趋近智
高级Python编程与机器学习应用
章节 1: 机器学习流水线中的高级Python结构
用于内存高效数据处理的高级生成器技术
ML工作流中的资源管理上下文管理器
Python中用于数据转换的函数式编程模式
机器学习中的高阶函数和闭包
使用迭代器和
itertools 处理复杂序列实践环节：构建数据处理管道组件
章节 2: 适用于机器学习的 Python 性能优化
Python 代码性能分析：找出瓶颈
优化 NumPy 操作
大型数据集的Pandas高效用法
Cython简介：加速Python代码
使用 Numba 进行即时编译
理解Python的全局解释器锁（GIL）
内存分析与优化方法
动手实践：优化特征工程函数
章节 3: 机器学习框架中的元编程与Python内部机制
高级装饰器应用
理解和实现描述符
元类：定制类构建
动态代码生成与执行
内省与反射技术
属性访问自定义 (
__getattr__, __getattribute__)动手实践：使用元类构建插件系统
章节 4: Python 机器学习中的高级数据结构与算法
实现分层数据的树结构
图数据结构与算法
使用优先队列和堆
空间数据结构（四叉树、八叉树）
概率数据结构（布隆过滤器，HyperLogLog）
机器学习中的算法设计方法（贪心算法、动态规划）
实践操作：实现用于最近邻搜索的 k-d 树
章节 5: Python在机器学习任务中的并发与并行
机器学习任务中的多线程与多进程
用于并行执行的
multiprocessing 模块进程间通信 (IPC) 技术
使用
concurrent.futures 实现高级并发asyncio 异步机器学习操作简介
同步原语（锁、信号量、事件）
调试并发 Python 应用
动手实践：数据预处理并行化
章节 6: 使用 Python 构建自定义机器学习评估器和转换器
Scikit-learn API 和估计器接口
实现自定义转换器
开发自定义评估器
机器学习组件的组合与继承
参数验证与管理
将自定义组件整合到管道中
测试定制机器学习组件
实战演练：构建自定义集成估计器
Python 代码性能分析：找出瓶颈
这部分内容有帮助吗？
- The Python Standard Library: Performance Measurement, Python Software Foundation, 2024 - 针对 Python 内置性能分析器（
cProfile、pstats）的官方文档，解释了它们的使用方法和输出。 - The Python Standard Library:
timeit- Measure execution time of small code snippets, Python Software Foundation, 2024 - 针对 Pythontimeit模块的官方文档，详细介绍了其在微基准测试中的应用。 line_profilerGitHub Repository, pyutils, 2024 -line_profiler的官方存储库，提供了安装说明、使用示例和逐行代码分析的详细文档。snakevizGitHub Repository, jiffyclub, 2024 -snakeviz的官方存储库，一个用于可视化 PythoncProfile统计数据的工具，有助于更轻松地识别性能瓶颈。- High Performance Python: Practical Performant Programming for Scientists and Engineers, Micha Gorelick and Ian Ozsvald, 2020 (O'Reilly Media) - 一本优化 Python 代码的综合指南，其中包含有关性能分析工具和科学与机器学习应用策略的专门章节。