Python机器学习实践：测试驱动的开发方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马修·柯克（Matthew Kirk） 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 测试驱动开发
• TDD
• 实践
• 代码
• 数据科学
• 算法
• 模型
• Scikit-learn

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111581666

版次：1

商品编码：12242431

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

内容简介

本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。
然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学习算法的定义，以及读者必须知道的算法类别、这些算法又各自有何神通，并轻轻点出：每个算法也有它的死穴。
第三章到第九章，作者深入详实地讲解了几种有代表性的机器学习算法：K-最近邻，朴素贝叶斯分类，决策树和随机森林，隐马尔可夫模型，支持向量机，神经网络，以及聚类。在这些章节中，不但讲解了算法核心部分的数学表达，也用机智、形象的语言描述了算法如何在实际生活中解决问题，并给出了关键的Python代码示例和算法训练、测试过程。

作者简介

Matthew Kirk是一名软件咨询师、作者和国际演讲者，擅长机器学习和数据科学，使用Ruby和Python编程。现居于西雅图，他喜欢帮助软件工程师将数据科学融入到他们的技术栈中。

目录

前言 1

第1章 5

可能近似正确的软件 5

正确地编写软件 6

编写正确的软件 10

本书计划 16

第2章 快速介绍机器学习 18

什么是机器学习 18

有监督学习 18

无监督学习 19

强化学习 20

机器学习能完成什么 20

本书中使用的数学符号 21

结论 22

第3章 K最近邻算法 23

如何确定是否想购买一栋房子 23

房子的价格究竟几何 24

愉悦回归 24

什么是邻域 25

K最近邻算法简介 26

K先生最近的邻居 26

距离 27

维度灾难 33

如何选择K 34

给西雅图的房子估价 37

结论 43

第4章 朴素贝叶斯分类 44

通过贝叶斯定理来发现欺诈订单 44

条件概率 45

概率符号 45

反向条件概率（又名贝叶斯定理） 47

朴素贝叶斯分类器 47

贝叶斯推理之朴素 48

伪计数 49

垃圾邮件过滤器 50

标记化和上下文 55

结论 67

第5章 决策树和随机森林 68

蘑菇的细微差别 69

使用民间定理实现蘑菇分类 70

找到最佳切换点 71

修剪树 74

结论 83

第6章 隐马尔可夫模型 84

使用状态机来跟踪用户行为 84

输出/观测隐含状态 86

使用马尔可夫假设化简 87

隐马尔可夫模型 88

评估: 前向-后向算法 89

通过维特比算法解码 93

学习问题 94

词性标注与布朗语库 94

结论 105

第7章 支持向量机 106

客户满意度作为语言的函数 107

SVM背后的理论 108

情绪分析器 113

聚合情绪 124

将情绪映射到底线 126

结论 127

第8章 神经网络 128

什么是神经网络 129

神经网络史 129

布尔逻辑 129

感知器 130

如何构建前馈神经网络 130

构建神经网络 144

使用神经网络来对语言分类 145

结论 154

第9章 聚类 155

无任何偏差的研究数据 155

用户群组 156

测试群集映射 157

K均值聚类 159

最大期望（EM）聚类 161

不可能性定理 163

案例：音乐归类 164

结论 174

第10章 模型改进与数据提取 175

辩论俱乐部 175

选择更好的数据 176

最小冗余最大相关性的特征选择 181

特征变换与矩阵分解 183

结论 189

第11章 将这些方法融合在一起：结论 191

机器学习算法回顾 191

如何使用这些信息来解决问题 193

下一步做什么 193

《Python机器学习实践：测试驱动的开发方法》 内容概述 本书旨在为读者提供一套系统、实用的Python机器学习实践指南，特别强调测试驱动的开发（TDD）方法。通过将TDD的理念和实践融入机器学习项目的生命周期，本书帮助读者构建更健壮、可维护且可靠的机器学习模型和系统。本书内容涵盖了从数据预处理、特征工程，到模型选择、训练、评估，再到模型部署和持续优化的全过程，并始终围绕着“测试”这一核心要素展开。 目标读者 本书适合以下几类读者： 初中级机器学习工程师和数据科学家： 希望在实际项目中应用更严谨的开发流程，提升模型质量和项目可信度。 有一定Python编程基础，并对机器学习感兴趣的开发者： 想要学习如何结合编程实践来构建和部署机器学习解决方案。 对软件工程和测试有深入理解，并希望将其应用于机器学习领域的专业人士： 寻求将测试驱动的开发理念无缝迁移到机器学习项目中的读者。 机器学习研究人员： 希望在研究过程中确保实验结果的可靠性，并为可复现的研究奠定基础。 技术管理者和团队领导： 希望为团队引入更高效、更少出错的机器学习开发模式。 核心理念与方法论 本书的核心在于推广和实践“测试驱动的机器学习开发”。这意味着在编写任何实际的机器学习代码（如模型训练、数据处理函数）之前，都应该先编写相应的测试。这些测试将作为指导开发的“灯塔”，确保每一次代码的改动都符合预期。 测试驱动的开发在机器学习领域具有独特的价值： 1. 提高模型可靠性： 通过精确的测试，可以及早发现数据中的异常、预处理逻辑的错误、模型训练中的潜在问题，从而避免模型在实际应用中出现意想不到的行为。 2. 增强代码可维护性： 良好的测试覆盖率意味着在修改代码或引入新功能时，能够快速验证现有功能的正确性，降低引入回归错误的风险。 3. 促进模型迭代和实验： 测试为模型改进和实验提供了安全网。在尝试新的算法、特征组合或超参数时，可以快速评估其效果，并轻松回滚到之前的稳定状态。 4. 提升模型可解释性和可追溯性： 测试可以帮助理解模型的输入输出关系，以及不同组件对模型整体性能的影响，从而有助于模型的解释和调试。 5. 赋能自动化部署和持续集成/持续部署（CI/CD）： 具备完善测试的机器学习项目更容易集成到CI/CD流程中，实现模型的自动化构建、测试和部署，加速产品迭代。 内容结构与详尽解析 本书的结构设计力求逻辑清晰，循序渐进，从基础到进阶，全面覆盖机器学习开发的各个环节。 第一部分：机器学习开发基础与TDD入门 章节 1：导言：为何机器学习需要测试驱动开发？ 介绍机器学习项目面临的挑战，如数据不确定性、模型黑箱特性、易受噪声影响等。 阐述传统软件开发中的TDD理念及其优势。 探讨TDD在机器学习领域的独特价值和必要性，包括提高鲁棒性、可复现性和可维护性。 概述本书将要涵盖的主要技术和方法。 章节 2：Python开发环境与基础测试工具 搭建高效的Python机器学习开发环境，包括必要的库（NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）。 深入介绍Python的单元测试框架（unittest, pytest），包括如何编写测试用例、断言、测试夹具（fixtures）。 讲解mocking和patching技术，如何在测试中隔离依赖项，模拟外部服务或复杂对象。 介绍代码覆盖率工具（如coverage.py），用于衡量测试的充分性。 示例： 编写测试来验证简单的数学函数、数据结构操作的正确性。 第二部分：数据处理与预处理的TDD实践 章节 3：数据加载与验证的测试 学习如何使用Pandas加载不同格式的数据（CSV, JSON, Excel）。 设计和编写测试来验证数据加载的完整性、数据类型的一致性。 测试数据格式的正确性，如列名、行数。 示例： 编写测试，确保加载的数据框拥有预期的列，并且每列的数据类型与定义一致。 章节 4：数据清洗与缺失值处理的TDD 实现各种数据清洗策略，如去除重复值、处理异常值。 重点讲解缺失值填充（均值、中位数、众数、插值法）的TDD。 编写测试验证填充逻辑的正确性，确保填充后的数据符合预期分布，且不引入新的问题。 示例： 编写测试，验证用均值填充缺失值后，该列的均值是否保持不变（在允许误差范围内），且缺失值被正确替换。 章节 5：特征工程与转换的TDD 探索各种特征工程技术，包括特征提取（如文本的TF-IDF，图像的HOG）、特征创建（如多项式特征）、特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）。 讲解如何为这些特征工程步骤编写精确的单元测试和集成测试。 测试确保特征转换符合数学定义，且在不同输入情况下产生可预期的输出。 示例： 编写测试，验证StandardScaler是否正确地将数据缩放到均值为0，方差为1；测试MinMaxScaler是否将数据压缩到[0, 1]区间。 特殊关注： 针对类别特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）的测试，确保编码器在处理新类别或未知类别时的行为符合预期。 第三部分：模型开发与训练的TDD流程 章节 6：模型选择与基线模型的测试 介绍Scikit-learn中常见的机器学习模型（线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升等）。 强调为基线模型编写测试的重要性，以便与后续更复杂模型进行比较。 设计测试来验证模型的基本预测能力，例如在简单数据集上的准确率。 示例： 编写测试，确保一个简单的线性模型在分隔良好的二维数据集上能够正确分类。 章节 7：模型训练与评估指标的TDD 深入讲解模型训练过程中的关键参数和API。 重点介绍各种模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC AUC、均方误差等）的计算逻辑。 编写测试，验证评估指标计算的准确性，以及模型在已知数据集上的表现是否符合预期。 示例： 编写测试，验证一个二分类模型的精确率和召回率在某个样本上的计算是否正确；测试模型在已知理想数据上的最高性能。 章节 8：超参数调优与模型验证的TDD 介绍网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）等超参数调优技术。 讲解如何为超参数调优过程编写测试，确保搜索过程能够正确执行，并返回最优参数。 强调交叉验证（Cross-validation）在模型评估中的作用，并演示如何对其进行测试。 示例： 编写测试，验证`GridSearchCV`能够正确地探索预设的参数网格，并找到在交叉验证中表现最佳的参数组合。 章节 9：自定义模型组件的TDD 学习如何使用Scikit-learn的`BaseEstimator`和`TransformerMixin`构建自定义的机器学习组件（如自定义预处理器、自定义模型层）。 强调为这些自定义组件编写严格的单元测试，覆盖其`fit`和`transform`（或`predict`）方法的各种场景。 示例： 编写一个自定义的特征转换器，用于将日期转换为星期几，并编写测试来验证其功能。 第四部分：模型部署与生产化 章节 10：模型序列化与加载的测试 介绍使用`pickle`或`joblib`序列化和加载机器学习模型。 编写测试，验证序列化和反序列化过程的正确性，确保加载的模型与原始模型具有相同的行为。 示例： 训练一个模型，将其序列化，然后重新加载，并用相同的测试数据进行预测，验证预测结果是否一致。 章节 11：构建可测试的预测服务 使用Flask或FastAPI等Web框架构建简单的模型预测API。 讲解如何为API端点编写集成测试，模拟客户端请求，验证API的响应和模型预测的准确性。 示例： 编写测试，向预测API发送一个样本数据，验证返回的预测结果是否正确，并检查HTTP状态码。 章节 12：模型监控与持续集成/持续部署（CI/CD） 介绍机器学习模型在生产环境中可能遇到的挑战，如数据漂移、概念漂移。 探讨如何建立简单的模型监控机制，以及如何利用测试来自动化监控的验证。 讲解如何将机器学习项目集成到CI/CD流程中，实现代码提交、测试、模型构建和部署的自动化。 示例： 设置一个CI流程，在每次代码提交时自动运行所有测试；配置CD流程，在测试通过后自动部署新版本的模型API。 第五部分：高级主题与最佳实践 章节 13：深度学习模型的TDD入门 介绍使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习开发。 讲解如何为神经网络层、模型架构、损失函数和优化器编写单元测试。 演示如何为模型训练和评估流程设计测试策略。 示例： 编写测试，验证一个简单的全连接层在特定输入下的输出；测试自定义损失函数的计算是否正确。 章节 14：TDD在模型解释性与公平性方面的应用 介绍模型解释性工具（如SHAP, LIME）及其使用。 讨论如何为模型解释性结果编写验证测试，例如验证特征重要性是否符合业务常识。 探讨如何通过测试来评估模型的公平性，检测是否存在偏见。 示例： 编写测试，验证SHAP值在特定样本上的计算是否与预期的一致；设计测试来检查模型在不同群体上的性能差异。 章节 15：总结与未来展望 回顾本书的核心理念和实践。 讨论TDD在机器学习项目中的进一步发展和潜力。 提供关于如何持续改进机器学习开发实践的建议。 本书特色 强调实践性： 全书围绕实际的Python代码示例展开，让读者能够直接动手实践。 贯穿TDD理念： 每一次代码编写都伴随着相应的测试，将TDD的思维融入机器学习的各个阶段。 结构化学习路径： 从基础到进阶，系统地引导读者掌握TDD在机器学习中的应用。 案例驱动： 通过丰富的实际案例，展示如何将TDD应用于解决真实世界的机器学习问题。 面向可维护性： 旨在帮助读者构建易于理解、易于修改、不易出错的机器学习系统。 通过阅读本书，读者将能够掌握一套行之有效的工具和方法，将机器学习项目的开发提升到一个新的水平，构建出更值得信赖、更具竞争力的智能解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名确实挺吸引人的，结合了当下最热门的Python技术，还有“机器学习”这个未来趋势，再加上“测试驱动的开发方法”这个严谨的工程实践理念，让人忍不住想一探究竟。我特别期待看到作者是如何将这三者融会贯通的。通常情况下，讲机器学习的书籍，要么过于侧重理论，公式堆砌，让实战派望而却步；要么就是只教你如何调用库函数，知其然不知其所以然，遇到复杂问题就束手无策。而这本书如果真的能做到“实践”，那它应该会提供非常详尽的、从零开始搭建项目的步骤，涵盖数据预处理、模型选择、训练、评估的完整流程。更关键的是，“测试驱动”这一块，如何应用于机器学习的生命周期？难道是测试数据划分的合理性？还是模型在不同场景下的鲁棒性？这种结合方式本身就充满了创新性，它暗示着这本书不仅仅是教你如何跑通一个模型，更是教你如何构建一个可靠、可维护、可信赖的机器学习系统。对于那些希望将AI技术真正落地到生产环境的工程师而言，这种对质量的强调无疑是巨大的吸引力。我希望看到具体的代码示例和清晰的架构图，能够让我理解这种TDD思想是如何落地到那些原本就比较“模糊”的机器学习流程中的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过几本号称是“实战”的机器学习书籍，结果大部分时间都在跟着敲那些经典的鸢尾花分类或者MNIST手写数字识别案例，看完之后感觉自己像是学会了几个特定的Demo，而不是掌握了一套解决问题的通用方法论。这本书的标题里“实践”二字，让我产生了一种强烈的期待，那就是它必须走出教科书式的案例。我希望它能深入到一些更贴近工业界真实场景的问题，比如如何处理海量、不平衡的金融时间序列数据，或者如何构建一个能够实时反馈的推荐系统。而且，如果能用Python的现代特性，比如异步编程或者更高效的并行计算库（如Dask或Ray）来优化训练过程，那就更好了。最让我好奇的是关于“测试驱动”的部分，如果作者能展示如何为模型性能建立基线测试，以及如何设计集成测试来保证新模型部署后不会破坏现有业务逻辑，那这本书的价值就远超一般的技术手册了。它应该提供的是一种工程化的思维框架，而不是零散的知识点。如果书里能有一章专门讨论 MLOps 中的测试环节，那就完美了，这才是真正的“实践”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名结构非常严谨，它似乎在暗示一种“自顶向下”的开发哲学。通常，我们是先搭好模型，跑通了，再考虑怎么测试，这个顺序常常导致测试成了事后的补救措施，而非前置的质量保障。如果这本书能颠覆这种传统流程，展示出真正的“测试驱动”是如何在机器学习的迭代周期中发挥作用的，那将是非常具有启发性的。例如，在定义数据接口和特征工程模块时，是不是应该先写好输入输出的Mock测试？在选择优化器和损失函数时，是不是应该先定义好一个在小规模、已知结果集上的“黄金标准”测试？我尤其希望看到作者如何在版本控制和实验追踪（比如使用MLflow或Weights & Biases）中嵌入这些测试环节。如果仅仅是把TDD的理念生硬地套用进来，可能效果不佳，但我相信一个成熟的作者会找到这种跨学科结合的微妙平衡点，让测试成为加速迭代而非拖慢进度的关键环节。我期待这本书能提供关于如何管理实验的复杂性和不确定性的工程化策略。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的关注点，很大程度上在于它是否能帮助我解决“模型漂移”和“可解释性”这两个老大难问题。在很多公司里，模型上线后不久性能就开始下降，原因往往在于生产环境的数据分布与训练数据发生了变化，但由于缺乏系统性的监控和回归测试机制，问题往往被延迟发现。如果这本书能够系统性地介绍如何利用TDD的思想来监控数据质量和模型健康度，构建自动化的验证流程，那它就具备了极高的工具价值。我特别想知道，作者是如何在Python生态下，为那些基于概率和统计的模型设计出有效的、非简单的准确率测试的。例如，针对分类模型，他们会使用哪些更深入的指标测试（如PR曲线的稳定性和AUC的置信区间）？针对回归模型，他们是否会引入对残差分布的自动化检验？这种对“验证”过程的重视，远比仅仅展示如何拟合一个梯度提升树要来得有深度。这本书如果能提供一套完整的、可复制的质量保证蓝图，那它就不仅仅是关于Python和ML的书，而是关于如何构建高可靠性系统的指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期使用Python进行数据科学工作的人，我深知生态系统的快速变化带来的挑战。新的库层出不穷，旧的API可能随时被弃用。这本书如果能做到“实践”，它就必须建立在相对稳定且广泛使用的核心库之上，比如Scikit-learn、Pandas、NumPy，并对TensorFlow/PyTorch这类深度学习框架进行审慎的选择和讲解。更重要的是，对于那些容易引起版本冲突的依赖项，我希望书中能提供清晰的虚拟环境配置指南，也许是使用Poetry或Conda的最佳实践。而“测试驱动”的引入，恰好可以帮助我们更好地管理这种环境的易变性——通过定义清晰的接口契约，即使底层库升级，只要接口测试通过，我们就能相对放心地进行升级。如果这本书能提供一套健壮的、基于Python标准库`unittest`或`pytest`的测试套件模板，并且展示如何利用这些测试来安全地升级到最新的库版本，那么它在维护性上的贡献将是巨大的。这不仅仅是一本学习ML的书，更是一本关于如何在快速变化的Python生态中构建可持续项目的实用手册。

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啦啦啦，看看

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虽然有了电子版，但是纸质版还是需要买的

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很快，之前看过电子书，觉得还是买本纸质的学习比较方便

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看着有点懵，代码的解释相对少。书中的代码是用python2.7 +ipython写的，可能是翻译自国外六年前的一本书。

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啦啦啦，看看

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看PDF太麻烦，还是把你回家，随时翻，还可作注释，方便

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知识就是力量，在京东买书很合适，肯定是正品，内容是我一直想买的特别好，京东卖的不贵而且还是正品，喜欢！送货快发货也快，现在买什么都上京东！一直支持京东

评分☆☆☆☆☆

买书其实这种习惯不一定是一个坏习惯。长远来看，如果真正的有良好的读书习惯的话。那么这些东西无非就是一些存货而已，就像是家里边存粮一样简单。对于一些人而言，读书这件事情和吃饭睡觉一样是每天都必须有的。读书是一个行为，它和吃饭睡觉走路一样都是一个行为。没有必要贬低它也没有必要神话它，更没有必要被这种行为本身所引申出的买书行为所捆绑起来。对于一个真正喜好读书的人而言，不管你处于怎样的阶层上，以怎样的方式读书都是可以的

评分☆☆☆☆☆

一本专注讲解numpy和pandas的书，非常适合希望利用python进行数据分析的人学习