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前 言

第1部分 实时机器学习方法论

第1章 实时机器学习综述  2

1.1 什么是机器学习  2

1.2 机器学习发展的前世今生  3

1.2.1 历史上机器学习无法调和的难题  3

1.2.2 现代机器学习的新融合  4

1.3 机器学习领域分类  5

1.4 实时是个“万灵丹”  6

1.5 实时机器学习的分类  7

1.5.1 硬实时机器学习  7

1.5.2 软实时机器学习  7

1.5.3 批实时机器学习  8

1.6 实时应用对机器学习的要求  8

1.7 案例：Netflix在机器学习竞赛中学到的经验  9

1.7.1 Netflix 用户信息被逆向工程  9

1.7.2 Netflix ·终胜出者模型无法在生产环境中使用  9

1.8 实时机器学习模型的生存期  10

第2章 实时监督式机器学习  12

2.1 什么是监督式机器学习  12

2.1.1 “江湖门派”对预测模型的

不同看法  13

2.1.2 工业界的学术门派  14

2.1.3 实时机器学习实战的思路  15

2.2 怎样衡量监督式机器学习模型  16

2.2.1 统计量的**  16

2.2.2 应用业绩的**  20

2.3 实时线性分类器介绍  20

2.3.1 广义线性模型的定义  20

2.3.2 训练线性模型  21

2.3.3 冷启动问题  22

第3章 数据分析工具 Pandas  23

3.1 颠覆 R 的 Pandas  23

3.2 Pandas 的安装  24

3.3 利用 Pandas 分析实时股票报价数据  24

3.3.1 外部数据导入  25

3.3.2 数据分析基本操作  25

3.3.3 可视化操作  26

3.3.4 秒级收盘价变化率初探  28

3.4 数据分析的三个要点  30

3.4.1 不断验证假设  30

3.4.2 全面可视化，全面监控化  30

第4章 机器学习工具 Scikit-learn  31

4.1 如何站在风口上？向Scikit-learn 学习  31

4.1.1 传统的线下统计软件 R  31

4.1.2 底层软件黑盒子 Weka  32

4.1.3 跨界产品 Scikit-learn  33

4.1.4 Scikit-learn的优势  33

4.2 Scikit-learn 的安装  34

4.3 Scikit-learn 的主要模块  35

4.3.1 监督式、非监督式机器学习  35

4.3.2 建模函数fit和predict  36

4.3.3 数据预处理  38

4.3.4 自动化建模预测 Pipeline  39

4.4 利用 Scikit-learn 进行股票价格波动预测  40

4.4.1 数据导入和预处理  41

4.4.2 编写专有时间序列数据预处理模块  41

4.4.3 利用 Pipeline 进行建模  43

4.4.4 评价建模效果  43

4.4.5 引入成交量和高维交叉项进行建模  44

4.4.6 本书没有告诉你的  45

第2部分 实时机器学习架构

第5章 实时机器学习架构设计  48

5.1 设计实时机器学习架构的

四个要点  48

5.2 Lambda 架构和主要成员  49

5.2.1 实时响应层  49

5.2.2 快速处理层  50

5.2.3 批处理层  50

5.3 常用的实时机器学习架构  50

5.3.1 瀑布流架构  50

5.3.2 并行响应架构  51

5.3.3 实时更新模型混合架构  52

5.4 小结  53

第6章 集群部署工具 Docker  55

6.1 Docker 的前世今生  55

6.2 容器虚拟机的基本组成部分  56

6.3 Docker 引擎命令行工具  57

6.3.1 Docker 引擎的安装  57

6.3.2 Docker 引擎命令行的基本操作  58

6.4 通过 Dockerfile 配置容器虚拟机  61

6.4.1 利用 Dockerfile 配置基本容器虚拟机  62

6.4.2 利用 Dockerfile 进行虚拟机和宿主机之间的文件传输  62

6.5 服务器集群配置工具Docker Compose  64

6.5.1 Docker Compose 的安装  64

6.5.2 Docker Compose 的基本操作  64

6.5.3 利用 Docker Compose 创建网页计数器集群  65

6.6 远端服务器配置工具Docker Machine  68

6.6.1 Docker Machine 的安装  68

6.6.2 安装 Oracle VirtualBox  69

6.6.3 创建和管理 VirtualBox中的虚拟机  69

6.6.4 在 Docker Machine 和 VirtualBox的环境中运行集群  70

6.6.5 利用 Docker Machine 在 Digital Ocean 上配置运行集群  71

6.7 其他有潜力的 Docker 工具  73

第7章 实时消息队列和RabbitMQ  74

7.1 实时消息队列  74

7.2 AMQP 和 RabbitMQ 简介  76

7.3 RabbitMQ的主要构成部分  76

7.4 常用交换中心模式  78

7.4.1 直连结构  78

7.4.2 扇形结构  78

7.4.3 话题结构  79

7.4.4 报头结构  79

7.5 消息传导设计模式  79

7.5.1 任务队列  80

7.5.2 Pub/Sub 发布/监听  80

7.5.3 远程命令  81

7.6 利用 Docker 快速部署RabbitMQ  82

7.7 利用 RabbitMQ 开发队列服务  85

7.7.1 准备案例材料  86

7.7.2 实时报价存储服务  86

7.7.3 实时走势预测服务  89

7.7.4 整合运行实验  93

7.7.5 总结和改进  95

第8章 实战数据库综述  98

8.1 SQL 与 NoSQL，主流数据库分类   98

8.1.1 关系型数据库  99

8.1.2 非关系型数据库 NoSQL   99

8.2 数据库的性能   100

8.2.1 耐分割   100

8.2.2 一致性   101

8.2.3 可用性   101

8.2.4 CAP 定理  101

8.3 SQL和NoSQL对比  102

8.3.1 数据存储、读取方式   102

8.3.2 数据库的扩展方式   103

8.3.3 性能比较   103

8.4 数据库的发展趋势   103

8.4.1 不同数据库之间自动化同步更为方便   103

8.4.2 云数据库的兴起   104

8.4.3 底层和应用层多层化   104

8.5 MySQL 简介   105

8.6 Cassandra简介  105

8.6.1 Cassandra交互方式简介  105

8.6.2 利用Docker安装Cassandra  106

8.6.3 使用Cassandra存储数据  106

第9章 实时数据监控 ELK 集群  107

9.1 Elasticsearch、LogStash和Kibana 的前世今生  107

9.1.1 Elasticsearch 的平凡起家  108

9.1.2 LogStash 卑微的起源  108

9.1.3 Kibana 惊艳登场  109

9.1.4 ELK 协同作战  109

9.2 Elasticsearch 基本架构  109

9.2.1 文档  110

9.2.2 索引和文档类型  111

9.2.3 分片和冗余  112

9.2.4 Elasticsearch 和数据库进行比较  113

9.3 Elasticsearch 快速入门  113

9.3.1 用 Docker 运行 Elasticsearch 容器虚拟机  113

9.3.2 创建存储文档、文档类型和索引  114

9.3.3 搜索文档  117

9.3.4 对偶搜索  120

9.4 Kibana 快速入门  124

9.4.1 利用 Docker 搭建ELK 集群  125

9.4.2 配置索引格式  127

9.4.3 交互式搜索  128

9.4.4 可视化操作  129

9.4.5 实时检测面板  132

第10章 机器学习系统设计模式   134

10.1 设计模式的前世今生   134

10.1.1 单机设计模式逐渐式微   134

10.1.2 微服务取代设计模式的示例  135

10.1.3 微服务设计模式的兴起   137

10.2 读：高速键值模式   137

10.2.1 问题场景   137

10.2.2 解决方案   138

10.2.3 其他使用场景   139

10.3 读：缓存高速查询模式   139

10.3.1 问题场景   139

10.3.2 解决方案   139

10.3.3 适用场景   141

10.4 更新：异步数据库更新模式   141

10.4.1 问题场景   141

10.4.2 解决方案   141

10.4.3 使用场景案例   142

10.5 更新：请求重定向模式   144

10.5.1 问题场景   144

10.5.2 解决方案   144

10.5.3 更新流程   145

10.5.4 使用场景案例   146

10.6 处理：硬实时并行模式   146

10.6.1 问题场景   146

10.6.2 解决方案   147

10.6.3 使用场景案例   147

10.7 处理：分布式任务队列模式   148

10.7.1 问题场景   148

10.7.2 解决方案   149

10.7.3 Storm 作为分布式任务队列   150

10.7.4 适用场景   151

10.7.5 结构的演进   152

10.8 处理：批实时处理模式   152

10.8.1 问题场景   152

10.8.2 解决方案   152

10.8.3 适用场景   153

第3部分 未来展望

第11章 Serverless 架构   156

11.1 Serverless 架构的前世今生   156

11.2 Serverless 架构对实时

机器学习的影响   157

第12章 深度学习的风口  159

12.1 深度学习的前世今生   159

12.2 深度学习的难点   161

12.3 如何选择深度学习工具   161

12.3.1 与现有编程平台、技能整合的难易程度   162

12.3.2 此平台除做深度学习之外，还能做什么  163

12.3.3 深度学习平台的成熟程度   164

12.4 未来发展方向   165