数据挖掘算法与Clementine实践 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:熊平

出品人:

页数:237

译者:

出版时间:2011-4

价格:25.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302235019

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
Clementine
管理与咨询
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数据分析
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具体描述

《数据挖掘算法与Clementine实践》主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法，并针对每种方法，介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine12．0为平台，用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法(包括ID3、C4．5、C5．0、CART等算法)、聚类分析方法(包括K-Means算法和TwoStep算法)、关联规则挖掘方法(包括Apriori算法、CARMA算法和序列模式挖掘算法)、数据筛选算法(包括特征选择算法和异常检测算法)、回归分析方法(包括线性回归算法和二项Logistic回归)、神经网络构建方法(包括多层感知器网络、RBF网络以及Kohonen网络的构建算法)、时间序列分析方法(包括指数平滑法和ARIMA模型构建方法)。

深度学习模型部署与优化实战内容简介本书是一本面向具有一定编程基础和机器学习背景的工程师、研究人员和高级数据科学爱好者的专业技术指南。本书聚焦于当前人工智能领域最前沿、最具实践价值的环节——深度学习模型的高效、稳定、可扩展部署。我们深知，一个再精妙的模型，如果无法在生产环境中可靠、快速地运行，其价值将大打折扣。因此，本书摒弃了过多模型理论的冗余介绍，将全部篇幅集中于如何跨越“模型开发”与“工程落地”之间的鸿沟。本书的结构设计严格遵循工业级AI应用的生命周期，从模型序列化到服务化架构，再到性能调优和运维监控，力求为读者提供一套完整的、可立即应用的实战路线图。第一部分：模型工程化基础与序列化标准在部署之前，如何确保模型在不同环境间无损迁移是首要难题。本部分将深入探讨现代深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）的模型导出机制，并引入跨框架模型交换的行业标准。 1. 模型格式的演进与对比：详细分析PB（Protocol Buffers）、HDF5、Pickle等传统序列化方式的局限性，重点阐述 SavedModel (TF) 和 TorchScript (PyTorch) 的内部结构、版本兼容性问题及最佳实践。 2. ONNX：中间表示的强大力量：为什么需要ONNX？本书将花费大量篇幅讲解ONNX的图表示结构、算子（Operator）的定义与扩展，以及如何利用ONNX Runtime（ORT）实现高性能的推理加速。我们将演示从PyTorch/TensorFlow到ONNX的精确转换流程，并解决转换过程中常见的属性丢失和动态形状处理问题。 3. 模型压缩与量化入门：部署环境往往对内存和计算资源有限制。本章将介绍两种核心的压缩技术：结构化剪枝 (Pruning)：如何识别并移除不影响精度的冗余连接和神经元。后训练量化 (Post-Training Quantization, PTQ)：从浮点数（FP32）到整型（INT8）的转换策略，包括动态量化和静态量化，并分析精度损失与加速比之间的权衡。第二部分：高性能推理引擎与硬件加速成功的部署依赖于强大的推理后端。本部分将指导读者如何选择并配置最适合其硬件环境的推理引擎，以榨干GPU、NPU甚至CPU的性能潜力。 4. NVIDIA TensorRT 深度解析：对于GPU部署，TensorRT是不可或缺的工具。我们将详细拆解TensorRT的优化过程，包括层融合（Layer Fusion）、内核自动选择（Kernel Auto-Tuning）和精度校准。实战环节将演示如何利用TensorRT API构建高效的推理执行器，并进行性能基准测试。 5. 边缘设备部署与特定硬件优化：针对移动端和嵌入式场景，本书将探讨针对ARM架构和特定NPU（如高通Hexagon、华为昇腾）的优化策略。我们将介绍TVM（Tensor Virtual Machine）作为一个统一的编译器栈，如何通过其中间表示（Relay）和目标特定的代码生成器，实现跨异构硬件的高效编译部署。 6. CPU 优化策略：并非所有场景都需要昂贵的GPU。本章侧重于纯CPU环境下的性能提升，包括：利用Intel MKL-DNN (oneDNN) 库进行向量化计算加速。线程池配置与任务并行化策略。 SIMD指令集的应用与性能瓶颈分析。第三部分：模型服务化架构设计将模型封装成可供外部调用的API服务是工业部署的常态。本部分专注于构建健壮、高可用、易于扩展的服务架构。 7. 构建高性能RESTful API：介绍如何使用Python生态中的主流Web框架（如FastAPI, Flask）快速搭建模型推理接口。重点讨论同步与异步调用的处理、请求批处理（Batching）机制的设计，以及如何利用Gunicorn/Uvicorn等ASGI服务器实现并发处理。 8. gRPC与高效通信：在微服务架构中，低延迟的内部通信至关重要。本书将详细讲解Protocol Buffers (Protobuf) 的定义、gRPC服务的搭建，以及相较于REST的优势，特别是在数据序列化和流式处理方面的应用。 9. Docker与容器化部署标准：容器化是实现环境一致性的基石。我们将指导读者创建高效、轻量级的模型服务Docker镜像，包括多阶段构建（Multi-Stage Builds）以减小最终镜像体积，并配置资源限制以确保服务稳定性。第四部分：弹性伸缩、监控与运维（MLOps实践）模型上线后，如何保证其持续健康运行并能应对突发流量是运维的核心。本部分引入DevOps和MLOps的理念。 10. Kubernetes (K8s) 上的模型部署策略：深入探讨使用Kubernetes管理模型服务的实践。内容包括：创建自定义的Deployment和Service资源。水平Pod自动伸缩 (HPA)：基于CPU利用率或自定义指标（如请求队列长度）进行自动扩缩容的配置。滚动更新 (Rolling Updates) 与灰度发布（Canary Release）策略，确保新模型上线不中断服务。 11. 可观测性与性能监控： “看不见的问题就是不存在的问题”。我们将集成Prometheus和Grafana，用于实时收集和可视化关键指标：系统指标： CPU/GPU利用率、内存占用。业务指标：平均推理延迟（P50, P99）、请求吞吐量（RPS）、错误率。 12. 模型漂移（Model Drift）与再训练流水线：生产环境中的数据分布会随时间变化，导致模型性能下降。本章讨论如何构建自动化的监控机制来检测数据漂移，并初步介绍如何触发CI/CD流程，自动启动模型的重新训练、验证和重新部署。全书通过大量的代码示例、性能对比图表和实际生产案例分析，旨在将读者从“理论理解”推向“工程实现”，最终打造出高性能、高可靠性的深度学习服务。本书假定读者已熟悉Python编程和基本的深度学习概念，我们将直接切入部署的深水区。

作者简介

目录信息

第1章数据挖掘概述
1.1 数据挖掘简介
1.2 数据挖掘过程
1.3 数据挖掘方法
1.4 数据挖掘工具及软件
第2章 clementine概述
2.1 clementine简介
2.2 clementine基本操作
第3章决策树
3.1 分类与决策树概述
3.2 id3、c4.5与c5.0
3.3 cart
第4章聚类分析
4.1 聚类分析概述
4.2 k-means算法
4.3 twostep算法
第5章关联规则
5.1 关联规则概述
5.2 apriori算法
5.3 carma算法
5.4 序列模式
第6章数据筛选
6.1 特征选择
6.2 异常检测
第7章统计模型
7.1 线性回归
7.2 项logistic回归
第8章神经网络
8.1 神经网络原理
8.2 多层感知器与rbf网络
8.3 kohonen网络
第9章时间序列分析与预测
9.1 时间序列概述
9.2 指数平滑法
9.3 arima模型
· · · · · · (收起)