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
章节 2: 适用于机器学习的 Python 性能优化
课程章节
2.1 Python 代码性能分析：找出瓶颈
2.2 优化 NumPy 操作
2.3 大型数据集的Pandas高效用法
2.4 Cython简介：加速Python代码
2.5 使用 Numba 进行即时编译
2.6 理解Python的全局解释器锁（GIL）
2.7 内存分析与优化方法
2.8 动手实践：优化特征工程函数
© 2025 ApX Machine Learning用心打造