图书介绍

机器学习应用系统设计【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

有贺康顕，中山心太，西林孝著著
出版社：北京：中国电力出版社
ISBN：9787519826208
出版时间：2018
标注页数：244页
文件大小：23MB
文件页数：252页
主题词：机器学习－系统设计

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图书目录

前言1

第一部分11

第1章机器学习项目流程11

1.1 如何利用机器学习11

1.2 机器学习项目的流程13

1.3 实际系统中的机器学习问题的处理方法27

1.4 机器学习系统的成功要素32

1.5 小结34

第2章机器学习的用途35

2.1 算法选择35

2.2 分类37

2.3 回归69

2.4 聚类与降维72

2.5 其他74

2.6 小结76

第3章学习结果的评价77

3.1 分类的评价矩阵77

3.2 回归的评价86

3.3 机器学习系统的A/B测试88

3.4 小结89

第4章机器学习系统的开发91

4.1 机器学习系统的开发流程91

4.2 系统设计92

4.3 日志设计105

4.4 小结110

第5章机器学习资源的收集111

5.1 机器学习资源的获取111

5.2 利用公开的数据集或模型113

5.3 开发者自己创建训练数据114

5.4 他人帮忙输入数据116

5.5 数据创建众包117

5.6 基于服务的用户输入119

5.7 小结120

第6章效果验证121

6.1 效果验证概述121

6.2 假设检验的框架125

6.3 假设检验的注意事项131

6.4 因果效应的推断137

6.5 A/B测试141

6.6 小结144

第二部分147

第7章电影推荐系统147

7.1 概述147

7.2 推荐系统功能149

7.3 MovieLens的数据趋势159

7.4 推荐系统的开发165

7.5 小结176

第8章 Kickstarter的数据分析177

8.1 Kickstarter的API177

8.2 Kickstarter的网络爬虫178

8.3 数据变换180

8.4 浏览Excel数据181

8.5 数据透视表185

8.6 达成目标却被取消的项目190

8.7 国别的项目分析192

8.8 形成分析报告194

8.9 进一步的工作204

8.10 小结204

第9章基于Uplift Modeling的营销资源效率分析207

9.1 Uplift Modeling的四象限分区208

9.2 扩展A/B测试的Uplift Modeling的概要210

9.3 Uplift Modeling的数据集生成211

9.4 利用两个预测模型的Uplift Modeling214

9.5 Uplift Modeling的评价方法218

9.6 实际应用224

9.7 实际应用Uplift Modeling的相关事项231

9.8 小结233

参考文献235

后记239

致谢241