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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:[日]立石贤吾

出品人:

页数:260

译者:郑明智

出版时间:2020-7-1

价格:59

装帧:平装

isbn号码:9787115536211

丛书系列:图灵程序设计丛书·程序员的数学

图书标签:

机器学习
数学
白话
入门
算法
统计学
概率论
线性代数
数据科学
Python

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具体描述

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解。

深入浅出：现代数据科学与算法实践一部面向工程师、数据分析师和技术爱好者的实战指南在信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新的核心动力。本书旨在为读者构建一座坚实的桥梁，连接理论基础与前沿应用，使读者能够熟练驾驭从数据采集、清洗到复杂模型构建与部署的完整流程。我们聚焦于实践，而非纯粹的数学推导，目标是让读者真正掌握在真实世界中解决问题的能力。本书内容围绕现代数据科学的四大支柱展开：数据工程基础、统计推断、经典机器学习算法的深入理解与应用、以及深度学习框架的实战入门。我们摒弃了过于抽象的数学公式堆砌，转而采用大量的代码示例、案例分析和清晰的流程图，确保每一个概念都能通过实际操作得以印证。 --- 第一部分：数据基石——工程与清洗的艺术在任何成功的分析项目之前，数据本身的质量和可访问性是决定成败的关键。本部分将深入探讨数据科学工作流中最为耗时却至关重要的一环：数据工程。 1. 数据生态系统概览与工具栈选择：我们将首先介绍当前主流的数据处理技术栈，包括云原生存储（如S3、Azure Blob）、分布式计算框架（如Spark的演进），以及为什么选择正确的数据基础设施至关重要。重点剖析SQL作为数据提取与转换的基石地位，并引入NoSQL数据库在处理非结构化数据时的优势。 2. 高效数据预处理与特征工程：数据清洗绝非简单的缺失值填充。本章将细致讲解如何识别和处理异常值（Outlier Detection），包括基于统计方法和模型驱动的方法。特征工程是提升模型性能的关键，我们将探讨以下高级技术：时间序列特征提取：如何从日期时间戳中构建滞后特征、季节性指标和趋势项。文本数据编码：不仅仅是TF-IDF，还将介绍词嵌入（Word Embeddings）的基础概念，如Word2Vec和GloVe的直观理解及其在特征空间中的应用。特征选择与降维：深入比较过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods）和嵌入法（Embedded Methods），如使用递归特征消除（RFE）和Lasso回归进行特征筛选。 3. 数据质量管理与验证：介绍数据漂移（Data Drift）的概念，及其对模型长期稳定性的影响。我们将学习如何构建数据验证管道，确保输入数据符合预期的分布和约束条件，从而在部署前捕捉潜在的错误。 --- 第二部分：从概率到推断——统计思维的重塑数据科学的严谨性来源于统计学的基石。本部分旨在用直观的方式解释核心的统计概念，使读者能够做出更可靠的决策和解释。 4. 描述性统计与数据可视化：超越均值和标准差，我们将重点关注分布的形态学特征——偏度和峰度，以及如何利用箱线图（Box Plots）和密度图（KDE Plots）来直观地理解数据分布。本章强调“数据讲故事”的重要性，使用如Seaborn等库创建具有洞察力的可视化报告。 5. 假设检验与A/B测试的实战：核心聚焦于如何设计一场严谨的A/B测试。我们将详细解析零假设与备择假设的建立、P值的正确解读（避免常见误区），以及如何选择合适的统计检验（如t检验、卡方检验、ANOVA），确保实验结论的统计显著性和可靠性。 6. 贝叶斯思维的引入：介绍贝叶斯定理如何为我们的信念提供更新机制。我们将通过实际案例，如垃圾邮件分类器或推荐系统中的先验知识整合，展示贝叶斯方法在信息不完全情况下的强大威力，区别于传统的频率派观点。 --- 第三部分：经典算法的内功心法与调优本部分是本书的核心，我们将系统地拆解那些构成了现代预测模型基础的算法，重点关注其背后的决策机制和高效的参数调优策略。 7. 线性模型的稳健性与正则化：深入探讨线性回归和逻辑回归，并着重讲解正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何防止过拟合，以及它们在特征选择过程中的作用。讨论多重共线性问题及其解决方案。 8. 树模型的精髓：决策树、随机森林与梯度提升机（GBM）：我们将详细剖析决策树的构建过程（ID3, C4.5, CART），理解信息增益和基尼系数的计算差异。重点放在集成学习上：随机森林：解释Bagging如何通过多样性降低方差。梯度提升（Gradient Boosting）：采用迭代残差拟合的视角，直观解释XGBoost、LightGBM等框架的优化方向，以及如何理解学习率（Learning Rate）和树深度的平衡。 9. 支持向量机（SVM）与核技巧：讲解SVM如何通过最大化间隔来定义最优分类器。我们将侧重于理解核函数（Kernel Trick）的本质——将低维空间中的非线性问题映射到高维空间中变得线性可分，以及如何选择合适的核函数。 10. 非监督学习的应用：聚类与降维：探讨K-Means、DBSCAN等聚类算法的适用场景和局限性。在降维方面，除了主成分分析（PCA）的几何意义外，还将介绍t-SNE和UMAP在数据可视化和高维数据探索中的关键作用。 --- 第四部分：实战部署与模型可解释性模型不仅要在测试集上表现优异，更要在生产环境中稳定运行，并能被业务方理解。 11. 模型评估与验证策略的深化：系统性地介绍分类和回归任务中的高级评估指标（如AUC-PR曲线、F1-Score的权衡）。重点讲解交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（K折、留一法、分层抽样），以及如何构建稳健的性能基线。 12. 性能优化与超参数调优实战：超越Grid Search，本书将重点介绍更高效的自动化调优方法，如随机搜索（Randomized Search）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization）。讲解如何利用工具（如Optuna或Hyperopt）有效地在庞大的参数空间中搜索最优解。 13. 可解释性AI（XAI）入门：理解黑箱：在许多行业，模型决策的透明度至关重要。我们将介绍一系列解释模型预测的工具：全局解释：特征重要性（Feature Importance）的局限性。局部解释：深入讲解LIME和SHAP值，展示如何为单个预测提供因果解释，从而建立业务信任。 14. 模型部署与 MLOps 概述：简要介绍如何将训练好的模型打包、容器化（Docker）并部署为API服务。概述MLOps的基本原则，强调版本控制、监控和再训练的自动化流程，确保模型在生产环境中的持续价值。 --- 本书的独特价值：本书的叙事主线是“解决问题”。我们假定读者已经具备基础的编程能力，但可能对“如何将这些工具应用于真实、混乱的数据”感到困惑。通过大量结合Python生态（Pandas, Scikit-learn, Statsmodels）的代码块和案例研究，读者将建立起一套完整、可复用的数据科学方法论，从理论的朦胧走向实践的清晰。阅读本书，你将掌握的不仅仅是算法的名称，更是它们在数据世界中真正工作的原理和限制。

作者简介

立石贤吾

SmartNews公司的机器学习工程师。从日本佐贺大学毕业后曾就职于数家开发公司，并于2014年入职LINE Fukuoka，在该公司于日本福冈市成立的数据分析和机器学习团队中，负责利用机器学习开发推荐系统、文本分类等产品，并担任团队负责人。2019年入职SmartNews公司，担任现职。

目录信息

第1章开始二人之旅 1
1.1　对机器学习的兴趣 2
1.2　机器学习的重要性 4
1.3　机器学习的算法 7
1.4　数学与编程 12
第2章学习回归——基于广告费预测点击量 15
2.1　设置问题 16
2.2　定义模型 19
2.3　最小二乘法 22
2.4　多项式回归 41
2.5　多重回归 45
2.6　随机梯度下降法 52
第3章学习分类——基于图像大小进行分类 59
3.1　设置问题 60
3.2　内积 64
3.3　感知机 69
3.3.1　训练数据的准备 71
3.3.2　权重向量的更新表达式 74
3.4　线性可分 80
3.5　逻辑回归 82
3.5.1　sigmoid函数 83
3.5.2　决策边界 86
3.6　似然函数 91
3.7　对数似然函数 96
3.8　线性不可分 104
第4章评估——评估已建立的模型 109
4.1　模型评估 110
4.2　交叉验证 112
4.2.1　回归问题的验证 112
4.2.2　分类问题的验证 117
4.2.3　精确率和召回率 121
4.2.4　F值 125
4.3　正则化 130
4.3.1　过拟合 130
4.3.2　正则化的方法 131
4.3.3　正则化的效果 132
4.3.4　分类的正则化 139
4.3.5　包含正则化项的表达式的微分 140
4.4　学习曲线 144
4.4.1　欠拟合 144
4.4.2　区分过拟合与欠拟合 146
第5章实现——使用Python编程 153
5.1　使用Python实现 154
5.2　回归 155
5.2.1　确认训练数据 155
5.2.2　作为一次函数实现 158
5.2.3　验证 164
5.2.4　多项式回归的实现 168
5.2.5　随机梯度下降法的实现 176
5.3　分类——感知机 179
5.3.1　确认训练数据 179
5.3.2　感知机的实现 182
5.3.3　验证 185
5.4　分类——逻辑回归 188
5.4.1　确认训练数据 188
5.4.2　逻辑回归的实现 189
5.4.3　验证 194
5.4.4　线性不可分分类的实现 197
5.4.5　随机梯度下降法的实现 204
5.5　正则化 206
5.5.1　确认训练数据 206
5.5.2　不应用正则化的实现 210
5.5.3　应用了正则化的实现 212
5.6　后话 215
附录
A.1　求和符号、求积符号 218
A.2　微分 220
A.3　偏微分 224
A.4　复合函数 227
A.5　向量和矩阵 229
A.6　几何向量 233
A.7　指数与对数 237
A.8　Python环境搭建 241
A.9　Python基础知识 244
A.10　NumPy基础知识 254
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

最近在思考如何把专业的东西用白话的方式讲给大众。发现难点有三个：1.要通俗；2.要保持原意，不能为了通俗而曲解；3.要保证白话后读者不会曲解。显然这本书都做到了，推荐。整本书的内容篇幅其实不大，讲了机器学习的回归，分类，模型。对于不了解的人来说这是本很好的科普书...

评分☆☆☆☆☆

我对于数学的理解其实已经不算是小白级别了。毕竟在数学系辅修过所有的主干课程，机器学习初阶的小三门（微积分、线代、概统）都已经玩得不说滚瓜烂熟，也是刷题无数了。但是作为机器学习领域的小白，数学小三门还并没有充分地学以致用过。所以多少并不是很能把知识嫁接过去—...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**书评二** 我必须承认，我通常对那些声称“白话”的科技书籍持怀疑态度，因为很多时候“白话”只是意味着简化到失去了本质。然而，这本关于机器学习的书籍在保持技术严谨性的同时，确实做到了令人惊叹的“可读性”。它最吸引我的地方在于，作者非常擅长构建叙事线索，将算法的发展脉络讲得如同侦探小说一般引人入胜。比如在讲述决策树的构建过程时，他不仅仅是罗列了ID3或C4.5的公式，而是详细描绘了“信息增益”这个概念是如何从一个直观的“减少不确定性”的想法一步步被量化出来的。这种从需求到解决方案的构建过程，让我能清晰地看到每一步数学操作背后的动机。我尤其欣赏作者在引入复杂模型（比如支持向量机）时所采用的循序渐进的策略，先从简单的线性可分问题入手，再通过核技巧巧妙地过渡到非线性问题，整个过程如行云流水，毫无拖沓感。

评分☆☆☆☆☆

**书评三** 这本书的结构编排，简直是为自学者量身定做的。它不是那种将所有理论一股脑塞给读者的教科书，而是采用了项目驱动的学习路径。每一章的理论讲解后，都会紧跟着一个清晰的实践案例，而且这个案例的复杂度是逐步递增的。更妙的是，作者在代码示例的选择上非常讲究，他没有使用那些过度封装的库函数，而是倾向于展示更底层的实现逻辑，尽管这会让初学者稍微多花点时间去理解，但一旦理解了，那种成就感是无与伦比的。我特别喜欢书中关于模型评估与调优那一块的处理方式，他没有停留在准确率（Accuracy）这个单一指标上，而是深入探讨了查准率、查全率、F1分数乃至ROC曲线的真正含义，并且通过具体的场景告诉你，在什么业务场景下应该优先关注哪一个指标。这种实用主义的教学方法，极大地提升了我的动手能力和解决实际问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

**书评四** 从排版和视觉设计上看，这本书也体现了作者对读者的尊重。纸张的质量很不错，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更重要的是，图表的质量达到了专业水准。很多机器学习的书籍在绘制流程图或模型结构图时，往往显得拥挤不堪，让人看了就头疼。但在这里，图表清晰、简洁，并且每张图都有明确的标注和解释，很多抽象的概念，比如高维空间的超平面，通过作者精心设计的二维投影图示，一下子就变得具体可感了。我花了大量时间去研究其中关于正则化（L1和L2）的对比图，那张图直观地展示了它们如何影响权重向量的稀疏性和大小，比纯文字描述有效了百倍。这种对视觉化教学的重视，无疑是这本书的一大亮点，它有效地弥补了纯文本在解释空间几何概念时的天然劣势。

评分☆☆☆☆☆

**书评五** 这本书最让我感到惊喜的是其对“为什么”的深入探讨，而非仅仅停留在“是什么”的层面。许多算法的描述仅仅告诉你“这样做能得到结果”，但这本书却花心思去挖掘这些算法背后的哲学思想和数学上的优雅性。比如在介绍梯度下降法时，作者不仅详细解释了学习率的选择，还探讨了鞍点和局部最优解的物理意义，并顺带介绍了动量法和Adam等优化器是如何从数学上解决这些问题的。这使得阅读过程不再是简单的知识积累，而更像是一场智力上的探索之旅。每当我觉得自己快要跟不上时，作者总能用一个巧妙的比喻或类比将我拉回来，让我重新聚焦核心思想。这本书的价值在于，它不仅教你如何使用工具，更重要的是，它在培养你对机器学习领域深层次的思考能力和批判性看待现有模型的视角。

评分☆☆☆☆☆

**书评一** 这本书的篇幅和内容深度，完全超出了我对一本初级教材的预期。我本来以为会是那种浅尝辄止的入门读物，结果发现作者在基础概念的阐述上花了大量的笔墨，比如线性代数和概率论的基础知识，他没有直接扔一堆公式，而是尝试用一种更贴近直觉的方式去解释，比如用几何的视角去看待向量运算，或者用生活中的例子来模拟概率分布的含义。这对于我这种数学基础相对薄弱的读者来说，简直是救星。读完这些章节，我感觉对那些看似高深的数学工具不再是望而生畏，而是有了一种“原来如此”的豁然开朗的感觉。特别是他处理矩阵分解那一部分，没有直接陷入到复杂的推导细节里，而是着重强调了分解的意义和应用场景，这让我能更好地理解为什么这些数学工具在机器学习中如此重要。这本书的讲解方式，更像是一位经验丰富的导师，他知道你在哪里会绊倒，然后提前为你铺好平坦的道路，而不是直接把难题甩在你面前让你自己去啃。

评分☆☆☆☆☆

讲解了机器学习中回归和分类问题中用到的数学，要学好微积分啊！

评分☆☆☆☆☆

非常适合初学者，看懂了不少公式。最后来个归类总结就更好了。

评分☆☆☆☆☆

日本人写的书真的通俗易懂

评分☆☆☆☆☆

两个文雅的女孩子讨论，直接数学公式满天飞，学习曲线有点大哦

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂，建议先看附录A的数学基础部分。对于数学忘得差不多的同学真的是太贴心了。机器学习入门推荐必看。