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
图数据结构与算法
这部分内容有帮助吗？
- Introduction to Algorithms, Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein, 2022 (The MIT Press) - 一本全面且权威的教材，涵盖了基本数据结构、图表示以及BFS、DFS、Dijkstra和最小生成树等算法。
- NetworkX Documentation, Aric A. Hagberg, Daniel A. Schult, and Pieter J. Swart, 2025 - NetworkX的官方文档，这是一个用于创建、操作和研究复杂网络结构与功能的Python库。
- Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications, Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyu Chen, Ming Ding, Stefan Neumann, Jiaying Li, and Jie Tang, 2020 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Vol. 32 (IEEE) DOI: 10.1109/TNNLS.2020.2974937 - 一篇被广泛引用的综述，全面概述了图神经网络及其方法论和在机器学习中的应用。
- Data Structures and Algorithms in Python, Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, and Michael H. Goldwasser, 2013 (John Wiley & Sons) - 一本标准教材，以Python为例并提供实现，介绍了数据结构和算法，包括对图的全面讲解。
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