随着互联网、物联网、云计算等技术的不断发展，许多领域都产生了大量的数据。利用机器学习技术分析海量数据，可以从数据中发现隐含的、有价值的规律和模式，进而用于预测并采取相应动作。在上述背景下，本书从理论、技术和应用三个层面入手，全面讲解如何利用机器学习技术解决实际问题。 本书共分26章，内容包括机器学习解决问题流程、问题分析与建模、数据探索与准备、特征工程、模型训练与评价、模型部署与应用、回归模型、支持向量机、决策树、集成学习、K近邻算法、贝叶斯方法、聚类算法、关联规则学习、神经网络基础、正则化、深度学习中的优化、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、基于深度学习的语音分离方法、基于深度学习的图像去水印方法、基于LSTM的云环境工作负载预测方法、基于QoS的服务组合问题、基于强化学习的投资组合方法、基于GAN模型的大数据系统参数优化方法。 本书内容全面、示例丰富，适合机器学习初学者以及想要全面掌握机器学习技术的算法开发人员，也适合高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生教学参考。

第1章 机器学习解决问题流程 1 1.1 机器学习基础 1 1.1.1 机器学习定义 1 1.1.2 机器学习流派 3 1.1.3 机器学习简史 7 1.2 机器学习解决实际问题的流程 8 1.3 机器学习平台介绍 10 1.3.1 阿里PAI 10 1.3.2 第四范式先知（Sage EE） 11 1.3.3 腾讯智能钛机器学习（TI-ML） 12 1.3.4 中科院EasyML 13 1.3.5 百度机器学习BML 14 1.3.6 华为AI开发平台ModelArts 15 1.3.7 微软Azure机器学习服务 15 1.3.8 ���歌Cloud AutoML平台 16 1.3.9 亚马逊SageMaker 17 1.4 本章小结 18 第2章 问题分析与建模 19 2.1 问题分析 19 2.1.1 明确和理解问题 19 2.1.2 拆解和定位问题 21 2.2 数据分析 23 2.2.1 描述统计分析 24 2.2.2 相关分析 24 2.2.3 回归分析 25 2.2.4 分类分析 25 2.2.5 聚类分析 26 2.3 问题建模 27 2.4 心脏病UCI数据集案例 27 2.4.1 问题描述 28 2.4.2 问题分析 28 2.4.3 数据分析 29 2.4.4 问题建模 30 2.5 本章小结 31 第3章 数据探索与准备 32 3.1 ETL技术 32 3.1.1 ETL工作方式 32 3.1.2 ETL实现模式 33 3.1.3 ETL发展历程 34 3.1.4 主流ETL工具 37 3.2 数据清洗 40 3.2.1 数据缺失处理 40 3.2.2 异常值处理 41 3.3 采样 42 3.3.1 拒绝采样 42 3.3.2 重要性采样 43 3.3.3 马尔可夫链蒙特卡洛采样 44 3.4 本章小结 46 第4章 特征工程 47 4.1 数据预处理 47 4.1.1 特征缩放 47 4.1.2 特征编码 48 4.2 特征选择 53 4.2.1 过滤式选择Filter 53 4.2.2 包裹式选择Wrapper 59 4.2.3 嵌入式选择Embedded 61 4.3 降维 63 4.3.1 主成分分析PCA 63 4.3.2 线性判别分析 65 4.4 本章小结 66 第5章 模型训练与评价 67 5.1 模型选择 67 5.1.1 基础知识 67 5.1.2 模型选择的要素 68 5.2 模型训练 68 5.2.1 留出法 69 5.2.2 交叉验证法 70 5.2.3 自助法 71 5.3 模型调优 71 5.3.1 超参数调优 71 5.3.2 神经架构搜索 73 5.3.3 元学习 76 5.4 模型评价 78 5.4.1 分类问题 78 5.4.2 回归问题 81 5.4.3 聚类问题 82 5.5 本章小结 83 第6章 模型部署与应用 84 6.1 机器学习模型格式 84 6.1.1 scikit-learn 84 6.1.2 TensorFlow 85 6.1.3 PyTorch 86 6.2 机器学习模型部署 87 6.2.1 模型在平台内应用 87 6.2.2 将模型封装成可执行脚本 88 6.2.3 基于容器和微服务的模型部署方式 89 6.2.4 模型部署方式对比 92 6.3 模型对外访问接口 93 6.3.1 REST架构 93 6.3.2 RPC架构 94 6.3.3 gRPC架构 95 6.3.4 模型对外接口对比 96 6.4 模型更新 96 6.4.1 如何更新模型 97 6.4.2 如何进行持续更新 97 6.5 本章小结 99 第7章 回归模型 100 7.1 线性回归 100 7.1.1 线性回归原理 100 7.1.2 多项式回归 101 7.1.3 线性回归案例 101 7.2 正则线性模型 103 7.2.1 正则线性模型原理 103 7.2.2 L1、L2正则化对比 103 7.3 逻辑回归 105 7.3.1 逻辑回归原理 106 7.3.2 逻辑回归案例 109 7.4 本章小结 109 第8章 支持向量机 110 8.1 绪论 110 8.2 支持向量机原理 111 8.2.1 函数间隔 111 8.2.2 对偶问题 112 8.2.3 软间隔SVM 113 8.2.4 KKT条件 114 8.2.5 支持向量 115 8.2.6 核函数 115 8.2.7 SMO 117 8.2.8 合页损失函数 117 8.3 SVR回归方法 117 8.4 SVM预测示例 119 8.5 本章小结 120 第9章 决策树 121 9.1 绪论 121 9.2 决策树基本概念 121 9.2.1 特征选择 122 9.2.2 信息增益 122 9.2.3 信息增益率 123 9.2.4 基尼系数 124 9.3 ID3算法 124 9.4 C4.5算法 125 9.4.1 决策树生成 125 9.4.2 决策树剪枝 126 9.5 CART算法 127 9.5.1 决策树生成 128 9.5.2 决策树剪枝 129 9.6 决策树应用 130 9.7 本章小结 130 第10章 集成学习 131 10.1 bagging与随机森林 131 10.1.1 bagging 131 10.1.2 随机森林 132 10.1.3 随机森林的应用 132 10.1.4 随机森林的推广 135 10.2 boosting 136 10.2.1 Adaboost 136 10.2.2 前向分步算法 142 10.2.3 三大框架 147 10.3 stacking与blending 154 10.4 本章小结 156 第11章 K近邻算法 157 11.1 KNN算法 157 11.2 距离的表示 158 11.3 KD树 159 11.4 KNN心脏病预测实例 160 11.5 本章小结 161 第12章 贝叶斯方法 162 12.1 贝叶斯方法概述 162 12.2 贝叶斯决策论 163 12.3 朴素贝叶斯分类器 165 12.4 贝叶斯网络 165 12.4.1 贝叶斯网络概念 166 12.4.2 贝叶斯网络学习 167 12.4.3 贝叶斯网络推理 168 12.4.4 贝叶斯网络的应用 169 12.5 贝叶斯优化 169 12.5.1 贝叶斯优化框架 170 12.5.2 概率代理模型 170 12.5.3 采集函数 172 12.5.4 贝叶斯优化的应用 173 12.6 贝叶斯优化迭代过程示例 174 12.7 本章小结 177 第13章 聚类算法 178 13.1 聚类的评价指标 178 13.2 距离计算 179 13.3 聚类算法 180 13.3.1 基于层次的算法 180 13.3.2 基于分割的算法 181 13.3.3 基于密度的算法 185 13.4 本章小结 187 第14章 关联规则学习 188 14.1 关联规则学习概述 188 14.2 频繁项集 188 14.3 Apriori算法 189 14.4 FP-growth算法 193 14.5 本章小结 196 第15章 神经网络基础 197 15.1 神经网络概述 197 15.2 神经网络原理 198 15.2.1 神经元 198 15.2.2 损失函数 199 15.2.3 激活函数 201 15.2.4 正向传播 202 15.2.5 反向传播 203 15.3 前馈神经网络 204 15.3.1 前馈神经网络概述 204 15.3.2 MNIST数据集多分类应用 205 15.4 本章小结 206 第16章 正则化 207 16.1 正则化概述 207 16.2 数据集增强 207 16.3 提前终止 208 16.4 Dropout 208 16.5 Batch Normalization 211 16.6 本章小结 213 第17章 深度学习中的优化 214 17.1 优化技术概述 214 17.2 优化原理 215 17.2.1 标准化 215 17.2.2 梯度下降 219 17.2.3 参数初始化 221 17.3 自适应优化方法 223 17.4 参数初始化方法 224 17.5 本章小结 225 第18章 卷积神经网络 226 18.1 卷积神经网络概述 226 18.2 卷积神经网络原理 226 18.2.1 局部连接 227 18.2.2 权值共享 228 18.2.3 池化层 229 18.3 卷积神经网络的新方法 230 18.3.1 1D/2D/3D卷积 230 18.3.2 1×1卷积 231 18.3.3 空洞卷积 231 18.3.4 全卷积神经网络 231 18.4 卷积神经网络的应用 232 18.4.1 卷积神经网络的发展 232 18.4.2 MNIST数据集分类示例 234 18.5 本章小结 234 第19章 循环神经网络 235 19.1 循环神经网络概述 235 19.2 循环神经网络原理 236 19.2.1 展开计算图 236 19.2.2 循环神经网络 237 19.2.3 长期依赖 239 19.2.4 LSTM 240 19.2.5 GRU 241 19.2.6 双向RNN 242 19.2.7 深度循环网络 243 19.2.8 基于编码?解码的序列到序列架构 244 19.3 各种RNN的优缺点及应用场景 245 19.4 时间序列预测问题示例 246 19.5 本章小结 248 第20章 自编码器 249 20.1 绪论 249 20.2 自编码器原理 250 20.2.1 经典自编码器 250 20.2.2 去噪自编码器 251 20.2.3 稀疏自编码器 252 20.2.4 变分自编码器 253 20.2.5 堆叠自编码器 254 20.2.6 与神经网络融合的编码器 256 20.3 自编码器优缺点及应用场景 257 20.4 自编码器应用 258 20.5 本章小结 259 第21章 基于深度学习的语音分离方法 260 21.1 问题背景 260 21.2 问题定义 261 21.3 相关工作 262 21.4 VoiceFilter的实现方法 263 21.4.1 说话人编码器 264 21.4.2 声谱掩码网络 269 21.4.3 实验效果 273 21.5 本章小结 274 第22章 基于深度学习的图像去水印方法 276 22.1 图像去水印的研究背景 276 22.2 图像修复问题的定义 277 22.3 图像修复的相关工作 278 22.3.1 传统修**法 279 22.3.2 基于深度学习的修**法 279 22.3.3 修复效果评价指标 280 22.3.4 常用数据集 281 22.4 方法实现 282 22.4.1 基于内容编码器的生成网络模型 282 22.4.2 损失函数设计 286 22.4.3 算法步骤 288 22.4.4 实验结果展示 289 22.5 本章小结 290 第23章 基于LSTM的云环境工作负载预测方法 291 23.1 工作负载预测的研究背景 291 23.2 工作负载预测问题的定义 292 23.3 工作负载预测的相关工作 293 23.3.1 循环神经网络 293 23.3.2 门控循环单元 294 23.4 基于LSTM的工作负载预测 295 23.4.1 负载数据预处理 295 23.4.2 LSTM预测模型 296 23.4.3 实验结果与分析 297 23.5 本章小结 300 第24章 基于QoS的服务组合问题 301 24.1 服务组合问题的研究背景 301 24.2 半自动服务组合问题的定义 302 24.3 服务组合问题的相关工作 305 24.3.1 求解解的方法 305 24.3.2 基于元启发式算法的方法 305 24.3.3 基于强化学习的方法 306 24.4 Q-learning算法 306 24.5 Q-learning算法的实现 308 24.5.1 状态集设计 308 24.5.2 动作集设计 309 24.5.3 回报函数设计 310 24.5.4 Q-learning算法步骤 310 24.5.5 实验结果展示 313 24.6 本章小结 315 第25章 基于强化学习的投资组合方法 316 25.1 投资组合问题的研究背景 316 25.2 投资组合指数增强问题的定义 319 25.2.1 符号定义 319 25.2.2 基本假设 319 25.2.3 问题描述 319 25.2.4 个股收益率和指数收益率 320 25.2.5 目标函数 320 25.2.6 约束条件 321 25.2.7 问题的完整定义 321 25.3 投资组合问题的研究方法 322 25.3.1 基于统计模型的方法 322 25.3.2 启发式算法 322 25.3.3 基于学习的算法 322 25.4 深度确定性策略梯度算法 323 25.5 投资组合问题的实现方法 326 25.5.1 数据探索与准备 326 25.5.2 模型训练与评价 328 25.5.3 实验结果及分析 333 25.6 本章小结 334 第26章 基于GAN模型的大数据系统参数优化方法 335 26.1 大数据系统参数优化的研究背景 335 26.2 大数据系统参数优化问题的定义 336 26.3 大数据系统参数优化的方法 337 26.3.1 基于模型的大数据系统参数优化方法 337 26.3.2 基于评估的大数据系统参数优化方法 338 26.3.3 基于搜索的大数据系统参数优化方法 338 26.3.4 基于学习的大数据系统参数优化方法 343 26.3.5 大数据系统参数优化问题的流程 346 26.4 ACTGAN方法 347 26.4.1 动机 347 26.4.2 原理 348 26.4.3 具体过程 349 26.4.4 实验结果 352 26.5 本章小结 354 26.5.1 总结 354 26.5.2 展望 354 附录1 名词及解释 355 附录2 数据集 377 参考文献 381