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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:笪庆

出品人:博文视点

页数:232

译者:

出版时间:2018-10

价格:89

装帧:平装

isbn号码:9787121338984

丛书系列:阿里巴巴集团技术丛书

图书标签:

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具体描述

《强化学习实战：强化学习在阿里的技术演进和业务创新》汇集了阿里巴巴一线算法工程师在强化学习应用方面的经验和心得，覆盖了阿里巴巴集团多个事业部的多条业务线。《强化学习实战：强化学习在阿里的技术演进和业务创新》系统地披露在互联网级别的应用上使用强化学习的技术细节，更包含了算法工程师对强化学习的深入理解、思考和创新。作为算法工程师，你将了解到强化学习在实际应用中的建模方法、常见的问题以及对应的解决思路，提高建模和解决业务问题的能力；对于强化学习方向的研究人员，你将了解到在游戏之外更多实际的强化学习问题，以及对应的解决方案，扩宽研究视野；对于机器学习爱好者，你将了解到阿里巴巴的一线机器学习算法工程师是如何发现问题、定义问题和解决问题的，激发研究兴趣以及提升专业素养。

《强化学习实战：强化学习在阿里的技术演进和业务创新》适合算法工程师、强化学习方向的专业人员阅读，也可供机器学习爱好者参考。

《Python机器学习实战：从入门到精通》在当今数据驱动的时代，机器学习已成为各行各业不可或缺的技术。本书旨在为广大读者提供一套全面、系统且易于上手的Python机器学习入门指南。无论您是初涉编程领域的新手，还是希望深化机器学习理论与实践的在校学生、研究人员，抑或是期望为工作带来革新动力的工程师，本书都能成为您坚实的学习伙伴。本书特色与内容梗概：本书最大的亮点在于其理论与实践的高度融合。我们不仅仅停留在概念的讲解，更注重通过大量的Python代码示例，让读者亲手操作，直观感受机器学习算法的魅力。全书内容围绕着数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估及优化等机器学习的核心流程展开，力求让读者在掌握理论知识的同时，也具备解决实际问题的能力。第一部分：机器学习基础与准备第一章：机器学习概览与Python环境搭建机器学习的定义与分类：简要介绍机器学习的基本概念，区分监督学习、无监督学习和强化学习（此处仅为概念引入，不深入探讨强化学习细节）。 Python在机器学习中的地位：强调Python作为主流机器学习开发语言的优势，包括丰富的库和活跃的社区。开发环境的准备：详细指导读者如何安装Python、Anaconda发行版，以及配置Jupyter Notebook/Lab、VS Code等常用开发工具，确保读者能够快速搭建起属于自己的机器学习开发环境。核心科学计算库介绍：重点介绍NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）和Matplotlib/Seaborn（数据可视化）这三大基础库的基本用法，为后续的学习打下坚实基础。第二章：数据预处理与探索性数据分析数据加载与读取：学习使用Pandas读取不同格式的数据文件（CSV, Excel, SQL等）。数据清洗：掌握处理缺失值（删除、填充）、异常值检测与处理、数据类型转换等常见数据质量问题的方法。数据可视化：利用Matplotlib和Seaborn绘制各种图表（散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等），直观展示数据分布、特征关系和潜在模式。特征工程入门：介绍特征选择（过滤法、包装法、嵌入法）的基本思想，以及特征缩放（标准化、归一化）的重要性与实现方式，为模型训练做好数据准备。第二部分：监督学习算法详解与实战第三章：线性模型线性回归：深入讲解一元和多元线性回归的原理，包括最小二乘法，并利用Scikit-learn实现线性回归模型，应用于房价预测等实际场景。逻辑回归：阐述逻辑回归如何用于二分类和多分类问题，介绍Sigmoid函数和Softmax函数，并通过代码实现客户流失预测等案例。正则化：讲解Lasso回归和Ridge回归如何通过L1和L2正则化防止过拟合，提升模型泛化能力。第四章：支持向量机（SVM） SVM原理：详细解释SVM的核心思想，包括最大间隔超平面、核函数（线性核、多项式核、RBF核）的作用。 SVM实战：使用Scikit-learn构建SVM模型，解决文本分类、图像识别等问题。第五章：决策树与集成学习决策树：讲解ID3、C4.5、CART等经典决策树算法的构建原理，包括信息增益、增益率、基尼不纯度等概念，并通过代码实现信用风险评估。随机森林：介绍随机森林如何通过构建多个决策树并进行投票来提高模型稳定性和准确性。梯度提升树（GBDT）：阐述GBDT算法的工作原理，以及其在各种预测任务中的强大表现。 XGBoost与LightGBM：简要介绍这两款高效的梯度提升库，及其在工业界的应用。第六章：模型评估与优化模型评估指标：讲解分类问题的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值）和回归问题的评估指标（MSE, RMSE, MAE, R²）。交叉验证：介绍K折交叉验证等方法，用于更可靠地评估模型性能。超参数调优：讲解网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数优化技术。过拟合与欠拟合：分析模型出现过拟合和欠拟合的原因，并提供相应的解决方案（如调整模型复杂度、增加数据、正则化等）。第三部分：无监督学习算法与应用第七章：聚类分析 K-Means算法：详细讲解K-Means算法的步骤和原理，并用Python实现客户细分、图像分割等应用。层次聚类：介绍层次聚类的概念，包括凝聚式和分裂式聚类。 DBSCAN算法：讲解基于密度的聚类算法DBSCAN，以及它在发现任意形状簇方面的优势。第八章：降维技术主成分分析（PCA）：深入理解PCA的原理，学习如何通过降维来减少数据维度、去除冗余信息，并加速模型训练。 t-SNE：介绍t-SNE在可视化高维数据方面的强大能力。第四部分：神经网络与深度学习入门（简要介绍）第九章：神经网络基础感知机与多层感知机：介绍神经网络的基本构成单元——神经元，以及多层感知机的结构。激活函数：讲解ReLU、Sigmoid、Tanh等常用激活函数的作用。反向传播算法：简要介绍反向传播算法的工作流程，它是神经网络训练的核心。使用Keras/TensorFlow/PyTorch进行简单的前馈神经网络构建（示例）。本书的价值：理论与实践并重：结合详细的理论讲解和可执行的Python代码，帮助读者建立起扎实的知识体系。丰富的案例研究：覆盖数据分析、预测建模、分类识别等多个领域的实际应用场景，让读者学以致用。循序渐进的学习路径：从基础概念入手，逐步深入到复杂的算法和技术，适合不同层次的学习者。丰富的代码示例：所有算法和技术均配有清晰、可运行的Python代码，方便读者动手实践。关注实际问题：强调解决真实世界问题的能力，培养读者的工程思维。通过阅读本书，您将能够深入理解机器学习的核心概念和算法，熟练掌握使用Python进行机器学习项目开发的各项技能，为您的学习、研究或工作打开一扇通往数据智能世界的大门。

作者简介

目录信息

序
第1 章强化学习基础 1
1.1 引言 2
1.2 起源和发展 3
1.3 问题建模 5
1.4 常见强化学习算法 8
1.4.1 基于值函数的方法 9
1.4.2 基于直接策略搜索的方法 12
1.5 总结 14
第2 章基于强化学习的实时搜索排序策略调控 15
2.1 研究背景 16
2.2 问题建模 17
2.2.1 状态定义 17
2.2.2 奖赏函数设计 18
2.3 算法设计 19
2.3.1 策略函数 19
2.3.2 策略梯度 20
2.3.3 值函数的学习 21
2.4 奖赏塑形 22
2.5 实验效果 25
2.6 DDPG 与梯度融合 27
2.7 总结与展望 28
第3 章延迟奖赏在搜索排序场景中的作用分析 30
3.1 研究背景 31
3.2 搜索交互建模 31
3.3 数据统计分析 33
3.4 搜索排序问题形式化 36
3.4.1 搜索排序问题建模 36
3.4.2 搜索会话马尔可夫决策过程 38
3.4.3 奖赏函数 39
3.5 理论分析 40
3.5.1 马尔可夫性质 40
3.5.2 折扣率 41
3.6 算法设计 44
3.7 实验与分析 48
3.7.1 模拟实验 48
3.7.2 搜索排序应用 51
第4 章基于多智能体强化学习的多场景联合优化 54
4.1 研究背景 55
4.2 问题建模 57
4.2.1 相关背景简介 57
4.2.2 建模方法 58
4.3 算法应用 65
4.3.1 搜索与电商平台 65
4.3.2 多排序场景协同优化 66
4.4 实验与分析 69
4.4.1 实验设置 69
4.4.2 对比基准 70
4.4.3 实验结果 70
4.4.4 在线示例 73
4.5 总结与展望 75
第5 章虚拟淘宝 76
5.1 研究背景 77
5.2 问题描述 79
5.3 虚拟化淘宝 80
5.3.1 用户生成策略 81
5.3.2 用户模仿策略 83
5.4 实验与分析 85
5.4.1 实验设置 85
5.4.2 虚拟淘宝与真实淘宝对比 85
5.4.3 虚拟淘宝中的强化学习 87
5.5 总结与展望 90
第6 章组合优化视角下基于强化学习的精准定向广告OCPC 业务优化92
6.1 研究背景 93
6.2 问题建模 94
6.2.1 奖赏设计 94
6.2.2 动作定义 94
6.2.3 状态定义 95
6.3 模型选择 100
6.4 探索学习 102
6.5 业务实战 103
6.5.1 系统设计 103
6.5.2 奖赏设计 105
6.5.3 实验效果 106
6.6 总结与展望 106
第7 章策略优化方法在搜索广告排序和竞价机制中的应用 108
7.1 研究背景 109
7.2 数学模型和优化方法 110
7.3 排序公式设计 112
7.4 系统简介 113
7.4.1 离线仿真模块 114
7.4.2 离线训练初始化 114
7.5 在线策略优化 117
7.6 实验与分析 118
7.7 总结与展望 120
第8 章 TaskBot——阿里小蜜的任务型问答技术 121
8.1 研究背景 122
8.2 模型设计 123
8.2.1 意图网络 123
8.2.2 信念跟踪 124
8.2.3 策略网络 124
8.3 业务应用 126
8.4 总结与展望 127
第9 章 DRL 导购——阿里小蜜的多轮标签推荐技术 128
9.1 研究背景 129
9.2 算法框架 130
9.3 深度强化学习模型 133
9.3.1 强化学习模块 133
9.3.2 模型融合 134
9.4 业务应用 135
9.5 总结与展望 136
第10 章 Robust DQN 在淘宝锦囊推荐系统中的应用 137
10.1 研究背景 138
10.2 Robust DQN 算法 140
10.2.1 分层采样方法 140
10.2.2 基于分层采样的经验池 141
10.2.3 近似遗憾奖赏 142
10.2.4 Robust DQN 算法 143
10.3 Robust DQN 算法在淘宝锦囊上的应用 144
10.3.1 系统架构 144
10.3.2 问题建模 145
10.4 实验与分析 147
10.4.1 实验设置 148
10.4.2 实验结果 148
10.5 总结与展望 152
第11 章基于上下文因子选择的商业搜索引擎性能优化 153
11.1 研究背景 154
11.2 排序因子和排序函数 156
11.3 相关工作 157
11.4 排序中基于上下文的因子选择 158
11.5 RankCFS：一种强化学习方法 162
11.5.1 CFS 问题的 MDP 建模 162
11.5.2 状态与奖赏的设计 163
11.5.3 策略的学习 165
11.6 实验与分析 166
11.6.1 离线对比 167
11.6.2 在线运行环境的评价 170
11.6.3 双11 评价 171
11.7 总结与展望 172
第12 章基于深度强化学习求解一类新型三维装箱问题 173
12.1 研究背景 174
12.2 问题建模 175
12.3 深度强化学习方法 177
12.3.1 网络结构 178
12.3.2 基于策略的强化学习方法 179
12.3.3 基准值的更新 180
12.3.4 随机采样与集束搜索 180
12.4 实验与分析 181
12.5 小结 182
第13 章基于强化学习的分层流量调控 183
13.1 研究背景 184
13.2 基于动态动作区间的DDPG 算法 186
13.3 实验效果 189
13.4 总结与展望 189
第14 章风险商品流量调控 190
14.1 研究背景 191
14.2 基于强化学习的问题建模 192
14.2.1 状态空间的定义 192
14.2.2 动作空间的定义 193
14.2.3 奖赏函数的定义 193
14.2.4 模型选择 194
14.2.5 奖赏函数归一化 196
14.3 流量调控系统架构 196
14.4 实验效果 197
14.5 总结与展望 197
参考文献 199
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常吸引人，那种深沉的蓝与跳跃的橙色搭配，瞬间就抓住了我的眼球。翻开扉页，首先映入眼帘的是排版和字体选择，能感觉到设计者在细节上的用心，阅读起来非常舒适，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。内容上，作者的文字功底着实了得，行文流畅，逻辑性极强，即便是对于初学者来说，复杂的概念也能被清晰地拆解和阐述。我特别欣赏书中对理论框架的构建方式，它不是那种干巴巴的堆砌公式，而是通过生动的比喻和实际的案例来串联，让人在理解原理的同时，也能体会到背后的思想精髓。而且，书中引用的图表制作精良，数据可视化做得非常到位，很多原本抽象的数学模型，在图表的辅助下瞬间变得直观易懂。总的来说，这本书在视觉传达和基础知识梳理上，无疑是行业内的上乘之作，为后续的深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排堪称教科书级别的典范。它的章节过渡自然而然，知识点的铺陈由浅入深，如同攀登一座高山，每走一步都有清晰的指引和休息的平台。我尤其欣赏作者在每个单元末尾设置的“思考题”和“延伸阅读建议”。这些思考题往往不是简单的知识点复述，而是需要读者综合运用前面学到的知识进行推导和辩证思考的开放性问题，极大地锻炼了读者的独立分析能力。而那些延伸阅读的推荐，更是精准地指向了相关领域更深入的文献，为那些想要进行学术研究的读者指明了方向，避免了在浩瀚的资料中迷失。这种系统化、注重实战思考的编排方式，使得学习过程中的挫败感大大降低，每完成一章，都会有一种扎实的进步感，让人有足够的信心去挑战下一部分更复杂的议题。这已经超越了一本普通技术书籍的范畴，更像是一套精心设计的学习路径图。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我最初对这类技术书籍抱有一定的疑虑，担心它会充斥着晦涩难懂的数学公式，让人望而却步。然而，这本书真正做到了“雅俗共赏”。它在保持理论严谨性的同时，对数学推导的阐述极其耐心，每一步公式的变换都配有详尽的文字解释，清晰地说明了引入该步骤的动机和物理意义。我甚至发现，有些我在其他地方看了很久都没想明白的概念，在本书的阐述下，突然间豁然开朗。作者似乎非常懂得读者的“痛点”，经常会用一些生活化的例子来解释那些看似高深的算法决策过程。这种既能满足科研人员对精度的要求，又能让工程实践者快速上手的平衡感，是这本书最难能可贵的地方。它成功地架起了一座连接理论与实践的坚固桥梁，让学习不再是枯燥的记忆，而是一种充满乐趣的探索。

评分☆☆☆☆☆

从读者的角度来看，这本书的一大亮点在于其对工程化实现的关注度。许多理论书籍在介绍完算法后便戛然而止，留下读者在实际落地时束手无策。但这本书在关键章节详细讨论了如何将理论模型转化为可运行的代码，甚至探讨了在资源受限环境下的优化策略。它不仅给出了算法的核心思想，还深入剖析了在不同编程语言和框架下实现这些算法时可能遇到的陷阱和技巧，这对于渴望将知识应用于实际项目中的读者来说，简直是雪中送炭。阅读这些关于实现细节的讨论时，我仿佛能感受到作者在无数次调试和失败中积累下来的宝贵经验。这种对“最后一公里”的重视，极大地提升了这本书的实用价值，使其不再是高阁上的理论宝典，而是可以随时翻阅、指导实践的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

当我开始真正沉浸到这本书的讲解内容中时，我才发现其价值远不止于漂亮的装帧。作者在探讨核心算法的演进路径时，展现出了深厚的学术积累和前瞻性的洞察力。他没有止步于介绍当前主流的方法，而是细致地回顾了关键思想的起源和发展脉络，这对于想成为领域专家的读者来说至关重要。比如，在讲解价值函数迭代的部分，书中详细对比了不同策略评估方式的收敛特性和计算复杂度，这种深度对比分析，远超一般入门书籍的肤浅介绍。更让我惊喜的是，作者在讲解过程中，会不时穿插一些领域内最新的研究动态和未解决的挑战，这使得这本书读起来充满活力，仿佛作者正拉着你一起在探索前沿。阅读过程中，我感觉自己像是在聆听一位经验丰富的大师的私房讲座，他不仅教你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么是这样做的”，这种深层次的思维训练，是任何快速入门指南都无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

先打三星吧，团队打算用RL算法优化我们的内容推荐，这本书让我大概了解了阿里的实践，感谢。还是要说一下，此书不能算是一本系统且严谨介绍RL的书，只能算是分享。

评分☆☆☆☆☆

寒假读的，当时的感觉像是阿里和各家研究机构合作写的项目总结报告，不知道RL到底真的有没有落地。在一次学术Talk中，拿这本书问了厦门大学的纪嵘嵘教授这个问题，也没有得出什么结论。RL是真大坑...

评分☆☆☆☆☆

基本是在给阿里自己打广告。讲得不深，拿来学强化学习是肯定不行的，但看看大公司在做什么事也还有点意思。

评分☆☆☆☆☆

基本是在给阿里自己打广告。讲得不深，拿来学强化学习是肯定不行的，但看看大公司在做什么事也还有点意思。