《构建实时机器学习系统》一1.5 实时机器学习的分类
1.5 实时机器学习的分类 按照实际应用中采用的方式不同，实时机器学习可以分为硬实时、软实时和批实时三种模式，下面将分别进行介绍。 1.5.1 硬实时机器学习 硬实时的定义是：响应系统在接收到请求之后，能够马上对请求进行响应反馈，做出处理。硬实时机器学习的主要应用场景是网页浏览、在线游戏、高频交易等对时效性要求非常高的领域。在这些领域中，我们往往需要将相应延迟控制在若干毫秒以下。对于高频交易等场....
《构建实时机器学习系统》一1.4 实时是个“万灵丹”
1.4 实时是个“万灵丹” 成长会解决一切问题。如果一个企业正在飞速成长，大家步调一致、同心齐力，那么内斗或管理混乱等问题将是难以出现的。而当企业的成长受到了制约，停滞不前的时候，往往就会出现众多非技术性原因造成的悲剧。我们强调机器学习的实时性，就是为了保证应用机器学习的企业能够利用机器学习的资源大踏步向前，而不会被早早地制约，徘徊不前。机器学习就已经够有挑战性的了，为什么还要采用实时机器学习？....
《构建实时机器学习系统》一1.3 机器学习领域分类
1.3 机器学习领域分类 从方法论的角度来讲，机器学习分为监督式学习、非监督式学习和新兴机器学习课题三大方面。 监督式学习监督式机器学习的主要任务是通过机器学习模型和已有信息，对感兴趣的变量进行预测，或者对相关对象进行分类。监督式机器学习的一些应用场景包括：对网页访问进行分类，通过声音、文字、表情等信息对用户心情进行判断，对天气进行预测等。常用的监督式机器学习方法包括线性模型、最近邻估计、神经.....
《构建实时机器学习系统》一 导读
前 言 机器学习从业人员的艰难选择作为机器学习从业人员，如果今天突然被公司或学校开除，你能养活自己吗？邻居老大妈买土鸡蛋不买神经网络模型，东门老大爷认识郭德纲不认识朴素贝叶斯，面容姣好的“翠花”只认房产证不认 Zookeeper。即使你身怀绝技，有着远大的抱负，机器学习应用难以变现也是事实。为了能维持生计，众多机器学习从业人员只能进入大公司、大组织。但限于流程和已有的体制，在这样的工作环境下，....
《构建实时机器学习系统》一3.4 数据分析的三个要点
3.4 数据分析的三个要点 本书后面的章节中将会以前面发现的均值回归的性质为依托，设计实时机器学习交易策略进行交易。好多读者看到这里可能已经跃跃欲试，等不及要开始搭建服务器开始赚他一个亿了。但是在这之前我们需要总结一下在开展机器学习工作前期关于数据分析的几个原则。 3.4.1 不断验证假设 验证假设是否正确是机器学习前期数据分析最重要的目的。这里的假设包括但不限于：数据的格式、变量的数量、数据是....
《构建实时机器学习系统》一2.3 实时线性分类器介绍
2.3 实时线性分类器介绍 2.3.1 广义线性模型的定义 （广义）线性模型是机器学习发展几十年来理论和工具上最为完备的模型：不管是分类还是预测，线性模型都可以进行实时更新和预测；线性模型的解释性非常优秀，每个变量的回归系数都可以用于解释模型；最后，我们可以通过增减变量，修改特定的回归系数对模型进行人为加工。继续前文的符号定义，假设回归因变量为 Y ，自变量为 p 维向量 X。在线性模型中，我们....
《构建实时机器学习系统》一1.2 机器学习发展的前世今生
1.2 机器学习发展的前世今生 1.2.1 历史上机器学习无法调和的难题 早在 2011年，笔者之一彭河森正在谷歌总部实习的时候，机器学习的应用还主要集中在几个互联网巨头手里。当时，机器学习的大规模应用存在以下三个方面的限制。1.运维工具欠缺 就拿灵活开发流程来说吧，早在 2011年，谷歌、亚马逊等公司开发了内部自有的协同部署工具，而开源协同部署工具 Jenkins才刚刚起步，不少公司对服务器集....
《构建实时机器学习系统》一第1章 实时机器学习综述 1.1 什么是机器学习
第1章 实时机器学习综述 1.1 什么是机器学习 相信本书的读者都已经接触过一点机器学习了，或者听说过各种新奇的机器学习方法，或者通过相关新闻了解过机器学习的应用场景。那么，大家是否了解机器学习的定义呢？事实上，对它的定义层出不穷，不同领域的大咖往往都会有一个从自己角度出发的特别“机灵”的定义。比如，吴恩达（Andrew Ng）是深度学习的先驱者之一，他对机器学习的定义是从计算机从业者的角度出发....
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