我的新书:《工业机器学习算法详解与实战》

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第1章 概述 1
1.1 机器学习基本流程 …………………….. 1
1.2 业界常用算法……………………….. 2
1.3 构建机器学习系统 …………………….. 3

第2章 统计学 5
2.1 概率分布 …………………………. 5
2.1.1 期望与方差 …………………….. 5
2.1.2 概率密度函数……………………. 8
2.1.3 累积分布函数……………………. 10
2.2 极大似然估计与贝叶斯估计 ………………… 10
2.2.1 极大似然估计……………………. 11
2.2.2 贝叶斯参数估计…………………… 13
2.2.3 共轭先验与平滑的关系……………….. 14
2.3 置信区间 …………………………. 15
2.3.1 t分布……………………….. 15
2.3.2 区间估计 ……………………… 16
2.3.3 Wilson置信区间 ………………….. 18
2.4 相关性…………………………… 19
2.4.1 数值变量的相关性 …………………. 19
2.4.2 分类变量的相关性 …………………. 21
2.4.3 顺序变量的相关性 …………………. 26
2.4.4 分布之间的距离…………………… 26

第3章 矩阵 29
3.1 矩阵的物理意义………………………. 29
3.1.1 矩阵是什么 …………………….. 29
3.1.2 矩阵的行列式……………………. 30
3.1.3 矩阵的逆 ……………………… 30
3.1.4 特征值和特征向量 …………………. 31
3.2 矩阵的数值稳定性 …………………….. 32
3.2.1 矩阵数值稳定性的度量……………….. 32
3.2.2 基于列主元的gaussjordan消元法 …………. 32
3.2.3 岭回归……………………….. 36
3.3 矩阵分解 …………………………. 37
3.3.1 特征值分解与奇异值分解 ……………… 37
3.3.2 高维稀疏矩阵的特征值分解 …………….. 39
3.3.3 基于矩阵分解的推荐算法 ……………… 43
3.4 矩阵编程实践……………………….. 44
3.4.1 numpy数组运算 ………………….. 44
3.4.2 稀疏矩阵的压缩方法………………… 48
3.4.3 用MapReduce实现矩阵乘法 ……………. 50

第4章 优化方法 51
4.1 无约束优化方法………………………. 51
4.1.1 梯度下降法 …………………….. 51
4.1.2 拟牛顿法 ……………………… 53
4.2 带约束优化方法………………………. 55
4.3 在线学习方法……………………….. 58
4.3.1 SGD………………………… 58 4.3.2
FTRL……………………….. 59
4.4 深度学习中的优化方法…………………… 66
4.4.1 动量法……………………….. 66
4.4.2 AdaGrad ……………………… 67
4.4.3 RMSprop ……………………… 67
4.4.4 Adadelta ……………………… 67
4.4.5 Adam ……………………….. 68
4.5 EM算法………………………….. 68
4.5.1 Jensen不等式 …………………… 69
4.5.2 EM算法 ……………………… 69
4.5.3 高斯混合模型……………………. 73

第5章 线性模型 75
5.1 广义线性模型……………………….. 75
5.1.1 指数族分布 …………………….. 75
5.1.2 广义线性模型……………………. 76
5.2 LR…………………………….. 79
5.3 FM…………………………….. 80
5.3.1 特征组合 ……………………… 80
5.3.2 分解机制 ……………………… 81
5.3.3 FM造新特征的思路 ………………… 83
5.4 FFM……………………………. 84
5.5 算法实验对比……………………….. 91

第6章 概率图模型 93
6.1 隐马尔可夫模型………………………. 94
6.1.1 模型介绍 ……………………… 94
6.1.2 模型训练 ……………………… 97
6.1.3 模型预测 ……………………… 98
6.2 条件随机场 ………………………… 99
6.2.1 CRF模型及特征函数 ……………….. 99
6.2.2 向前变量和向后变量…………………103
6.2.3 模型训练 ………………………105
6.2.4 模型预测 ………………………107
6.2.5 CRF与HMM的对比………………..107

第7章 文本向量化 109
7.1 词向量……………………………109
7.1.1 word2vec ………………………109
7.1.2 fastText……………………….113
7.1.3 GloVe………………………..114
7.1.4 算法实验对比…………………….116
7.2 文档向量 ………………………….118
7.2.1 ParagraphVector…………………..118
7.2.2 LDA…………………………120

第8章 树模型 125
8.1 决策树……………………………125
8.1.1 分类树………………………..125
8.1.2 回归树………………………..129
8.1.3 剪枝…………………………132
8.2 随机森林 ………………………….133
8.3 AdaBoost ………………………….134
8.4 XGBoost ………………………….136
8.5 LightGBM………………………….140
8.5.1 GOSS………………………..141
8.5.2 互斥特征捆绑…………………….141
8.5.3 Leaf-Wise生长策略 …………………142
8.5.4 DART………………………..143
8.6 算法实验对比………………………..144

第9章 神经网络 149
9.1 神经网络概述………………………..149
9.1.1 网络模型 ………………………149
9.1.2 反向传播 ………………………152
9.1.3 损失函数 ………………………153
9.1.4 过拟合问题 ……………………..153
9.1.5 梯度消失 ………………………155
9.1.6 参数初始化 ……………………..156
9.2 卷积神经网络………………………..157
9.2.1 卷积…………………………157
9.2.2 池化…………………………159
9.2.3 CNN网络结构 ……………………160
9.2.4 textCNN ………………………161
9.3 循环神经网络………………………..162
9.3.1 RNN通用架构……………………162
9.3.2 RNN的学习问题…………………..164
9.3.3 GRU…………………………167
9.3.4 LSTM………………………..168
9.3.5 seq2seq ……………………….171
9.4 注意力机制 …………………………173

第 10 章 Keras 编程 177
10.1快速上手 ………………………….177
10.2 Keras 层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
10.2.1 Keras 内置层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
10.2.2自定义层 ………………………186
10.3调试技巧 ………………………….190
10.3.1查看中间层的输出 ………………….190
10.3.2回调函数 ………………………191
10.4CNN和RNN的实现 ……………………194

第 11 章 推荐系统实战 201
11.1问题建模 ………………………….201
11.2数据预处理 …………………………204
11.2.1 归一化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
11.2.2特征哈希 ………………………206
11.3模型探索 ………………………….207
11.3.1 基于共现的模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
11.3.2 图模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
11.3.3 DeepFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
11.3.4 DCN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217
11.4推荐服务 ………………………….219
11.4.1 RPC 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
11.4.2 gRPC 的使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
11.4.3 服务发现与负载均衡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224

第 12 章 收集训练数据 227
12.1日志的设计 …………………………227
12.2日志的传输 …………………………229
12.3日志的合并 …………………………236
12.4样本的存储 …………………………246

第 13 章 分布式训练 249
13.1参数服务器 …………………………249
13.2基于PS的优化算法 …………………….255
13.3在线学习 ………………………….257

第14章 A/B测试 259
14.1试验分组 ………………………….259
14.2指标监控 ………………………….264
14.2.1 指标的计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264
14.2.2指标的上报与存储 ………………….265
14.2.3指标的展现与监控 ………………….267
14.3 试验结果分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270

Original: https://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/p/12247946.html
Author: 张朝阳
Title: 我的新书:《工业机器学习算法详解与实战》

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