《机器学习实践》求取 ⇩

第一部分框架原则2

第1章数据科学家的定位2

1.1 引言2

1.2数据科学家扮演的角色2

1.2.1 公司规模3

1.2.2 团队背景3

1.2.3 职业晋升和发展4

1.2.4 重要性5

1.2.5 工作细分5

1.3 结论5

第2章项目流程7

2.1 引言7

2.2数据团队背景7

2.2.1 专门岗位与资源池8

2.2.2 研究分析8

2.2.3 原型设计9

2.2.4 集成的工作流10

2.3 敏捷开发与产品定位10

2.4 结论15

第3章量化误差16

3.1 引言16

3.2 量化测量值的误差16

3.3 抽样误差18

3.4 误差传递20

3.5 结论22

第4章数据编码与预处理23

4.1 引言23

4.2简单文本预处理24

4.2.1 分词24

4.2.2 n元模型26

4.2.3 稀疏26

4.2.4 特征选择27

4.2.5 表示学习29

4.3 信息量损失31

4.4 结论33

第5章假设检验34

5.1 引言34

5.2 什么是假设34

5.3 假设检验的错误类型36

5.4 p值和置信区间37

5.5 多重测试和p值操控38

5.6 实例39

5.7 假设检验的设计40

5.8 结论41

第6章数据可视化43

6.1 引言43

6.2数据分布和汇总统计43

6.2.1 数据分布和直方图44

6.2.2 散点图和热力图48

6.2.3 箱线图和误差条52

6.3时间序列图54

6.3.1 移动统计54

6.3.2 自相关56

6.4图可视化57

6.4.1 布局算法57

6.4.2 时间复杂度59

6.5 结论60

第二部分算法与架构62

第7章算法和架构简介62

7.1 引言62

7.2架构64

7.2.1 服务64

7.2.2 数据源65

7.2.3 分批及在线计算66

7.2.4 规模扩展66

7.3模型67

7.3.1 训练68

7.3.2 预测68

7.3.3 验证69

7.4 结论70

第8章距离度量71

8.1 引言71

8.2Jaccard距离71

8.2.1 算法72

8.2.2 时间复杂度73

8.2.3 内存注意事项73

8.2.4 分布式方法73

8.3MinHash74

8.3.1 假设75

8.3.2 时空复杂度75

8.3.3 工具75

8.3.4 分布式方法75

8.4余弦相似度76

8.4.1 复杂度78

8.4.2 内存注意事项78

8.4.3 分布式方法78

8.5马氏距离78

8.5.1 复杂度79

8.5.2 内存注意事项79

8.5.3 分布式方法79

8.6 结论80

第9章回归81

9.1引言81

9.1.1 选择模型82

9.1.2 选择目标函数82

9.1.3 模型拟合83

9.1.4 模型验证84

9.2线性最小二乘87

9.2.1 假设88

9.2.2 复杂度89

9.2.3 内存注意事项89

9.2.4 工具89

9.2.5 分布式方法89

9.2.6 实例90

9.3 线性回归中的非线性回归97

9.4随机森林100

9.4.1 决策树100

9.4.2 随机森林103

9.5 结论106

第10章分类和聚类107

10.1 引言107

10.2逻辑回归108

10.2.1 假设111

10.2.2 时间复杂度111

10.2.3 内存注意事项112

10.2.4 工具112

10.3贝叶斯推断与朴素贝叶斯112

10.3.1 假设114

10.3.2 复杂度114

10.3.3 内存注意事项114

10.3.4 工具114

10.4K-Means115

10.4.1 假设118

10.4.2 复杂度118

10.4.3 内存注意事项118

10.4.4 工具118

10.5最大特征值118

10.5.1 复杂度120

10.5.2 内存注意事项120

10.5.3 工具120

10.6Louvain贪心算法120

10.6.1 假设121

10.6.2 复杂度121

10.6.3 内存注意事项121

10.6.4 工具121

10.7最近邻算法121

10.7.1 假设123

10.7.2 复杂度123

10.7.3 内存注意事项123

10.7.4 工具123

10.8 结论123

第11章贝叶斯网络125

11.1 引言125

11.2因果图、条件独立和马尔可夫126

11.2.1 因果图和条件独立126

11.2.2 稳定性和依赖性127

11.3d分离和马尔可夫性质128

11.3.1 马尔可夫和因式分解128

11.3.2 d分离129

11.4 贝叶斯网络的因果图132

11.5 模型拟合133

11.6 结论136

第12章降维与隐变量模型137

12.1 引言137

12.2 先验137

12.3 因子分析139

12.4主成分分析140

12.4.1 复杂度142

12.4.2 内存注意事项142

12.4.3 工具142

12.5独立成分分析142

12.5.1 假设145

12.5.2 复杂度145

12.5.3 内存注意事项146

12.5.4 工具146

12.6 LDA主题模型146

12.7 结论152

第13章因果推断153

13.1 引言153

13.2 实验154

13.3 观测值:一个实例157

13.4 非因果阻断控制法163

13.5机器学习估计量167

13.5.1 重新审视G公式167

13.5.2 实例168

13.6 结论172

第14章高级机器学习173

14.1 引言173

14.2 优化173

14.3神经网络175

14.3.1 神经网络层176

14.3.2 神经网络容量177

14.3.3 过拟合179

14.3.4 批拟合183

14.3.5 损失函数183

14.4 结论185

第三部分瓶颈和优化188

第15章硬件基础188

15.1 引言188

15.2随机存取存储器188

15.2.1 访问188

15.2.2 易失性189

15.3非易失性/持久化存储189

15.3.1 机械硬盘或“旋转磁盘”189

15.3.2 固态硬盘190

15.3.3 延迟190

15.3.4 分页190

15.3.5 颠簸191

15.4吞吐量191

15.4.1 局部性191

15.4.2 执行层局部性191

15.4.3 网络局部性192

15.5处理器192

15.5.1 时钟频率192

15.5.2 核心192

15.5.3 线程193

15.5.4 分支预测193

15.6 结论194

第16章软件基础196

16.1 引言196

16.2 分页196

16.3 索引197

16.4 粒度197

16.5 鲁棒性198

16.6 提取、传输/转换、加载199

16.7 结论199

第17章软件架构200

17.1 引言200

17.2 客户端-服务器架构200

17.3 n层架构/面向服务的架构201

17.4 微服务架构202

17.5 整体架构203

17.6 实际案例(混合架构)203

17.7 结论204

第18章CAP定理205

18.1 引言205

18.2 一致性/并发205

18.3可用性207

18.3.1 冗余207

18.3.2 前端和负载均衡器207

18.3.3 客户端的负载均衡209

18.3.4 数据层209

18.3.5 任务和Taskworker211

18.3.6 故障转移211

18.4 分区容错性211

18.5 结论213

第19章逻辑网络拓扑节点214

19.1 引言214

19.2 网络图214

19.3 负载均衡215

19.4缓存216

19.4.1 应用程序级缓存216

19.4.2 缓存服务217

19.4.3 直写缓存218

19.5数据库219

19.5.1 主副本数据库219

19.5.2 多主结构220

19.5.3 A/B副本220

19.6队列221

19.6.1 任务调度和并行任务222

19.6.2 异步执行223

19.6.3 API缓冲223

19.7 结论224

参考文献225

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