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| 編輯推薦： |
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融合作者多年机器学习理论及实际落地经验，以通俗的案例方式深入讲解机器学习，涵盖核心数学原理与工程步骤。
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| 內容簡介： |
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本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于“回归事物本质，规律性、系统性地思考问题”“理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务”的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。 全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的“到底是什么，为什么要这样做”的通俗理解。尽可能通过对应到日常生活中的现象来进行讲述。第2部分是机器学习模型、方法及本质，这一部分针对机器学习的方法论及具体的处理过程进行阐述。涉及数据准备、异常值的检测和处理、特征的处理、典型模型的介绍、代价函数、激活函数及模型性能评价等，是本书的核心内容。我们学习知识的主要目的是解决问题，特别是对于企业的从业人员，对在商业实战环境中出现的问题，希望通过机器学习的方式来更好地解决。第3部分是机器学习实例展示。 本书内容系统、选材全面、知识讲述详细、易学易用，兼具实战性和理论性，适合机器学习的初学者与进阶者学习使用。
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| 目錄：
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第1部分机器学习的数学理论理解
第1讲这个不确定的世界如何描述
1.1概率、几率及期望
1.1.1概念及定义
1.1.2概率和几率的关系
1.1.3期望值
1.2概率函数、概率分布函数和概率密度函数
1.2.1随机变量和普通变量的区别
1.2.2离散型随机变量和连续型随机变量
1.2.3离散型随机变量概率函数
1.2.4离散型随机变量概率分布
1.2.5离散型随机变量概率分布函数
1.2.6连续型随机变量的概率函数和分布函数
1.3条件概率、联合概率以及贝叶斯公式
1.3.1计算条件概率和联合概率
1.3.2贝叶斯公式的历史和现实含义
1.4本讲小结
第2讲数据的形态描述
2.1正态分布
2.2混合高斯分布
2.3伯努利分布及二项分布
2.4泊松分布
2.5指数分布
2.6幂律分布
2.7以上分布的总结和联系
2.8本讲小结
第3讲信息的数学表达
3.1自信息
3.2信息熵
3.3信息增益
3.4相对熵
3.5交叉熵
3.6基尼指数(不纯度)
3.7本讲小结
第4讲随机变量的相关性和重要性
4.1数值型变量之间的相关性
4.1.1协方差
4.1.2皮尔逊相关系数
4.2类别型变量之间的相关性
4.2.1互信息
4.2.2卡方值
4.3证据权重和信息值
4.3.1证据权重
4.3.2信息值
4.4本讲小结
第5讲抓住主要矛盾——降维技术理论
5.1主成分分析
5.2线性判别分析
5.3奇异值分解
5.4自编码器
5.5PCA、SVD和 AE 是亲戚
5.6傅里叶变换
5.7本讲小结
第6讲采样方法
6.1拒绝采样
6.2马尔可夫链蒙特卡罗采样
6.3MetropolisHastings采样
6.4吉布斯采样
6.5汤普森采样
6.6上采样人工合成数据策略
6.7本讲小结
第7讲抬头看路低头拉车的迭代方法
7.1迭代求解
7.2梯度下降法
7.3牛顿法及其改进算法
7.3.1泰勒展开式
7.3.2牛顿法
7.4Adam(Adaptive Moment Estimation)方法
7.4.1动量法(Momentum)
7.4.2RMSProp 方法
7.4.3终方法
7.5本讲小结
第8讲经典化问题求解方法
8.1小二乘估计
8.2似然估计
8.3后验概率
8.4期望化方法
8.5熵模型
8.6本讲小结
第2部分机器学习模型、方法及本质
第9讲机器学习的方法论
9.1总体方法论
9.1.1业务理解建模
9.1.2建立假设模型
9.1.3数据收集
9.1.4数据准备
9.1.5建模分析
9.1.6解释和模型评估
9.2建模分析的一般步骤
9.3模型和算法
9.3.1按学习方法区分
9.3.2按任务维度区分
9.3.3按模型的类型分
9.3.4模型算法和维度的对应
9.4本讲小结
第10讲数据准备
10.1厘清数据来源
10.1.1先有模型还是先有数据
10.1.2数据来源的类型
10.2数据的探索性分析
10.2.1主要工作内容
10.2.2主要步骤
10.3本讲小结
第11讲异常检测和处理
11.1什么是异常值
11.2异常检测面临的挑战
11.3异常的种类
11.4异常检测的应用领域
11.5异常检测的方法
11.5.1基于统计模型的异常检测
11.5.2基于深度学习的异常检测
11.6本讲小结
第12讲特征数据的预处理
12.1特征标准化
12.2连续变量离散化
12.2.1为什么要离散化
12.2.2如何进行离散化
12.3离散型特征处理
12.3.1数值化处理
12.3.2哑编码
12.3.3时间序列处理
12.4本讲小结
第13讲特征的选择、提取和构造
13.1为什么要进行特征的选择、提取和构造
13.1.1特征数量和模型性能的关系
13.1.2特征选择、提取和构造的主要原因
13.1.3其他非技术因素
13.2特征的选择
13.2.1过滤策略
13.2.2包裹策略
13.2.3嵌入策略
13.2.4三种策略的总结
13.3特征的提取和构造
13.3.1特征投影(降维)
13.3.2特征组合
13.4本讲小结
第14讲机器学习模型——逻辑回归和梯度提升决策树
14.1逻辑回归
14.1.1Logit的引入
14.1.2参数的求解过程
14.1.3模型的使用
14.1.4模型的本质
14.2梯度提升决策树
14.2.1梯度提升决策树的含义
14.2.2梯度提升决策树的实现过程
14.2.3梯度提升决策树例子及分析
14.2.4XGBoost
第15讲机器学习模型——概率图模型
15.1概述
15.2概率图模型族谱及特征
15.2.1特征一： 有向和无向
15.2.2特征二： 马尔可夫性质
15.2.3特征三： 判别式和生成式
15.2.4特征四： 序列型模型
15.2.5核心概念小结
15.3两个典型的概率图模型
15.3.1隐马尔可夫模型
15.3.2条件随机场(CRF)
第16讲机器学习模型——强化学习
16.1ε贪婪算法
16.2置信区间上界算法
16.3汤普森采样
16.3.1贝塔分布
16.3.2贝塔分布与二项式分布的共轭先验性质
16.3.3汤普森采样的具体过程
16.4共性问题
第17讲探索式学习
17.1概述
17.2模拟退火算法
17.3遗传算法
17.4蚁群算法
第18讲机器学习模型——人工神经网络
18.1神经网络的起源
18.2神经网络的开端
18.2.1简单的神经网络结构——感知机
18.2.2多层感知机
18.3神经网络的崛起——反向传播神经网络
18.4神经网络的突破——深度学习
18.4.1图像识别的过程展示
18.4.2深度学习成功的关键
18.4.3深度学习的缺陷
18.5神经网络的实质——通用逼近定理
第19讲基于机器学习的推荐技术
19.1推荐的作用
19.2推荐采用的方法
19.2.1基于邻域的推荐方法
19.2.2隐语义模型推荐方法
19.2.3利用标签的推荐方法
19.2.4利用上下文信息推荐方法
19.2.5深度学习推荐方法
19.3推荐效果评测指标和维度
第20讲激活函数
20.1激活函数的作用
20.2激活函数的要求
20.3常用激活函数介绍
20.3.1Sigmoid函数
20.3.2tanh函数
20.3.3ReLU函数
20.3.4LeakyReLU函数
20.3.5ELU函数
20.3.6softmax函数
20.3.7常用激活函数的选择建议
20.3.8高斯函数
第21讲代价函数
21.1损失函数、代价函数和目标函数
21.2经验风险、期望风险和结构风险
21.3正则化的本质
21.4常用损失函数
21.4.1平均误差和均方误差
21.4.2Huber损失
21.4.3对数损失
21.4.4对比损失/三元组损失(Triplet Loss)
21.5本讲小结
第22讲模型效果的衡量方法
22.1分类问题的模型效果衡量方法
22.1.1混淆矩阵
22.1.2FScore
22.1.3ROC及AUC
22.1.4KS值
22.2回归模型中的效果衡量方法
22.3模型的选择要素——偏差和方差
22.4交叉验证
22.5本讲小结
第23讲机器学习和人工智能展望
23.1当前人工智能技术本质的认识
23.1.1人工智能和机器学习的关系
23.1.2信息技术产业链条
23.2第三代人工智能的发展方向
23.2.1代和第二代人工智能的历史
23.2.2第三代人工智能要求
23.3人工智能的小数据、大任务范式
23.3.1一只乌鸦给我们的启示
23.3.2小数据、大任务范式
第3部分机器学习实例展示
第24讲垃圾邮件判断(朴素贝叶斯分类)
24.1问题描述
24.2算法详述
24.3代码详述
第25讲客户流失预测(高斯贝叶斯分类)
25.1问题描述
25.2算法详述
25.3代码详述
第26讲两个特殊硬币的投掷概率(期望化方法)
26.1问题描述
26.2算法详述
26.3代码详述
第27讲信用卡申请评分卡模型(WOE/IV逻辑回归)
27.1问题描述
27.2算法详述
27.3代码详述
第28讲用户忠诚度变化轨迹预测(隐马尔可夫模型)
28.1问题描述
28.2算法详述
28.3代码详述
第29讲产品的价格设定(强化学习)
29.1问题描述
29.2算法详述
29.3代码详述
第30讲数据智能平台
30.1数据智能包含哪些内容
30.1.1基础平台
30.1.2融合平台
30.1.3治理系统
30.1.4质量保证
30.1.5安全计算
30.1.6分析挖掘
30.1.7数据可视化
30.2产品化的数智平台
30.3本讲小结
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| 內容試閱：
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机器学习(Machine Learning)作为人工智能的核心技术之一，在很多领域得到广泛应用。与机器学习相关的书籍非常多。由于其涉及的学科众多，特别是对数学基础有非常高的要求，给大家的学习提出了比较大的挑战。 出于书籍的严谨性，很多书籍特别是教材，在相关理论的论述、公式符号的表示上，都会使人望而却步。带着这样的情绪和一知半解的状况，便很难在解决实际问题时用好机器学习，更不要说去进行创新和发展了。
笔者作为一名计算机系软件专业的毕业生， 二十多年来一直从事信息工程方面的工作，现在所在公司是数据智能领域的领先企业，所以这几年里通过系统性地自学和使用机器学习方面的知识，重新对在学校中学习过的数学理论课程进行了理解，老实说在此之前很多知识基本上忘记了。再重新来学习这些东西，恍惚间感觉又回到学校里开始学习。 然而在几十年的人生经历和成长中，笔者领悟到，其实这个世界上基础的规律或者说是“道”层面的东西是非常简洁明了的，正所谓“道生一，一生二，二生三，三生万物”，真正的大师是进入学生的世界，用学生能够明了和理解的方式去教导学生，让他们不仅知其然，更要让他们知其所以然。因此面对繁杂的知识点，面对生涩的名词和概念，不同于青涩的学生时代，一直有一个声音萦绕在耳边，这个声音就是： “这些知识背后的理论对应的现实落脚点是什么？ 数学家、科学家们做的是创造性的工作，因此会创造很多新的概念和名词，这些名词对应的现实问题的实质含义是什么？”如果我们能够知道这些知识对应的本质就是在我们身边的点点滴滴，抛去神秘的外衣，让我们摆脱畏惧，应该可以做到对机器学习这种技术的更亲密接触，从而轻舞飞扬。另外，要成功地使用机器学习技术，仅仅知道存在哪些算法和解释它们为何有效的原理是不够的。一个优秀的机器学习实践者还需要知道如何针对具体应用挑选一个合适的算法及如何进行监控。
本书从某种程度上来说，是笔者自己进行机器学习对知识点进行归类、关联、理解后的总结， 尽量围绕着机器学习的角度去挑选内容。 而且大家可以从本书中看到，很多东西的本质都是相通和趋同的。
本书的目标人群不是以机器学习算法研究作为对象的人群，而是对机器学习有实际工作需要的技术工作者，也可以作为机器学习方面课程的在校学生的辅助读物，从另外一个角度来促进对理论知识探索的兴趣。也不想把它写成一本大部头的书，页数稍微少一点对于大家来说，看起来也轻松点，不至于看来看去由于时间的碎片化，后还是看的前面几章。
之前和几位同行合作出版过几本书，本书是作者独立编著完成的。还有一个设想是，如果大家觉得这本书还不错，我想结合更多的力量，围绕数据智能领域，针对行业趋势、工程实施、行业人员素质能力、团队管理等方面再陆续做一些总结，出版可以给数据智能领域的技术管理者作为参考的系列图书。
叶新江2023年1月于杭州
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