Python機器學習及實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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範淼，李超編著 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 數據分析
• 數據挖掘
• 算法
• 實踐
• Scikit-learn
• TensorFlow
• 深度學習
• 模型構建

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302442875

商品編碼：11573198275

齣版時間：2016-10-01

作  者:範淼,李超 編著 定  價:49 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2016年10月01日 頁  數:183 裝  幀:平裝 ISBN:9787302442875 ●第1章簡介篇
●1.1機器學習綜述
●1.1.1任務
●1.1.2經驗
●1.1.3性能
●1.2Python編程庫
●1.2.1為什麼使?
●1.2.2Python機器學習的優勢
●1.2.3NumPy&SciPy
●1.2.4Matplotlib
●1.2.5Scikit-learn
●1.2.6
●1.2.7An
●1.3Python環境配置
●1.3.1Windows係統環境
●1.3.2MacOS係統環境
●1.4Python編程基礎
●1.4.1Python基本語法
●1.4.2Python數據類型
●1.4.3Python數據運算
●部分目錄

內容簡介

本書麵嚮所有對機器學習與數據挖掘的實踐及競賽感興趣的讀者，從零開始，以Python編程語言為基礎，在不涉及大量數學模型與復雜編程知識的前提下，逐步帶領讀者熟悉並且掌握當下很流行的機器學習、數據挖掘與自然語言處理工具，如Scikit�瞝earn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。
全書共分4章。靠前章簡介篇，介紹機器學習概念與Python編程知識；第2章基礎篇，講述如何使用Scikit�瞝earn作為基礎機器學習工具；第3章進階篇，涉及怎樣藉助不錯技術或者模型進一步提升既有機器學習係統的性能；第4章競賽篇，以Kaggle平颱為對象，幫助讀者一步步使用本書介紹過的模型和技巧，完成三項具有代錶性的競賽任務。
範淼,李超 編著 範淼，清華大學計算機係人工智能研究所博士，研究方嚮涉及機器學習與自然語言處理技術。2015年3月受國傢留學基金委公派至美國紐約大學計算機係聯閤培養。攻讀博士期間，於所在研究領域內多個重要靠前會議與期刊上發錶論文近20篇。先後在Hulu、MSRA（微軟亞洲研究院）、百度自然語言處理部、Bosch（博世）北美矽榖研究院等多個公司的研發部門實習，並承擔機器學習與自然語言處理相關的研究任務。
李超，工學博士，清華大學副研究員，信息技術研究院Web與軟件技術研究中心副主任。中國計算機學會信息存儲技術專委會委員、中國計算機學會不錯會員、文獻影像技術標準化技術委員會（SAC/TC86/SC6）委員、等

《Python機器學習及實踐》圖書簡介 概述 《Python機器學習及實踐》是一本麵嚮廣大Python開發者、數據科學傢、機器學習工程師以及對人工智能領域充滿好奇的學習者的技術專著。本書旨在通過詳實的理論闡述、豐富的實戰案例和實用的代碼實現，幫助讀者全麵掌握機器學習的核心概念、常用算法以及在實際問題中的應用方法。本書強調理論與實踐的深度結閤，力求讓讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”，並最終能夠獨立解決復雜的機器學習問題。 目標讀者 Python開發者： 具備Python編程基礎，希望將機器學習技術融入現有項目或開發全新智能應用的技術人員。 數據科學傢： 擁有數據分析和統計學背景，希望係統學習機器學習算法，提升數據建模和預測能力的研究者和從業者。 機器學習工程師： 追求更深入的理論理解和更嚴謹的工程實踐，希望掌握從模型設計到部署的全流程工程師。 高等院校學生： 計算機科學、統計學、數學、工程學等相關專業的學生，學習機器學習課程的補充讀物，或用於自主學習和科研實踐。 對人工智能感興趣的業餘愛好者： 希望係統瞭解機器學習原理，並能動手實踐，探索人工智能魅力的個人。 本書特色 1. 理論深度與廣度並存： 本書不滿足於淺嘗輒止，而是深入剖析瞭各類機器學習算法的數學原理、優缺點以及適用場景。同時，覆蓋瞭從監督學習、無監督學習到深度學習的廣泛領域，為讀者構建一個完整的知識體係。 2. Python生態係統深度融閤： 全書緊密圍繞Python這一強大的編程語言及其豐富的機器學習生態展開。書中使用的所有代碼示例均基於Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等主流庫，確保讀者能夠學以緻用，快速上手。 3. 豐富且貼近實際的案例： 理論知識的掌握離不開實踐。本書精心設計瞭多個來自不同領域的真實世界案例，涵蓋瞭圖像識彆、自然語言處理、推薦係統、金融風控、醫療診斷等熱門應用。通過對這些案例的深入剖析和代碼實現，讀者將直觀地感受到機器學習的強大能力。 4. 循序漸進的學習路徑： 本書從機器學習的基礎概念講起，逐步深入到復雜的算法模型。每一章節都建立在前一章的基礎上，邏輯清晰，結構閤理，使得初學者能夠平穩過渡，而有經驗的讀者也能從中獲得新的啓發。 5. 代碼注釋詳盡，易於理解： 所有提供的代碼都附有詳細的注釋，解釋瞭每一段代碼的功能、邏輯以及關鍵參數的含義，最大程度地降低瞭代碼閱讀的門檻，方便讀者理解、修改和擴展。 6. 關注實踐中的細節與挑戰： 除瞭核心算法，本書還探討瞭數據預處理、特徵工程、模型評估、超參數調優、模型部署等實際項目中至關重要的環節。讀者將瞭解如何處理真實數據中的噪聲、缺失值，如何選擇閤適的評估指標，以及如何優化模型以獲得更好的性能。 7. 前沿技術的介紹與展望： 隨著人工智能技術的飛速發展，本書在介紹經典算法的同時，也適時地引入瞭一些前沿技術，如深度學習中的捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種，以及一些最新的模型架構，幫助讀者把握技術發展脈搏。 內容結構（章節概覽） 本書內容安排緊湊而全麵，涵蓋瞭機器學習領域的各個重要方麵： 第一部分：機器學習基礎與準備 第一章：機器學習概述： 引入機器學習的概念，闡述其重要性、發展曆程以及與人工智能、深度學習的關係。介紹機器學習的主要類型（監督學習、無監督學習、強化學習）及其基本任務（分類、迴歸、聚類、降維）。 第二章：Python數據科學基礎： 鞏固讀者在Python數據處理和科學計算方麵的基礎。重點介紹NumPy用於數值計算，Pandas用於數據處理和分析，Matplotlib和Seaborn用於數據可視化。涵蓋數據加載、清洗、轉換、統計描述和可視化等常用操作。 第三章：機器學習的數學基礎（迴顧）： 簡要迴顧與機器學習相關的核心數學概念，包括綫性代數（嚮量、矩陣、綫性方程組）、微積分（導數、梯度）、概率論與統計學（概率分布、期望、方差、貝葉斯定理）等，幫助讀者更好地理解算法背後的數學原理。 第二部分：核心監督學習算法 第四章：綫性模型： 深入講解綫性迴歸和邏輯迴歸。闡述其模型原理、損失函數、優化方法（梯度下降等）。通過案例展示其在預測和分類問題中的應用，並討論多項式迴歸和正則化（L1, L2）的引入。 第五章：支持嚮量機（SVM）： 詳細介紹SVM的原理，包括最大間隔分類器、核技巧（綫性核、多項式核、RBF核）。講解SVM如何處理非綫性可分問題，並通過實例演示其在二分類和多分類問題中的應用。 第六章：決策樹與隨機森林： 闡述決策樹的構建原理（ID3, C4.5, CART），理解特徵選擇和剪枝。重點介紹隨機森林作為集成學習的代錶，如何通過多棵決策樹的組閤來提高模型的魯棒性和泛化能力。 第七章：K近鄰（KNN）： 介紹KNN算法的思想，包括距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離）和K值的選擇。分析其優點和缺點，並展示其在簡單分類和迴歸任務中的應用。 第八章：模型評估與選擇： 講解如何科學地評估機器學習模型的性能。介紹各種評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差等）。詳細闡述交叉驗證、留齣法等數據集劃分策略，以及過擬閤與欠擬閤的診斷與處理。 第三部分：無監督學習與降維 第九章：聚類分析： 深入講解K-Means算法的原理、步驟和優缺點。介紹層次聚類、DBSCAN等其他聚類方法。通過案例展示如何發現數據中的隱藏模式和分組。 第十章：降維技術： 講解降維的目的與必要性。詳細介紹主成分分析（PCA）的原理及其應用。介紹綫性判彆分析（LDA）作為一種監督式降維方法。討論t-SNE等非綫性降維技術在可視化中的應用。 第四部分：高級主題與深度學習入門 第十一章：集成學習： 進一步探討集成學習的思想，除瞭隨機森林，還將介紹Bagging、Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting）等其他集成方法。 第十二章：神經網絡與深度學習基礎： 介紹感知機、多層感知機（MLP）的結構。講解激活函數、反嚮傳播算法、損失函數和優化器。為讀者打開深度學習的大門。 第十三章：捲積神經網絡（CNN）及其應用： 深入講解CNN的結構，包括捲積層、池化層、全連接層。重點介紹CNN在圖像識彆、目標檢測等領域的強大能力，並通過實例進行演示。 第十四章：循環神經網絡（RNN）及其應用： 介紹RNN處理序列數據的原理，包括其結構、門控機製（LSTM, GRU）。講解RNN在自然語言處理（文本生成、情感分析）、時間序列預測等方麵的應用。 第五部分：實踐與部署 第十五章：特徵工程與數據預處理： 詳細介紹特徵選擇、特徵提取、特徵構建等核心特徵工程技術。討論如何處理缺失值、異常值、類彆特徵編碼、特徵縮放等數據預處理步驟。 第十六章：模型調優與超參數優化： 講解網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等常用的超參數調優技術。演示如何通過係統性的調優來提升模型性能。 第十七章：模型部署與生産化： 介紹機器學習模型從訓練到部署的流程。討論模型序列化、API接口開發、容器化部署（Docker）等概念。讓讀者瞭解如何將模型集成到實際的生産環境中。 第十八章：機器學習項目的實踐流程： 總結整個機器學習項目開發的流程，從問題定義、數據收集、探索性分析、模型選擇、訓練、評估、調優到部署。通過一個完整的案例貫穿始終，鞏固讀者所學知識。 總結 《Python機器學習及實踐》不僅是一本學習書籍，更是一份通往人工智能世界的指南。本書緻力於讓讀者掌握一套完整、實用的機器學習技能體係，使其能夠自信地麵對各種數據挑戰，創造齣智能化的解決方案。無論您是初學者還是有一定基礎的開發者，本書都將是您在機器學習探索之路上不可或缺的夥伴。通過本書的學習，您將能夠利用Python強大的能力，駕馭機器學習的強大力量，為個人職業發展或技術創新打開新的局麵。

評分☆☆☆☆☆

這次偶然的機會，在網上閑逛時，被一本《Python機器學習及實踐》的書名吸引住瞭。當時我對機器學習領域還處於一個萌芽狀態，聽說Python是目前最流行的機器學習語言，所以想找一本既有理論又有實踐的書籍來入門。拿到手後，這本書的排版設計確實不錯，字體大小適中，行間距也比較舒服，這對於長時間閱讀來說是個很重要的加分項。開篇的部分，我被作者循序漸進的講解方式所打動，他沒有一上來就拋齣復雜的數學公式，而是從一些直觀的例子入手，讓我這個初學者能夠快速理解機器學習的基本概念。尤其是關於監督學習、無監督學習和強化學習的區分，作者用瞭很多生活中的類比，比如“教小孩子認識貓和狗”來解釋監督學習，讓我覺得原來高深莫測的機器學習並沒有那麼遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排也值得稱贊。它遵循瞭從易到難、循序漸進的學習路徑。首先介紹瞭機器學習的基本概念和常用算法，然後逐步深入到一些更復雜的模型和技術。每一章的知識點都銜接得很自然，不會讓人感到突兀。在學習過程中，我遇到瞭一些不理解的地方，都會嘗試翻閱前麵的章節或者查找相關的資料，而這本書的組織方式恰好能夠幫助我迅速找到相關的背景知識。而且，作者還提供瞭很多額外的資源，比如代碼倉庫、在綫社區等等，這些都為我的學習提供瞭很大的便利。我曾經花瞭很長時間去研究一些算法的實現細節，但總覺得缺少一個清晰的指導，而這本書恰好填補瞭這個空白。

評分☆☆☆☆☆

作為一本實踐導嚮的書籍，它在數據預處理和特徵工程方麵的講解也相當到位。我之前常常因為不知道如何處理原始數據而頭疼，這本書詳細介紹瞭各種數據清洗、缺失值填充、特徵編碼、特徵選擇等技術，並提供瞭相應的Python代碼實現。這對於初學者來說，無疑是巨大的幫助。同時，書中也提到瞭模型評估指標的選取和使用，比如準確率、召迴率、F1分數等，並且講解瞭它們各自的適用場景，這讓我對如何客觀地評價一個機器學習模型的性能有瞭更清晰的認識。這本書的實踐案例讓我覺得，掌握瞭書中的知識，我真的可以開始著手構建一些自己的機器學習項目瞭，這種成就感是難以言喻的。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是，它不僅僅停留在理論層麵，而是非常注重實操。每一章的理論講解之後，都會緊跟著相關的Python代碼示例，並且代碼的可讀性很高，注釋也寫得很詳細。我跟著書中的例子，一步步地在自己的電腦上敲代碼，調試運行，那種親手實現算法的感覺真的非常棒。作者選擇瞭幾個非常經典的機器學習應用場景，比如圖像識彆、文本分類等，這些都是我一直很感興趣的方嚮。通過這些實踐，我不僅學會瞭如何使用Python的各種庫（如Scikit-learn、Pandas、NumPy等）來處理數據、構建模型，還學會瞭如何評估模型的性能，如何進行模型調優。書中的案例數據也非常貼近實際，讓我覺得學到的知識能夠直接應用到解決實際問題中去，而不是紙上談兵。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我最大的感受就是作者的用心。他對每一個算法的講解都力求透徹，即使是那些一開始看起來比較復雜的算法，作者也能通過分解步驟、清晰的圖示和數學推導，將它們變得易於理解。我特彆喜歡作者在講解一些核心算法（比如決策樹、支持嚮量機）時，會深入剖析其背後的數學原理，但又不會讓數學公式過於冗長而壓倒讀者的學習興趣。他會強調理解這些原理對於後續進行模型改進和調優的重要性。書中還包含瞭一些進階的內容，比如深度學習的基礎知識，雖然篇幅不長，但足以讓我對這個更前沿的領域有一個初步的認識，也激發瞭我繼續深入學習的動力。