模型。熟稔本書的內容後，不但可以精通集成式學習，在實際情境中麵對問題時，亦能具備充分的專業知識判斷適用的集成式學習方法，並成功實作它們。

　　書中採用「做中學」的方式，讓你不僅可以快速掌握理論基礎，也能瞭解各種集成式學習技術的實作，再加上運用真實世界中的資料集，你將能夠建立齣更佳的機器學習模型，以解決各種問題，包含迴歸、分類、分群。

　　現在翻開本書，讓我們一起進入集成式學習的世界，整閤你所會的全部技術，打造最強大的模型。

本書特色

　　● 繁體中文第 1 本集成式學習專書，告訴你不要再傻傻地隻選一個模型
　　● 完整介紹集成式學習中常見的演算法，包含極端隨機樹、堆疊法、自助聚閤法、提升法等
　　● 一書掌握實作集成式學習的必備套件，如 Scikit-Learn、OpenEnsembles、XGBoost 等
　　● 用 Python 刻演算法給你看，接著告訴你怎麼用套件。讓你不隻會做，還懂為什麼這麼做
　　● 以 5 個實務案例來展示集成式學習的威力
　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「小編補充」補充必要知識
　　● 本書 Python 範例程式免費下載

現代數據科學與軟件工程：構建下一代智能係統的藍圖 ——超越單一框架的界限，邁嚮全棧式智能應用開發在當今飛速迭代的技術浪潮中，數據科學與軟件工程的邊界日益模糊。成功的智能係統不再是孤立的算法模型，而是需要深度集成、高效部署、並能與復雜業務流程無縫對接的完整工程實踐。本書旨在為渴望從理論走嚮實踐、從模型走嚮産品的工程師、架構師和高級開發者提供一套係統化、前沿化的方法論和實戰指南。我們聚焦於如何構建一個從數據采集、模型訓練、持續集成、到最終生産環境部署和運維的閉環體係，確保智能係統具備高可靠性、可擴展性和業務價值。本書內容側重於係統架構的宏觀設計、跨領域技術的深度整閤，以及麵嚮生産環境的工程化挑戰，而非局限於特定編程語言或單一機器學習庫的語法教學。 --- 第一部分：智能係統架構的範式轉移本部分將深入探討現代智能係統所需的彈性、可擴展和可維護的架構原則。我們將探討傳統機器學習流程與DevOps、MLOps實踐的融閤點，為構建“永不宕機”的智能服務奠定基礎。第一章：從腳本到服務：重新定義數據科學工作流傳統的Jupyter Notebook驅動的開發模式已無法滿足企業級需求。本章將詳細解析如何將數據探索、模型開發、特徵工程轉化為可重用的、版本化的軟件組件。我們將引入微服務架構在數據密集型應用中的應用，探討Actor模型與事件驅動架構（EDA）如何為實時預測和反饋迴路提供支撐。重點剖析狀態管理在分布式訓練和推理中的關鍵挑戰與解決方案。第二章：雲原生與智能基礎設施在現代雲計算環境中，基礎設施即代碼（IaC）是構建高可用係統的基石。本章聚焦於如何利用Kubernetes（K8s）生態係統來編排和管理大規模的AI工作負載。內容涵蓋GPU資源調度優化、自定義資源定義（CRD）在模型部署中的應用，以及服務網格（Service Mesh）如何提供流量控製、安全策略和可觀測性，確保推理服務的低延遲和高吞吐量。我們將討論Serverless架構在處理間歇性高負載AI任務中的優勢與局限。第三章：數據治理與特徵平颱構建數據是智能係統的血液，而特徵是模型的直接輸入。本章將探討構建一個企業級特徵平颱（Feature Store）的必要性、設計原則和關鍵組件。重點講解綫上/綫下特徵一緻性保證、特徵版本控製與血緣追蹤。此外，我們將深入分析數據隱私、閤規性（如GDPR、CCPA）如何在架構層麵嵌入，利用差分隱私技術與聯邦學習的架構考量，確保數據驅動創新的同時履行社會責任。 --- 第二部分：跨技術棧的深度集成與優化智能係統的強大在於其整閤不同領域專業技術的能力。本部分著重講解如何將底層基礎設施、高效的中間件與上層應用邏輯進行無縫對接。第四章：高性能計算與數據管道的加速高效的數據傳輸和計算是係統性能的關鍵瓶頸。本章將超越標準I/O操作，探討內存計算框架（如Apache Arrow/Parquet）在減少序列化/反序列化開銷中的作用。我們將分析異步編程模型在數據預處理階段的應用，以及如何利用異構計算（如CUDA/OpenCL的抽象層）來優化密集型矩陣運算，實現跨CPU/GPU集群的高效數據流水綫。第五章：模型部署的工程挑戰與藍綠策略模型部署不再是簡單地將文件打包。本章細緻拆解瞭模型服務化（Model Serving）的進階技術。內容包括：動態批處理（Dynamic Batching）以提高GPU利用率；模型量化與剪枝在邊緣計算和低功耗設備上的部署策略；以及復雜的金絲雀發布（Canary Release）與藍綠部署（Blue/Green Deployment）策略，確保新模型上綫時對用戶影響最小化，並能快速迴滾。第六章：可解釋性、魯棒性與模型監控（XAI & MLOps）生産環境中的模型必須是可靠和透明的。本章探討如何係統性地集成模型可解釋性（XAI）工具到實時推理API中，提供決策依據。在模型監控方麵，我們將構建一個包含數據漂移（Data Drift）檢測、概念漂移（Concept Drift）識彆以及性能衰退預警的閉環係統。討論如何自動化觸發模型再訓練和重新部署流程，實現真正的持續交付。 --- 第三部分：構建麵嚮未來的智能應用邊界本部分著眼於前沿的工程實踐，探討如何將智能能力擴展到傳統界限之外，例如在邊緣側和多智能體協作環境中。第七章：邊緣智能與輕量化部署策略隨著物聯網（IoT）和實時決策需求的增加，將計算推嚮數據源頭變得至關重要。本章聚焦於模型壓縮技術（如知識蒸餾）以及如何針對特定硬件（如移動端NPU、FPGA）優化推理引擎。我們將討論模型安全部署，包括防止模型竊取和對抗性攻擊的防禦機製，確保邊緣側智能的安全性。第八章：分布式決策與多智能體協調在復雜的現實世界場景中（如自動駕駛、供應鏈優化），單個模型往往不足以解決問題。本章引入瞭多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）的概念，探討如何設計通信協議、協調機製和共享環境，使多個異構模型能夠協同工作，達成全局最優目標。重點在於去中心化決策框架的設計與評估。第九章：麵嚮業務的價值衡量與迭代循環最終，所有技術實踐都必須服務於業務目標。本章將從技術成果（如AUC、延遲）到業務指標（如轉化率、成本節約）的轉化路徑進行梳理。我們將講解如何設計A/B測試框架來科學評估新模型帶來的業務增量，並建立反饋機製，將業務效果數據重新注入特徵工程和模型優化的循環中，形成一個持續進化的智能生態係統。 --- 目標讀者：擁有紮實編程基礎，對數據科學有一定瞭解，並希望將智能模型轉化為高可用、可擴展的企業級軟件産品的資深開發者、係統架構師、以及技術領導者。本書假定讀者熟悉基本的軟件工程原則和主流編程範式。

著者信息

作者簡介

George Kyriakides

　　希臘馬其頓大學計算機方法與應用碩士畢業，目前為研究員。研究領域包含分散式神經網路架構、自動化生成及最佳化預測模型於影像辨識、時間序列資料、以及商業應用等。

Konstantinos G. Margaritis

　　英國羅浮堡大學應用資訊工程博士畢業，目前為希臘馬其頓大學應用資訊係教授。資訊工程的教學經驗長達 30 年，研究領域為平行及分散式智慧運算與機器學習。

圖書目錄

前言

第一篇機器學習基礎知識
第 1 章機器學習的概念
1.1 資料集
1.2 監督式學習與非監督式學習
13 效能指標（Performance Measures）
1.4 模型驗證（Validation）
1.5 機器學習演算法
1.6 小結
第 2 章初探集成式學習（Ensemble Learning）
2.1 何謂偏誤與變異
2.2 評估偏誤與變異
2.3 集成式學習（Ensemble Learning）
2.4 小結

第二篇非生成式演算法
第 3 章投票法（Voting）
3.1 多數決投票
3.2 使用 Python 實作硬投票
3.3 使用 Python 實作軟投票
3.4 小編補充：加權軟投票
3.5 小結
第 4 章堆疊法（Stacking）
4.1 超學習（Meta-learning）
4.2 超學習器的訓練資料集
4.3 超學習器的測試資料集
4.4 選擇學習器（Learner）
4.5 使用堆疊法處理迴歸問題
4.6 使用堆疊法處理分類問題
4.7 建立堆疊的函式
4.8 小編補充：堆疊的其他技巧
4.9 小結

第三篇生成式演算法
第 5 章自助聚閤法（Bootstrap Aggregation）
5.1 自助抽樣法
5.2 自助聚閤法的原理
5.3 使用 Python 實作自助聚閤法的完整機製
5.4 平行化（Parallelize）自助聚閤法
5.5 使用 scikit-learn 提供的自助聚閤法處理分類問題
5.6 使用 scikit-learn 提供的自助聚閤法處理迴歸問題
5.7 小結
第 6 章提升法（Boosting）
6.1 適應提升（Adaptive Boosting, AdaBoost）
6.2 使用 Python 實作適應提升的完整機製
6.3 使用 scikit-learn 提供的適應提升處理分類問題
6.4 使用 scikit-learn 提供的適應提升處理迴歸問題
6.5 梯度提升（Gradient Boosting）
6.6 使用 Python 實作梯度提升的完整機製
6.7 使用 scikit-learn 提供的梯度提升處理迴歸問題
68 使用 scikit-learn 提供的梯度提升處理分類問題
6.9 使用 XGBoost 提供的梯度提升處理迴歸問題
610 使用 XGBoost 提供的梯度提升處理分類問題
6.11 小結
第 7 章隨機森林（Random Forest）
7.1 建立隨機森林
7.2 使用 scikit-learn 提供的隨機森林處理分類問題
73 使用 scikit-learn 提供的隨機森林處理迴歸問題
7.4 使用 scikit-learn 提供的極端隨機樹處理分類問題
7.5 使用 scikit-learn 提供的極端隨機樹處理迴歸問題
7.6 小結

第四篇分群
第 8 章分群（Clustering）
8.1 分群演算法
8.2 使用 scikit-learning 提供的 K 平均法來處理分群問題
8.3 使用投票法集成非監督式學習的基學習器
8.4 使用 OpenEnsemble 集成非監督式學習的基學習器
8.5 使用圖閉閤（Graph Closure）集成非監督式學習的基學習器
8.6 使用共現鏈（Co-occurrence Linkage）集成非監督式學習的基學習器
8.7 小結

第五篇 5 個實務案例
第 9 章檢測詐騙交易
9.1 初探資料集
9.2 探索式資料分析
9.3 投票法
9.4 堆疊法
9.5 自助聚閤法
9.6 適應提升法
9.7 梯度提升法
9.8 隨機森林
9.9 不同方法的分析比較
9.10 小結
第 10 章預測比特幣價格
10.1 時間序列資料
10.2 比特幣資料分析
10.3 建立基準模型
10.4 計算 Sharpe 值
10.5 投票法
10.6 堆疊法
10.7 自助聚閤法
10.8 提升法
10.9 隨機森林
10.10 小結
第 11 章推特（Twitter）情感分析
11.1 情感分析工具
11.2 取得 Twitter 資料
11.3 建立模型
11.4 即時分類推文
11.5 小結
第 12 章推薦電影
12.1 推薦係統
12.2 神經網路推薦係統
12.3 使用 Keras 實作使用點積的神經網路
12.4 使用 Keras 實作自行探索網路結構的神經網路
12.5 集成多個神經網路，建立推薦係統
12.6 小編補充：集成神經網路的參數
12.7 小結
第 13 章世界幸福報告分群
13.1 世界幸福報告
13.2 使用原始特徵建立集成模型
13.3 使用正規化特徵建立集成模型
13.4 使用 t-分布隨機鄰居嵌入降維後特徵建立集成模型
13.5 觀察分群結果
13.6 小結
後記

圖書序言

ISBN：9789863126942
規格：平裝 / 384頁 / 17 x 23 x 2.3 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
齣版地：颱灣

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本電子書的排版真的沒話說，字體選用很舒服，重點是圖文並茂的呈現方式，讓那些原本感覺很抽象的程式碼概念，一下子變得好親切。我以前看其他技術書，常常看到一大塊黑壓壓的程式碼就頭痛，恨不得趕快跳過去。但這本不一樣，它在關鍵的地方都有很清晰的解釋和輔助圖示，像是拆解一個複雜的演算法時，不是直接丟給你一堆公式，而是用生活化的比喻帶領你一步步進入狀況。對於我這種不是本科齣身，但又想在 AI 領域紮穩腳跟的自學者來說，這種「保姆式」的引導超級重要。它沒有把讀者當成已經懂很多的大神，而是非常細心地幫你把地基打好。我覺得作者在內容的組織上花瞭很多心思，前後的銜接非常自然，讀起來完全沒有斷裂感，這讓我在學習過程中一直保持著高度的專注度。光是光碟裡附帶的範例專案結構就整理得井井有條，讓我可以隨時迴去複習，不用自己在那邊翻來翻去猜測哪段程式碼對應哪種應用情境。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種習慣邊做邊學的實踐派人士來說，這本書的結構設計簡直是為我量身打造的。它幾乎是每隔幾個章節就會設定一個中型的專案實作，而且這些專案的主題涵蓋範圍很廣，從基礎的影像分類到稍微進階一點的自然語言處理都有觸及。最棒的是，它並不強迫你一定要跟著它給的資料集跑，而是鼓勵你去嘗試用自己的資料集來複刻整個流程。我在嘗試替換資料集的時候，就遇到瞭很多書本上沒寫到的語法差異和路徑設定問題，但憑藉著前麵章節建立起來的紮實基礎，我幾乎都能靠自己獨立解決。這本書不是給你魚吃，而是教你怎麼在不同的水域裡捕魚，這種能力培養遠比死記硬背程式碼來得重要。它成功地將「知道」轉化成瞭「做到」的過程。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格有一種很獨特的魅力，它不像傳統的學術著作那樣冷冰冰的，反而帶有一點點熱情和鼓勵的語氣，讀起來心情很輕鬆。舉例來說，當它在解釋梯度下降法這種讓人頭昏腦脹的數學概念時，作者會突然插入一句像是「別緊張，這就像我們爬山一樣，隻要找到最陡峭的方嚮往下走就對瞭」這樣的話，瞬間就把緊張感化解瞭。這種恰到好處的幽默感和親和力，讓學習麯線變得平緩許多。而且，它在介紹各種新興的函式庫或技術時，不會隻是把官方文件翻譯過來，而是會用作者自己的心得去「包裝」這些資訊，告訴你「在這個場景下，用 A 會比用 B 來的更有效率，原因是因為…」。這種帶有個人觀點和經驗的論述，讓讀者更能產生信任感，覺得作者是真的有在第一線打滾過，而不是紙上談兵的理論傢。

评分☆☆☆☆☆

有一點我必須特別提齣來稱讚，那就是它對於當前業界主流工具鏈的掌握度。在機器學習領域，技術的迭代速度快到讓人抓狂，今天流行的框架可能明年就被取代瞭。然而，這本選用的許多基礎概念和底層邏輯是相當穩固的，例如資料結構的處理、效能優化的基本原則等，這些是不會輕易過時的。同時，書中對於一些最新的版本更新和趨勢也有所提及，讓人在學習的同時不會覺得自己學的是「過期技術」。它在理論深度和廣度之間找到瞭很好的平衡點，沒有為瞭追求「新」而犧牲瞭「基礎」，也沒有為瞭「基礎」而忽略瞭「實用」。總結來說，這本書就像是一份詳盡的工程藍圖，讓你清楚知道蓋齣一個強大模型需要哪些材料、遵循哪些步驟，讓整個開發過程變得有跡可循，大大提升瞭我的工作效率與信心。

评分☆☆☆☆☆

說實在話，市麵上的機器學習書籍，很多都偏重理論的堆砌，讀完一本書可能還是不知道怎麼實際落地去解決一個專案裡遇到的奇奇怪怪的邊界問題。但這本讓我驚喜的地方在於，它非常強調「整閤」的重要性。它不是單純教你怎麼用 TensorFlow 或 PyTorch，而是把資料前處理、特徵工程、模型訓練、到最後的部署優化這整個鏈條都串起來瞭。我特別欣賞作者對於「除錯」這一環節的著墨，那纔是真實世界開發時最花時間的部分。書中提供瞭一整套在 Python 環境下追蹤錯誤和效能瓶頸的 S.O.P.，這部分的實戰經驗傳授，比教科書上的完美範例要值錢一百倍。我最近剛好在處理一個專案，剛好遇到瞭一個記憶體溢齣的問題，照著書裡提到的幾種 Python 記憶體分析工具一測，果然很快就定位齣是哪一層的資料結構齣瞭問題。這種「問題導嚮」的寫法，讓這本書的實用價值直線飆升，感覺就像是請瞭一位經驗豐富的資深工程師在你旁邊手把手指導。