机器学习实战 [Machine learning in action] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Peter Harrington 著，李锐，李鹏，曲亚东 等 译

图书标签:

• 机器学习
• Python
• 算法
• 数据挖掘
• 数据分析
• 编程
• 实战
• 入门
• 人工智能
• Scikit-learn

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115317957

版次：1

商品编码：11242112

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

外文名称：Machine learning in action

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：332

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

　　介绍并实现机器学习的主流算法
　　面向日常任务的高效实战内容
　　《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。
　　《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。

内容简介

　　机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
　　《机器学习实战》主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
　　《机器学习实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

作者简介

　　Peter Harrington，拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。

精彩书评

　　“易学易懂，用处很大。”
　　——Alexandre Alves，Oracle CEP的架构师

　　“精心织构的代码完美地诠释出机器学习的核心要义。”
　　——Patrick Toohey，Mettler-Toledo Hi-Speed软件工程师

　　“实例很棒！可用于任何领域！”
　　——John Griffin，Hibernate Search in Action一书的合作者

　　“叙述循序渐进，巧妙地阐述了算法之间的差异。”
　　——Stephen McKamey，Isomer Innovations技术实践总监

目录

第一部分　分类
第1章　机器学习基础　　
1.1 　何谓机器学习　　
1.1.1 　传感器和海量数据　　
1.1.2 　机器学习非常重要　　
1.2 　关键术语　　
1.3 　机器学习的主要任务　　
1.4 　如何选择合适的算法　　
1.5 　开发机器学习应用程序的步骤　　
1.6 　Python语言的优势　　
1.6.1 　可执行伪代码　　
1.6.2 　Python比较流行　　
1.6.3 　Python语言的特色　　
1.6.4 　Python语言的缺点　　
1.7 　NumPy函数库基础　　
1.8 　本章小结　　
第2章　k-近邻算法 　　
2.1 　k-近邻算法概述　　
2.1.1 　准备：使用Python导入数据　　
2.1.2 　从文本文件中解析数据　　
2.1.3 　如何测试分类器　　
2.2 　示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果　　
2.2.1 　准备数据：从文本文件中解析数据　　
2.2.2 　分析数据：使用Matplotlib创建散点图　　
2.2.3 　准备数据：归一化数值　　
2.2.4 　测试算法：作为完整程序验证分类器　　
2.2.5 　使用算法：构建完整可用系统　　
2.3 　示例：手写识别系统　　
2.3.1 　准备数据：将图像转换为测试向量　　
2.3.2 　测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字　　
2.4 　本章小结　　
第3章　决策树 　　
3.1 　决策树的构造　　
3.1.1 　信息增益　　
3.1.2 　划分数据集　　
3.1.3 　递归构建决策树　　
3.2 　在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图　　
3.2.1 　Matplotlib注解　　
3.2.2 　构造注解树　　
3.3 　测试和存储分类器　　
3.3.1 　测试算法：使用决策树执行分类　　
3.3.2 　使用算法：决策树的存储　　
3.4 　示例：使用决策树预测隐形眼镜类型　　
3.5 　本章小结　　
第4章　基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 　　
4.1 　基于贝叶斯决策理论的分类方法　　
4.2 　条件概率　　
4.3 　使用条件概率来分类　　
4.4 　使用朴素贝叶斯进行文档分类　　
4.5 　使用Python进行文本分类　　
4.5.1 　准备数据：从文本中构建词向量　　
4.5.2 　训练算法：从词向量计算概率　　
4.5.3 　测试算法：根据现实情况修改分类器　　
4.5.4 　准备数据：文档词袋模型　　
4.6 　示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件　　
4.6.1 　准备数据：切分文本　　
4.6.2 　测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证　　
4.7 　示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向　　
4.7.1 　收集数据：导入RSS源　　
4.7.2 　分析数据：显示地域相关的用词　　
4.8 　本章小结　　
第5章　Logistic回归 　　
5.1 　基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类　　
5.2 　基于最优化方法的最佳回归系数确定　　
5.2.1 　梯度上升法　　
5.2.2 　训练算法：使用梯度上升找到最佳参数　　
5.2.3 　分析数据：画出决策边界　　
5.2.4 　训练算法：随机梯度上升　　
5.3 　示例：从疝气病症预测病马的死亡率　　
5.3.1 　准备数据：处理数据中的缺失值　　
5.3.2 　测试算法：用Logistic回归进行分类　　
5.4 　本章小结　　
第6章　支持向量机　　
6.1 　基于最大间隔分隔数据　　
6.2 　寻找最大间隔　　
6.2.1 　分类器求解的优化问题　　
6.2.2 　SVM应用的一般框架　　
6.3 　SMO高效优化算法　　
6.3.1 　Platt的SMO算法　　
6.3.2 　应用简化版SMO算法处理小规模数据集　　
6.4 　利用完整Platt SMO算法加速优化　　
6.5 　在复杂数据上应用核函数　　
6.5.1 　利用核函数将数据映射到高维空间　　
6.5.2 　径向基核函数　　
6.5.3 　在测试中使用核函数　　
6.6 　示例：手写识别问题回顾　　
6.7 　本章小结　　
第7章　利用AdaBoost元算法提高分类
性能 　　
7.1 　基于数据集多重抽样的分类器　　
7.1.1 　bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法　　
7.1.2 　boosting　　
7.2 　训练算法：基于错误提升分类器的性能　　
7.3 　基于单层决策树构建弱分类器　　
7.4 　完整AdaBoost算法的实现　　
7.5 　测试算法：基于AdaBoost的分类　　
7.6 　示例：在一个难数据集上应用AdaBoost　　
7.7 　非均衡分类问题　　
7.7.1 　其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线　　
7.7.2 　基于代价函数的分类器决策控制　　
7.7.3 　处理非均衡问题的数据抽样方法　　
7.8 　本章小结　　
第二部分　利用回归预测数值型数据
第8章　预测数值型数据：回归 　　
8.1 　用线性回归找到最佳拟合直线　　
8.2 　局部加权线性回归　　
8.3 　示例：预测鲍鱼的年龄　　
8.4 　缩减系数来“理解”数据　　
8.4.1 　岭回归　　
8.4.2 　lasso　　
8.4.3 　前向逐步回归　　
8.5 　权衡偏差与方差　　
8.6 　示例：预测乐高玩具套装的价格　　
8.6.1 　收集数据：使用Google购物的API　　
8.6.2 　训练算法：建立模型　　
8.7 　本章小结　　
第9章　树回归　　
9.1 　复杂数据的局部性建模　　
9.2 　连续和离散型特征的树的构建　　
9.3 　将CART算法用于回归　　
9.3.1 　构建树　　
9.3.2 　运行代码　　
9.4 　树剪枝　　
9.4.1 　预剪枝　　
9.4.2 　后剪枝　　
9.5 　模型树　　
9.6 　示例：树回归与标准回归的比较　　
9.7 　使用Python的Tkinter库创建GUI　　
9.7.1 　用Tkinter创建GUI　　
9.7.2 　集成Matplotlib和Tkinter　　
9.8 　本章小结　　
第三部分　无监督学习
第10章　利用K-均值聚类算法对未标注数据分组　　
10.1 　K-均值聚类算法　　
10.2 　使用后处理来提高聚类性能　　
10.3 　二分K-均值算法　　
10.4 　示例：对地图上的点进行聚类　　
10.4.1 　Yahoo！ PlaceFinder API　　
10.4.2 　对地理坐标进行聚类　　
10.5 　本章小结　　
第11章　使用Apriori算法进行关联分析　　
11.1 　关联分析　　
11.2 　Apriori原理　　
11.3 　使用Apriori算法来发现频繁集　　
11.3.1 　生成候选项集　　
11.3.2 　组织完整的Apriori算法　　
11.4 　从频繁项集中挖掘关联规则　　
11.5 　示例：发现国会投票中的模式　　
11.5.1 　收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集　　
11.5.2 　测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则　　
11.6 　示例：发现毒蘑菇的相似特征　　
11.7 　本章小结　　
第12章　使用FP-growth算法来高效发现频繁项集　　
12.1 　FP树：用于编码数据集的有效方式　　
12.2 　构建FP树　　
12.2.1 　创建FP树的数据结构　　
12.2.2 　构建FP树　　
12.3 　从一棵FP树中挖掘频繁项集　　
12.3.1 　抽取条件模式基　　
12.3.2 　创建条件FP树　　
12.4 　示例：在Twitter源中发现一些共现词　　
12.5 　示例：从新闻网站点击流中挖掘　　
12.6 　本章小结　　
第四部分　其他工具
第13章　利用PCA来简化数据　　
13.1 　降维技术　　
13.2 　PCA　　
13.2.1 　移动坐标轴　　
13.2.2 　在NumPy中实现PCA　　
13.3 　示例：利用PCA对半导体制造数据降维　　
13.4 　本章小结　　
第14章　利用SVD简化数据　　
14.1 　SVD的应用　　
14.1.1 　隐性语义索引　　
14.1.2 　推荐系统　　
14.2 　矩阵分解　　
14.3 　利用Python实现SVD　　
14.4 　基于协同过滤的推荐引擎　　
14.4.1 　相似度计算　　
14.4.2 　基于物品的相似度还是基于用户的相似度？　　
14.4.3 　推荐引擎的评价　　
14.5 　示例：餐馆菜肴推荐引擎　　
14.5.1 　推荐未尝过的菜肴　　
14.5.2 　利用SVD提高推荐的效果　　
14.5.3 　构建推荐引擎面临的挑战　　
14.6 　基于SVD的图像压缩　　
14.7 　本章小结　　
第15章　大数据与MapReduce　　
15.1 　MapReduce：分布式计算的框架　　
15.2 　Hadoop流　　
15.2.1 　分布式计算均值和方差的mapper　　
15.2.2 　分布式计算均值和方差的reducer　　
15.3 　在Amazon网络服务上运行Hadoop程序　　
15.3.1 　AWS上的可用服务　　
15.3.2 　开启Amazon网络服务之旅　　
15.3.3 　在EMR上运行Hadoop作业　　
15.4 　MapReduce上的机器学习　　
15.5 　在Python中使用mrjob来自动化MapReduce　　
15.5.1 　mrjob与EMR的无缝集成　　
15.5.2 　mrjob的一个MapReduce脚本剖析　　
15.6 　示例：分布式SVM的Pegasos算法　　
15.6.1 　Pegasos算法　　
15.6.2 　训练算法：用mrjob实现MapReduce版本的SVM　　
15.7 　你真的需要MapReduce吗？　　
15.8 　本章小结　　
附录A 　Python入门　　
附录B 　线性代数　　
附录C 　概率论复习　　
附录D 　资源　　
索引　　
版权声明

精彩书摘

7.1.1 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法
自举汇聚法（bootstrap aggregating），也称为bagging方法，是在从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术。新数据集和原数据集的大小相等。每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的①。这里的替换就意味着可以多次地选择同一样本。这一性质就允许新数据集中可以有重复的值，而原始数据集的某些值在新集合中则不再出现。
在S个数据集建好之后，将某个学习算法分别作用于每个数据集就得到了S个分类器。当我们要对新数据进行分类时，就可以应用这S个分类器进行分类。与此同时，选择分类器投票结果中最多的类别作为最后的分类结果。
当然，还有一些更先进的bagging方法，比如随机森林（random forest）。有关这些方法的一个很好的讨论材料参见网页接下来我们将注意力转向一个与bagging类似的集成分类器方法boosting。
7.1.2 boosting
boosting是一种与bagging很类似的技术。不论是在boosting还是bagging当中，所使用的多个分类器的类型都是一致的。但是在前者当中，不同的分类器是通过串行训练而获得的，每个新分类器都根据已训练出的分类器的性能来进行训练。boosting是通过集中关注被已有分类器错分的那些数据来获得新的分类器。
由于boosting分类的结果是基于所有分类器的加权求和结果的，因此boosting与bagging不太一样。bagging中的分类器权重是相等的，而boosting中的分类器权重并不相等，每个权重代表的是其对应分类器在上一轮迭代中的成功度。
boosting方法拥有多个版本，本章将只关注其中一个最流行的版本AdaBoost。
下面我们将要讨论AdaBoost背后的一些理论，并揭示其效果不错的原因。
7.2训练算法：基于错误提升分类器的性能
能否使用弱分类器和多个实例来构建一个强分类器？这是一个非常有趣的理论问题。这里的“弱”意味着分类器的性能比随机猜测要略好，但是也不会好太多。这就是说，在二分类情况下弱分类器的错误率会高于50％，而“强”分类器的错误率将会低很多。AdaBoost算法即脱胎于上述理论问题。
AdaBoost是adaptive boosting（自适应boosting）的缩写，其运行过程如下：训练数据中的每个样本，并赋予其一个权重，这些权重构成了向量D。一开始，这些权重都初始化成相等值。首先在训练数据上训练出一个弱分类器并计算该分类器的错误率，然后在同一数据集上再次训练弱分类器。在分类器的第二次训练当中，将会重新调整每个样本的权重，其中第一次分对的样本的权重将会降低，而第一次分错的样本的权重将会提高。为了从所有弱分类器中得到最终的分类结果，AdaBoost为每个分类器都分配了一个权重值alpha，这些alpha值是基于每个弱分类器的错误率进行计算的。其中，错误率ε的定义为：
而alpha的计算公式如下：
AdaBoost算法的流程如图7—1所示。

前言/序言

　　大学毕业后，我先后在加利福尼亚和中国大陆的Intel公司工作。最初，我打算工作两年之后回学校读研究生，但是幸福时光飞逝而过，转眼就过去了六年。那时，我意识到我必须回到校园。我不想上夜校或进行在线学习，我就想坐在大学校园里吸纳学校传授的所有知识。在大学里，最好的方面不是你研修的课程或从事的研究，而是一些外围活动：与人会面、参加研讨会、加入组织、旁听课程，以及学习未知的知识。
　　在2008年，我帮助筹备一个招聘会。我同一个大型金融机构的人交谈，他们希望我去应聘他们机构的一个对信用卡建模（判断某人是否会偿还贷款）的岗位。他们问我对随机分析了解多少，那时，我并不能确定“随机”一词的意思。他们提出的工作地点令我无法接受，所以我决定不再考虑了。但是，他们说的“随机”让我很感兴趣，于是我拿来课程目录，寻找含有“随机”字样的课程，我看到了“离散随机系统”。我没有注册就直接旁听了这门课，完成课后作业，参加考试，最终被授课教授发现。但是她很仁慈，让我继续学习，这让我非常感激。上这门课，是我第一次看到将概率应用到算法中。在这之前，我见过一些算法将平均值作为外部输入，但这次不同，方差和均值都是这些算法中的内部值。这门课主要讨论时间序列数据，其中每一段数据都是一个均匀间隔样本。我还找到了名称中包含“机器学习”的另一门课程。该课程中的数据并不假设满足时间的均匀间隔分布，它包含更多的算法，但严谨性有所降低。再后来我意识到，在经济系、电子工程系和计算机科学系的课程中都会讲授类似的算法。
　　2009年初，我顺利毕业，并在硅谷谋得了一份软件咨询的工作。接下来的两年，我先后在涉及不同技术的八家公司工作，发现了最终构成这本书主题的两种趋势：第一，为了开发出竞争力强的应用，不能仅仅连接数据源，而需要做更多事情；第二，用人单位希望员工既懂理论也能编程。
　　程序员的大部分工作可以类比于连接管道，所不同的是，程序员连接的是数据流，这也为人们带了巨大的财富。举一个例子，我们要开发一个在线出售商品的应用，其中主要部分是允许用户来发布商品并浏览其他人发布的商品。为此，我们需要建立一个Web表单，允许用户输入所售商品的信息，然后将该信息传到一个数据存储区。要让用户看到其他用户所售商品的信息，就要从数据存储区获取这些数据并适当地显示出来。我可以确信，人们会通过这种方式挣钱，但是如果让要应用更好，需要加入一些智能因素。这些智能因素包括自动删除不适当的发布信息、检测不正当交易、给出用户可能喜欢的商品以及预测网站的流量等。为了实现这些目标，我们需要应用机器学习方法。对于最终用户而言，他们并不了解幕后的“魔法”，他们关心的是应用能有效运行，这也是好产品的标志。
　　一个机构会雇用一些理论家（思考者）以及一些做实际工作的人（执行者）。前者可能会将大部分时间花在学术工作上，他们的日常工作就是基于论文产生思路，然后通过高级工具或数学进行建模。后者则通过编写代码与真实世界交互，处理非理想世界中的瑕疵，比如崩溃的机器或者带噪声的数据。完全区分这两类人并不是个好想法，很多成功的机构都认识到这一点。（精益生产的一个原则就是，思考者应该自己动手去做实际工作。）当招聘经费有限时，谁更能得到工作，思考者还是执行者？很可能是执行者，但是现实中用人单位希望两种人都要。很多事情都需要做，但当应用需要更高要求的算法时，那么需要的人员就必须能够阅读论文，领会论文思路并通过代码实现，如此反复下去。
　　在这之前，我没有看到在机器学习算法方面缩小思考者和执行者之间差距的书籍。本书的目的就是填补这个空白，同时介绍机器学习算法的使用，使得读者能够构建更成功的应用。

算法的炼金术：从数据到智能的探索之旅 在这个信息爆炸的时代，数据如同古老的矿脉，蕴藏着改变世界的巨大能量。而“算法的炼金术”正是驾驭这股能量，将其转化为洞察、预测和行动的艺术与科学。本书将带领您踏上一场激动人心的探索之旅，深入理解那些驱动现代科技进步的核心算法，揭示它们如何从海量数据中提炼出宝贵的知识，最终赋能机器，使其拥有学习、适应和决策的能力。 我们不再满足于仅仅使用已有的工具，而是要理解工具的本质，掌握驱动这些工具的底层逻辑。本书旨在为您提供一个系统而深入的视角，让您不仅能够熟练运用各种机器学习算法，更能理解它们的工作原理、适用场景以及潜在的局限性。我们将从最基础的概念出发，循序渐进地构建起一个坚实的理论框架，然后深入剖析那些在实际应用中占据重要地位的经典算法，并通过大量贴近现实的案例，展示它们如何解决各种复杂问题。 第一章：数据的语言与算法的基石 在开始任何一场伟大的探索之前，我们需要先学会解读地图，理解我们所处的环境。本章将为您介绍数据世界的基础语言。我们将讨论数据的类型，例如数值型、类别型、文本型等，以及它们在机器学习中的不同角色。理解数据的特性是构建有效模型的首要步骤。我们将深入探讨数据预处理的重要性，包括如何处理缺失值、异常值，如何进行特征编码和缩放，以及为何这些步骤对于算法的性能至关重要。 同时，本章还将为您奠定算法的基石。我们将介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大主流机器学习范式。理解它们各自的目标和适用场景，将帮助您在面对具体问题时，能够快速定位最适合的解决方案方向。我们将初步触及一些核心概念，如特征（feature）、样本（sample）、标签（label）、损失函数（loss function）以及优化（optimization），为后续深入学习打下坚实的基础。您将了解到，数据中的模式并非凭空产生，而是通过算法的精心“雕琢”而显现。 第二章：线性模型的优雅与回归的智慧 线性模型，作为机器学习的“入门级”但绝不简单的工具，是理解更复杂算法的绝佳起点。本章将深入探索线性回归的原理。您将学习如何构建一个数学模型，用一条直线（或高维空间的超平面）来描述数据点之间的关系，从而预测连续数值型变量。我们将详细讲解最小二乘法，理解它如何找到最佳拟合线，以及均方误差（MSE）等评估指标的意义。 除了预测，线性模型在分类问题中也扮演着重要角色。我们将介绍逻辑回归，一种看似“回归”实则用于“分类”的强大算法。您将理解sigmoid函数如何将输出映射到概率空间，以及交叉熵损失函数如何衡量分类的准确性。本章还将触及正则化（regularization）的概念，如L1和L2正则化，了解它们如何帮助模型防止过拟合，提高泛化能力。通过丰富的实例，您将看到线性模型如何应用于房价预测、客户流失预警等实际场景，感受数学的简洁力量。 第三章：决策树的逻辑与分类的艺术 想象一下，我们通过一系列“是”或“否”的问题来做出判断，这正是决策树的核心思想。本章将带您领略决策树的魅力。我们将详细讲解决策树的构建过程，从根节点到叶节点的每一步选择，都蕴含着信息增益、基尼不纯度等信息论的概念。您将理解如何选择最佳的特征来划分数据集，以最大限度地减少不确定性，构建出清晰的决策边界。 然而，单一的决策树容易陷入过拟合的陷阱。因此，本章还将介绍集成学习（Ensemble Learning）的概念，特别是决策树的强大变体——随机森林（Random Forest）。您将理解如何通过构建多棵独立的决策树，并综合它们的预测结果，来提高模型的鲁棒性和准确性。此外，我们还将简要介绍梯度提升树（Gradient Boosting Trees）的思想，为理解更复杂的集成模型打下基础。通过生动的图示和案例，您将看到决策树及其变体在图像识别、文本分类等领域的广泛应用。 第四章：支持向量机的精妙与边界的探索 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大而精妙的分类算法，它以寻找最优分类边界而闻名。本章将深入剖析SVM的核心思想——最大化类间间隔。您将理解什么是支持向量，为什么它们如此重要，以及如何通过求解一个优化问题来找到这个最优超平面。 SVM的强大之处还在于它能够处理非线性可分的数据。我们将介绍核技巧（Kernel Trick）的概念，理解多项式核、径向基函数（RBF）核等如何将低维数据映射到高维空间，从而使得原本不可分的数据在高维空间中变得线性可分。您将学习如何选择合适的核函数和参数，以获得最佳的分类效果。本章还将讨论SVM在线性分类、文本分类以及生物信息学等领域的实际应用。 第五章：聚类的无监督之美与数据分组的智慧 在很多情况下，我们并没有预先知道数据的类别，而是希望从数据中发现隐藏的结构和模式。聚类（Clustering）算法正是为此而生。本章将深入探索无监督学习的世界，聚焦于各种聚类算法。 我们将从最经典的K-Means算法入手，理解其迭代分组的原理，以及如何选择合适的K值。随后，我们将介绍层次聚类（Hierarchical Clustering），了解如何构建数据点的聚类树，从而探索不同粒度的分组。此外，本章还将介绍基于密度的聚类算法，如DBSCAN，它能够发现任意形状的簇，并有效地处理噪声。您将学习如何选择合适的聚类算法，以及如何评估聚类结果的质量。通过实际案例，您将看到聚类算法在用户画像、市场细分、异常检测等方面的强大应用。 第六章：降维的艺术与特征的精炼 在高维数据时代，如何有效地处理和可视化海量数据是一个巨大的挑战。降维（Dimensionality Reduction）技术应运而生，它旨在减少数据的特征数量，同时保留尽可能多的重要信息。本章将带您领略降维的艺术。 我们将深入讲解主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），理解它如何通过线性变换找到数据方差最大的方向，从而提取出最重要的主成分。您将学习如何理解主成分的意义，以及如何利用PCA来压缩数据、去除噪声和加速后续的机器学习算法。此外，我们还将介绍非线性降维技术，如t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding），它在可视化高维数据方面表现出色，能够帮助我们揭示数据中的复杂结构。通过实际案例，您将看到降维技术在数据可视化、图像压缩、特征提取等领域的广泛应用。 第七章：模型评估与选择的科学 有了强大的算法，我们还需要学会如何评估它们的性能，并选择最适合我们问题的模型。本章将聚焦于模型评估与选择的科学。我们将深入讲解各种评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）以及ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC（Area Under the Curve）。理解这些指标的含义和适用场景，对于客观评价模型的优劣至关重要。 此外，我们还将讨论过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）这两个模型训练中的常见问题，并介绍交叉验证（Cross-Validation）等技术来评估模型的泛化能力。您将学习如何通过调整模型参数、选择合适的算法以及进行特征工程来解决这些问题。本章将为您提供一个清晰的框架，帮助您在众多模型中做出明智的选择，确保最终的模型能够有效地解决实际问题。 第八章：神经网络的黎明与深度学习的启示 本章将为您打开通往神经网络和深度学习大门。我们将从人工神经网络（Artificial Neural Network）的最基本单元——感知机（Perceptron）开始，逐步构建起多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）。您将理解神经元的工作原理，激活函数的作用，以及反向传播算法（Backpropagation）如何训练神经网络。 我们将介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在图像处理领域的辉煌成就，理解卷积层、池化层等关键组件如何提取图像特征。同时，我们还将探讨循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）在序列数据处理中的应用，如自然语言处理和时间序列预测。虽然深度学习的领域博大精深，本章将为您提供一个坚实的起点，让您对这个令人兴奋的领域有一个初步的认识，并为进一步深入学习打下基础。 第九章：实践中的挑战与算法的调优 理论知识固然重要，但将算法应用于实际问题往往会遇到各种挑战。本章将聚焦于实践中的挑战与算法的调优。我们将讨论如何处理不平衡数据集，如何进行特征工程，以及如何选择合适的超参数。 您将学习到网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数调优技术，了解如何通过实验来找到模型的最佳配置。此外，本章还将触及一些更高级的主题，如集成学习中的投票（Voting）和堆叠（Stacking），以及如何利用预训练模型（Pre-trained Models）来加速模型开发。通过分析真实的案例和常见的陷阱，您将获得宝贵的实践经验，从而能够更有效地解决实际中的机器学习问题。 第十章：伦理考量与未来的展望 随着机器学习技术的飞速发展，其带来的伦理和社会影响也日益受到关注。本章将引导您思考机器学习的伦理考量。我们将讨论数据偏见、算法的公平性、隐私保护以及可解释性等重要议题。理解这些问题，不仅能够帮助我们构建更负责任的AI系统，也能够让我们更好地认识到技术发展的双重性。 最后，我们将对机器学习的未来进行展望。从更强大的模型架构到更高效的训练方法，从AI在科学研究到各行各业的应用，机器学习的边界正在不断拓展。本书的目标是为您提供一个坚实的基础，让您能够在这个日新月异的领域中，保持好奇心，持续学习，并为未来的技术进步贡献自己的力量。 “算法的炼金术”并非一蹴而就，它需要耐心、实践和不断的探索。本书将成为您在这趟旅程中的可靠向导，帮助您从数据的迷雾中，炼化出智能的黄金。

评分☆☆☆☆☆

对于《机器学习实战》这本书，我更关心它能否真正教会我“如何去做”而不仅仅是“是什么”。很多机器学习的书籍，虽然内容翔实，讲解透彻，但读完之后，我总感觉少了点什么，那就是将这些知识转化为实际行动的能力。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，手把手地教我如何在真实的世界里应用机器学习。比如，当我拿到一个实际问题时，我该如何着手？是先分析数据，还是先选择模型？如何有效地进行特征工程，让模型学到更有用的信息？在模型训练过程中，遇到过拟合或欠拟合该怎么办？模型训练完成后，如何判断它的好坏，又该如何进行优化，使其在实际应用中表现得更好？我希望这本书能够提供一套清晰的、可操作的解决思路和方法论，并辅以丰富的实践案例，让我能够真正地掌握机器学习的实战技巧，而不是停留在理论的层面。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《机器学习实战》这本书时，我脑海中立刻浮现出无数个可能解决实际问题的场景。目前在我的工作中，常常会遇到一些需要数据驱动的决策，但如何有效地利用机器学习来提升效率和准确性，一直是我在探索的方向。这本书的标题“Machine learning in action”给了我很大的信心，它似乎预示着这本书不仅仅是停留在理论层面，而是会教我们如何将机器学习的强大能力真正地“运用”起来。我迫切地希望书中能够包含一些行业内的真实案例，让我看到机器学习在不同领域的具体应用，比如金融风控、医疗诊断、智能制造等等。更重要的是，我希望书中能够详细讲解如何从实际问题出发，选择合适的算法，如何进行数据准备和特征工程，以及如何对模型进行评估和迭代优化，最终实现一个能够产生实际价值的机器学习系统。如果书中能够提供清晰的代码示例和可复现的实验流程，那将是对我来说极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

《机器学习实战》这本书，光看书名就让人眼前一亮，充满了实践和落地的感觉。我一直觉得理论再好，最终还是要落实到具体的应用中去。这本书的副标题“Machine learning in action”更是强调了这一点，仿佛在说，别光看公式推导，赶紧动手做项目吧！我之前接触过一些机器学习的书籍，有些过于偏重数学原理，虽然严谨，但读起来确实有些枯燥，让我觉得离实际应用总是隔着一层。而这本《机器学习实战》的出现，就像是在冰冷的理论世界里注入了一股热流，让我看到了将那些抽象概念变成看得见摸得着的成果的可能性。我尤其期待书中能够通过具体的案例，一步一步地展示如何将机器学习算法应用于解决现实问题。比如，是不是会有关于数据预处理、特征工程的详细指导？模型训练过程中会遇到哪些常见问题，书中又会给出怎样的解决方案？最关键的是，书中会不会涉及部署和优化，让模型真正“动”起来，服务于实际业务？这些都是我非常关心的问题，也是我选择这本书的最大动力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，对于《机器学习实战》这本书，我最看重的是它在“实战”二字上的投入。如今市面上关于机器学习的书籍琳琅满目，但真正能够做到“实战”二字并且做得深入细致的，却并不多见。很多书虽然列举了很多算法，但往往停留在算法的描述和简单的代码示例，对于如何将这些算法融入到一个完整的项目中，如何处理真实世界中复杂多变的数据，以及如何评估和优化模型以达到最佳效果，这些关键环节都语焉不详。我希望《机器学习实战》能够填补这一空白，它是否能够带领我们从零开始，一步一步地构建一个完整的机器学习应用？例如，在书中是否会有针对不同行业和场景的案例研究，比如推荐系统、图像识别、自然语言处理等等？这些案例是否会涉及数据采集、清洗、特征提取、模型选择、参数调优、效果评估以及最终的部署等全流程？我非常渴望能够通过这本书，掌握一套行之有效的机器学习项目实践方法论，而不仅仅是学习几个孤立的算法。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对《机器学习实战》这本书抱有如此高的期待，是因为我深知在机器学习领域，理论的构建固然重要，但最终的价值体现在其解决实际问题的能力上。许多机器学习的教程往往侧重于算法的数学原理推导，或是提供一些零散的代码片段，这对于初学者来说，往往难以建立起完整的项目概念，也难以理解算法是如何在真实场景中发挥作用的。《机器学习实战》这个书名，恰恰点明了我一直以来最想获得的学习体验——将理论知识转化为实践能力的桥梁。我希望这本书能够带领读者踏上一段完整的机器学习项目实践之旅，从数据准备、特征工程、模型选择，到模型训练、调优、评估，再到最后的部署和应用，每一个环节都能够有详尽的讲解和具体的代码示例。尤其期待书中能够包含一些具有代表性的实际应用案例，让我能够真切地感受到机器学习的强大力量。

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很棒的一本书希望能从中汲取营养

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包装不太好，应该是正版

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不能给零分真是遗憾。为啥会有这么多b神推荐这本书？这谁看得懂？几乎每页都是公式，中文部分的因果关系逻辑非常跳跃。就是一本教科书。不值得买，钱打水漂了

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京东购书，618领券购书，买了够看1年的书！购书，必须是京东，必须领券！！

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深度学习经典书籍了，还没来得及看，应该很不错。不过作为翻译的第一版，难免会有瑕疵。

评分☆☆☆☆☆

本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。

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内容还行吧，有点贵啊！！！

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书很不错，是正版

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活动期间很划算