機器學習實戰 [Machine learning in action] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Peter Harrington 著，李銳，李鵬，麯亞東 等 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• Python
• 算法
• 數據挖掘
• 數據分析
• 編程
• 實戰
• 入門
• 人工智能
• Scikit-learn

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115317957

版次：1

商品編碼：11242112

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

外文名稱：Machine learning in action

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

頁數：332

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

　　介紹並實現機器學習的主流算法
　　麵嚮日常任務的高效實戰內容
　　《機器學習實戰》沒有從理論角度來揭示機器學習算法背後的數學原理，而是通過“原理簡述+問題實例+實際代碼+運行效果”來介紹每一個算法。學習計算機的人都知道，計算機是一門實踐學科，沒有真正實現運行，很難真正理解算法的精髓。這本書的好處就是邊學邊用，非常適閤於急需邁進機器學習領域的人員學習。實際上，即使對於那些對機器學習有所瞭解的人來說，通過代碼實現也能進一步加深對機器學習算法的理解。
　　《機器學習實戰》的代碼采用Python語言編寫。Python代碼簡單優雅、易於上手，科學計算軟件包眾多，已經成為不少大學和研究機構進行計算機教學和科學計算的語言。相信Python編寫的機器學習代碼也能讓讀者盡快領略到這門學科的精妙之處。

內容簡介

　　機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方嚮，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學傢所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
　　《機器學習實戰》主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹瞭多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic迴歸算法、支持嚮量機、AdaBoost集成方法、基於樹的迴歸算法和分類迴歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹瞭機器學習算法的一些附屬工具。
　　《機器學習實戰》通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

作者簡介

　　Peter Harrington，擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和中國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發錶過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學傢，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業餘時間還參加編程競賽和建造3D打印機。

精彩書評

　　“易學易懂，用處很大。”
　　——Alexandre Alves，Oracle CEP的架構師

　　“精心織構的代碼完美地詮釋齣機器學習的核心要義。”
　　——Patrick Toohey，Mettler-Toledo Hi-Speed軟件工程師

　　“實例很棒！可用於任何領域！”
　　——John Griffin，Hibernate Search in Action一書的閤作者

　　“敘述循序漸進，巧妙地闡述瞭算法之間的差異。”
　　——Stephen McKamey，Isomer Innovations技術實踐總監

目錄

第一部分　分類
第1章　機器學習基礎　　
1.1 　何謂機器學習　　
1.1.1 　傳感器和海量數據　　
1.1.2 　機器學習非常重要　　
1.2 　關鍵術語　　
1.3 　機器學習的主要任務　　
1.4 　如何選擇閤適的算法　　
1.5 　開發機器學習應用程序的步驟　　
1.6 　Python語言的優勢　　
1.6.1 　可執行僞代碼　　
1.6.2 　Python比較流行　　
1.6.3 　Python語言的特色　　
1.6.4 　Python語言的缺點　　
1.7 　NumPy函數庫基礎　　
1.8 　本章小結　　
第2章　k-近鄰算法 　　
2.1 　k-近鄰算法概述　　
2.1.1 　準備：使用Python導入數據　　
2.1.2 　從文本文件中解析數據　　
2.1.3 　如何測試分類器　　
2.2 　示例：使用k-近鄰算法改進約會網站的配對效果　　
2.2.1 　準備數據：從文本文件中解析數據　　
2.2.2 　分析數據：使用Matplotlib創建散點圖　　
2.2.3 　準備數據：歸一化數值　　
2.2.4 　測試算法：作為完整程序驗證分類器　　
2.2.5 　使用算法：構建完整可用係統　　
2.3 　示例：手寫識彆係統　　
2.3.1 　準備數據：將圖像轉換為測試嚮量　　
2.3.2 　測試算法：使用k-近鄰算法識彆手寫數字　　
2.4 　本章小結　　
第3章　決策樹 　　
3.1 　決策樹的構造　　
3.1.1 　信息增益　　
3.1.2 　劃分數據集　　
3.1.3 　遞歸構建決策樹　　
3.2 　在Python中使用Matplotlib注解繪製樹形圖　　
3.2.1 　Matplotlib注解　　
3.2.2 　構造注解樹　　
3.3 　測試和存儲分類器　　
3.3.1 　測試算法：使用決策樹執行分類　　
3.3.2 　使用算法：決策樹的存儲　　
3.4 　示例：使用決策樹預測隱形眼鏡類型　　
3.5 　本章小結　　
第4章　基於概率論的分類方法：樸素貝葉斯 　　
4.1 　基於貝葉斯決策理論的分類方法　　
4.2 　條件概率　　
4.3 　使用條件概率來分類　　
4.4 　使用樸素貝葉斯進行文檔分類　　
4.5 　使用Python進行文本分類　　
4.5.1 　準備數據：從文本中構建詞嚮量　　
4.5.2 　訓練算法：從詞嚮量計算概率　　
4.5.3 　測試算法：根據現實情況修改分類器　　
4.5.4 　準備數據：文檔詞袋模型　　
4.6 　示例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件　　
4.6.1 　準備數據：切分文本　　
4.6.2 　測試算法：使用樸素貝葉斯進行交叉驗證　　
4.7 　示例：使用樸素貝葉斯分類器從個人廣告中獲取區域傾嚮　　
4.7.1 　收集數據：導入RSS源　　
4.7.2 　分析數據：顯示地域相關的用詞　　
4.8 　本章小結　　
第5章　Logistic迴歸 　　
5.1 　基於Logistic迴歸和Sigmoid函數的分類　　
5.2 　基於最優化方法的最佳迴歸係數確定　　
5.2.1 　梯度上升法　　
5.2.2 　訓練算法：使用梯度上升找到最佳參數　　
5.2.3 　分析數據：畫齣決策邊界　　
5.2.4 　訓練算法：隨機梯度上升　　
5.3 　示例：從疝氣病癥預測病馬的死亡率　　
5.3.1 　準備數據：處理數據中的缺失值　　
5.3.2 　測試算法：用Logistic迴歸進行分類　　
5.4 　本章小結　　
第6章　支持嚮量機　　
6.1 　基於最大間隔分隔數據　　
6.2 　尋找最大間隔　　
6.2.1 　分類器求解的優化問題　　
6.2.2 　SVM應用的一般框架　　
6.3 　SMO高效優化算法　　
6.3.1 　Platt的SMO算法　　
6.3.2 　應用簡化版SMO算法處理小規模數據集　　
6.4 　利用完整Platt SMO算法加速優化　　
6.5 　在復雜數據上應用核函數　　
6.5.1 　利用核函數將數據映射到高維空間　　
6.5.2 　徑嚮基核函數　　
6.5.3 　在測試中使用核函數　　
6.6 　示例：手寫識彆問題迴顧　　
6.7 　本章小結　　
第7章　利用AdaBoost元算法提高分類
性能 　　
7.1 　基於數據集多重抽樣的分類器　　
7.1.1 　bagging：基於數據隨機重抽樣的分類器構建方法　　
7.1.2 　boosting　　
7.2 　訓練算法：基於錯誤提升分類器的性能　　
7.3 　基於單層決策樹構建弱分類器　　
7.4 　完整AdaBoost算法的實現　　
7.5 　測試算法：基於AdaBoost的分類　　
7.6 　示例：在一個難數據集上應用AdaBoost　　
7.7 　非均衡分類問題　　
7.7.1 　其他分類性能度量指標：正確率、召迴率及ROC麯綫　　
7.7.2 　基於代價函數的分類器決策控製　　
7.7.3 　處理非均衡問題的數據抽樣方法　　
7.8 　本章小結　　
第二部分　利用迴歸預測數值型數據
第8章　預測數值型數據：迴歸 　　
8.1 　用綫性迴歸找到最佳擬閤直綫　　
8.2 　局部加權綫性迴歸　　
8.3 　示例：預測鮑魚的年齡　　
8.4 　縮減係數來“理解”數據　　
8.4.1 　嶺迴歸　　
8.4.2 　lasso　　
8.4.3 　前嚮逐步迴歸　　
8.5 　權衡偏差與方差　　
8.6 　示例：預測樂高玩具套裝的價格　　
8.6.1 　收集數據：使用Google購物的API　　
8.6.2 　訓練算法：建立模型　　
8.7 　本章小結　　
第9章　樹迴歸　　
9.1 　復雜數據的局部性建模　　
9.2 　連續和離散型特徵的樹的構建　　
9.3 　將CART算法用於迴歸　　
9.3.1 　構建樹　　
9.3.2 　運行代碼　　
9.4 　樹剪枝　　
9.4.1 　預剪枝　　
9.4.2 　後剪枝　　
9.5 　模型樹　　
9.6 　示例：樹迴歸與標準迴歸的比較　　
9.7 　使用Python的Tkinter庫創建GUI　　
9.7.1 　用Tkinter創建GUI　　
9.7.2 　集成Matplotlib和Tkinter　　
9.8 　本章小結　　
第三部分　無監督學習
第10章　利用K-均值聚類算法對未標注數據分組　　
10.1 　K-均值聚類算法　　
10.2 　使用後處理來提高聚類性能　　
10.3 　二分K-均值算法　　
10.4 　示例：對地圖上的點進行聚類　　
10.4.1 　Yahoo！ PlaceFinder API　　
10.4.2 　對地理坐標進行聚類　　
10.5 　本章小結　　
第11章　使用Apriori算法進行關聯分析　　
11.1 　關聯分析　　
11.2 　Apriori原理　　
11.3 　使用Apriori算法來發現頻繁集　　
11.3.1 　生成候選項集　　
11.3.2 　組織完整的Apriori算法　　
11.4 　從頻繁項集中挖掘關聯規則　　
11.5 　示例：發現國會投票中的模式　　
11.5.1 　收集數據：構建美國國會投票記錄的事務數據集　　
11.5.2 　測試算法：基於美國國會投票記錄挖掘關聯規則　　
11.6 　示例：發現毒蘑菇的相似特徵　　
11.7 　本章小結　　
第12章　使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集　　
12.1 　FP樹：用於編碼數據集的有效方式　　
12.2 　構建FP樹　　
12.2.1 　創建FP樹的數據結構　　
12.2.2 　構建FP樹　　
12.3 　從一棵FP樹中挖掘頻繁項集　　
12.3.1 　抽取條件模式基　　
12.3.2 　創建條件FP樹　　
12.4 　示例：在Twitter源中發現一些共現詞　　
12.5 　示例：從新聞網站點擊流中挖掘　　
12.6 　本章小結　　
第四部分　其他工具
第13章　利用PCA來簡化數據　　
13.1 　降維技術　　
13.2 　PCA　　
13.2.1 　移動坐標軸　　
13.2.2 　在NumPy中實現PCA　　
13.3 　示例：利用PCA對半導體製造數據降維　　
13.4 　本章小結　　
第14章　利用SVD簡化數據　　
14.1 　SVD的應用　　
14.1.1 　隱性語義索引　　
14.1.2 　推薦係統　　
14.2 　矩陣分解　　
14.3 　利用Python實現SVD　　
14.4 　基於協同過濾的推薦引擎　　
14.4.1 　相似度計算　　
14.4.2 　基於物品的相似度還是基於用戶的相似度？　　
14.4.3 　推薦引擎的評價　　
14.5 　示例：餐館菜肴推薦引擎　　
14.5.1 　推薦未嘗過的菜肴　　
14.5.2 　利用SVD提高推薦的效果　　
14.5.3 　構建推薦引擎麵臨的挑戰　　
14.6 　基於SVD的圖像壓縮　　
14.7 　本章小結　　
第15章　大數據與MapReduce　　
15.1 　MapReduce：分布式計算的框架　　
15.2 　Hadoop流　　
15.2.1 　分布式計算均值和方差的mapper　　
15.2.2 　分布式計算均值和方差的reducer　　
15.3 　在Amazon網絡服務上運行Hadoop程序　　
15.3.1 　AWS上的可用服務　　
15.3.2 　開啓Amazon網絡服務之旅　　
15.3.3 　在EMR上運行Hadoop作業　　
15.4 　MapReduce上的機器學習　　
15.5 　在Python中使用mrjob來自動化MapReduce　　
15.5.1 　mrjob與EMR的無縫集成　　
15.5.2 　mrjob的一個MapReduce腳本剖析　　
15.6 　示例：分布式SVM的Pegasos算法　　
15.6.1 　Pegasos算法　　
15.6.2 　訓練算法：用mrjob實現MapReduce版本的SVM　　
15.7 　你真的需要MapReduce嗎？　　
15.8 　本章小結　　
附錄A 　Python入門　　
附錄B 　綫性代數　　
附錄C 　概率論復習　　
附錄D 　資源　　
索引　　
版權聲明

精彩書摘

7.1.1 bagging：基於數據隨機重抽樣的分類器構建方法
自舉匯聚法（bootstrap aggregating），也稱為bagging方法，是在從原始數據集選擇S次後得到S個新數據集的一種技術。新數據集和原數據集的大小相等。每個數據集都是通過在原始數據集中隨機選擇一個樣本來進行替換而得到的①。這裏的替換就意味著可以多次地選擇同一樣本。這一性質就允許新數據集中可以有重復的值，而原始數據集的某些值在新集閤中則不再齣現。
在S個數據集建好之後，將某個學習算法分彆作用於每個數據集就得到瞭S個分類器。當我們要對新數據進行分類時，就可以應用這S個分類器進行分類。與此同時，選擇分類器投票結果中最多的類彆作為最後的分類結果。
當然，還有一些更先進的bagging方法，比如隨機森林（random forest）。有關這些方法的一個很好的討論材料參見網頁接下來我們將注意力轉嚮一個與bagging類似的集成分類器方法boosting。
7.1.2 boosting
boosting是一種與bagging很類似的技術。不論是在boosting還是bagging當中，所使用的多個分類器的類型都是一緻的。但是在前者當中，不同的分類器是通過串行訓練而獲得的，每個新分類器都根據已訓練齣的分類器的性能來進行訓練。boosting是通過集中關注被已有分類器錯分的那些數據來獲得新的分類器。
由於boosting分類的結果是基於所有分類器的加權求和結果的，因此boosting與bagging不太一樣。bagging中的分類器權重是相等的，而boosting中的分類器權重並不相等，每個權重代錶的是其對應分類器在上一輪迭代中的成功度。
boosting方法擁有多個版本，本章將隻關注其中一個最流行的版本AdaBoost。
下麵我們將要討論AdaBoost背後的一些理論，並揭示其效果不錯的原因。
7.2訓練算法：基於錯誤提升分類器的性能
能否使用弱分類器和多個實例來構建一個強分類器？這是一個非常有趣的理論問題。這裏的“弱”意味著分類器的性能比隨機猜測要略好，但是也不會好太多。這就是說，在二分類情況下弱分類器的錯誤率會高於50％，而“強”分類器的錯誤率將會低很多。AdaBoost算法即脫胎於上述理論問題。
AdaBoost是adaptive boosting（自適應boosting）的縮寫，其運行過程如下：訓練數據中的每個樣本，並賦予其一個權重，這些權重構成瞭嚮量D。一開始，這些權重都初始化成相等值。首先在訓練數據上訓練齣一個弱分類器並計算該分類器的錯誤率，然後在同一數據集上再次訓練弱分類器。在分類器的第二次訓練當中，將會重新調整每個樣本的權重，其中第一次分對的樣本的權重將會降低，而第一次分錯的樣本的權重將會提高。為瞭從所有弱分類器中得到最終的分類結果，AdaBoost為每個分類器都分配瞭一個權重值alpha，這些alpha值是基於每個弱分類器的錯誤率進行計算的。其中，錯誤率ε的定義為：
而alpha的計算公式如下：
AdaBoost算法的流程如圖7—1所示。

前言/序言

　　大學畢業後，我先後在加利福尼亞和中國大陸的Intel公司工作。最初，我打算工作兩年之後迴學校讀研究生，但是幸福時光飛逝而過，轉眼就過去瞭六年。那時，我意識到我必須迴到校園。我不想上夜校或進行在綫學習，我就想坐在大學校園裏吸納學校傳授的所有知識。在大學裏，最好的方麵不是你研修的課程或從事的研究，而是一些外圍活動：與人會麵、參加研討會、加入組織、旁聽課程，以及學習未知的知識。
　　在2008年，我幫助籌備一個招聘會。我同一個大型金融機構的人交談，他們希望我去應聘他們機構的一個對信用卡建模（判斷某人是否會償還貸款）的崗位。他們問我對隨機分析瞭解多少，那時，我並不能確定“隨機”一詞的意思。他們提齣的工作地點令我無法接受，所以我決定不再考慮瞭。但是，他們說的“隨機”讓我很感興趣，於是我拿來課程目錄，尋找含有“隨機”字樣的課程，我看到瞭“離散隨機係統”。我沒有注冊就直接旁聽瞭這門課，完成課後作業，參加考試，最終被授課教授發現。但是她很仁慈，讓我繼續學習，這讓我非常感激。上這門課，是我第一次看到將概率應用到算法中。在這之前，我見過一些算法將平均值作為外部輸入，但這次不同，方差和均值都是這些算法中的內部值。這門課主要討論時間序列數據，其中每一段數據都是一個均勻間隔樣本。我還找到瞭名稱中包含“機器學習”的另一門課程。該課程中的數據並不假設滿足時間的均勻間隔分布，它包含更多的算法，但嚴謹性有所降低。再後來我意識到，在經濟係、電子工程係和計算機科學係的課程中都會講授類似的算法。
　　2009年初，我順利畢業，並在矽榖謀得瞭一份軟件谘詢的工作。接下來的兩年，我先後在涉及不同技術的八傢公司工作，發現瞭最終構成這本書主題的兩種趨勢：第一，為瞭開發齣競爭力強的應用，不能僅僅連接數據源，而需要做更多事情；第二，用人單位希望員工既懂理論也能編程。
　　程序員的大部分工作可以類比於連接管道，所不同的是，程序員連接的是數據流，這也為人們帶瞭巨大的財富。舉一個例子，我們要開發一個在綫齣售商品的應用，其中主要部分是允許用戶來發布商品並瀏覽其他人發布的商品。為此，我們需要建立一個Web錶單，允許用戶輸入所售商品的信息，然後將該信息傳到一個數據存儲區。要讓用戶看到其他用戶所售商品的信息，就要從數據存儲區獲取這些數據並適當地顯示齣來。我可以確信，人們會通過這種方式掙錢，但是如果讓要應用更好，需要加入一些智能因素。這些智能因素包括自動刪除不適當的發布信息、檢測不正當交易、給齣用戶可能喜歡的商品以及預測網站的流量等。為瞭實現這些目標，我們需要應用機器學習方法。對於最終用戶而言，他們並不瞭解幕後的“魔法”，他們關心的是應用能有效運行，這也是好産品的標誌。
　　一個機構會雇用一些理論傢（思考者）以及一些做實際工作的人（執行者）。前者可能會將大部分時間花在學術工作上，他們的日常工作就是基於論文産生思路，然後通過高級工具或數學進行建模。後者則通過編寫代碼與真實世界交互，處理非理想世界中的瑕疵，比如崩潰的機器或者帶噪聲的數據。完全區分這兩類人並不是個好想法，很多成功的機構都認識到這一點。（精益生産的一個原則就是，思考者應該自己動手去做實際工作。）當招聘經費有限時，誰更能得到工作，思考者還是執行者？很可能是執行者，但是現實中用人單位希望兩種人都要。很多事情都需要做，但當應用需要更高要求的算法時，那麼需要的人員就必須能夠閱讀論文，領會論文思路並通過代碼實現，如此反復下去。
　　在這之前，我沒有看到在機器學習算法方麵縮小思考者和執行者之間差距的書籍。本書的目的就是填補這個空白，同時介紹機器學習算法的使用，使得讀者能夠構建更成功的應用。

算法的煉金術：從數據到智能的探索之旅 在這個信息爆炸的時代，數據如同古老的礦脈，蘊藏著改變世界的巨大能量。而“算法的煉金術”正是駕馭這股能量，將其轉化為洞察、預測和行動的藝術與科學。本書將帶領您踏上一場激動人心的探索之旅，深入理解那些驅動現代科技進步的核心算法，揭示它們如何從海量數據中提煉齣寶貴的知識，最終賦能機器，使其擁有學習、適應和決策的能力。 我們不再滿足於僅僅使用已有的工具，而是要理解工具的本質，掌握驅動這些工具的底層邏輯。本書旨在為您提供一個係統而深入的視角，讓您不僅能夠熟練運用各種機器學習算法，更能理解它們的工作原理、適用場景以及潛在的局限性。我們將從最基礎的概念齣發，循序漸進地構建起一個堅實的理論框架，然後深入剖析那些在實際應用中占據重要地位的經典算法，並通過大量貼近現實的案例，展示它們如何解決各種復雜問題。 第一章：數據的語言與算法的基石 在開始任何一場偉大的探索之前，我們需要先學會解讀地圖，理解我們所處的環境。本章將為您介紹數據世界的基礎語言。我們將討論數據的類型，例如數值型、類彆型、文本型等，以及它們在機器學習中的不同角色。理解數據的特性是構建有效模型的首要步驟。我們將深入探討數據預處理的重要性，包括如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵編碼和縮放，以及為何這些步驟對於算法的性能至關重要。 同時，本章還將為您奠定算法的基石。我們將介紹監督學習、無監督學習和強化學習這三大主流機器學習範式。理解它們各自的目標和適用場景，將幫助您在麵對具體問題時，能夠快速定位最適閤的解決方案方嚮。我們將初步觸及一些核心概念，如特徵（feature）、樣本（sample）、標簽（label）、損失函數（loss function）以及優化（optimization），為後續深入學習打下堅實的基礎。您將瞭解到，數據中的模式並非憑空産生，而是通過算法的精心“雕琢”而顯現。 第二章：綫性模型的優雅與迴歸的智慧 綫性模型，作為機器學習的“入門級”但絕不簡單的工具，是理解更復雜算法的絕佳起點。本章將深入探索綫性迴歸的原理。您將學習如何構建一個數學模型，用一條直綫（或高維空間的超平麵）來描述數據點之間的關係，從而預測連續數值型變量。我們將詳細講解最小二乘法，理解它如何找到最佳擬閤綫，以及均方誤差（MSE）等評估指標的意義。 除瞭預測，綫性模型在分類問題中也扮演著重要角色。我們將介紹邏輯迴歸，一種看似“迴歸”實則用於“分類”的強大算法。您將理解sigmoid函數如何將輸齣映射到概率空間，以及交叉熵損失函數如何衡量分類的準確性。本章還將觸及正則化（regularization）的概念，如L1和L2正則化，瞭解它們如何幫助模型防止過擬閤，提高泛化能力。通過豐富的實例，您將看到綫性模型如何應用於房價預測、客戶流失預警等實際場景，感受數學的簡潔力量。 第三章：決策樹的邏輯與分類的藝術 想象一下，我們通過一係列“是”或“否”的問題來做齣判斷，這正是決策樹的核心思想。本章將帶您領略決策樹的魅力。我們將詳細講解決策樹的構建過程，從根節點到葉節點的每一步選擇，都蘊含著信息增益、基尼不純度等信息論的概念。您將理解如何選擇最佳的特徵來劃分數據集，以最大限度地減少不確定性，構建齣清晰的決策邊界。 然而，單一的決策樹容易陷入過擬閤的陷阱。因此，本章還將介紹集成學習（Ensemble Learning）的概念，特彆是決策樹的強大變體——隨機森林（Random Forest）。您將理解如何通過構建多棵獨立的決策樹，並綜閤它們的預測結果，來提高模型的魯棒性和準確性。此外，我們還將簡要介紹梯度提升樹（Gradient Boosting Trees）的思想，為理解更復雜的集成模型打下基礎。通過生動的圖示和案例，您將看到決策樹及其變體在圖像識彆、文本分類等領域的廣泛應用。 第四章：支持嚮量機的精妙與邊界的探索 支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）是一種強大而精妙的分類算法，它以尋找最優分類邊界而聞名。本章將深入剖析SVM的核心思想——最大化類間間隔。您將理解什麼是支持嚮量，為什麼它們如此重要，以及如何通過求解一個優化問題來找到這個最優超平麵。 SVM的強大之處還在於它能夠處理非綫性可分的數據。我們將介紹核技巧（Kernel Trick）的概念，理解多項式核、徑嚮基函數（RBF）核等如何將低維數據映射到高維空間，從而使得原本不可分的數據在高維空間中變得綫性可分。您將學習如何選擇閤適的核函數和參數，以獲得最佳的分類效果。本章還將討論SVM在綫性分類、文本分類以及生物信息學等領域的實際應用。 第五章：聚類的無監督之美與數據分組的智慧 在很多情況下，我們並沒有預先知道數據的類彆，而是希望從數據中發現隱藏的結構和模式。聚類（Clustering）算法正是為此而生。本章將深入探索無監督學習的世界，聚焦於各種聚類算法。 我們將從最經典的K-Means算法入手，理解其迭代分組的原理，以及如何選擇閤適的K值。隨後，我們將介紹層次聚類（Hierarchical Clustering），瞭解如何構建數據點的聚類樹，從而探索不同粒度的分組。此外，本章還將介紹基於密度的聚類算法，如DBSCAN，它能夠發現任意形狀的簇，並有效地處理噪聲。您將學習如何選擇閤適的聚類算法，以及如何評估聚類結果的質量。通過實際案例，您將看到聚類算法在用戶畫像、市場細分、異常檢測等方麵的強大應用。 第六章：降維的藝術與特徵的精煉 在高維數據時代，如何有效地處理和可視化海量數據是一個巨大的挑戰。降維（Dimensionality Reduction）技術應運而生，它旨在減少數據的特徵數量，同時保留盡可能多的重要信息。本章將帶您領略降維的藝術。 我們將深入講解主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），理解它如何通過綫性變換找到數據方差最大的方嚮，從而提取齣最重要的主成分。您將學習如何理解主成分的意義，以及如何利用PCA來壓縮數據、去除噪聲和加速後續的機器學習算法。此外，我們還將介紹非綫性降維技術，如t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding），它在可視化高維數據方麵錶現齣色，能夠幫助我們揭示數據中的復雜結構。通過實際案例，您將看到降維技術在數據可視化、圖像壓縮、特徵提取等領域的廣泛應用。 第七章：模型評估與選擇的科學 有瞭強大的算法，我們還需要學會如何評估它們的性能，並選擇最適閤我們問題的模型。本章將聚焦於模型評估與選擇的科學。我們將深入講解各種評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）以及ROC麯綫（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC（Area Under the Curve）。理解這些指標的含義和適用場景，對於客觀評價模型的優劣至關重要。 此外，我們還將討論過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）這兩個模型訓練中的常見問題，並介紹交叉驗證（Cross-Validation）等技術來評估模型的泛化能力。您將學習如何通過調整模型參數、選擇閤適的算法以及進行特徵工程來解決這些問題。本章將為您提供一個清晰的框架，幫助您在眾多模型中做齣明智的選擇，確保最終的模型能夠有效地解決實際問題。 第八章：神經網絡的黎明與深度學習的啓示 本章將為您打開通往神經網絡和深度學習大門。我們將從人工神經網絡（Artificial Neural Network）的最基本單元——感知機（Perceptron）開始，逐步構建起多層感知機（Multi-Layer Perceptron, MLP）。您將理解神經元的工作原理，激活函數的作用，以及反嚮傳播算法（Backpropagation）如何訓練神經網絡。 我們將介紹捲積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）在圖像處理領域的輝煌成就，理解捲積層、池化層等關鍵組件如何提取圖像特徵。同時，我們還將探討循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）在序列數據處理中的應用，如自然語言處理和時間序列預測。雖然深度學習的領域博大精深，本章將為您提供一個堅實的起點，讓您對這個令人興奮的領域有一個初步的認識，並為進一步深入學習打下基礎。 第九章：實踐中的挑戰與算法的調優 理論知識固然重要，但將算法應用於實際問題往往會遇到各種挑戰。本章將聚焦於實踐中的挑戰與算法的調優。我們將討論如何處理不平衡數據集，如何進行特徵工程，以及如何選擇閤適的超參數。 您將學習到網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數調優技術，瞭解如何通過實驗來找到模型的最佳配置。此外，本章還將觸及一些更高級的主題，如集成學習中的投票（Voting）和堆疊（Stacking），以及如何利用預訓練模型（Pre-trained Models）來加速模型開發。通過分析真實的案例和常見的陷阱，您將獲得寶貴的實踐經驗，從而能夠更有效地解決實際中的機器學習問題。 第十章：倫理考量與未來的展望 隨著機器學習技術的飛速發展，其帶來的倫理和社會影響也日益受到關注。本章將引導您思考機器學習的倫理考量。我們將討論數據偏見、算法的公平性、隱私保護以及可解釋性等重要議題。理解這些問題，不僅能夠幫助我們構建更負責任的AI係統，也能夠讓我們更好地認識到技術發展的雙重性。 最後，我們將對機器學習的未來進行展望。從更強大的模型架構到更高效的訓練方法，從AI在科學研究到各行各業的應用，機器學習的邊界正在不斷拓展。本書的目標是為您提供一個堅實的基礎，讓您能夠在這個日新月異的領域中，保持好奇心，持續學習，並為未來的技術進步貢獻自己的力量。 “算法的煉金術”並非一蹴而就，它需要耐心、實踐和不斷的探索。本書將成為您在這趟旅程中的可靠嚮導，幫助您從數據的迷霧中，煉化齣智能的黃金。

評分☆☆☆☆☆

《機器學習實戰》這本書，光看書名就讓人眼前一亮，充滿瞭實踐和落地的感覺。我一直覺得理論再好，最終還是要落實到具體的應用中去。這本書的副標題“Machine learning in action”更是強調瞭這一點，仿佛在說，彆光看公式推導，趕緊動手做項目吧！我之前接觸過一些機器學習的書籍，有些過於偏重數學原理，雖然嚴謹，但讀起來確實有些枯燥，讓我覺得離實際應用總是隔著一層。而這本《機器學習實戰》的齣現，就像是在冰冷的理論世界裏注入瞭一股熱流，讓我看到瞭將那些抽象概念變成看得見摸得著的成果的可能性。我尤其期待書中能夠通過具體的案例，一步一步地展示如何將機器學習算法應用於解決現實問題。比如，是不是會有關於數據預處理、特徵工程的詳細指導？模型訓練過程中會遇到哪些常見問題，書中又會給齣怎樣的解決方案？最關鍵的是，書中會不會涉及部署和優化，讓模型真正“動”起來，服務於實際業務？這些都是我非常關心的問題，也是我選擇這本書的最大動力。

評分☆☆☆☆☆

我之所以對《機器學習實戰》這本書抱有如此高的期待，是因為我深知在機器學習領域，理論的構建固然重要，但最終的價值體現在其解決實際問題的能力上。許多機器學習的教程往往側重於算法的數學原理推導，或是提供一些零散的代碼片段，這對於初學者來說，往往難以建立起完整的項目概念，也難以理解算法是如何在真實場景中發揮作用的。《機器學習實戰》這個書名，恰恰點明瞭我一直以來最想獲得的學習體驗——將理論知識轉化為實踐能力的橋梁。我希望這本書能夠帶領讀者踏上一段完整的機器學習項目實踐之旅，從數據準備、特徵工程、模型選擇，到模型訓練、調優、評估，再到最後的部署和應用，每一個環節都能夠有詳盡的講解和具體的代碼示例。尤其期待書中能夠包含一些具有代錶性的實際應用案例，讓我能夠真切地感受到機器學習的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

對於《機器學習實戰》這本書，我更關心它能否真正教會我“如何去做”而不僅僅是“是什麼”。很多機器學習的書籍，雖然內容翔實，講解透徹，但讀完之後，我總感覺少瞭點什麼，那就是將這些知識轉化為實際行動的能力。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，手把手地教我如何在真實的世界裏應用機器學習。比如，當我拿到一個實際問題時，我該如何著手？是先分析數據，還是先選擇模型？如何有效地進行特徵工程，讓模型學到更有用的信息？在模型訓練過程中，遇到過擬閤或欠擬閤該怎麼辦？模型訓練完成後，如何判斷它的好壞，又該如何進行優化，使其在實際應用中錶現得更好？我希望這本書能夠提供一套清晰的、可操作的解決思路和方法論，並輔以豐富的實踐案例，讓我能夠真正地掌握機器學習的實戰技巧，而不是停留在理論的層麵。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《機器學習實戰》這本書時，我腦海中立刻浮現齣無數個可能解決實際問題的場景。目前在我的工作中，常常會遇到一些需要數據驅動的決策，但如何有效地利用機器學習來提升效率和準確性，一直是我在探索的方嚮。這本書的標題“Machine learning in action”給瞭我很大的信心，它似乎預示著這本書不僅僅是停留在理論層麵，而是會教我們如何將機器學習的強大能力真正地“運用”起來。我迫切地希望書中能夠包含一些行業內的真實案例，讓我看到機器學習在不同領域的具體應用，比如金融風控、醫療診斷、智能製造等等。更重要的是，我希望書中能夠詳細講解如何從實際問題齣發，選擇閤適的算法，如何進行數據準備和特徵工程，以及如何對模型進行評估和迭代優化，最終實現一個能夠産生實際價值的機器學習係統。如果書中能夠提供清晰的代碼示例和可復現的實驗流程，那將是對我來說極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

說實話，對於《機器學習實戰》這本書，我最看重的是它在“實戰”二字上的投入。如今市麵上關於機器學習的書籍琳琅滿目，但真正能夠做到“實戰”二字並且做得深入細緻的，卻並不多見。很多書雖然列舉瞭很多算法，但往往停留在算法的描述和簡單的代碼示例，對於如何將這些算法融入到一個完整的項目中，如何處理真實世界中復雜多變的數據，以及如何評估和優化模型以達到最佳效果，這些關鍵環節都語焉不詳。我希望《機器學習實戰》能夠填補這一空白，它是否能夠帶領我們從零開始，一步一步地構建一個完整的機器學習應用？例如，在書中是否會有針對不同行業和場景的案例研究，比如推薦係統、圖像識彆、自然語言處理等等？這些案例是否會涉及數據采集、清洗、特徵提取、模型選擇、參數調優、效果評估以及最終的部署等全流程？我非常渴望能夠通過這本書，掌握一套行之有效的機器學習項目實踐方法論，而不僅僅是學習幾個孤立的算法。

評分☆☆☆☆☆

深度學習經典書籍瞭，還沒來得及看，應該很不錯。不過作為翻譯的第一版，難免會有瑕疵。

評分☆☆☆☆☆

內容還行吧，有點貴啊！！！

評分☆☆☆☆☆

專業用書，看介紹不錯，內容詳實，京東活動比較大，來這裏買

評分☆☆☆☆☆

包裝都是完整的，完好無缺。好書，值得多看幾遍

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，備在那裏慢慢消化

評分☆☆☆☆☆

看起來還不錯，認真看看

評分☆☆☆☆☆

公司同事推薦購買的圖書，非常受歡迎，非常不錯，推薦

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上???!

評分☆☆☆☆☆

不能給零分真是遺憾。為啥會有這麼多b神推薦這本書？這誰看得懂？幾乎每頁都是公式，中文部分的因果關係邏輯非常跳躍。就是一本教科書。不值得買，錢打水漂瞭