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出版者:

作者:程德友 编

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2010-6

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787544043717

丛书系列:

图书标签:

• 解题技巧
• 思维训练
• 数学学习
• 学习方法
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• 能力提升
• 中小学学习
• 高效学习

《深度学习模型评估与优化实践指南》 内容简介 本书聚焦于现代机器学习与深度学习领域中至关重要的环节——模型评估与优化。在数据驱动决策日益普及的今天，构建一个性能卓越且泛化能力强的模型，不仅仅依赖于算法的创新，更依赖于对评估指标的深刻理解和系统性的优化策略。本书旨在为数据科学家、机器学习工程师以及相关研究人员提供一套详尽、实用且兼具理论深度的技术指南。 全书结构紧凑，内容覆盖从基础理论到前沿实践的各个层面，旨在帮助读者建立起一个稳健的模型开发与调优工作流。 第一部分：评估基石——理解与选择合适的指标 本部分奠定了模型评估的理论基础。我们首先深入探讨了分类问题的核心评估指标，包括但不限于准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及混淆矩阵（Confusion Matrix）的深入解读。特别地，本书详细分析了这些指标在面对数据不平衡（Imbalanced Data）场景时的局限性，并系统介绍了ROC曲线、PR曲线（Precision-Recall Curve）及其下面积（AUC/AUPRC）的计算原理与实际应用价值，强调了如何根据业务需求选择最能反映模型性能的指标。 对于回归问题，我们详细阐述了均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及$R^2$等指标的数学特性与适用场景。更进一步，书中引入了更鲁棒的评估方法，例如分位数回归损失（Quantile Loss）以及针对特定业务场景（如金融风险预测）的定制化损失函数设计思路。 此外，我们专门开辟章节讨论了模型泛化能力的评估。交叉验证（Cross-Validation）技术的各种变体（如K折、留一法、分层抽样）被细致讲解，并提供了在时间序列数据上进行前向验证（Forward Chaining）的实用技巧，确保评估结果的可靠性。 第二部分：诊断剖析——模型性能瓶颈的识别 构建一个模型后，理解其失败的原因与优势所在，是优化工作的第一步。本部分侧重于诊断技术。 我们详细介绍了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的深度解析，指导读者如何通过分析训练集和验证集上的误差差异，快速判断模型是欠拟合（High Bias）还是过拟合（High Variance）。 随后，本书引入了先进的可解释性AI（XAI）工具，用以揭示“黑箱”模型的决策过程。重点讲解了全局解释方法如置换特征重要性（Permutation Feature Importance）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的计算原理及其在理解特征贡献度方面的应用。局部解释方面，LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的机制也被详细剖析，帮助读者理解单个预测是如何产生的。 对于深度学习模型，我们还探讨了梯度可视化、激活图（如Grad-CAM）等技术，用以检验模型是否学习到了正确的视觉或语义特征。 第三部分：优化策略——从数据到算法的系统调优 本部分是全书的实践核心，提供了从数据预处理到模型微调的全面优化路线图。 数据层优化： 我们强调了数据质量在模型性能中的决定性作用。内容涵盖了缺失值处理的高级策略（如基于模型的插补）、异常值检测（如隔离森林、One-Class SVM）以及特征工程的系统化方法，包括特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）和特征构造（如交互特征、多项式特征的自动化生成）。 算法层优化： 对于经典的机器学习模型（如支持向量机、梯度提升树），本书详述了网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在超参数寻优中的应用。 深度学习优化： 针对神经网络，本书提供了详尽的优化技术集。我们深入探讨了正则化技术（如Dropout、Batch Normalization、权重衰减）如何有效控制过拟合。学习率调度（Learning Rate Scheduling）的各种策略（如Cosine Annealing、Warm-up）被详细对比分析。此外，针对优化器（如AdamW、Adagrad）的选择与配置，也提供了实战建议。 模型集成与提升： 我们系统性地介绍了模型集成方法，包括Bagging（如随机森林）、Boosting（如XGBoost、LightGBM的内部工作机制和参数调优）、Stacking（堆叠泛化）等，并指导读者如何构建一个有效的集成系统以突破单一模型的性能瓶颈。 第四部分：工程化考量——鲁棒性与部署准备 在模型评估与优化完成后，确保模型在真实世界中的稳定运行同样重要。本部分转向工程实践。我们讨论了模型漂移（Model Drift）的检测方法（如KL散度、Jensen-Shannon散度），以及在线学习（Online Learning）和再训练策略。同时，本书还涵盖了模型压缩技术（如量化、剪枝）在保持性能的同时降低推理延迟的实际操作。 通过这四大板块的深入探讨，《深度学习模型评估与优化实践指南》旨在构建一个闭环的、科学的M LOps思维框架，确保读者不仅能训练出高准确率的模型，更能构建出可信赖、可维护、高性能的智能系统。本书侧重于实战操作、指标的业务关联性分析以及解决现实世界复杂问题的系统性方法论。

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