深入淺出：工業(yè)機器學習算法詳解與實戰(zhàn)

定　價：￥69.00

作　者：	張朝陽著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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京東 (￥69.00)

ISBN：	9787111640561	出版時間：	2020-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	284	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　實用性是本書的基本出發(fā)點，書中介紹了近年來在工業(yè)界被廣泛應(yīng)用的機器學習算法，這些算法經(jīng)受了時間的考驗，不但效果好而且使用方便。此外，本書也十分注重理論的深度和完整性，內(nèi)容編排力求由淺入深、推理完整、前后連貫、自成體系，先講統(tǒng)計學、矩陣、優(yōu)化方法這些基礎(chǔ)知識，再介紹線性模型、概率圖模型、文本向量化算法、樹模型和深度學習。與大多數(shù)機器學習圖書不同，本書還介紹了算法周邊的一些工程架構(gòu)及實現(xiàn)原理，比如如何實時地收集訓練樣本和監(jiān)控算法指標、參數(shù)服務(wù)器的架構(gòu)設(shè)計、做A/B 測試的注意事項等。本書理論體系完整，公式推導(dǎo)清晰，可作為機器學習初學者的自學用書。讀者無需深厚的專業(yè)知識，本科畢業(yè)的理工科學生都能看懂。另外由于本書與工業(yè)實踐結(jié)合得很緊密，所以也非常適合于從事算法相關(guān)工作的工程技術(shù)人員閱讀。

作者簡介

　　張朝陽，畢業(yè)于華中科技大學工業(yè)工程系，獲碩士學位。曾就職于58同城、字節(jié)跳動，現(xiàn)任脈脈高級算法研究員，從事過反作弊、推薦、搜索等業(yè)務(wù)的算法研究和系統(tǒng)開發(fā)工作，擅長自然語言處理、點擊率預(yù)估和特征工程。多年堅持寫博客，總能以淺顯易懂的文字將算法原理講清楚，在博客園上吸引了眾多粉絲。

圖書目錄

前言
第 1 章概述
1.1 機器學習基本流程 /1
1.2 業(yè)界常用算法 /2
1.3 構(gòu)建機器學習系統(tǒng) /3
第 2 章統(tǒng)計學
2.1 概率分布 /5
2.1.1 期望與方差 /5
2.1.2 概率密度函數(shù) /7
2.1.3 累積分布函數(shù) /10
2.2 極大似然估計與貝葉斯估計 /11
2.2.1 極大似然估計 /11
2.2.2 貝葉斯估計 /13
2.2.3 共軛先驗與平滑的關(guān)系 /15
2.3 置信區(qū)間 /15
2.3.1 t 分布 /16
2.3.2 區(qū)間估計 /17
2.3.3 Wilson 置信區(qū)間 /19
2.4 相關(guān)性 /20
2.4.1 數(shù)值變量的相關(guān)性 /20
2.4.2 分類變量的相關(guān)性 /22
2.4.3 順序變量的相關(guān)性 /27
2.4.4 分布之間的距離 /28
第 3 章矩陣
3.1 矩陣的物理意義 /30
3.1.1 矩陣是什么 /30
3.1.2 矩陣的行列式 /31
3.1.3 矩陣的逆 /32
3.1.4 特征值和特征向量 /32
3.2 矩陣的數(shù)值穩(wěn)定性 /33
3.2.1 矩陣數(shù)值穩(wěn)定性的度量 /33
3.2.2 基于列主元的高斯{約當消元法 /33
3.2.3 嶺回歸 /38
3.3 矩陣分解 /38
3.3.1 特征值分解與奇異值分解 /39
3.3.2 高維稀疏矩陣的特征值分解 /40
3.3.3 基于矩陣分解的推薦算法 /45
3.4 矩陣編程實踐 /46
3.4.1 numpy 數(shù)組運算 /46
3.4.2 稀疏矩陣的壓縮方法 /50
3.4.3 用 MapReduce 實現(xiàn)矩陣乘法 /52
第 4 章優(yōu)化方法
4.1 無約束優(yōu)化方法 /54
4.1.1 梯度下降法 /54
4.1.2 擬牛頓法 /56
4.2 帶約束優(yōu)化方法 /58
4.3 在線學習方法 /61
4.3.1 隨機梯度下降法 /61
4.3.2 FTRL 算法 /63
4.4 深度學習中的優(yōu)化方法 /70
4.4.1 動量法 /70
4.4.2 AdaGrad /71
4.4.3 RMSprop /71
4.4.4 Adadelta /71
4.4.5 Adam /72
4.5 期望最大化算法 /72
4.5.1 Jensen 不等式 /73
4.5.2 期望最大化算法分析 /73
4.5.3 高斯混合模型 /77
第 5 章線性模型
5.1 廣義線性模型 /79
5.1.1 指數(shù)族分布 /79
5.1.2 廣義線性模型的特例 /80
5.2 邏輯回歸模型 /83
5.3 分解機制模型 /84
5.3.1 特征組合 /84
5.3.2 分解機制 /86
5.3.3 分解機制模型構(gòu)造新特征的思路 /87
5.4 基于域感知的分解機制模型 /88
5.5 算法實驗對比 /95
第 6 章概率圖模型
6.1 隱馬爾可夫模型 /98
6.1.1 模型介紹 /98
6.1.2 模型訓練 /101
6.1.3 模型預(yù)測 /102
6.2 條件隨機場模型 /103
6.2.1 條件隨機場模型及特征函數(shù) /103
6.2.2 向前變量和向后變量 /107
6.2.3 模型訓練 /110
6.2.4 模型預(yù)測 /111
6.2.5 條件隨機場模型與隱馬爾可夫模型的對比 /112
第 7 章文本向量化
7.1 詞向量 /113
7.1.1 word2vec /113
7.1.2 fastText /117
7.1.3 GloVe /118
7.1.4 算法實驗對比 /120
7.2 文檔向量 /121
7.2.1 Paragraph Vector /121
7.2.2 LDA /123
第 8 章樹模型
8.1 決策樹 /130
8.1.1 分類樹 /131
8.1.2 回歸樹 /134
8.1.3 剪枝 /137
8.2 隨機森林 /139
8.3 AdaBoost /140
8.4 XGBoost /141
8.5 LightGBM /146
8.5.1 基于梯度的單邊采樣算法 /147
8.5.2 互斥特征捆綁 /147
8.5.3 Leaf-Wise 生長策略 /148
8.5.4 DART /149
8.6 算法實驗對比 /150
第 9 章深度學習
9.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 /154
9.1.1 網(wǎng)絡(luò)模型 /154
9.1.2 反向傳播 /157
9.1.3 損失函數(shù) /158
9.1.4 過擬合問題 /159
9.1.5 梯度消失 /161
9.1.6 參數(shù)初始化 /161
9.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) /162
9.2.1 卷積 /162
9.2.2 池化 /165
9.2.3 CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) /165
9.2.4 textCNN /167
9.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) /168
9.3.1 RNN 通用架構(gòu) /168
9.3.2 RNN 的學習問題 /170
9.3.3 門控循環(huán)單元 /172
9.3.4 LSTM /174
9.3.5 seq2seq /177
9.4 注意力機制 /179
第 10 章 Keras 編程
10.1 快速上手 /182
10.2 Keras 層 /184
10.2.1 Keras 內(nèi)置層 /184
10.2.2 自定義層 /191
10.3 調(diào)試技巧 /194
10.3.1 查看中間層的輸出 /194
10.3.2 回調(diào)函數(shù) /195
10.4 CNN 和 RNN 的實現(xiàn) /198
第 11 章推薦系統(tǒng)實戰(zhàn)
11.1 問題建模 /203
11.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 /206
11.2.1 歸一化 /206
11.2.2 特征哈希 /208
11.3 模型探索 /210
11.3.1 基于共現(xiàn)的模型 /210
11.3.2 圖模型 /211
11.3.3 DeepFM /214
11.3.4 DCN /219
11.4 推薦服務(wù) /221
11.4.1 遠程過程調(diào)用簡介 /221
11.4.2 gRPC 的使用 /223
11.4.3 服務(wù)發(fā)現(xiàn)與負載均衡 /226
第 12 章收集訓練數(shù)據(jù)
12.1 日志的設(shè)計 /229
12.2 日志的傳輸 /231
12.3 日志的合并 /238
12.4 樣本的存儲 /248
第 13 章分布式訓練
13.1 參數(shù)服務(wù)器 /250
13.2 基于 PS 的優(yōu)化算法 /256
13.3 在線學習 /259
第 14 章 A/B 測試
14.1 實驗分組 /261
14.2 指標監(jiān)控 /266
14.2.1 指標的計算 /266
14.2.2 指標的上報與存儲 /267
14.2.3 指標的展現(xiàn)與監(jiān)控 /269
14.3 實驗結(jié)果分析 /272