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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111503934

商品编码：11642100586

YL2323

贝叶斯思维+Python大战机器学习+推荐系统:技术、评估及高效算法 3本

9787115384287定价：49元 9787121308949定价：69元 9787111503934定价：139元

Python大战机器学习

• 出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年2月1日)
• 
  
• 平装: 452页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787121308949

  目录

  d一篇 机器学习基础篇1
  第1 章 线性模型 2
  1.1 概述2
  1.2 算法笔记精华2
  1.2.1 普通线性回归2
  1.2.2 广义线性模型5
  1.2.3 逻辑回归5
  1.2.4 线性判别分析7
  1.3 Python 实战10
  1.3.1 线性回归模型11
  1.3.2 线性回归模型的正则化12
  1.3.3 逻辑回归22
  1.3.4 线性判别分析26
  第2 章 决策树 30
  2.1 概述30
  2.2 算法笔记精华30
  2.2.1 决策树原理30
  2.2.2 构建决策树的3 个步骤31
  2.2.3 CART 算法37

• 。。。。。。

  推荐系统:技术、评估及高效算法

• 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2015年7月1日)
• 
  
• 平装: 558页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787111503934

  目录

  出版者的话 
  推荐序一 
  推荐序二 
  译者序 
  前言 
  第1章 概述1 
  1.1 简介1 
  1.2 推荐系统的功能3 
  1.3 数据和知识资源5 
  1.4 推荐技术7 
  1.5 应用与评价10 
  1.6 推荐系统与人机交互12 
  1.6.1 信任、解释和说服力13 
  1.6.2 会话系统13 
  1.6.3 可视化14 
  1.7 推荐系统是个交叉学科领域15 
  1.8 出现的问题和挑战16 
  1.8.1 本书对出现的问题的讨论16 
  1.8.2 挑战18 
  参考文献20 
  d一部分 基础技术 
  第2章 推荐系统中的数据挖掘方法28 

• 。。。。。。

  贝叶斯思维:统计建模的Python学习法

• 出版社: 人民邮电出版社; 第1版 (2015年4月1日)
• 
  
• 平装: 168页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787115384287, 7115384282
• 条形码: 9787115384287
• 商品尺寸: 23.2 x 17.6 x 1.2 cm
• 商品重量: 299 g

  目录

  第1章贝叶斯定理1 
  1.1条件概率1 
  1.2联合概率2 
  1.3曲奇饼问题2 
  1.4贝叶斯定理3 
  1.5历时诠释4 
  1.6M&M;豆问题5 
  1.7MontyHall难题6 
  1.8讨论8 
  第2章统计计算9 
  2.1分布9 
  2.2曲奇饼问题10 
  2.3贝叶斯框架11 
  2.4MontyHall难题12 
  2.5封装框架13 
  2.6M&M;豆问题14 
  2.7讨论15 
  2.8练习16 
  第3章估计17 
  3.1骰子问题17 
  3.2火车头问题18 
  3.3怎样看待先验概率？20 
  3.4其他先验概率21 
  3.5置信区间23 
  3.6累积分布函数23 
  3.7德军坦克问题24 
  3.8讨论24 
  3.9练习25 
  第4章估计进阶27 
  4.1 欧元问题27 
  4.2 后验概率的概述28 
  4.3 先验概率的湮没29 
  4.4 优化31 
  4.5 Beta分布32 
  4.6 讨论34 

• 。。。。。

探索数据背后的逻辑：概率、模型与智能 在这个信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的洞见，构建能够理解并解决实际问题的智能系统，已经成为了一项核心能力。本书系（《贝叶斯思维》、《Python大战机器学习》、《推荐系统：技术、评估及高效算法》）正是为致力于掌握这一能力的读者精心打造的深度学习指南。它不仅涵盖了数据科学的基石——概率论与统计推断，更深入剖析了机器学习的核心算法与实战技巧，并聚焦于当下最热门的应用领域之一：推荐系统。通过理论与实践的完美结合，本书系将引领你踏上数据科学的探索之旅，解锁智能应用的无限可能。 第一部分：理解不确定性，拥抱概率思维——《贝叶斯思维》 在纷繁复杂的世界里，我们时常面临信息不完整、结果不确定的挑战。贝叶斯定理，作为一门强大的概率推理框架，为我们提供了一种系统地更新信念、做出最优决策的方法。《贝叶斯思维》将带领你穿越贝叶斯统计的精妙世界，让你深刻理解“概率”的真正含义，以及如何利用贝叶斯方法来量化和管理不确定性。 本书将从最基础的概率论概念出发，如条件概率、联合概率、独立性等，为你打下坚实的理论基础。随后，它将引入贝叶斯定理的核心思想——如何根据新的证据来修正我们原有的认知。你将学会如何构建先验分布，它代表了我们在观察数据之前的已有知识或信念，以及如何计算似然函数，它描述了在给定模型参数的情况下观察到特定数据的可能性。通过结合先验分布和似然函数，你将能够得出后验分布，这反映了在考虑了新证据之后，我们对模型参数的更新信念。 书中将大量运用生动形象的例子，例如疾病诊断、垃圾邮件过滤、搜索引擎排名等，来阐释贝叶斯方法的实际应用。你将了解到，贝叶斯思维不仅仅是理论上的推演，更是解决实际问题的一种强大思维模式。它鼓励我们以一种更加灵活和迭代的方式来认识世界，而不是执着于绝对的真理。 本书还将深入探讨贝叶斯推断的各种技术，包括但不限于最大后验估计 (MAP) 和马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 方法。你将学会如何利用这些技术来估计模型参数，评估模型的不确定性，并进行预测。对于初学者而言，本书会循序渐进地引导，避免枯燥的数学推导，而是通过直观的解释和易于理解的图示来帮助读者建立起对贝叶斯方法的深刻认识。 通过学习《贝叶斯思维》，你将能够： 理解概率的本质： 摆脱“频率派”的局限，掌握“信念”的更新机制。 量化不确定性： 学会用概率来描述我们对未知事物的信心程度。 进行数据驱动的推理： 掌握如何根据观测到的数据来修正和更新我们的认知。 构建更鲁棒的模型： 了解如何通过贝叶斯方法来处理模型的模型不确定性。 培养批判性思维： 面对信息时，能够更理性地评估证据，做出更明智的判断。 第二部分：驾驭数据，解锁智能——《Python大战机器学习》 机器学习，作为人工智能的核心驱动力，已经渗透到我们生活的方方面面。从图像识别到自然语言处理，从金融风控到自动驾驶，机器学习算法正在以前所未有的速度改变着世界。《Python大战机器学习》将是你掌握这门强大技术的绝佳起点。本书将聚焦于当今最流行、最高效的编程语言——Python，以及其丰富的机器学习库，为你提供一套完整的学习体系。 本书将从机器学习的基本概念入手，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同范式，以及分类、回归、聚类、降维等常见任务。你将深入理解模型训练、特征工程、模型评估、超参数调优等关键步骤，并学会如何将理论知识转化为可执行的代码。 Python强大的科学计算生态系统，如NumPy、Pandas、SciPy等，将成为你手中得力的工具。本书将详细讲解如何利用这些库高效地处理和分析数据，为机器学习模型的构建奠定坚实基础。 在算法层面，《Python大战机器学习》将覆盖一系列核心的机器学习算法，并详细介绍其原理、优缺点以及适用场景。你将学习到： 线性模型： 如线性回归、逻辑回归，它们是理解更复杂模型的基础。 支持向量机 (SVM)： 强大的分类和回归算法，在处理高维数据时表现出色。 树模型： 如决策树、随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM），它们在处理表格数据方面具有卓越的性能。 朴素贝叶斯： 基于概率理论的经典分类器，易于理解且计算效率高。 K近邻 (KNN)： 直观的非参数算法，适合处理分类和回归任务。 聚类算法： 如K-Means、DBSCAN，用于发现数据中的隐藏模式和分组。 降维技术： 如主成分分析 (PCA)，用于减少数据维度，提高模型效率。 除了算法的讲解，本书还将强调实战的重要性。你将通过大量的代码示例，学习如何使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等主流机器学习库来实现和部署这些算法。书中将包含真实世界的数据集，带领你完成从数据加载、预处理到模型训练、评估的完整流程。 此外，《Python大战机器学习》还会探讨模型评估的各种指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并讲解如何避免过拟合和欠拟合等常见问题。你将学会如何选择最适合你任务的模型，并对其进行优化，以达到最佳的预测效果。 通过学习《Python大战机器学习》，你将能够： 掌握Python数据科学生态： 熟练运用NumPy, Pandas等工具进行数据处理。 理解核心机器学习算法： 深入掌握各种经典和现代的机器学习模型。 构建和训练机器学习模型： 能够使用Python库实现数据分析和模型预测。 评估和优化模型性能： 学会如何科学地衡量模型的好坏，并进行调优。 解决实际问题： 将机器学习技术应用于图像识别、文本分析、预测建模等场景。 第三部分：个性化体验，智能推荐——《推荐系统：技术、评估及高效算法》 在这个信息过载的时代，如何帮助用户快速找到他们感兴趣的内容，已经成为互联网产品成功的关键。推荐系统，正是解决这一挑战的核心技术。《推荐系统：技术、评估及高效算法》将为你揭示推荐系统的奥秘，让你掌握构建强大、高效推荐系统的完整流程。 本书将从推荐系统的基本概念和类型入手，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐（用户-物品、物品-物品）、混合推荐等。你将理解不同推荐策略的优缺点，以及如何根据具体业务场景选择最合适的方案。 技术层面，本书将深入剖析各种推荐算法的实现细节。你将学习： 基于内容的推荐： 如何提取物品的特征，并根据用户偏好进行匹配。 协同过滤： 基于用户的协同过滤： 找到与目标用户兴趣相似的其他用户，并推荐他们喜欢的物品。 基于物品的协同过滤： 找到与用户已喜欢的物品相似的其他物品，并进行推荐。 矩阵分解技术： 如奇异值分解 (SVD)、非负矩阵分解 (NMF)，它们是构建大规模协同过滤系统的关键。 深度学习在推荐系统中的应用： 神经网络模型： 如多层感知机 (MLP)、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)，如何用于学习用户和物品的复杂表示。 嵌入技术： 如Word2Vec、Item2Vec，如何将离散的物品或用户转化为低维向量，捕捉其语义信息。 注意力机制： 如何让模型聚焦于用户历史交互中的关键信息。 图神经网络 (GNN)： 如何利用用户-物品交互的图结构进行更有效的推荐。 序列推荐： 如何利用用户行为的时序信息，预测用户下一个可能感兴趣的物品。 评估层面，本书将详细介绍推荐系统的评估指标和方法。你将学习如何衡量推荐的准确性、多样性、新颖性，以及如何进行离线评估和在线A/B测试，以客观地评价推荐系统的实际效果。你还将了解，仅仅追求准确率是不够的，还需要考虑用户体验、业务目标等多个维度。 高效算法层面，本书将探讨如何构建能够处理海量数据、实时响应的推荐系统。你将了解： 特征工程： 如何从原始数据中提取有效的特征，以提升推荐效果。 模型优化： 如何选择合适的模型结构，并进行超参数调优。 召回与排序： 如何设计高效的召回策略，快速筛选出候选物品，再通过精细的排序模型进行最终推荐。 冷启动问题： 如何解决新用户或新物品的推荐难题。 在线学习与实时更新： 如何让推荐系统能够随着用户行为的变化而不断学习和优化。 本书将通过理论讲解、算法剖析、代码实现和案例分析，帮助读者掌握构建和优化推荐系统的全套技能。无论你是想为电商平台提供个性化商品推荐，为内容平台推荐相关文章，还是为社交网络推荐潜在好友，本书都将为你提供坚实的指导。 通过学习《推荐系统：技术、评估及高效算法》，你将能够： 理解推荐系统的原理和类型： 掌握各种主流推荐算法的设计思路。 构建个性化的推荐模型： 能够运用Python实现各种推荐算法。 科学评估推荐系统效果： 掌握多种评估指标和方法，进行准确评价。 解决推荐系统中的工程挑战： 学习如何构建高效、可扩展的推荐系统。 提升用户体验和商业价值： 成功地为用户提供精准、有吸引力的内容。 本书系总结 《贝叶斯思维+Python大战机器学习+推荐系统:技术、评估及高效算法》这三本书构成了一个完整而深入的学习路径，从理解数据背后的概率逻辑，到掌握数据驱动的机器学习实战技巧，再到聚焦于最具影响力的应用领域——推荐系统，为你全面武装数据科学的知识与技能。无论你是初学者希望打下坚实基础，还是有一定经验的从业者希望深化理解和拓展应用，本书系都将是你不可或缺的宝贵资源。通过本书系的系统学习，你将能够更深刻地理解数据，更有效地利用数据，并最终构建出真正智能、有价值的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直对数据科学领域充满兴趣，但总觉得知识点零散，缺乏一个系统的框架。《贝叶斯思维》这本书，让我第一次对“思考”本身有了更深刻的理解。它不是一本枯燥的数学教材，而是用通俗易懂的语言，结合生活中常见的例子，阐述了贝叶斯定理的精髓。让我明白，很多时候，我们所谓的“直觉”或“经验”，都可以用概率来解释，并且可以通过不断地学习和修正，让我们的判断更加准确。这种思维方式，对于我理解和分析现实世界中的各种问题，都起到了非常重要的作用。《Python大战机器学习》这本书，则是一本实战性极强的工具书。我一直想把机器学习的理论知识转化为实际能力，这本书正好满足了我的需求。它从Python的基础知识讲起，逐步深入到各种经典的机器学习算法，并且提供了大量的代码示例，让我能够一边学习理论，一边动手实践，这种学习方式非常高效。《推荐系统:技术、评估及高效算法》这本书，则让我对如何构建一个能够“懂”用户的系统有了全新的认识。它详细地介绍了推荐系统的原理、技术以及评估方法，让我明白了一个好的推荐系统需要考虑的不仅仅是算法，还有用户体验、数据质量等等。读完这本书，我感觉自己在理解和构建推荐系统方面，有了质的飞跃，也对接下来的学习和工作充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

终于把这套书读完了，感觉收获真的太大了！《贝叶斯思维》这本书给我打开了一个全新的看问题的角度，之前很多模糊的概念，比如概率的解释，直观理解上的困难，在这本书里都得到了清晰的梳理。作者没有上来就讲复杂的数学公式，而是通过很多生动有趣的例子，比如赌博、抽奖，甚至是日常生活中可能遇到的选择困境，来引导读者去理解贝叶斯定理的核心思想。它教会我的不仅仅是计算，更是一种思维方式，一种在不确定性中做出最优决策的方法。尤其是关于先验概率和后验概率的更新过程，让我对“学习”和“修正认知”有了更深刻的认识。在信息爆炸的时代，能够不被表象迷惑，而是深入探究事物背后的概率规律，做出更理性的判断，这绝对是一项宝贵的技能。《Python大战机器学习》这本书则是我实操的利器，从基础的Python数据处理，到各种经典的机器学习算法，书中都有非常详尽的讲解和代码示例。我之前尝试过一些机器学习的入门教程，但总感觉理论和实践脱节，这本书正好弥补了这一点。它循序渐进，从线性回归、逻辑回归这些基础模型讲起，到决策树、支持向量机、集成学习，再到神经网络，几乎涵盖了机器学习的主要领域。最重要的是，书中提供了可以直接运行的代码，让我能够一边学习理论，一边动手实践，不断地调参、测试，观察模型的效果，这种“边学边做”的方式效率非常高。即使是一些复杂的算法，通过书中清晰的代码逻辑和解释，也变得更容易理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是为我量身打造的！《推荐系统:技术、评估及高效算法》这本书，我之前一直对推荐系统很好奇，但又不知道从何下手。这本书的出现，让我对这个领域有了系统性的认识。它不仅仅讲了各种推荐算法的原理，比如基于内容的推荐、协同过滤，还深入探讨了如何评估推荐系统的效果，比如准确率、召回率、多样性等等，这些都是我之前完全没有考虑过的关键指标。更让我惊喜的是，书中还介绍了如何构建高效的推荐系统，涉及到了数据预处理、特征工程、模型选择、以及如何处理冷启动问题等实际操作的难点。作者的讲解非常深入浅出，即使是复杂的算法，也能通过清晰的逻辑和图示来理解。这本书让我明白，一个好的推荐系统不仅仅是算法的堆砌，更需要对用户行为、物品特征有深刻的理解，并且在技术层面做到极致优化。读完这本书，我感觉自己对于如何构建一个能真正满足用户需求、同时又具备商业价值的推荐系统，有了一个质的飞跃。它不仅解答了我很多疑问，还激发了我更多的思考，让我对接下来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

收到这套书的时候，我真的非常激动，因为这正是我一直在寻找的学习资料。《贝叶斯思维》这本书，它打开了我认知世界的新大门。作者用一种非常引人入胜的方式，将复杂的概率论概念变得生动有趣，让我能够轻松理解概率思维的本质。它不仅教会我如何运用贝叶斯定理去分析问题，更重要的是，它培养了我一种批判性思考和理性决策的能力。书中丰富的例子，让我能够将所学的知识应用到实际生活中，更好地理解和应对不确定性。《Python大战机器学习》这本书，则是我学习机器学习的“教科书”。从基础的Python数据处理，到各种高级机器学习算法的原理和实现，书中都有详尽的讲解和丰富的代码示例。我能够一边阅读理论，一边动手实践，通过不断的尝试和调整，加深对算法的理解，并学会如何构建和优化机器学习模型。《推荐系统:技术、评估及高效算法》这本书，则为我打开了理解和构建个性化服务的大门。书中详细介绍了推荐系统的各种技术，以及如何从海量数据中挖掘用户偏好，提供精准的推荐。让我明白，一个好的推荐系统不仅需要强大的算法支撑，更需要对用户体验和商业价值的深刻理解。这三本书的组合，让我从理论到实践，从思维方式到具体技术，都得到了全面的提升，让我对未来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据背后的逻辑和模式非常着迷，这套书恰好满足了我对深度探索的渴望。《贝叶斯思维》这本书，它提供的不仅仅是知识，更是一种看待世界的方式。作者以一种非常友好的方式，将复杂的概率论概念融入到日常生活中，让我能够理解为什么事情会发生，以及如何用概率去量化不确定性。它教会我如何从已有信息出发，通过新的证据不断更新自己的认知，这对于避免思维定势、做出更明智的决策至关重要。这本书的价值在于它能够潜移默化地改变你的思考习惯，让你变得更加审慎和理性。《Python大战机器学习》则是我实操路上的得力助手，它系统地介绍了机器学习的各个方面，从理论到实践，都有详尽的讲解。我尤其喜欢书中提供的代码示例，它们非常清晰，而且可以直接上手运行，这大大降低了学习门槛。通过这些代码，我能够直观地感受到不同算法的性能差异，并学会如何调优模型参数，让机器学习在实际应用中发挥最大的价值。《推荐系统:技术、评估及高效算法》这本书，则让我看到了如何将这些理论知识应用于实际场景。它详细地介绍了推荐系统的各种技术，以及如何从用户的行为数据中提取有用的信息，从而为用户提供个性化的推荐。这本书的实用性非常强，它不仅讲解了算法原理，还提供了评估推荐系统性能的各种指标和方法，让我能够从多个角度去理解和优化推荐系统。