《Alink权威指南：基于Flink的机器学习实例入门》[59M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

全书围绕Alink（阿里在Flink基础上做的开源版本）的展开，以实例为主阐述Alink的使用。 ?以机器学习的知识架构将各个章节串联起来，每个章节配合实例，用户更容易理解和入手尝试。 ?数据会采用读者能免费下载的数据集，在加上Alink本身是开源的、免费的。用户试用起来没有成本。 ?实例实现的源代码，准备放在Alink开源git上，大家容易看到，可以直接下载，代码旁边会有实体书的介绍 ?以机器学习的知识架构将各个章节串联起来，每个章节配合实例，用户更容易理解和入手尝试。 ?数据会采用读者能免费下载的数据集，在加上Alink本身是开源的、免费的。用户试用起来没有成本。 ?实例实现的源代码，准备放在Alink开源git上，大家容易看到，可以直接下载，代码旁边会有实体书的介绍

2004年获南开大学数学博士学位；随后在南开大学信息学院从事博士后研究工作；2006年加入微软亚洲研究院，进行符号计算、大规模矩阵计算及机器学习算法研究；2010年加入阿里巴巴，从事大数据相关的统计和机器学习算法研发。著有《重构大数据统计》《机器学习在线》等。

目　　录



第1章　Alink快速上手 1
1．1　Alink是什么 1
1．2　免费下载、安装 1
1．3　Alink的功能 2
1．3．1　丰富的算法库 2
1．3．2　多样的使用体验 3
1．3．3　与SparkML的对比 3
1．4　关于数据和代码 4
1．5　简单示例 5
1．5．1　数据的读/写与显示 5
1．5．2　批式训练和批式预测 7
1．5．3　流式处理和流式预测 9
1．5．4　定义Pipeline，简化操作 10
1．5．5　嵌入预测服务系统 12
第2章　系统概况与核心概念 14
2．1　基本概念 14
2．2　批式任务与流式任务 15
2．3　Alink=A+link 18
2．3．1　BatchOperator和StreamOperator 19
2．3．2　link方式是批式算法/流式算法的通用使用方式 20
2．3．3　link的简化 23
2．3．4　组件的主输出与侧输出 23
2．4　Pipeline与PipelineModel 24
2．4．1　概念和定义 24
2．4．2　深入介绍 25
2．5　触发Alink任务的执行 28
2．6　模型信息显示 29
2．7　文件系统与数据库 34
2．8　Schema String 36
第3章　文件系统与数据文件 38
3．1　文件系统简介 38
3．1．1　本地文件系统 39
3．1．2　Hadoop文件系统 41
3．1．3　阿里云OSS文件系统 43
3．2　数据文件的读入与导出 45
3．2．1　CSV格式 47
3．2．2　TSV、LibSVM、Text格式 53
3．2．3　AK格式 56
第4章　数据库与数据表 60
4．1　简介 60
4．1．1　Catalog的基本操作 60
4．1．2　Source和Sink组件 61
4．2　Hive示例 62
4．3　Derby示例 65
4．4　MySQL示例 67
第5章　支持Flink SQL 70
5．1　基本操作 70
5．1．1　注册 70
5．1．2　运行 71
5．1．3　内置函数 74
5．1．4　用户定义函数 74
5．2　简化操作 75
5．2．1　单表操作 76
5．2．2　两表的连接（JOIN）操作 80
5．2．3　两表的集合操作 82
5．3　深入介绍Table Environment 86
5．3．1　注册数据表名 87
5．3．2　撤销数据表名 88
5．3．3　扫描已注册的表 89
第6章　用户定义函数（UDF/UDTF） 90
6．1　用户定义标量函数（UDF） 90
6．1．1　示例数据及问题 91
6．1．2　UDF的定义 91
6．1．3　使用UDF处理批式数据 92
6．1．4　使用UDF处理流式数据 93
6．2　用户定义表值函数（UDTF） 95
6．2．1　示例数据及问题 95
6．2．2　UDTF的定义 96
6．2．3　使用UDTF处理批式数据 96
6．2．4　使用UDTF处理流式数据 99
第7章　基本数据处理 101
7．1　采样 101
7．1．1　取“前”N个数据 102
7．1．2　随机采样 102
7．1．3　加权采样 104
7．1．4　分层采样 105
7．2　数据划分 106
7．3　数值尺度变换 108
7．3．1　标准化 109
7．3．2　MinMaxScale 111
7．3．3　MaxAbsScale 112
7．4　向量的尺度变换 113
7．4．1　StandardScale、MinMaxScale、MaxAbsScale 113
7．4．2　正则化 115
7．5　缺失值填充 116
第8章　线性二分类模型 119
8．1　线性模型的基础知识 119
8．1．1　损失函数 119
8．1．2　经验风险与结构风险 121
8．1．3　线性模型与损失函数 122
8．1．4　逻辑回归与线性支持向量机（Linear SVM） 123
8．2　二分类评估方法 125
8．2．1　基本指标 126
8．2．2　综合指标 128
8．2．3　评估曲线 131
8．3　数据探索 136
8．3．1　基本统计 138
8．3．2　相关性 140
8．4　训练集和测试集 144
8．5　逻辑回归模型 145
8．6　线性SVM模型 147
8．7　模型评估 149
8．8　特征的多项式扩展 153
8．9　因子分解机 157
第9章　朴素贝叶斯模型与决策树模型 160
9．1　朴素贝叶斯模型 160
9．2　决策树模型 162
9．2．1　决策树的分裂指标定义 165
9．2．2　常用的决策树算法 167
9．2．3　指标计算示例 169
9．2．4　分类树与回归树 172
9．2．5　经典的决策树示例 173
9．3　数据探索 176
9．4　使用朴素贝叶斯方法 179
9．5　蘑菇分类的决策树 185
第10章　特征的转化 191
10．1　整体流程 195
10．1．1　特征哑元化 197
10．1．2　特征的重要性 198
10．2　减少模型特征的个数 200
10．3　离散特征转化 202
10．3．1　独热编码 202
10．3．2　特征哈希 204
第11章　构造新特征 207
11．1　数据探索 208
11．2　思路 210
11．2．1　用户和品牌的各种特征 211
11．2．2　二分类模型训练 212
11．3　计算训练集 213
11．3．1　原始数据划分 213
11．3．2　计算特征 214
11．3．3　计算标签 222
11．4　正负样本配比 224
11．5　决策树 226
11．6　集成学习 227
11．6．1　Bootstrap aggregating 228
11．6．2　Boosting 229
11．6．3　随机森林与GBDT 232
11．7　使用随机森林算法 233
11．8　使用GBDT算法 234
第12章　从二分类到多分类 235
12．1　多分类模型评估方法 235
12．1．1　综合指标 237
12．1．2　关于每个标签值的二分类指标 238
12．1．3　Micro、Macro、Weighted计算的指标 239
12．2　数据探索 241
12．3　使用朴素贝叶斯进行多分类 244
12．4　二分类器组合 246
12．5　Softmax算法 249
12．6　多层感知器分类器 253
第13章　常用多分类算法 256
13．1　数据准备 256
13．1．1　读取MNIST数据文件 257
13．1．2　稠密向量与稀疏向量 258
13．1．3　标签值的统计信息 261
13．2　Softmax算法 262
13．3　二分类器组合 264
13．4　多层感知器分类器 265
13．5　决策树与随机森林 267
13．6　K最近邻算法 270
第14章　在线学习 273
14．1　整体流程 273
14．2　数据准备 275
14．3　特征工程 277
14．4　特征工程处理数据 279
14．5　在线训练 280
14．6　模型过滤 283
第15章　回归的由来 286
15．1　平均数 287
15．2　向平均数方向的回归 288
15．3　线性回归 289
第16章　常用回归算法 292
16．1　回归模型的评估指标 292
16．2　数据探索 294
16．3　线性回归 297
16．4　决策树与随机森林 300
16．5　GBDT回归 301
第17章　常用聚类算法 303
17．1　聚类评估指标 304
17．1．1　基本评估指标 304
17．1．2　基于标签值的评估指标 306
17．2　K-Means聚类 308
17．2．1　算法简介 308
17．2．2　K-Means实例 309
17．3　高斯混合模型 314
17．3．1　算法介绍 314
17．3．2　GMM实例 316
17．4　二分K-Means聚类 317
17．5　基于经纬度的聚类 320
第18章　批式与流式聚类 324
18．1　稠密向量与稀疏向量 324
18．2　使用聚类模型预测流式数据 326
18．3　流式聚类 329
第19章　主成分分析 331
19．1　主成分的含义 333
19．2　两种计算方式 337
19．3　在聚类方面的应用 339
19．4　在分类方面的应用 343
第20章　超参数搜索 347
20．1　示例一：尝试正则系数 348
20．2　示例二：搜索GBDT超参数 349
20．3　示例三：最佳聚类个数 350
第21章　文本分析 353
21．1　数据探索 353
21．2　分词 355
21．2．1　中文分词 356
21．2．2　Tokenizer和RegexTokenizer 359
21．3　词频统计 363
21．4　单词的区分度 365
21．5　抽取关键词 367
21．5．1　原理简介 367
21．5．2　示例 369
21．6　文本相似度 371
21．6．1　文本成对比较 372
21．6．2　最相似的TopN 375
21．7　主题模型 387
21．7．1　LDA模型 388
21．7．2　新闻的主题模型 390
21．7．3　主题与原始分类的对比 392
21．8　组件使用小结 396
第22章　单词向量化 398
22．1　单词向量预训练模型 399
22．1．1　加载模型 399
22．1．2　查找相似的单词 400
22．1．3　单词向量 402
22．2　单词映射为向量 406
第23章　情感分析 412
23．1　使用提供的特征 413
23．1．1　使用朴素贝叶斯方法 416
23．1．2　使用逻辑回归算法 419
23．2　如何提取特征 423
23．3　构造更多特征 426
23．4　模型保存与预测 430
23．4．1　批式/流式预测任务 430
23．4．2　嵌入式预测 431
第24章　构建推荐系统 433
24．1　与推荐相关的组件介绍 434
24．2　常用推荐算法 437
24．2．1　协同过滤 437
24．2．2　交替最小二乘法 438
24．3　数据探索 439
24．4　评分预测 444
24．5　根据用户推荐影片 446
24．6　计算相似影片 452
24．7　根据影片推荐用户 454
24．8　计算相似用户 457