具体描述
PMML (Predictive Model Markup Language) is the de facto standard used to represent and share predictive analytic solutions between applications. This enables data mining scientists and users alike to easily build, visualize, and deploy their solutions using different platforms and systems. This book presents PMML from a practical perspective. It contains a variety of code snippets so that concepts are made clear through the use of examples. "PMML in Action" is a great way to learn how to represent your predictive models through a mature open standard. The book is divided into six parts, taking you into a PMML journey in which language elements and attributes are used to represent not only modeling techniques but also data transformations. With PMML, users benefit from a single and concise standard to represent data and models, thus avoiding the need for custom code and proprietary solutions. You too can join the PMML movement! Unleash the power of predictive analytics and data mining today!
作者简介
Dr. Alex Guazzelli has helped shape PMML and is currently working with the other DMG (Data Mining Group - dmg.org) members in adding even more features and capabilities to the standard. Dr. Guazzelli has founded the PMML group in the Analytic Bridge website and co-founded the PMML group in LinkedIn which has been a key conduit for bringing PMML awareness to the analytics as well as business communities.
As the Vice President of Analytics at Zementis, Inc., Dr. Guazzelli is responsible for developing core technology and analytical solutions under ADAPA, a PMML-based predictive decisioning platform. Prior to joining Zementis, Dr. Guazzelli was involved in not only building but also deploying predictive solutions for large financial and telecommunication institutions around the globe. In academia, Dr. Guazzelli worked with data mining, neural networks, expert systems and brain theory. His work in brain theory and computational neuroscience has appeared in many peer reviewed publications. At Zementis, Dr. Guazzelli and his team have been involved in a myriad of modeling projects for financial, health-care, gaming, chemical, and manufacturing industries.
Dr. Guazzelli holds a Ph.D. in Computer Science from the University of Southern California and a M.S and B.S. in Computer Science from the Federal University of Rio Grande do Sul, Brazil.
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
从这本书的名称《PMML in Action》来看，它似乎是为那些渴望将PMML技术从理论转化为实践的读者量身打造的。我尚未阅读，但这种直接的命名方式已经传递出一种明确的价值主张。我非常期待书中能够包含丰富的案例研究，这些案例将真实地展示PMML如何在不同的行业和业务领域发挥作用。例如，在金融行业的欺诈检测，在零售行业的推荐系统，或者在医疗行业的疾病预测。我希望作者能够详细阐述每个案例中的模型选择、PMML的生成过程、部署方式以及最终带来的业务成果。我尤其看重书中关于模型部署的“落地”细节，比如如何将PMML模型集成到Web服务、批处理作业，甚至是嵌入式设备中。此外，书中关于PMML的性能优化策略，以及如何处理模型漂移和再训练的流程，都是我非常希望学习到的。一本好的实践指南，应该能够帮助读者在面对实际问题时，能够迅速找到解决方案，而不是从头摸索。我希望《PMML in Action》能够成为我解决PMML相关问题的“案头必备”，在我需要时，它能够提供清晰的指引和有效的帮助。
评分我刚拿到《PMML in Action》这本书，还没来得及深入阅读，但从目录和部分章节的浏览来看，这本书的内容组织非常有条理，循序渐进。它似乎从PMML的基本概念和XML结构入手，逐步深入到各种模型的表达，包括回归、分类、聚类、降维等，最后更是扩展到了序列模型和集成模型，这让我感到非常惊喜。许多技术书籍往往会忽略一些重要的模型类型，或者只做浅尝辄止的介绍，而这本书似乎涵盖了相当广泛的模型类别，这对于我这样希望全面掌握PMML应用场景的读者来说，无疑是一个巨大的吸引力。我特别期待书中关于如何将不同类型的模型转换为PMML格式的详细讲解，以及如何解析和理解这些XML文件。此外，书中关于PMML版本兼容性和最佳实践的讨论，也正是我目前在实际工作中遇到的痛点。我希望这本书能够提供一些实用的技巧和建议，帮助我更好地处理这些复杂的问题。而且，书中提到的“Action”这个词，让我感觉这本书绝不仅仅是理论的堆砌，而是充满了实际操作的指导。我迫不及待地想看到书中提供的代码示例，以及作者是如何将这些抽象的模型概念落地到具体的实现过程中的。一本好的技术书籍，应该能够让读者在阅读的同时，就能动手实践，解决实际问题。我希望《PMML in Action》能够做到这一点，让我在掌握PMML知识的同时，也能获得宝贵的实践经验。
评分这本《PMML in Action》的封面设计就散发着一种严谨又不失活力的气息，深邃的蓝色背景搭配简洁明亮的字体，仿佛预示着书中内容将带领读者深入到PMML这个强大而迷人的领域。虽然我还没有完全拆开它的包装，但仅凭这第一印象，就足以激起我想要立即翻阅的冲动。我一直在寻找一本能够真正将PMML的理论与实际应用紧密结合的书籍，市面上充斥着过于理论化或者过于碎片化的资料，让人难以建立起完整的知识体系。听说这本书的作者在业内的声誉卓著，并且拥有丰富的实践经验，这让我对书中内容的深度和广度充满了期待。我希望这本书能够不仅仅是讲解PMML的语法和标准，更重要的是，能够通过大量的案例分析，展示如何在真实世界的业务场景中，利用PMML将机器学习模型部署到生产环境中，解决实际问题，带来业务价值。我尤其关注书中是否会涉及如何处理模型版本管理、性能监控、以及与现有IT系统的集成等关键问题，这些都是在实际操作中不可避免的挑战。如果书中能够提供清晰的指导和可复用的代码示例，那将是极大的福音。此外，我也希望能在这本书中找到关于PMML模型安全性和可靠性的讨论，以及如何确保部署的模型能够持续地提供准确的预测。阅读一本优秀的技术书籍，就像是获得一位经验丰富的导师，能够指引我们少走弯路，更快地掌握核心技能。我希望《PMML in Action》能够成为我学习PMML道路上的一盏明灯，让我能够真正理解并熟练运用PMML，为我的项目和职业生涯增添新的动力。
评分《PMML in Action》这本书，光看名字就让人充满期待。它似乎承诺了不仅仅是理论的讲解，更是实实在在的“行动指南”。我刚拿到这本书，还没有来得及细细品读，但从初步的翻阅来看，这本书的结构安排似乎非常合理，很有可能从基础概念一步步深入到高级应用。我一直以来都对PMML的实际部署和集成方面感到困惑，市面上很多资料虽然讲解了PMML的格式，但在如何将其应用到生产环境中却语焉不详。我非常期待这本书能够在这方面提供清晰的指导，例如如何将PMML模型部署到云平台、如何实现模型的自动化更新和版本管理，以及如何与其他数据处理工具链进行无缝集成。我希望书中能包含大量的代码示例，最好是能够覆盖不同的编程语言和场景，这样我就可以边学边练，快速掌握PMML的应用技巧。此外，我对书中关于PMML模型性能优化的讨论也充满好奇，毕竟在实际应用中，模型的效率和响应速度至关重要。我希望这本书能够帮助我成为一个能够真正将PMML技术“落地”的实践者，解决实际工作中的痛点，为项目带来切实的价值。
评分《PMML in Action》这本书在我手中沉甸甸的，仿佛蕴含着无数的智慧和力量。我尚未深入阅读，但仅仅是浏览封面和目录，就足以让我感受到它非同一般的价值。我一直认为，一本优秀的技术书籍，不应该仅仅是知识的搬运工，更应该是一位思想的启迪者。我希望这本书能够带我超越对PMML表面的理解，进入到更深层次的思考。例如，书中是否会探讨PMML在不同行业、不同业务场景下的适用性？是否会分析PMML在数据隐私和安全方面的考虑？这些都是我在实际工作中经常会遇到的问题，而往往难以找到现成的答案。我非常期待书中能够提供一些关于如何设计可维护、可扩展的PMML解决方案的指导。我希望它不仅仅是关于如何生成PMML文件，更是关于如何构建一个完整的、健壮的机器学习模型部署流程。我也希望书中能够分享一些作者在处理实际项目中遇到的挑战和解决方案，这些“坑”都是宝贵的经验之谈。如果书中能够包含一些关于PMML模型的可解释性以及如何利用PMML来增强模型透明度的讨论，那将更是锦上添花。我渴望从这本书中获得不仅仅是技术上的指导，更是战略上的启示，能够帮助我更好地利用PMML来驱动业务创新。
评分《PMML in Action》这本图书，单从名字上就足够吸引人，它暗示着这本书将不仅仅停留在理论层面，而是会深入到实际操作的层面，这正是我一直在寻找的。我刚拿到这本书，还没来得及细读，但从它的排版和章节安排上，我能够感受到一种精心打磨的痕迹。我希望这本书能够详细讲解如何将各种主流的机器学习模型，例如梯度提升树、随机森林、神经网络等，有效地转换为PMML格式。更重要的是，我希望它能提供关于如何在不同环境下部署这些PMML模型的指导，包括如何在Java、Python等环境中加载和使用PMML模型进行预测。我特别关注书中是否会涉及PMML模型的版本管理和更新策略，这对于保证生产环境的稳定性和可维护性至关重要。此外，书中关于PMML在批处理和实时预测场景下的应用，以及如何优化PMML模型的性能，也是我非常期待学习的内容。我希望这本书能够成为我学习PMML从入门到精通的桥梁，让我能够自信地将PMML技术应用于实际项目中，解决实际问题。
评分毫不夸张地说，当我翻开《PMML in Action》的第一页，我仿佛看到了一个全新的世界在向我敞开。这本书并非只是简单地罗列PMML的规范和技术细节，它更像是一位经验丰富的老兵，在娓娓道来他征战数据科学战场的宝贵经验。作者对PMML的理解之深，以及对实际应用场景的洞察力，都体现在字里行间。书中不仅仅是讲解了“是什么”，更重要的是“为什么”以及“如何做”。例如，在解释某个PMML模型元素时，作者会详细阐述这个元素在实际模型部署中扮演的角色，以及它可能带来的影响。我尤其喜欢书中通过大量的图表和流程图来可视化复杂的概念，这让原本枯燥的技术知识变得生动易懂。我还在书中看到了对不同PMML版本之间差异的深入分析，以及如何选择合适的版本来满足特定的需求。这对于我这样经常需要处理遗留系统和新旧技术混合的环境的开发者来说，是极其宝贵的。我一直在寻找一本能够帮助我理解PMML的“内功心法”的书，而不仅仅是“招式”，这本书似乎做到了。它让我能够更深入地理解PMML的设计哲学，从而在实际应用中做出更明智的决策。我非常期待书中关于模型评估、性能优化以及与其他数据处理工具集成的章节，这些都是提升模型在生产环境中表现的关键。
评分尽管我还未深入阅读《PMML in Action》，但其精炼的书名已经传递出一种务实和行动的导向。这恰恰是我一直在寻找的。市面上充斥着大量介绍PMML格式和标准的书籍，但往往缺乏对实际应用的深入探讨。我希望这本书能够填补这一空白，它不仅仅会告诉我们PMML是什么，更会教导我们如何有效地使用它。我非常关注书中关于如何将各种机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）集成到PMML格式中的详细说明。尤其是那些非标准的模型，或者需要自定义扩展的模型，我希望能在这本书中找到解决方案。此外，书中是否会包含关于PMML模型验证和测试的策略？如何在不同的平台和环境中部署PMML模型？如何监控模型的性能并进行迭代更新？这些都是我迫切想要了解的。我希望这本书能够提供清晰的步骤和最佳实践，帮助我规避在模型部署过程中可能遇到的各种问题。我还期待书中能够提供丰富的代码示例，最好是跨不同编程语言（如Python, R, Java）的，这样我就可以根据自己的技术栈进行实践。一本真正“in Action”的书，应该能够让读者在阅读过程中，就能够开始构建和部署自己的PMML模型。
评分我被《PMML in Action》这本书的书名所吸引，它暗示着这本书将是一份宝贵的实践指南，而非枯燥的理论讲解。我尚未深入阅读，但我已经能够感受到它所蕴含的价值。我希望这本书能够带领我深入了解PMML的各种模型类型，不仅仅是常见的分类和回归模型，还包括一些更复杂的模型，例如序列模型、文本模型等。我尤其希望书中能够提供关于如何将这些模型转换为PMML格式的详细步骤，以及如何解析和理解生成的PMML文件。在实际应用中，模型的部署和集成是关键环节。我非常期待书中能够提供关于如何在不同的平台和编程语言中加载和执行PMML模型的详细教程，包括如何处理模型的输入输出，以及如何将其集成到现有的业务系统中。此外，关于PMML模型的可解释性和透明度，以及如何在实际应用中利用PMML来提高模型的可靠性和可信度，也是我非常感兴趣的方面。我希望这本书能够帮助我更全面地掌握PMML技术，并将其有效地应用于实际的数据科学项目中，为我的工作带来切实的价值。
评分《PMML in Action》的封面设计，让我感受到了一种专业而又不失亲和力的气息。我尚未深入阅读，但已然被它所吸引。我一直在寻找一本能够帮助我真正理解PMML的“精髓”的书，而不是仅仅停留在表面的语法和结构。我希望这本书能够深入剖析PMML在实际应用中的挑战，并提供切实可行的解决方案。例如，在处理大规模数据集时，如何优化PMML模型的生成和解析？在需要实时预测的场景下，PMML模型的性能瓶颈在哪里，又该如何克服？我尤其关注书中关于PMML模型的可维护性和版本管理的讨论。随着模型不断迭代更新，如何确保PMML文件的兼容性，以及如何方便地回滚到旧版本，这些都是实际工作中非常头疼的问题。我希望这本书能够提供一些行之有效的策略和工具。此外，书中关于PMML在不同数据科学工具链中的集成，以及与大数据平台的兼容性，也是我非常感兴趣的内容。如果书中能够包含一些关于PMML模型解释性的案例，展示如何通过PMML来提高模型透明度，那将是极大的加分项。我渴望从这本书中获得一种“举一反三”的能力，能够将PMML的应用拓展到更广泛的大模型和小模型的部署场景中。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有