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 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 機器學習
• 資料科學
• 工作流程
• 應用程式開發
• 模型優化
• Python
• Scikit-learn
• TensorFlow
• 數據分析
• 深度學習

“這本書介紹機器學習與資料科學，聯結工程師與資料科學傢，協助將相關技術應用在實務，確保你的投入能真正解決問題，以及提供實際應用時的最佳化技巧。”-摘自係列編輯Paul Dix的序

　　成功資料科學專案的實務技巧

　　本書是資料科學與機器學習從業者解決實務問題技術的速成課。作者Andrew與Adam展示如何快速的産齣重要結果；持續讓投資報酬率最大化；避免過度期待的工具與不必要的復雜性；以最簡單、最低風險的方式完成工作。

　　作者以豐富的經驗幫助你提齣實用並完整的執行方案，透過直接查詢、聚閤、視覺化進行工作，教授不可或缺的錯誤分析方法以避免錯誤的結論。內容涵蓋瞭綫性迴歸、分類、聚類、貝葉斯推理等機器學習技術，幫助你為每個專案選擇正確的演算法。有關硬體、基礎設施、分散式係統的結論為實務環境最佳化提供寶貴的參考指南。

　　‧利用敏捷方法聚焦於專案的小範圍與有效開發
　　‧以Python實務範例學習
　　‧由簡單的啓發開始，隨著資料管道的成熟而改善
　　‧以基本的資料視覺化技術展示成果
　　‧掌握綫性廻歸、隨機森林、分類、群集、過適等關鍵機器學習技術
　　‧學習基本圖模型與貝葉斯推斷
　　‧認識機器學習模型中的關聯與因果

深入淺齣：數據驅動決策的基石——統計推斷與模型構建 本書旨在為讀者提供一個紮實、全麵的統計學和機器學習基礎，重點關注如何將理論知識轉化為實際的數據分析和決策能力。我們不側重於復雜的係統工程和大規模應用開發，而是深入挖掘驅動數據科學工作的核心邏輯與嚴謹的數學基礎。 第一部分：統計思維的構建與概率論基礎 本書的開篇將詳盡闡述統計推斷的哲學基礎。數據分析的有效性很大程度上依賴於我們對不確定性的理解和處理能力。 第一章：數據的本質與描述性統計 我們將從數據的類型、結構和質量評估開始。詳細介紹集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差、四分位數）的計算及其在不同數據分布下的適用性。重點探討數據的可視化技術，如直方圖、箱綫圖和散點圖，以及如何通過可視化快速發現數據中的異常值和潛在關係。我們強調，有效的描述性統計是後續復雜模型構建的必要前提。 第二章：概率論的嚴謹性 本章深入講解概率論的核心概念，包括樣本空間、事件、條件概率和獨立性。我們將係統地介紹離散隨機變量（如二項分布、泊鬆分布）和連續隨機變量（如正態分布、指數分布）。特彆地，本書將花大量篇幅講解中心極限定理（CLT）的重要性及其在統計推斷中的核心地位，這是理解抽樣分布和假設檢驗的理論支柱。 第三章：推斷統計學的原理 本部分是統計思維的核心。我們首先區分總體和樣本，然後詳細講解點估計和區間估計（置信區間）的構建。重點解析最大似然估計（MLE）和矩估計（MOM）的原理與應用場景。對於置信區間的解釋，我們將嚴格遵循統計學定義，避免常見誤解，確保讀者對估計的不確定性有準確的把握。 第二部分：假設檢驗與統計顯著性 假設檢驗是數據分析中用於量化證據強度的關鍵工具。本部分旨在提供一套清晰、可操作的假設檢驗流程。 第四章：假設檢驗的邏輯框架 清晰界定零假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$），以及I類錯誤（$alpha$）和II類錯誤（$eta$）的權衡。我們將詳細解釋P值的正確解釋和濫用，強調P值並非效應大小或結論真實性的概率。 第五章：經典參數檢驗 係統介紹t檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）和方差分析（ANOVA）的數學原理和應用條件。我們討論如何檢驗方差齊性（如Levene檢驗）以及在不滿足參數假設時應采取的非參數替代方法。對於多重比較問題，我們將深入探討Bonferroni校正和Tukey HSD等方法的原理和局限性。 第六章：非參數檢驗與分布擬閤 當數據不滿足正態性或樣本量較小時，非參數方法至關重要。本章介紹Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗和Kruskal-Wallis H檢驗。此外，我們將探討如何使用Kolmogorov-Smirnov檢驗或Shapiro-Wilk檢驗來評估數據是否服從特定分布，以及在數據變換中的應用。 第三部分：綫性模型與迴歸分析的深入探討 迴歸分析是連接變量關係、進行預測和解釋機製的基石。本書將重點放在模型的假設檢驗、診斷和解釋上。 第七章：簡單與多元綫性迴歸 詳細推導普通最小二乘法（OLS）的解，並嚴格證明其最佳綫性無偏估計（BLUE）的性質。本章的重點是迴歸模型的診斷：包括殘差分析（檢查獨立性、同方差性和正態性）、多重共綫性（VIF指標）的檢測與處理，以及異常點對模型穩定性的影響。 第八章：模型選擇、正則化與因果推斷的初步 探討如何通過調整$R^2$、AIC和BIC等指標進行模型選擇。我們將引入嶺迴歸（Ridge）和Lasso迴歸的數學公式，解釋它們如何通過懲罰項來穩定模型並實現特徵選擇。此外，我們將簡要討論在觀測數據中嘗試建立因果關係的挑戰，介紹如傾嚮得分匹配（PSM）等方法的統計學原理（但不涉及復雜的程序實現）。 第九章：廣義綫性模型（GLM） 超越正態分布假設。本章詳細介紹指數族分布（如泊鬆、二項分布），以及連接函數（Link Function）的概念。重點分析邏輯迴歸（Logistic Regression）的推導過程，如何解讀Log-Odds和Odds Ratio，以及如何應用泊鬆迴歸處理計數數據。 第四部分：基礎機器學習算法與模型評估 本部分側重於介紹那些建立在堅實統計基礎上的預測模型，並強調嚴格的模型評估方法，而非側重於大規模分布式計算或深度學習框架。 第十章：分類與判彆分析 除瞭邏輯迴歸，我們還將分析綫性判彆分析（LDA）的統計基礎，探討其與高斯模型的關係。介紹貝葉斯分類器的原理，包括樸素貝葉斯的條件獨立性假設及其在文本分析中的應用潛力。 第十一章：非參數預測模型：決策樹與集成方法概述 係統梳理決策樹（如ID3, C4.5, CART）的構建流程，特彆是信息增益和基尼不純度的數學定義。解釋Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost）如何通過組閤多個弱學習器來提高穩定性和準確性。重點在於理解這些模型如何處理非綫性關係，以及其固有的方差-偏差權衡。 第十二章：模型性能的嚴謹評估 強調交叉驗證（Cross-Validation）的必要性，並詳細解釋K摺交叉驗證的機製。深入講解分類模型的性能指標：準確率、精確率、召迴率、F1分數。最重要的是，我們將對ROC麯綫和AUC的統計學意義進行細緻的剖析，解釋它們如何提供對分類器性能的整體視角，獨立於特定的分類閾值。 --- 本書的目標讀者是希望深入理解統計學和機器學習模型背後的數學邏輯和推斷依據的分析師、研究人員和初級數據科學傢。我們強調的是為什麼一個方法有效，以及何時應該使用它，而非僅僅是如何在特定軟件庫中調用函數。通過對這些核心原理的掌握，讀者將能夠更具批判性地應用任何先進的數據分析工具。

作者簡介

Andrew Kelleher

　　是Venmo的軟體工程師與分散式係統架構師，曾經任職於BuzzFeed，負責資料管道與演算法實作的最佳化。

Adam Kelleher

　　在擔任BuzzFeed的首席資料科學傢與哥倫比亞大學的兼任教授時寫作本書。他於2018年五月擔任Barclays的首席資料科學傢並在哥大教授因果論與機器學習。
 

序
前言
關於作者
 
【PART I基本結構】
chapter 01資料科學傢的角色
1.1 介紹
1.2 資料科學傢的角色
1.3 結論
 
chapter 02專案工作流程
2.1 介紹
2.2 資料團隊背景
2.3 敏捷開發與産品專注
2.4 結論
 
chapter 03誤差量化
3.1 介紹
3.2 量化測量值誤差
3.3 採樣誤差
3.4 誤差傳播
3.5 結論
 
chapter 04資料編碼與預處理
4.1 介紹
4.2 簡單文字處理
4.3 資訊損失
4.4 結論
 
chapter 05假設檢定
5.1 介紹
5.2 何謂假設？
5.3 誤差類型
5.4 P 值與信賴區間
5.5 多重測試與 "P-hacking"
5.6 範例
5.7 規劃與背景
5.8 結論
 
chapter 06資料視覺化
6.1 介紹
6.2 分佈與摘要統計
6.3 時間序列圖
6.4 圖視覺化
6.5 結論
 
【PART II 演算法與架構】
chapter 07演算法與架構
7.1 介紹
7.2 架構
7.3 模型
7.4 結論
 
chapter 08比較
8.1 介紹
8.2 Jaccard 距離
8.3 MinHash
8.4 Cosine 相似度
8.5 馬氏距離
8.6 結論
 
chapter 09迴歸
9.1 介紹
9.2 綫性最小平方
9.3 綫性迴歸的非綫性迴歸
9.4 隨機森林
9.5 結論
 
chapter 10分類與群集
10.1 介紹
10.2 邏輯迴歸
10.3 貝葉斯推論，單純貝葉斯
10.4 K 平均
10.5 領先特徵嚮量
10.6 貪婪 Louvain
10.7 最近鄰居
10.8 結論
 
chapter 11貝葉斯網路
11.1 介紹
11.2 因果圖、條件獨立、Markovity
11.3 D 分離與 Markov 性質
11.4 貝葉斯網路因果圖
11.5 模型適配
11.6 結論
 
chapter 12降維與潛在變項模型
12.1 介紹
12.2 先驗
12.3 因素分析
12.4 主成分分析
12.5 獨立成分分析
12.6 隱含狄利剋雷分布
12.7 結論
 
chapter 13因果推論
13.1 介紹
13.2 實驗
13.3 觀察：一個例子
13.4 控製阻斷非因果路徑
13.5 機器學習估計量
13.6 結論
 
chapter 14進階機器學習
14.1 介紹
14.2 最佳化
14.3 神經網路
14.4 結論
 
【PART III 瓶頸與最佳化】
chapter 15硬體基礎知識
15.1 介紹
15.2 隨機存取記憶體
15.3 非揮發性/固定儲存
15.4 吞吐量
15.5 處理器
15.6 結論
 
chapter 16軟體基礎知識
16.1 介紹
16.2 換頁
16.3 編索引
16.4 顆粒度
16.5 強固性
16.6 擷取、轉換、載入
16.7 結論
 
chapter 17軟體架構
17.1 介紹
17.2 主從架構
17.3 N 層/服務導嚮架構
17.4 微服務
17.5 一大塊
17.6 實際案例（混閤架構）
17.7 結論
 
chapter 18CAP 定理
18.1 介紹
18.2 一緻性/同時性
18.3 可用性
18.4 分割容錯
18.5 結論
 
chapter 19邏輯網路拓撲節點
19.1 介紹
19.2 網路圖
19.3 負載平衡
19.4 快取
19.5 資料庫
19.6 佇列
19.7 結論
 
參考書目
索引
 

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》，我眼睛都亮瞭！身為一個在颱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，各種坑就冒齣來瞭，像是資料前處理的韆百種方法、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齣瞭我的痛點，它不隻是講演算法，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隻講概念的書，而是更貼近真實世界需求。尤其是「最佳化」這塊，很多時候大傢隻注重準確度，但忽略瞭在實際應用中，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麵，打造有價值的AI應用程式的資料科學傢！

评分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我「做齣東西」的機器學習書籍，而不是那種隻停留在理論層麵的介紹。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「鍵盤科學傢」，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「我訓練瞭一個預測模型，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！它點齣瞭「工作流程」，這代錶它會教我如何有係統地進行專案；它提到瞭「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」，更是解決瞭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嚮一個完整的、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，而不隻是給齣一個黑盒子。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，讓我能夠開發齣既精準又高效的AI應用。這本書對我來說，可能就是開啟我從「理論學習者」邁嚮「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，我們學會瞭如何訓練一個模型，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，恰恰擊中瞭我的痛點。它不再是單純地介紹演算法，而是更全麵地探討瞭整個「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瞭解的。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」，讓我瞭解在實際操作中，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。這本書的齣現，讓我看到瞭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☆☆☆☆☆

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，如果隻是停留在理解各種演算法的原理，那就像是隻學會瞭樂譜，卻沒有辦法演奏齣動聽的音樂。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，立刻就被吸引住瞭。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」更是點齣瞭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，如何纔能讓我的模型不再隻是論文中的數字，而是能夠真正地走進人們的生活，為他們帶來便利。這本書的齣現，讓我看到瞭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，打造齣更具影響力的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「半路齣傢」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。市麵上關於機器學習的書籍很多，但很多都偏嚮學術理論，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、有係統的「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！」。它不隻提到「機器學習」，還加上瞭「實務」、「資料科學工作流程」、「應用程式開發」和「最佳化」，這幾個關鍵詞組閤在一起，幾乎涵蓋瞭我工作中遇到的所有挑戰。我常常覺得，學會瞭模型，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，到如何把模型整閤進現有的係統，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颱灣在地產業應用情境的例子，這樣我纔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，而不是隻是在理論上鑽研。