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范淼，李超编著 著

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• Python
• 机器学习
• 数据分析
• 数据挖掘
• 算法
• 实践
• Scikit-learn
• TensorFlow
• 深度学习
• 模型构建

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302442875

商品编码：11573198275

出版时间：2016-10-01

作  者:范淼,李超 编著 定  价:49 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2016年10月01日 页  数:183 装  帧:平装 ISBN:9787302442875 ●第1章简介篇
●1.1机器学习综述
●1.1.1任务
●1.1.2经验
●1.1.3性能
●1.2Python编程库
●1.2.1为什么使?
●1.2.2Python机器学习的优势
●1.2.3NumPy&SciPy
●1.2.4Matplotlib
●1.2.5Scikit-learn
●1.2.6
●1.2.7An
●1.3Python环境配置
●1.3.1Windows系统环境
●1.3.2MacOS系统环境
●1.4Python编程基础
●1.4.1Python基本语法
●1.4.2Python数据类型
●1.4.3Python数据运算
●部分目录

内容简介

本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下很流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikit�瞝earn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。
全书共分4章。靠前章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikit�瞝earn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助不错技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。
范淼,李超 编著 范淼，清华大学计算机系人工智能研究所博士，研究方向涉及机器学习与自然语言处理技术。2015年3月受国家留学基金委公派至美国纽约大学计算机系联合培养。攻读博士期间，于所在研究领域内多个重要靠前会议与期刊上发表论文近20篇。先后在Hulu、MSRA（微软亚洲研究院）、百度自然语言处理部、Bosch（博世）北美硅谷研究院等多个公司的研发部门实习，并承担机器学习与自然语言处理相关的研究任务。
李超，工学博士，清华大学副研究员，信息技术研究院Web与软件技术研究中心副主任。中国计算机学会信息存储技术专委会委员、中国计算机学会不错会员、文献影像技术标准化技术委员会（SAC/TC86/SC6）委员、等

《Python机器学习及实践》图书简介 概述 《Python机器学习及实践》是一本面向广大Python开发者、数据科学家、机器学习工程师以及对人工智能领域充满好奇的学习者的技术专著。本书旨在通过详实的理论阐述、丰富的实战案例和实用的代码实现，帮助读者全面掌握机器学习的核心概念、常用算法以及在实际问题中的应用方法。本书强调理论与实践的深度结合，力求让读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”，并最终能够独立解决复杂的机器学习问题。 目标读者 Python开发者： 具备Python编程基础，希望将机器学习技术融入现有项目或开发全新智能应用的技术人员。 数据科学家： 拥有数据分析和统计学背景，希望系统学习机器学习算法，提升数据建模和预测能力的研究者和从业者。 机器学习工程师： 追求更深入的理论理解和更严谨的工程实践，希望掌握从模型设计到部署的全流程工程师。 高等院校学生： 计算机科学、统计学、数学、工程学等相关专业的学生，学习机器学习课程的补充读物，或用于自主学习和科研实践。 对人工智能感兴趣的业余爱好者： 希望系统了解机器学习原理，并能动手实践，探索人工智能魅力的个人。 本书特色 1. 理论深度与广度并存： 本书不满足于浅尝辄止，而是深入剖析了各类机器学习算法的数学原理、优缺点以及适用场景。同时，覆盖了从监督学习、无监督学习到深度学习的广泛领域，为读者构建一个完整的知识体系。 2. Python生态系统深度融合： 全书紧密围绕Python这一强大的编程语言及其丰富的机器学习生态展开。书中使用的所有代码示例均基于Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等主流库，确保读者能够学以致用，快速上手。 3. 丰富且贴近实际的案例： 理论知识的掌握离不开实践。本书精心设计了多个来自不同领域的真实世界案例，涵盖了图像识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控、医疗诊断等热门应用。通过对这些案例的深入剖析和代码实现，读者将直观地感受到机器学习的强大能力。 4. 循序渐进的学习路径： 本书从机器学习的基础概念讲起，逐步深入到复杂的算法模型。每一章节都建立在前一章的基础上，逻辑清晰，结构合理，使得初学者能够平稳过渡，而有经验的读者也能从中获得新的启发。 5. 代码注释详尽，易于理解： 所有提供的代码都附有详细的注释，解释了每一段代码的功能、逻辑以及关键参数的含义，最大程度地降低了代码阅读的门槛，方便读者理解、修改和扩展。 6. 关注实践中的细节与挑战： 除了核心算法，本书还探讨了数据预处理、特征工程、模型评估、超参数调优、模型部署等实际项目中至关重要的环节。读者将了解如何处理真实数据中的噪声、缺失值，如何选择合适的评估指标，以及如何优化模型以获得更好的性能。 7. 前沿技术的介绍与展望： 随着人工智能技术的飞速发展，本书在介绍经典算法的同时，也适时地引入了一些前沿技术，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种，以及一些最新的模型架构，帮助读者把握技术发展脉搏。 内容结构（章节概览） 本书内容安排紧凑而全面，涵盖了机器学习领域的各个重要方面： 第一部分：机器学习基础与准备 第一章：机器学习概述： 引入机器学习的概念，阐述其重要性、发展历程以及与人工智能、深度学习的关系。介绍机器学习的主要类型（监督学习、无监督学习、强化学习）及其基本任务（分类、回归、聚类、降维）。 第二章：Python数据科学基础： 巩固读者在Python数据处理和科学计算方面的基础。重点介绍NumPy用于数值计算，Pandas用于数据处理和分析，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。涵盖数据加载、清洗、转换、统计描述和可视化等常用操作。 第三章：机器学习的数学基础（回顾）： 简要回顾与机器学习相关的核心数学概念，包括线性代数（向量、矩阵、线性方程组）、微积分（导数、梯度）、概率论与统计学（概率分布、期望、方差、贝叶斯定理）等，帮助读者更好地理解算法背后的数学原理。 第二部分：核心监督学习算法 第四章：线性模型： 深入讲解线性回归和逻辑回归。阐述其模型原理、损失函数、优化方法（梯度下降等）。通过案例展示其在预测和分类问题中的应用，并讨论多项式回归和正则化（L1, L2）的引入。 第五章：支持向量机（SVM）： 详细介绍SVM的原理，包括最大间隔分类器、核技巧（线性核、多项式核、RBF核）。讲解SVM如何处理非线性可分问题，并通过实例演示其在二分类和多分类问题中的应用。 第六章：决策树与随机森林： 阐述决策树的构建原理（ID3, C4.5, CART），理解特征选择和剪枝。重点介绍随机森林作为集成学习的代表，如何通过多棵决策树的组合来提高模型的鲁棒性和泛化能力。 第七章：K近邻（KNN）： 介绍KNN算法的思想，包括距离度量（欧氏距离、曼哈顿距离）和K值的选择。分析其优点和缺点，并展示其在简单分类和回归任务中的应用。 第八章：模型评估与选择： 讲解如何科学地评估机器学习模型的性能。介绍各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差等）。详细阐述交叉验证、留出法等数据集划分策略，以及过拟合与欠拟合的诊断与处理。 第三部分：无监督学习与降维 第九章：聚类分析： 深入讲解K-Means算法的原理、步骤和优缺点。介绍层次聚类、DBSCAN等其他聚类方法。通过案例展示如何发现数据中的隐藏模式和分组。 第十章：降维技术： 讲解降维的目的与必要性。详细介绍主成分分析（PCA）的原理及其应用。介绍线性判别分析（LDA）作为一种监督式降维方法。讨论t-SNE等非线性降维技术在可视化中的应用。 第四部分：高级主题与深度学习入门 第十一章：集成学习： 进一步探讨集成学习的思想，除了随机森林，还将介绍Bagging、Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting）等其他集成方法。 第十二章：神经网络与深度学习基础： 介绍感知机、多层感知机（MLP）的结构。讲解激活函数、反向传播算法、损失函数和优化器。为读者打开深度学习的大门。 第十三章：卷积神经网络（CNN）及其应用： 深入讲解CNN的结构，包括卷积层、池化层、全连接层。重点介绍CNN在图像识别、目标检测等领域的强大能力，并通过实例进行演示。 第十四章：循环神经网络（RNN）及其应用： 介绍RNN处理序列数据的原理，包括其结构、门控机制（LSTM, GRU）。讲解RNN在自然语言处理（文本生成、情感分析）、时间序列预测等方面的应用。 第五部分：实践与部署 第十五章：特征工程与数据预处理： 详细介绍特征选择、特征提取、特征构建等核心特征工程技术。讨论如何处理缺失值、异常值、类别特征编码、特征缩放等数据预处理步骤。 第十六章：模型调优与超参数优化： 讲解网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等常用的超参数调优技术。演示如何通过系统性的调优来提升模型性能。 第十七章：模型部署与生产化： 介绍机器学习模型从训练到部署的流程。讨论模型序列化、API接口开发、容器化部署（Docker）等概念。让读者了解如何将模型集成到实际的生产环境中。 第十八章：机器学习项目的实践流程： 总结整个机器学习项目开发的流程，从问题定义、数据收集、探索性分析、模型选择、训练、评估、调优到部署。通过一个完整的案例贯穿始终，巩固读者所学知识。 总结 《Python机器学习及实践》不仅是一本学习书籍，更是一份通往人工智能世界的指南。本书致力于让读者掌握一套完整、实用的机器学习技能体系，使其能够自信地面对各种数据挑战，创造出智能化的解决方案。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，本书都将是您在机器学习探索之路上不可或缺的伙伴。通过本书的学习，您将能够利用Python强大的能力，驾驭机器学习的强大力量，为个人职业发展或技术创新打开新的局面。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受就是作者的用心。他对每一个算法的讲解都力求透彻，即使是那些一开始看起来比较复杂的算法，作者也能通过分解步骤、清晰的图示和数学推导，将它们变得易于理解。我特别喜欢作者在讲解一些核心算法（比如决策树、支持向量机）时，会深入剖析其背后的数学原理，但又不会让数学公式过于冗长而压倒读者的学习兴趣。他会强调理解这些原理对于后续进行模型改进和调优的重要性。书中还包含了一些进阶的内容，比如深度学习的基础知识，虽然篇幅不长，但足以让我对这个更前沿的领域有一个初步的认识，也激发了我继续深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一本实践导向的书籍，它在数据预处理和特征工程方面的讲解也相当到位。我之前常常因为不知道如何处理原始数据而头疼，这本书详细介绍了各种数据清洗、缺失值填充、特征编码、特征选择等技术，并提供了相应的Python代码实现。这对于初学者来说，无疑是巨大的帮助。同时，书中也提到了模型评估指标的选取和使用，比如准确率、召回率、F1分数等，并且讲解了它们各自的适用场景，这让我对如何客观地评价一个机器学习模型的性能有了更清晰的认识。这本书的实践案例让我觉得，掌握了书中的知识，我真的可以开始着手构建一些自己的机器学习项目了，这种成就感是难以言喻的。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是，它不仅仅停留在理论层面，而是非常注重实操。每一章的理论讲解之后，都会紧跟着相关的Python代码示例，并且代码的可读性很高，注释也写得很详细。我跟着书中的例子，一步步地在自己的电脑上敲代码，调试运行，那种亲手实现算法的感觉真的非常棒。作者选择了几个非常经典的机器学习应用场景，比如图像识别、文本分类等，这些都是我一直很感兴趣的方向。通过这些实践，我不仅学会了如何使用Python的各种库（如Scikit-learn、Pandas、NumPy等）来处理数据、构建模型，还学会了如何评估模型的性能，如何进行模型调优。书中的案例数据也非常贴近实际，让我觉得学到的知识能够直接应用到解决实际问题中去，而不是纸上谈兵。

评分☆☆☆☆☆

这次偶然的机会，在网上闲逛时，被一本《Python机器学习及实践》的书名吸引住了。当时我对机器学习领域还处于一个萌芽状态，听说Python是目前最流行的机器学习语言，所以想找一本既有理论又有实践的书籍来入门。拿到手后，这本书的排版设计确实不错，字体大小适中，行间距也比较舒服，这对于长时间阅读来说是个很重要的加分项。开篇的部分，我被作者循序渐进的讲解方式所打动，他没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是从一些直观的例子入手，让我这个初学者能够快速理解机器学习的基本概念。尤其是关于监督学习、无监督学习和强化学习的区分，作者用了很多生活中的类比，比如“教小孩子认识猫和狗”来解释监督学习，让我觉得原来高深莫测的机器学习并没有那么遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排也值得称赞。它遵循了从易到难、循序渐进的学习路径。首先介绍了机器学习的基本概念和常用算法，然后逐步深入到一些更复杂的模型和技术。每一章的知识点都衔接得很自然，不会让人感到突兀。在学习过程中，我遇到了一些不理解的地方，都会尝试翻阅前面的章节或者查找相关的资料，而这本书的组织方式恰好能够帮助我迅速找到相关的背景知识。而且，作者还提供了很多额外的资源，比如代码仓库、在线社区等等，这些都为我的学习提供了很大的便利。我曾经花了很长时间去研究一些算法的实现细节，但总觉得缺少一个清晰的指导，而这本书恰好填补了这个空白。