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
概率数据结构（布隆过滤器，HyperLogLog）
这部分内容有帮助吗？
- Space/time trade-offs in hash coding with allowable errors, Burton H. Bloom, 1970 Communications of the ACM, Vol. 13 (Association for Computing Machinery (ACM)) DOI: 10.1145/362686.362692 - 介绍布隆过滤器这一用于集合成员检测的概率数据结构的原始论文。
- HyperLogLog: the analysis of a near-optimal cardinality estimation algorithm, Philippe Flajolet, Éric Fusy, Olivier Gandouet, Frédéric Meunier, 2007 Discrete Mathematics & Theoretical Computer Science, DMTCS Proceedings vol. AH, 2007 Conference on Analysis of Algorithms (AofA 07), Vol. AH (DMTCS) DOI: 10.46298/dmtcs.3545 - 介绍 HyperLogLog 算法用于高效近似基数估计的奠基性论文。
- Mining of Massive Datasets, Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman, 2020 (Cambridge University Press) - 一本全面的教材，涵盖多种数据挖掘算法，包括布隆过滤器和 HyperLogLog 的详细章节，适用于大规模数据应用。第3版。
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