Python機器學習 預測分析核心算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Michael Bowles（鮑爾斯） 著，沙嬴，李鵬 譯

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 預測分析
• 核心算法
• 數據挖掘
• 數據科學
• 人工智能
• Scikit-learn
• 模型評估
• 特徵工程

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115433732

版次：1

商品編碼：12020697

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：316

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　機器學習關注於預測，其核心是一種基於數學和算法的技術，要掌握該技術，需要對數學及統計概念有深入理解，能夠熟練使用R 語言或者其他編程語言。
　　本書通過集中介紹兩類可以進行有效預測的機器學習算法，展示瞭如何使用Python 編程語言完成機器學習任務，從而降低機器學習難度，使機器學習能夠被更廣泛的人群掌握。
　　作者利用多年的機器學習經驗帶領讀者設計、構建並實現自己的機器學習方案。本書盡可能地用簡單的術語來介紹算法，避免復雜的數學推導，同時提供瞭示例代碼幫助讀者迅速上手。讀者會很快深入瞭解模型構建背後的原理，不論簡單問題還是復雜問題，讀者都可以學會如何找到問題的解決算法。書中詳細的示例，給齣瞭具體的可修改的代碼，展示瞭機器學習機理，涵蓋瞭綫性迴歸和集成方法，幫助理解使用機器學習方法的基本流程。
　　本書為不具備數學或統計背景的讀者量身打造，詳細介紹瞭如何：
　　● 針對任務選擇閤適算法； ● 對不同目的應用訓練好的模型；
　　● 學習數據處理機製，準備數據； ● 評估模型性能以保證應用效果；
　　● 掌握Python 機器學習核心算法包； ● 使用示例代碼設計和構建你自己的模型；
　　● 構建實用的多功能預測模型。

內容簡介

　　在學習和研究機器學習的時候，麵臨令人眼花繚亂的算法，機器學習新手往往會不知所措。本書從算法和Python語言實現的角度，幫助讀者認識機器學習。
　　本書專注於兩類核心的“算法族”，即懲罰綫性迴歸和集成方法，並通過代碼實例來展示所討論的算法的使用原則。全書共分為7章，詳細討論瞭預測模型的兩類核心算法、預測模型的構建、懲罰綫性迴歸和集成方法的具體應用和實現。本書主要針對想提高機器學習技能的Python開發人員，幫助他們解決某一特定的項目或是提升相關的技能。

作者簡介

　　Michael Bowles，在矽榖黑客道場教授機器學習，提供機器學習項目谘詢，同時參與瞭多傢創業公司，涉及的領域包括生物信息學、金融高頻交易等。他在麻省理工學院獲得助理教授教職後，創建並運營瞭兩傢矽榖創業公司，這兩傢公司都已成功上市。他在黑客道場的課程往往聽者雲集並且好評頗多。

目錄

第1　章 關於預測的兩類核心
算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1
1．1　為什麼這兩類算法如此有用 ．．．．．．．　1
1．2　什麼是懲罰迴歸方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　6
1．3　什麼是集成方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　8
1．4　算法的選擇 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　9
1．5　構建預測模型的流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　11
1．5．1　構造一個機器學習問題 ．．．．．．12
1．5．2　特徵提取和特徵工程 ．．．．．．．．．．14
1．5．3　確定訓練後的模型的性能 ．．．．．15
1．6　各章內容及其依賴關係 ．．．．．．．．．．．．．．　15
1．7　小結 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　17
1．8　參考文獻 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　17
第2　章 通過理解數據來瞭解
問題 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2．1　“解剖”一個新問題 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　19
2．1．1　屬性和標簽的不同類型
決定模型的選擇　．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2．1．2　新數據集的注意事項 ．．．．．．．．．．22
2．2　分類問題：用聲納發現未
爆炸的水雷　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　23
2．2．1　“ 岩石vs 水雷”數據集的
物理特性　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2．2．2　“ 岩石vs 水雷”數據集統計
特徵　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2．2．3　用分位數圖展示異常點 ．．．．．．30
2．2．4　類彆屬性的統計特徵 ．．．．．．．．．．32
2．2．5　利用Python Pandas 對“岩石
vs　水雷”數據集進行統計
分析　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2．3　對“岩石vs 水雷數據集”屬性的
可視化展示　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　35
2．3．1　利用平行坐標圖進行可視化
展示　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2．3．2　屬性和標簽的關係可視化 ．．．．．37
2．3．3　用熱圖（heat map）展示
屬性和標簽的相關性　．．．．．．．．．．44
2．3．4　對“岩石vs． 水雷”數據集
探究過程小結　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
2．4　基於因素變量的實數值預測-
鮑魚的年齡　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　45
2．4．1　迴歸問題的平行坐標圖- 鮑魚
問題的變量關係可視化　．．．．．．51
2．4．2　迴歸問題如何使用關聯熱
圖－鮑魚問題的屬性對關
係的可視化　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
2．5　用實數值屬性預測實數值目標：
評估紅酒口感　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　57
2．6　多類彆分類問題：它屬於哪種
玻璃　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　63
小結　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　68
參考文獻　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　69
第3　章 預測模型的構建：平衡性
能、復雜性以及大數據　．．．．71
3．1　基本問題：理解函數逼近．．．．．．．．．．　71
3．1．1　使用訓練數據 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
3．1．2　評估預測模型的性能 ．．．．．．．．．．73
3．2　影響算法選擇及性能的因素——
復雜度以及數據　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　74
3．2．1　簡單問題和復雜問題的
對比　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
3．2．2　一個簡單模型與復雜模型的
對比　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
3．2．3　影響預測算法性能的因素 ．．．．80
3．2．4　選擇一個算法：綫性或者
非綫性　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
3．3　度量預測模型性能 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　81
3．3．1　不同類型問題的性能評價
指標　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
3．3．2　部署模型的性能模擬 ．．．．．．．．．．92
3．4　模型與數據的均衡 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　94
3．4．1　通過權衡問題復雜度、模型
復雜度以及數據集規模來選
擇模型　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94
3．4．2　使用前嚮逐步迴歸來控製過
擬閤　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95
3．4．3　評估並理解你的預測模型．．．．101
3．4．4　通過懲罰迴歸係數來控製
過擬閤——嶺迴歸　．．．．．．．．．．．．103
小結　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　112
參考文獻　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　112
第4　章 懲罰綫性迴歸模型 ．．．．．．．．．．113
4．1　為什麼懲罰綫性迴歸方法如此
有效　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　113
4．1．1　足夠快速地估計係數 ．．．．．．．．114
4．1．2　變量的重要性信息 ．．．．．．．．．．．．114
4．1．3　部署時的預測足夠快速 ．．．．114
4．1．4　性能可靠 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．114
4．1．5　稀疏解 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．115
4．1．6　問題本身可能需要綫性
模型　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．115
4．1．7　什麼時候使用集成方法 ．．．．115
4．2　懲罰綫性迴歸：對綫性迴歸進行
正則化以獲得最優性能　．．．．．．．．．．．．　115
4．2．1　訓練綫性模型：最小化錯誤
以及更多　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．117
4．2．2　嚮OLS 公式中添加一個
係數懲罰項　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．118
4．2．3　其他有用的係數懲罰項：
Manhattan　以及ElasticNet ．．．．．118
4．2．4　為什麼套索懲罰會導緻稀疏的
係數嚮量　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．119
4．2．5　ElasticNet 懲罰項包含套索
懲罰項以及嶺懲罰項　．．．．．．．．120
4．3　求解懲罰綫性迴歸問題 ．．．．．．．．．．．．　121
4．3．1　理解最小角度迴歸與前嚮逐步
迴歸的關係　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．121
4．3．2　LARS 如何生成數百個不同
復雜度的模型　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．125
4．3．3　從數百個LARS 生成結果中
選擇最佳模型　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．127
4．3．4　使用Glmnet ：非常快速
並且通用　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．133
4．4　基於數值輸入的綫性迴歸方法的
擴展　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　140
4．4．1　使用懲罰迴歸求解分類
問題　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．140
4．4．2　求解超過2 種輸齣的分類
問題　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．145
4．4．3　理解基擴展：使用綫性方法來
解決非綫性問題　．．．．．．．．．．．．．．．．145
4．4．4　嚮綫性方法中引入非數值
屬性　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．148
小結　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　152
參考文獻　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　153
第5　章 使用懲罰綫性方法來
構建預測模型　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．155
5．1　懲罰綫性迴歸的Python 包 ．．．．．　155
5．2　多變量迴歸：預測紅酒口感 ．．．　156
5．2．1　構建並測試模型以預測紅酒
口感　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．157
5．2．2　部署前在整個數據集上進行
訓練　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．162
5．2．3　基擴展：基於原始屬性擴展
新屬性來改進性能　．．．．．．．．．．．．168
5．3　二分類：使用懲罰綫性迴歸來
檢測未爆炸的水雷　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　172
5．3．1　構建部署用的岩石水雷
分類器　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．183
5．4　多類彆分類- 分類犯罪現場的
玻璃樣本　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　196
小結　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　201
參考文獻　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　202
第6　章 集成方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．203
6．1　二元決策樹 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　203
6．1．1　如何利用二元決策樹進行
預測　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．205
6．1．2　如何訓練一個二元決策樹．．．．207
6．1．3　決策樹的訓練等同於
分割點的選擇　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．211
6．1．4　二元決策樹的過擬閤 ．．．．．．．．214
6．1．5　針對分類問題和類彆特徵
所做的修改　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．218
6．2　自舉集成：Bagging 算法 ．．．．．．．．．　219
6．2．1　Bagging 算法是如何
工作的　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．219
6．2．2　Bagging 算法小結 ．．．．．．．．．．．．．230
6．3　梯度提升法（Gradient
Boosting）　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　230
6．3．1　梯度提升法的基本原理 ．．．．230
6．3．2　獲取梯度提升法的最佳
性能　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．234
6．3．3　針對多變量問題的梯度
提升法　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．237
6．3．4　梯度提升方法的小結 ．．．．．．．．241
6．4　隨機森林 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　241
6．4．1　隨機森林：Bagging 加上隨機
屬性子集　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．246
6．4．2　隨機森林的性能 ．．．．．．．．．．．．．．．．246
6．4．3　隨機森林小結 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．247
6．5　小結 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　248
6．6　參考文獻 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　248
第7　章 用Python 構建集成
模型　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．251
7．1　用Python 集成方法工具包解決
迴歸問題　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　251
7．1．1　構建隨機森林模型來預測
紅酒口感　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．251
7．1．2　用梯度提升預測紅酒品質 ．．．．258
7．2　用Bagging 來預測紅酒口感 ．．．．　266
7．3　Python 集成方法引入非數值
屬性　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　271
7．3．1　對鮑魚性彆屬性編碼引入
Python　隨機森林迴歸
方法　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．271
7．3．2　評估性能以及變量編碼的
重要性　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．274
7．3．3　在梯度提升迴歸方法中引入
鮑魚性彆屬性　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．276
7．3．4　梯度提升法的性能評價以及
變量編碼的重要性　．．．．．．．．．．．．279
7．4　用Python 集成方法解決二分類
問題　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　282
7．4．1　用Python 隨機森林方法探測
未爆炸的水雷　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．282
7．4．2　構建隨機森林模型探測未
爆炸水雷　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．283
7．4．3　隨機森林分類器的性能 ．．．．288
7．4．4　用Python 梯度提升法探測
未爆炸水雷　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．289
7．4．5　梯度提升法分類器的性能．．．．296
7．5　用Python 集成方法解決多類彆
分類問題　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　300
7．5．1　用隨機森林對玻璃進行
分類　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．300
7．5．2　處理類不均衡問題 ．．．．．．．．．．．．304
7．5．3　用梯度提升法對玻璃進行
分類　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．306
7．5．4　評估在梯度提升法中使用隨機
森林基學習器的好處　．．．．．．．．311
7．6　算法比較 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　313
小結　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　315
參考文獻　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　315

《Python機器學習 預測分析核心算法》：一本深度探索的算法實戰指南 在當今數據爆炸的時代，從海量信息中挖掘價值、預測未來趨勢已成為各行各業的核心競爭力。機器學習，作為實現這一目標的關鍵技術，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。而Python，憑藉其簡潔的語法、強大的庫生態和活躍的社區，已經成為機器學習開發的首選語言。《Python機器學習 預測分析核心算法》正是應運而生，旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的平颱，解鎖機器學習的強大力量，掌握預測分析的核心奧秘。 本書並非僅僅羅列算法的原理，更側重於如何將這些算法付諸實踐，解決真實世界的問題。我們深知，理解算法的理論基礎固然重要，但更關鍵的是掌握如何在Python環境中，利用各種成熟的工具和技術，有效地構建、訓練和評估預測模型。因此，本書將理論與實踐緊密結閤，力求讓讀者不僅知其然，更知其所以然，並能融會貫通，靈活運用。 核心算法，逐一擊破 本書將圍繞預測分析中最核心、最常用的機器學習算法展開。我們將從基礎的綫性模型開始，逐步深入到更加復雜和強大的模型。 綫性迴歸與邏輯迴歸： 作為理解更復雜模型的基礎，我們將詳細解析綫性迴歸的原理、假設條件、損失函數以及正則化方法（如L1和L2正則化），並演示如何使用Scikit-learn等庫進行模型訓練和預測。在此基礎上，我們將深入講解邏輯迴歸，重點關注其在分類問題中的應用，包括概率估計、決策邊界以及多類彆分類問題。我們將探討如何處理類彆不平衡、特徵工程對邏輯迴歸性能的影響等實際問題。 決策樹與隨機森林： 決策樹以其直觀易懂的結構和良好的可解釋性，成為許多數據科學傢的首選。我們將深入剖析決策樹的構建過程，包括信息增益、基尼係數等分裂準則，以及剪枝策略以避免過擬閤。在此基礎上，我們將詳細介紹隨機森林，這一集成學習的代錶作。我們將解釋Bagging（自助采樣聚閤）的原理，如何通過構建多棵決策樹並結閤投票機製來提高模型的魯棒性和準確性。本書還將指導讀者如何調整隨機森林的超參數，以及如何解讀特徵重要性，為特徵選擇和模型優化提供指導。 支持嚮量機（SVM）： SVM以其在高維空間中的強大分類能力而聞名。我們將深入理解SVM的核心思想，包括最大間隔分類器、核函數（如綫性核、多項式核、徑嚮基核RBF）的原理和選擇，以及如何處理非綫性可分的情況。本書將詳細介紹軟間隔SVM，以及拉格朗日乘子法在SVM中的應用。我們將通過實例展示如何使用Scikit-learn有效地訓練SVM模型，並討論如何選擇閤適的核函數和正則化參數以獲得最佳性能。 K近鄰（KNN）： KNN作為一種簡單的非參數模型，在某些場景下錶現齣色。我們將解析KNN的原理，包括距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離等）的選擇，以及k值的確定。本書將探討KNN的優缺點，以及在處理高維數據時可能遇到的“維度災難”問題，並提供一些緩解策略。 樸素貝葉斯： 樸素貝葉斯分類器基於貝葉斯定理和特徵之間的條件獨立性假設，在文本分類等領域有著廣泛的應用。我們將詳細講解貝葉斯定理，以及樸素貝葉斯模型如何計算類條件概率和先驗概率。本書將介紹不同類型的樸素貝葉斯分類器，如高斯樸素貝葉斯、多項式樸素貝葉斯和伯努利樸素貝葉斯，並說明它們各自的適用場景。 集成學習： 除瞭隨機森林，本書還將深入介紹其他重要的集成學習技術，如Boosting。我們將重點講解AdaBoost和Gradient Boosting（包括XGBoost和LightGBM等高效實現）。我們將詳細闡述AdaBoost如何通過迭代地調整樣本權重來關注難以分類的樣本，以及Gradient Boosting如何通過擬閤殘差來逐步提升模型性能。我們將深入剖析XGBoost和LightGBM在算法優化、並行計算和正則化方麵的創新，以及它們在實際比賽和工業界為何如此受歡迎。 神經網絡與深度學習基礎： 隨著深度學習的興起，神經網絡已成為解決復雜預測問題的利器。本書將從基礎的感知機開始，逐步引入多層感知機（MLP），並詳細講解前嚮傳播、反嚮傳播算法，激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用，以及損失函數（交叉熵、均方誤差等）。我們將介紹不同類型的神經網絡架構，如捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的應用，以及循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在序列數據處理中的能力。本書將指導讀者使用TensorFlow或PyTorch等主流深度學習框架，構建和訓練簡單的神經網絡模型，為進一步深入學習深度學習打下堅實的基礎。 不僅僅是算法，更是實踐 掌握算法本身隻是第一步，更重要的是如何將其應用於實際問題。本書貫穿始終的實踐導嚮將體現在以下幾個方麵： Python環境搭建與庫介紹： 我們將從Python的安裝和必要的科學計算庫（NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn）的介紹開始，確保讀者擁有良好的開發環境。我們將詳細講解Pandas在數據處理和清洗中的強大功能，以及Matplotlib和Seaborn在數據可視化中的應用，數據可視化是理解數據和模型性能的關鍵。 數據預處理與特徵工程： 真實世界的數據往往是雜亂、不完整且充滿噪聲的。本書將投入大量篇幅講解數據預處理技術，包括缺失值處理、異常值檢測與處理、數據標準化與歸一化、類彆特徵編碼（One-Hot Encoding, Label Encoding）等。同時，我們也將深入探討特徵工程，這是提升模型性能的關鍵步驟。我們將演示如何通過特徵組閤、多項式特徵、交互特徵以及領域知識來創建更有預測能力的特徵。 模型評估與選擇： 僅僅訓練齣模型是不夠的，如何客觀地評估模型的性能並選擇最優模型同樣至關重要。本書將詳細介紹各種模型評估指標，包括準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等，並深入講解它們各自的含義和適用場景。我們將演示如何使用交叉驗證來獲得更可靠的模型評估結果，並指導讀者如何根據不同的業務目標選擇閤適的評估指標。 超參數調優： 機器學習模型的性能很大程度上取決於其超參數的設置。本書將詳細介紹網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等常用的超參數調優技術，並介紹像貝葉斯優化（Bayesian Optimization）這樣更高級的調優方法，幫助讀者找到模型的最優配置。 模型解釋性： 在許多應用場景中，理解模型為什麼做齣某個預測與預測結果本身一樣重要。本書將介紹模型解釋性技術，例如特徵重要性、局部可解釋模型無關解釋（LIME）和 Shapley 可加性解釋（SHAP）等，幫助讀者理解模型內部的決策邏輯。 案例分析與實戰項目： 為瞭幫助讀者更好地鞏固所學知識，本書將通過一係列精心設計的案例分析，涵蓋瞭從經典的房價預測、客戶流失預測到更具挑戰性的文本分類、圖像識彆等領域。每個案例都將引導讀者完成從數據加載、預處理、模型選擇、訓練、評估到優化的完整流程，力求讓讀者在解決真實問題的過程中，真正掌握機器學習的應用能力。 麵嚮讀者 本書適閤以下人群： 初學者： 對機器學習和預測分析感興趣，希望從零開始係統學習Python機器學習算法的初學者。 在校學生： 計算機科學、數據科學、統計學等相關專業的學生，希望鞏固理論知識並掌握實踐技能。 在職開發者與數據分析師： 希望提升自己在機器學習和預測分析領域的技能，將其應用於實際工作中，解決業務問題。 對AI技術感興趣的讀者： 希望瞭解機器學習的核心算法，為進一步探索人工智能的其他分支打下基礎。 學習本書，您將收獲： 紮實的理論基礎： 深入理解各種預測分析核心算法的原理和數學基礎。 強大的實踐能力： 能夠熟練使用Python及相關庫進行數據處理、模型構建、訓練、評估和優化。 解決實際問題的能力： 掌握將機器學習技術應用於真實業務場景，解決復雜問題的思維模式和方法。 前沿技術視野： 瞭解當前機器學習領域的熱點技術和發展趨勢。 《Python機器學習 預測分析核心算法》不僅僅是一本書，更是一段探索數據價值、解鎖未來洞察的旅程。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭機器學習這艘巨輪，在數據驅動的時代乘風破浪，創造屬於自己的價值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我最近一直在糾結是該去學習一些在綫課程，還是找一本好書來係統地學習機器學習。對於“預測分析核心算法”這個方嚮，我一直充滿好奇，但也知道這部分的知識體係非常龐大。這本書的齣現，像是為我指明瞭一個方嚮。我猜想，這本書不會僅僅停留在介紹各種算法的API，而是會深入探討算法的內在機理。例如，在講解綫性迴歸的時候，我希望能夠看到關於損失函數、梯度下降等優化方法的詳細解釋，以及它們如何影響模型的性能。對於分類算法，比如邏輯迴歸，我想瞭解它背後的概率模型，以及如何通過閾值來區分不同的類彆。還有像K-means聚類，我希望看到關於距離度量、簇中心更新等步驟的深入剖析。更重要的是，我期望這本書能夠提供一些實際的案例研究，讓我能夠看到這些算法在真實世界中的應用，例如預測股票價格、客戶流失率或者商品銷量。通過結閤理論和實踐，我想真正理解算法的強大之處，並學會如何運用它們來解決現實世界中的挑戰，提升自己的數據分析和預測能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機專業學生，對機器學習領域充滿瞭嚮往，但常常感到無從下手。市麵上關於機器學習的書籍很多，但很多都偏重於宏觀介紹，或者隻關注某一類算法。這本書的標題“Python機器學習 預測分析核心算法”立刻吸引瞭我，因為它精確地指齣瞭我想要深入學習的方嚮。我非常期待書中能夠提供嚴謹的算法理論講解，並且能夠詳細介紹每一項核心算法的數學推導過程，以及它們在Python中的具體實現。我希望能夠看到諸如嶺迴歸、Lasso迴歸、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等算法的詳細講解。更重要的是，我希望書中能夠提供一些關於如何選擇閤適算法、如何進行模型評估和調優的指導。例如，在麵對一個預測問題時，我應該如何判斷是使用綫性模型還是樹模型，或者何時需要考慮集成學習。我相信，如果這本書能夠做到這些，它將成為我學習預測分析核心算法的寶貴資源，幫助我建立起紮實的理論基礎和實踐能力，為我將來的學術研究和職業發展奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，采用瞭一種深邃的藍色背景，上麵是簡潔而又充滿科技感的Python和機器學習的Logo，字體也設計得十分現代。我一直對數據科學領域非常感興趣，也接觸過一些入門級的機器學習課程，但總覺得在理論深度和實戰技巧上有所欠缺。當我看到這本書的標題時，立刻就被“預測分析核心算法”這幾個字吸引住瞭。我理解預測分析是機器學習應用中最廣泛、也最有價值的方嚮之一，能夠掌握其中核心的算法，感覺就像是打通瞭任督二脈，能讓我從“知其然”邁嚮“知其所以然”。我尤其期待書中能夠詳細講解那些經過時間考驗、並且在業界廣泛應用的算法，例如迴歸、分類、聚類算法的數學原理，以及它們在不同場景下的優劣勢。同時，對於算法的實現細節，也希望有深入的剖析，不僅僅是給齣代碼，更能解釋代碼背後的邏輯和數學推導。我希望這本書能夠幫助我理解算法是如何工作的，而不是僅僅停留在調包俠的層麵。畢竟，隻有深入理解瞭算法的本質，纔能在麵對復雜問題時，靈活地選擇和調整算法，做齣更準確的預測。

評分☆☆☆☆☆

在機器學習領域，預測分析無疑是最具實用價值和吸引力的分支之一。這本書的書名，精準地概括瞭其核心內容，讓我對它充滿瞭期待。我希望這本書不僅僅是一本算法的“說明書”，而是一次深入的“解剖”。我期待看到對那些驅動預測模型的核心算法進行細緻入微的講解，不僅停留在“怎麼用”，更要深入“為什麼這樣用”。例如，對於集成學習方法，我希望能夠理解其“弱學習器”如何組閤成“強學習器”的奧秘，以及Bagging和Boosting在原理上的關鍵區彆。對於正則化技術，如L1和L2正則化，我希望能夠清晰地理解它們是如何防止過擬閤，以及它們在模型訓練中的作用。此外，我更看重的是書中是否能提供一些關於算法的適用性分析，比如在什麼樣的數據分布下，某種算法會錶現得更好，而另一種則會遇到瓶頸。如果書中還能包含一些關於特徵工程與特徵選擇對於預測分析性能的影響，那就更加完美瞭。總之，我希望通過這本書，能夠真正掌握預測分析的精髓，並將所學知識轉化為解決實際問題的強大武器。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者一定是一位經驗非常豐富的機器學習專傢，從書名就能感受到作者在預測分析領域有著深厚的功底。我一直覺得，學習機器學習，尤其是核心算法，最怕的就是理論講得過於抽象，或者代碼寫得過於簡陋，導緻讀者難以理解。這本書的標題“Python機器學習 預測分析核心算法”，我猜想它會在理論推導和Python代碼實現之間找到一個很好的平衡點。我非常期待書中能夠用清晰易懂的語言，將復雜的數學概念轉化為直觀的理解，並且通過Python代碼，一步步地展示算法的實現過程。例如，像支持嚮量機（SVM）或者決策樹（Decision Tree）這類算法，它們的原理往往涉及到一些高等數學知識，如果能配以易於理解的圖示和注釋詳盡的代碼，那將極大地降低學習難度。此外，對於一些新興的或者更復雜的算法，比如深度學習在預測分析中的應用，如果書中也能有所涉獵，那就更棒瞭。我希望通過這本書，能夠建立起紮實的算法基礎，為將來解決更復雜的實際問題打下堅實的基礎，讓我能夠從“模仿”走嚮“創造”，真正理解機器學習的魅力。

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質量一如既往的的好，快遞速度一如既往的給力。

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買瞭一批相關的，慢慢看，還不錯

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非常好的書，學習Python數據分析必備

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經典書籍，不用多說啦，很好滿意(?ω?)hiahiahia

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python是世界上最好的編程語言

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