机器学习实践：测试驱动的开发方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
出版者:人民邮电出版社
作者:[美] Matthew Kirk
出品人:
页数:204
译者:段 菲
出版时间:2015-8
价格:49.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115396181
丛书系列:图灵程序设计丛书
图书标签:
- 机器学习
- 数据挖掘
- 计算机
- 大数据
- 统计
- Amazon
- 软件开发
- 科普
- 机器学习
- 测试驱动开发
- Python
- 实践
- 算法
- 数据科学
- 模型构建
- 代码
- 工程化
- Scikit-learn
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具体描述
本书主要介绍如何将测试驱动开发运用于机器学习算法。每一章都通过示例介绍了机器学习技术能够解决的有关数据的具体问题，以及求解问题和处理数据的方法。具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进与数据提取等内容。通过学习本书，你将能够利用机器学习技术解决涉及数据的现实问题。
深入探索现代数据分析的基石：统计建模与因果推断 一本面向实践者、研究人员和政策制定者的权威指南 在当今数据驱动的时代，理解数据背后的真实含义远比简单地展示数字更为关键。本书《深入探索现代数据分析的基石：统计建模与因果推断》旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的工具集，用以驾驭复杂数据集，并从观察数据中提取可靠的、具有指导意义的因果结论。 本书摒弃了纯粹的理论堆砌，而是将重点放在“如何做”和“为什么这样做”的结合上。我们假定读者具备基本的统计学和代数知识，并渴望将这些知识转化为解决现实世界问题的能力，无论是在商业决策、社会科学研究、公共卫生规划还是工程优化领域。 第一部分：重塑统计思维——从关联到结构 第一章：回归分析的再审视与局限 本章从读者可能最熟悉的线性回归模型出发，但视角更为批判和深入。我们不仅回顾了最小二乘法的基本假设，更着重探讨了当这些假设被打破时（如多重共线性、异方差性、自相关性）应采取的诊断步骤和稳健估计方法，例如Huber-White标准误和广义最小二乘法（GLS）。 重点讨论了模型选择的艺术：如何在偏差（Bias）和方差（Variance）之间找到最佳平衡点。我们深入比较了信息准则（AIC、BIC）的优劣，并引入了交叉验证在模型选择中的核心地位，强调模型应具有良好的外部泛化能力，而非仅仅是拟合训练数据的“记忆体”。 第二章：广义线性模型（GLM）的威力 现实世界的数据形态千变万化，结果变量往往不是连续正态分布的。本章系统介绍了广义线性模型（GLM）框架，这是连接经典回归与现代模型的桥梁。 我们详细解析了泊松回归（用于计数数据，如事件发生次数）和逻辑回归/Probit回归（用于二元或多项选择结果）的数学结构、损失函数（如最大似然估计MLE）及其解释方法。对于逻辑回归，我们不仅关注系数的解释，更深入探讨了赔率比（Odds Ratio）和边际效应（Marginal Effects）的计算与解读，后者是现代统计报告中不可或缺的工具。 第三章：时间序列的精细化处理 在处理金融市场波动、经济指标变化或传感器数据流时，数据的顺序和时间依赖性是核心挑战。本章聚焦于时间序列数据的建模技术。 内容涵盖平稳性检验（如ADF检验）、自相关和偏自相关函数（ACF/PACF）的识别。我们随后详细介绍了ARIMA家族模型（自回归移动平均模型），包括如何系统地进行差分阶数的确定（d）、AR阶数（p）和MA阶数（q）的选择（Box-Jenkins方法）。此外，我们还引入了处理季节性数据的SARIMA模型以及处理序列间相互影响的向量自回归（VAR）模型。 第二部分：迈向因果——从观察到干预 第四章：因果推断的核心框架：潜在结果模型 本部分是本书的精髓，标志着分析视角从描述性/预测性转向因果性。我们首先建立潜在结果框架（Potential Outcomes Framework，或称Rubin Causal Model）作为理论基石。 核心挑战在于反事实（Counterfactual）的不可观测性。我们详细阐述了实现可靠因果估计所需的关键假设：一致性（SUTVA）、可忽略性（Ignorability/Unconfoundedness）以及正值性（Positivity）。本章强调，统计模型本身无法证明因果关系，它们只是在特定假设下，量化了这种关系的强度和方向。 第五章：利用随机化——实验设计的金标准 本章回顾了随机对照试验（RCT）作为获取无偏因果估计的“黄金标准”。我们探讨了RCT的设计要素，包括样本量估算、分组均衡性检验、以及处理效应的估计（如t检验或ANOVA在A/B测试中的应用）。 更进一步，我们分析了现实中RCT难以实施或存在伦理问题的场景，并引入了意向性治疗分析（Intention-to-Treat, ITT）和符合方案分析（Per-Protocol Analysis）的对比，解释了ITT为何在政策评估中更为稳健。 第六章：从观察数据中提取因果——准实验方法 真正的挑战在于绝大多数情况下我们只有观察数据。本章是解决“内生性问题”的实战手册，重点介绍如何通过巧妙的数据处理和模型选择来模拟随机化的效果。 1. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 详细介绍了如何构建倾向得分（即在给定协变量条件下接受处理的概率），以及如何利用匹配技术（最近邻匹配、半径匹配、核匹配）来平衡处理组和对照组的观测特征，从而达到“可比性”。 2. 逆概率权重（Inverse Probability Weighting, IPW）： 作为PSM的有力补充，IPW使用倾向得分的倒数来加权样本，构建一个“假想的”平衡总体。本书将对比IPW与PSM在估计平均处理效应（ATE）和平均处理效应（ATT）时的效率差异。 第七章：工具变量与断点回归的精妙应用 在更复杂、观测变量无法完全控制混杂因素的情况下，我们需要更高级的准实验技术： 工具变量（Instrumental Variables, IV）： 深入解析IV方法的“三支腿”结构：相关性（与处理变量相关）、排他性约束（仅通过处理影响结果）、以及无混杂性。我们着重讲解了两阶段最小二乘法（2SLS）的实施步骤，并强调了选择有效工具变量的难度与重要性。 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 当处理分配基于一个连续变量的精确阈值时，RDD提供了一个强大的局部因果估计工具。我们区分了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD），并演示了如何使用局部多项式回归在断点附近进行估计，强调其对“局部平均处理效应（LATE）”的有效性。 第三部分：集成与进阶——模型的验证与报告 第八章：混合效应模型与多层次数据结构 在许多应用场景中（如学生嵌套在班级中，患者嵌套在医院中），数据存在自然的层次结构。本书系统介绍了线性混合效应模型（LMM），用以同时估计固定效应（总体平均效应）和随机效应（个体或群组间的变异）。内容包括随机截距、随机斜率的建模，以及如何解释混合模型的结果。 第九章：稳健性检验与结果的报告 任何因果结论的有效性都依赖于其稳健性。本章指导读者如何进行严格的敏感性分析。我们探讨了如何测试关键假设（如SUTVA或倾向得分模型的选择）的微小变化对最终估计结果的影响。此外，本书提供了关于如何清晰、透明地报告因果分析结果的指南，确保研究的可复现性和可信赖性，包括效应估计值、标准误、置信区间以及所依赖的核心假设。 结语：从预测到洞察 本书旨在将统计分析从单纯的“预测未来”提升到“理解过去并指导未来行动”的层次。通过对回归的批判性审视和对因果推断工具的系统掌握，读者将能够更自信地设计研究、处理复杂数据，并为决策提供真正有价值的、基于证据的洞察。
作者简介
Matthew Kirk
是Modulus 7公司的创始人，该公司针对数据科学和Ruby开发提供咨询服务。Matthew从事程序设计工作已15年有余，在全球许多技术大会上做过机器学习和数据科学主题的演讲。
目录信息
前言 xi
第1章 测试驱动的机器学习 1
1.1 TDD的历史 2
1.2 TDD与科学方法 2
1.2.1 TDD可构建有效的逻辑命题 3
1.2.2 TDD要求你将假设以文字或代码的形式记录下来 5
1.2.3 TDD和科学方法的闭环反馈机制 5
1.3 机器学习中的风险 5
1.3.1 数据的不稳定性 6
1.3.2 欠拟合 6
1.3.3 过拟合 7
1.3.4 未来的不可预测性 8
1.4 为降低风险应采用的测试 8
1.4.1 利用接缝测试减少数据中的不稳定因素 8
1.4.2 通过交叉验证检验拟合效果 9
1.4.3 通过测试训练速度降低过拟合风险 10
1.4.4 检测未来的精度和查全率漂移情况 11
1.5 小结 11
第2章 机器学习概述 13
2.1 什么是机器学习 13
2.1.1 有监督学习 13
2.1.2 无监督学习 14
2.1.3 强化学习 15
2.2 机器学习可完成的任务 15
2.3 本书采用的数学符号 16
2.4 小结 16
第3章 K近邻分类 17
3.1 K近邻分类的历史 18
3.2 基于邻居的居住幸福度 18
3.3 如何选择K 21
3.3.1 猜测K的值 21
3.3.2 选择K的启发式策略 21
3.3.3 K的选择算法 24
3.4 何谓“近” 24
3.4.1 Minkowski距离 25
3.4.2 Mahalanobis距离 26
3.5 各类别的确定 27
3.6 利用KNN算法和OpenCV实现胡须和眼镜的检测 29
3.6.1 类图 29
3.6.2 从原始图像到人脸图像 30
3.6.3 Face类 33
3.6.4 Neighborhood类 36
3.7 小结 43
第4章 朴素贝叶斯分类 45
4.1 利用贝叶斯定理找出欺诈性订单 45
4.1.1 条件概率 46
4.1.2 逆条件概率 47
4.2 朴素贝叶斯分类器 48
4.2.1 链式法则 48
4.2.2 贝叶斯推理中的朴素性 49
4.2.3 伪计数 50
4.3 垃圾邮件过滤器 51
4.3.1 类图 51
4.3.2 数据源 52
4.3.3 Email类 52
4.3.4 符号化与上下文 55
4.3.5 SpamTrainer类 56
4.3.6 通过交叉验证将错误率最小化 63
4.4 小结 66
第5章 隐马尔可夫模型 67
5.1 利用状态机跟踪用户行为 67
5.1.1 隐含状态的输出和观测 69
5.1.2 利用马尔可夫假设简化问题 70
5.1.3 利用马尔可夫链而非有限状态机 71
5.1.4 隐马尔可夫模型 71
5.2 评估：前向-后向算法 72
5.3 利用维特比算法求解解码问题 75
5.4 学习问题 76
5.5 利用布朗语料库进行词性标注 76
5.5.1 词性标注器的首要问题：CorpusParser 77
5.5.2 编写词性标注器 79
5.5.3 通过交叉验证获取模型的置信度 86
5.5.4 模型的改进方案 88
5.6 小结 88
第6章 支持向量机 89
6.1 求解忠诚度映射问题 89
6.2 SVM的推导过程 91
6.3 非线性数据 92
6.3.1 核技巧 92
6.3.2 软间隔 96
6.4 利用SVM进行情绪分析 97
6.4.1 类图 98
6.4.2 Corpus类 99
6.4.3 从语料库返回一个无重复元素的单词集 102
6.4.4 CorpusSet类 103
6.4.5 SentimentClassifier类 107
6.4.6 随时间提升结果 111
6.5 小结 111
第7章 神经网络 113
7.1 神经网络的历史 113
7.2 何为人工神经网络 114
7.2.1 输入层 115
7.2.2 隐含层 116
7.2.3 神经元 117
7.2.4 输出层 122
7.2.5 训练算法 122
7.3 构建神经网络 125
7.3.1 隐含层数目的选择 126
7.3.2 每层中神经元数目的选择 126
7.3.3 误差容限和最大epoch的选择 126
7.4 利用神经网络对语言分类 127
7.4.1 为语言编写接缝测试 129
7.4.2 网络类的交叉验证 132
7.4.3 神经网络的参数调校 135
7.4.4 收敛性测试 136
7.4.5 神经网络的精度和查全率 136
7.4.6 案例总结 136
7.5 小结 136
第8章 聚类 137
8.1 用户组 138
8.2 K均值聚类 139
8.2.1 K均值算法 139
8.2.2 K均值聚类的缺陷 140
8.3 EM聚类算法 141
8.4 不可能性定理 142
8.5 音乐归类 142
8.5.1 数据收集 143
8.5.2 用K均值聚类分析数据 144
8.5.3 EM聚类 146
8.5.4 爵士乐的EM聚类结果 149
8.6 小结 151
第9章 核岭回归 153
9.1 协同过滤 153
9.2 应用于协同过滤的线性回归 154
9.3 正则化技术与岭回归 157
9.4 核岭回归 158
9.5 理论总结 158
9.6 用协同过滤推荐啤酒风格 159
9.6.1 数据集 159
9.6.2 我们所需的工具 159
9.6.3 评论者 162
9.6.4 编写代码确定某人的偏好 164
9.6.5 利用用户偏好实现协同过滤 166
9.7 小结 167
第10章 模型改进与数据提取 169
10.1 维数灾难问题 169
10.2 特征选择 171
10.3 特征变换 173
10.4 主分量分析 175
10.5 独立分量分析 177
10.6 监测机器学习算法 179
10.6.1 精度与查全率：垃圾邮件过滤 179
10.6.2 混淆矩阵 181
10.7 均方误差 182
10.8 产品环境的复杂性 183
10.9 小结 183
第11章 结语 185
11.1 机器学习算法回顾 185
11.2 如何利用这些信息来求解问题 186
11.3 未来的学习路线 187
作者介绍 188
封面介绍 188
· · · · · · (收起)
第1章 测试驱动的机器学习 1
1.1 TDD的历史 2
1.2 TDD与科学方法 2
1.2.1 TDD可构建有效的逻辑命题 3
1.2.2 TDD要求你将假设以文字或代码的形式记录下来 5
1.2.3 TDD和科学方法的闭环反馈机制 5
1.3 机器学习中的风险 5
1.3.1 数据的不稳定性 6
1.3.2 欠拟合 6
1.3.3 过拟合 7
1.3.4 未来的不可预测性 8
1.4 为降低风险应采用的测试 8
1.4.1 利用接缝测试减少数据中的不稳定因素 8
1.4.2 通过交叉验证检验拟合效果 9
1.4.3 通过测试训练速度降低过拟合风险 10
1.4.4 检测未来的精度和查全率漂移情况 11
1.5 小结 11
第2章 机器学习概述 13
2.1 什么是机器学习 13
2.1.1 有监督学习 13
2.1.2 无监督学习 14
2.1.3 强化学习 15
2.2 机器学习可完成的任务 15
2.3 本书采用的数学符号 16
2.4 小结 16
第3章 K近邻分类 17
3.1 K近邻分类的历史 18
3.2 基于邻居的居住幸福度 18
3.3 如何选择K 21
3.3.1 猜测K的值 21
3.3.2 选择K的启发式策略 21
3.3.3 K的选择算法 24
3.4 何谓“近” 24
3.4.1 Minkowski距离 25
3.4.2 Mahalanobis距离 26
3.5 各类别的确定 27
3.6 利用KNN算法和OpenCV实现胡须和眼镜的检测 29
3.6.1 类图 29
3.6.2 从原始图像到人脸图像 30
3.6.3 Face类 33
3.6.4 Neighborhood类 36
3.7 小结 43
第4章 朴素贝叶斯分类 45
4.1 利用贝叶斯定理找出欺诈性订单 45
4.1.1 条件概率 46
4.1.2 逆条件概率 47
4.2 朴素贝叶斯分类器 48
4.2.1 链式法则 48
4.2.2 贝叶斯推理中的朴素性 49
4.2.3 伪计数 50
4.3 垃圾邮件过滤器 51
4.3.1 类图 51
4.3.2 数据源 52
4.3.3 Email类 52
4.3.4 符号化与上下文 55
4.3.5 SpamTrainer类 56
4.3.6 通过交叉验证将错误率最小化 63
4.4 小结 66
第5章 隐马尔可夫模型 67
5.1 利用状态机跟踪用户行为 67
5.1.1 隐含状态的输出和观测 69
5.1.2 利用马尔可夫假设简化问题 70
5.1.3 利用马尔可夫链而非有限状态机 71
5.1.4 隐马尔可夫模型 71
5.2 评估：前向-后向算法 72
5.3 利用维特比算法求解解码问题 75
5.4 学习问题 76
5.5 利用布朗语料库进行词性标注 76
5.5.1 词性标注器的首要问题：CorpusParser 77
5.5.2 编写词性标注器 79
5.5.3 通过交叉验证获取模型的置信度 86
5.5.4 模型的改进方案 88
5.6 小结 88
第6章 支持向量机 89
6.1 求解忠诚度映射问题 89
6.2 SVM的推导过程 91
6.3 非线性数据 92
6.3.1 核技巧 92
6.3.2 软间隔 96
6.4 利用SVM进行情绪分析 97
6.4.1 类图 98
6.4.2 Corpus类 99
6.4.3 从语料库返回一个无重复元素的单词集 102
6.4.4 CorpusSet类 103
6.4.5 SentimentClassifier类 107
6.4.6 随时间提升结果 111
6.5 小结 111
第7章 神经网络 113
7.1 神经网络的历史 113
7.2 何为人工神经网络 114
7.2.1 输入层 115
7.2.2 隐含层 116
7.2.3 神经元 117
7.2.4 输出层 122
7.2.5 训练算法 122
7.3 构建神经网络 125
7.3.1 隐含层数目的选择 126
7.3.2 每层中神经元数目的选择 126
7.3.3 误差容限和最大epoch的选择 126
7.4 利用神经网络对语言分类 127
7.4.1 为语言编写接缝测试 129
7.4.2 网络类的交叉验证 132
7.4.3 神经网络的参数调校 135
7.4.4 收敛性测试 136
7.4.5 神经网络的精度和查全率 136
7.4.6 案例总结 136
7.5 小结 136
第8章 聚类 137
8.1 用户组 138
8.2 K均值聚类 139
8.2.1 K均值算法 139
8.2.2 K均值聚类的缺陷 140
8.3 EM聚类算法 141
8.4 不可能性定理 142
8.5 音乐归类 142
8.5.1 数据收集 143
8.5.2 用K均值聚类分析数据 144
8.5.3 EM聚类 146
8.5.4 爵士乐的EM聚类结果 149
8.6 小结 151
第9章 核岭回归 153
9.1 协同过滤 153
9.2 应用于协同过滤的线性回归 154
9.3 正则化技术与岭回归 157
9.4 核岭回归 158
9.5 理论总结 158
9.6 用协同过滤推荐啤酒风格 159
9.6.1 数据集 159
9.6.2 我们所需的工具 159
9.6.3 评论者 162
9.6.4 编写代码确定某人的偏好 164
9.6.5 利用用户偏好实现协同过滤 166
9.7 小结 167
第10章 模型改进与数据提取 169
10.1 维数灾难问题 169
10.2 特征选择 171
10.3 特征变换 173
10.4 主分量分析 175
10.5 独立分量分析 177
10.6 监测机器学习算法 179
10.6.1 精度与查全率：垃圾邮件过滤 179
10.6.2 混淆矩阵 181
10.7 均方误差 182
10.8 产品环境的复杂性 183
10.9 小结 183
第11章 结语 185
11.1 机器学习算法回顾 185
11.2 如何利用这些信息来求解问题 186
11.3 未来的学习路线 187
作者介绍 188
封面介绍 188
· · · · · · (收起)
读后感
评分
本书主要介绍如何将测试驱动开发运用于机器学习算法。每一章都通过示例介绍了机器学习技术能够解决的有关数据的具体问题，以及求解问题和处理数据的方法。具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、聚...
评分本书主要介绍如何将测试驱动开发运用于机器学习算法。每一章都通过示例介绍了机器学习技术能够解决的有关数据的具体问题，以及求解问题和处理数据的方法。具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、聚...
评分本书主要介绍如何将测试驱动开发运用于机器学习算法。每一章都通过示例介绍了机器学习技术能够解决的有关数据的具体问题，以及求解问题和处理数据的方法。具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、聚...
评分本书主要介绍如何将测试驱动开发运用于机器学习算法。每一章都通过示例介绍了机器学习技术能够解决的有关数据的具体问题，以及求解问题和处理数据的方法。具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、聚...
评分本书主要介绍如何将测试驱动开发运用于机器学习算法。每一章都通过示例介绍了机器学习技术能够解决的有关数据的具体问题，以及求解问题和处理数据的方法。具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、聚...
用户评价
评分
Ruby 的测试代码没看太懂，但给我传达了测试的思想
评分Github 上的 Ruby 代码木有 README 完全不知道怎么跑起来…
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评分测试驱动
评分suck
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