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孙亮，黄倩 著

图书标签:

• 机器学习
• 实用
• 算法
• Python
• 数据分析
• 数据挖掘
• 模型构建
• Scikit-learn
• 人工智能
• 统计学习

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115446466

版次：1

商品编码：12171826

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：338

正文语种：中文

编辑推荐

实用机器学习 这本书的作者在学术界和工业界工作多年，书中介绍的都是非常实用的算法。
实用机器学习 涵盖实际中常用的各种算法，包括回归、分类、推荐系统、排序等，能够引导读者从原始数据出发到形成zui终的解决方案。
通过R语言来引导读者使用算法，使读者能够简单上手，得到算法的第1手使用经验。
机器学习是一个热门而又高深的话题。多年来，符号学习、统计学习、深度学习等一系列高高在上的名词使得大众对机器学习敬而远之，大数据时代，机器学习的广泛成功应用再次引爆了大众对机器学习的关注。
机器学习能够解决什么样的问题？如何使用机器学习解决实际问题？应该怎样选择算法？本书从实践出发回答这些问题。书中首先通过实际应用场景引出机器学习中的几类典型问题，然后着重介绍解决各类问题的实用算法，并利用R语言和相关的软件包来引导读者实际使用这些算法。

不懂机器学习？没有关系。本书不仅介绍了机器学习的基本概念和算法原理，还提供了完整的程序代码，助读者轻松上手、快速入门。
数学基础不够？没有关系。本书一方面突出了对概念和原理的理解，尽可能淡化了对数学背景的要求；另一方面也介绍了需要具备的数学知识，便于读者查阅。
不会使用R语言？没有关系。本书介绍了R语言的基本知识及常用R软件包，两位作者更是亲手绘制了全书90%以上的插图，手把手教读者用R语言分析数据和展现结果。
掌握本书介绍的算法和对应的R软件包后，读者可以顺利地针对新问题、新数据选择和使用机器学习算法，在实践中获得更大收获。

内容简介

大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包并给出了示例程序。
本书的一大特色就是贴近工程实践。首先，本书仅侧重介绍当前工业界常用的机器学习算法，而不追求知识内容的覆盖面；其次，本书在介绍每类机器学习算法时，力求通俗易懂地阐述算法思想，而不追求理论的深度，让读者借助代码获得直观的体验。

作者简介

孙亮，阿里巴巴数据科学与技术研究院高级专家。曾任微软Azure机器学习（Azure Machine Learning）部门高级数据科学家，先后毕业于南京大学计算机系（1999-2003）、中国科学院软件研究所（2003-2006）、美国亚利桑那州立大学计算机系（2006-2011），研究兴趣包括机器学习、数据挖掘及其实际应用等。近年来参加了KDD Cup、Heritage HealthPrize等多项数据挖掘竞赛并多次取得优异成绩。在IEEE T-PAMI、NIPS、ICML、SIGKDD等机器学习领域的知名国际期刊和国际会议上发表论文近20篇，著有机器学习英文专著1部。

黄倩，河海大学副研究员，先后毕业于南京大学计算机系（1999-2003）、中国科学院计算技术研究所（2003-2010），研究兴趣包括多媒体大数据处理、机器学习、云计算等。参加过多个973、863、国家自然科学基金项目的研究，参与过AVS、H.265 HEVC等国内外视频压缩标准的制订。现主持包括国家自然科学基金在内的多个国家、省市级项目，并获南京市江宁区首批高层次创业人才“创聚工程”项目资助。在相关领域的知名国际期刊和国际会议上发表论文逾20篇，出版译著4本，参编专著1部。

精彩书评

　　这本书不厚，但却覆盖了用机器学习技术解决实际问题的主要步骤和常用算法。考虑到实践中大家更关注的是如何选择和使用算法，两位作者还使用R语言软件包来引导读者实际操作。与市面上对机器学习作一般性介绍的书籍相比，本书介绍的算法稍稍复杂一些，但也更加实用，书中讨论的内容正是实际应用机器学习解决问题时所需要掌握的内容。对于广大业界爱好者和相关专业研究生来说，这是一本理想的入门读物和参考书，因此我非常乐意向大家推荐本书。

　　——叶杰平 滴滴研究院副院长、密歇根大学终身教授


　　这是一本非常贴近实际应用的机器学习著作。两位作者根据多年的一线科研和工程实践经验，选取了zui典型的一些机器学习算法，既通俗易懂地介绍了原理，又给出了公开数据集上的R语言实践。行文风格方面，本书兼顾了高校师生和工程技术人员的实际需求，在理论与实践之间达成了一个较好的平衡，因此具有广泛的适用性，值得推荐。

　　——陈震中 国家青年千人计划专家、武汉大学教授


　　现有的机器学习书籍有些侧重于算法原理的讲解，对具体实现介绍得很少；有些侧重于基本概念和算法的实现，易于上手但难于把握算法原理的精妙细节之处。本书淡化了对数学背景知识的要求，突出了对常用算法的通俗讲解和基于R软件包的实现，便于读者快速上手，是一本不可多得的机器学习教材和自学参考书，“实用”二字实至名归。

　　——闫胜业 南京信息工程大学教授


　　本书从解决实际问题的角度介绍了五类常用的机器学习模型，包括回归模型、分类模型、推荐模型、排序模型和集成学习模型。作者不仅介绍了模型的基本原理，还介绍了特征工程、模型评价和选择等相关的知识。内容有深度但通俗易懂，有广度但不一味求全，具有很强的实用性。本书既适合机器学习初学者，也可以作为企业机器学习项目研发的参考书。

　　——李武军 南京大学副教授、博士生导师


　　越来越多的岗位要求机器学习方面的专业知识。每年都有一些机器学习专业的应届毕业生加入我们的团队，但是我们发现很多人在如何应用机器学习解决实际问题方面还存在知识缺失的问题。这本书从要解决的问题类型出发，介绍了机器学习的各种基本概念以及那些zui实用的算法，并全面阐述了使用机器学习解决问题的全过程，娓娓道来而又深入浅出，对于初学者来说是一本很好的入门读物，对于广大的机器学习从业者来说也是一本很好的参考书。尽管本人从事机器学习的研究和应用多年，但是阅读此书也感到受益匪浅。

　　——唐磊 Clari首席数据科学家


　　很高兴孙亮博士和黄倩博士将他们在工业界多年应用机器学习积累的相关经验和成果整理出来，值得向大家强烈推荐这本书。在我们的工作实践中，所遇到的大部分问题不外乎回归、分类、推荐、排序诸类，而集成学习是我们在建模过程中使用zui多的一类算法。本书系统地讲解了适用于这些问题的常用算法，并且介绍了R中相应的软件包。就实用性而言，是一本非常贴近实战的不可多得的好书。

　　——戚晓光 微软高级数据科学

目录

第1章　引论　1
1．1　什么是机器学习　1
1．2　机器学习算法的分类　2
1．3　实际应用　3
1．3．1　病人住院时间预测　3
1．3．2　信用分数估计　4
1．3．3　Netflix上的影片推荐　4
1．3．4　酒店推荐　5
1．3．5　讨论　6
1．4　本书概述　7
1．4．1　本书结构　9
1．4．2　阅读材料及其他资源　10
第2章　R语言　12
2．1　R的简单介绍　12
2．2　R的初步体验　13
2．3　基本语法　14
2．3．1　语句　14
2．3．2　函数　17
2．4　常用数据结构　19
2．4．1　向量　19
2．4．2　因子　23
2．4．3　矩阵　24
2．4．4　数据框　26
2．4．5　列表　29
2．4．6　下标系统　33
2．5　公式对象和apply函数　34
2．6　R软件包　36
2．6．1　软件包的安装　37
2．6．2　软件包的使用　38
2．6．3　软件包的开发　38
2．7　网络资源　38
第3章　数学基础　39
3．1　概率　39
3．1．1　基本概念　39
3．1．2　基本公式　40
3．1．3　常用分布　42
3．1．4　随机向量及其分布　43
3．1．5　随机变量的数字特征　46
3．1．6　随机向量的数字特征　48
3．2　统计　49
3．2．1　常用数据特征　49
3．2．2　参数估计　52
3．3　矩阵　54
3．3．1　基本概念　54
3．3．2　基本运算　56
3．3．3　特征值与特征向量　57
3．3．4　矩阵分解　60
3．3．5　主成分分析　62
3．3．6　R中矩阵的计算　68
第4章　数据探索和预处理　74
4．1　数据类型　74
4．2　数据探索　75
4．2．1　常用统计量　76
4．2．2　使用R实际探索数据　76
4．3　数据预处理　82
4．3．1　缺失值的处理　82
4．3．2　数据的标准化　83
4．3．3　删除已有变量　85
4．3．4　数据的变换　86
4．3．5　构建新的变量：哑变量　86
4．3．6　离群数据的处理　88
4．4　数据可视化　89
4．4．1　直方图　89
4．4．2　柱状图　92
4．4．3　茎叶图　95
4．4．4　箱线图　96
4．4．5　散点图　100
第5章　回归分析　104
5．1　回归分析的基本思想　104
5．2　线性回归和最小二乘法　105
5．2．1　最小二乘法的几何解释　106
5．2．2　线性回归和极大似然估计　107
5．3　岭回归和Lasso　108
5．3．1　岭回归　108
5．3．2　Lasso与稀疏解　110
5．3．3　Elastic Net　114
5．4　回归算法的评价和选取　114
5．4．1　均方差和均方根误差　114
5．4．2　可决系数　114
5．4．3　偏差-方差权衡　115
5．5　案例分析　118
5．5．1　数据导入和探索　118
5．5．2　数据预处理　120
5．5．3　将数据集分成训练集和测试集　121
5．5．4　建立一个简单的线性回归模型　121
5．5．5　建立岭回归和Lasso模型　122
5．5．6　选取合适的模型　124
5．5．7　构造新的变量　126
5．6　小结　126
第6章　分类算法　127
6．1　分类的基本思想　127
6．2　决策树　130
6．2．1　基本原理　130
6．2．2　决策树学习　131
6．2．3　过拟合和剪枝　138
6．2．4　实际使用　139
6．2．5　讨论　148
6．3　逻辑回归　148
6．3．1　sigmoid函数的性质　148
6．3．2　通过极大似然估计来估计参数　149
6．3．3　牛顿法　151
6．3．4　正则化项的引入　153
6．3．5　实际使用　154
6．4　支持向量机　161
6．4．1　基本思想：最大化分类间隔　161
6．4．2　最大分类间隔的数学表示　163
6．4．3　如何处理线性不可分的数据　164
6．4．4　Hinge损失函数　166
6．4．5　对偶问题　168
6．4．6　非线性支持向量机和核技巧　170
6．4．7　实际使用　173
6．5　损失函数和不同的分类算法　175
6．5．1　损失函数　175
6．5．2　正则化项　178
6．6　交叉检验和caret包　180
6．6．1　模型选择和交叉检验　180
6．6．2　在R中实现交叉检验以及caret包　182
6．7　分类算法的评价和比较　192
6．7．1　准确率　193
6．7．2　混淆矩阵　193
6．7．3　精确率、召回率和F1度量　195
6．7．4　ROC曲线和AUC　196
6．7．5　R中评价标准的计算　199
6．8　不平衡分类问题　201
6．8．1　使用不同的算法评价标准　201
6．8．2　样本权值　201
6．8．3　取样方法　202
6．8．4　代价敏感学习　203
第7章　推荐算法　205
7．1　推荐系统基础　205
7．1．1　常用符号　208
7．1．2　推荐算法的评价标准　209
7．2　基于内容的推荐算法　210
7．3　基于矩阵分解的算法　211
7．3．1　无矩阵分解的基准方法　211
7．3．2　基于奇异值分解的推荐算法　212
7．3．3　基于SVD推荐算法的变体　216
7．4　基于邻域的推荐算法　222
7．4．1　基于用户的邻域推荐算法　223
7．4．2　基于商品的邻域推荐算法　225
7．4．3　混合算法　226
7．4．4　相似度的计算　227
7．5　R中recommenderlab的实际 使用　232
7．6　推荐算法的评价和选取　250
第8章　排序学习　253
8．1　排序学习简介　253
8．1．1　解决排序问题的基本思路　254
8．1．2　构造特征　255
8．1．3　获取相关度分数　256
8．1．4　数学符号　257
8．2　排序算法的评价　257
8．2．1　MAP　258
8．2．2　DCG　260
8．2．3　NDCG　261
8．2．4　讨论　261
8．3　逐点方法　262
8．3．1　基于SVM的逐点排序方法　263
8．3．2　逐点方法讨论　264
8．4　逐对方法　265
8．4．1　Ranking SVM算法　265
8．4．2　IR-SVM算法　266
8．4．3　RankNet算法　267
8．4．4　LambdaRank算法　271
8．4．5　LambdaMART算法　273
8．5　逐列方法　279
8．5．1　SVMmap算法　279
8．5．2　讨论　283
第9章　集成学习　284
9．1　集成学习简介　284
9．2　bagging简介　285
9．3　随机森林　289
9．3．1　训练随机森林的基本流程　289
9．3．2　利用随机森林估计变量的 重要性　290
9．3．3　随机森林的实际使用　291
9．4　boosting简介　300
9．4．1　boosting和指数损失函数　301
9．4．2　AdaBoost算法　302
9．4．3　AdaBoost的实际使用　306
9．4．4　讨论　311
9．5　提升决策树和梯度提升算法　311
9．5．1　提升决策树和梯度提升算法的基本原理　311
9．5．2　如何避免过拟合　315
9．5．3　gbm包的实际使用　318
9．5．4　讨论　327
9．6　学习器的聚合及stacking　328
9．6．1　简单平均　328
9．6．2　加权平均　329
9．6．3　stacking的基本思想及应用　329
9．7　小结　331
参考文献　332
索引　334

《海纳百川：现代数据科学的融合与前沿》 序言：时代洪流中的求索 我们正身处一个数据爆炸的时代，信息如潮水般涌来，深刻地改变着我们认识世界、解决问题的方式。在这股洪流之中，数据科学作为一门新兴的交叉学科，以前所未有的力量推动着科学研究、产业发展和社会进步。从精准医疗的突破到智能交通的优化，从个性化推荐的普及到金融风控的革新，数据科学的身影无处不在，其重要性日益凸显。 然而，数据科学并非一个孤立的学科，它是一个融合的艺术，是多个领域智慧的结晶。它汲取了数学的严谨、统计学的洞察、计算机科学的强大计算能力，以及特定领域知识的深度理解。正因如此，数据科学的学习者常常会感到信息碎片化，难以构建起一个全面、系统的认知框架。我们可能会在统计模型的海洋中迷失方向，在复杂的算法背后感到无所适从，或者在具体的应用场景中缺乏将理论转化为实践的能力。 《海纳百川：现代数据科学的融合与前沿》正是为了应对这一挑战而生。本书并非旨在覆盖数据科学的每一个细节，而是致力于搭建一座桥梁，连接起不同学科的知识，勾勒出现代数据科学的全景图，并引导读者走向学科的前沿。我们希望通过系统性的梳理和前瞻性的展望，帮助读者理解数据科学的核心思想，掌握其关键工具，并激发对未来发展方向的探索热情。 第一章：基石的重塑——数学与统计学的当代视角 数据科学的根基深植于数学与统计学。在本章中，我们将重新审视这些经典学科在现代数据科学语境下的重要性。 概率论与统计推断： 我们将聚焦于理解数据中蕴含的不确定性，学习如何从样本推断整体的性质。重点将放在贝叶斯推断的现代应用，它如何与频率学派互补，在机器学习模型的构建和解释中扮演关键角色。我们将探讨共轭先验、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂模型推断中的作用，以及它们如何为理解模型的不确定性提供更深刻的见解。 线性代数在数据表示与变换中的核心地位： 矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解（SVD）等概念，在数据降维、特征提取、推荐系统等领域具有至关重要的作用。本章将深入浅出地阐述这些工具如何应用于高维数据的压缩、表示学习，以及如何支撑起许多先进算法的运行。我们将探讨主成分分析（PCA）和非负矩阵分解（NMF）等经典方法，并将其与现代深度学习中的表示学习联系起来。 优化理论与算法： 机器学习模型的训练本质上是一个优化问题。我们将深入探讨梯度下降及其变种（如Adam、RMSprop），理解它们如何有效地在复杂的目标函数中寻找最小值。同时，我们将介绍凸优化与非凸优化的区别，以及它们在不同模型训练中的适用性。拉格朗日乘子法和KKT条件在约束优化问题中的应用也将得到阐述。 第二章：计算的引擎——算法、数据结构与计算范式 强大的计算能力是数据科学得以蓬勃发展的关键。本章将关注支撑数据科学的算法和计算范式。 算法设计的原则与复杂度分析： 我们将回顾分治、动态规划、贪婪算法等经典算法设计范式，并分析它们在处理大规模数据集时的效率。理解时间复杂度和空间复杂度对于选择合适的算法至关重要，我们将通过实例展示如何进行有效的分析。 数据结构在高效数据处理中的作用： 哈希表、树、图等数据结构在数据存储、检索和组织方面扮演着不可或缺的角色。我们将探讨它们如何影响算法的性能，并重点关注在大数据环境中，如分布式文件系统和内存数据库中，高效数据结构的设计与应用。 并行与分布式计算： 现代数据科学任务往往需要处理海量数据，单个计算节点已无法满足需求。本章将介绍并行计算和分布式计算的基本概念，如MapReduce模型、Spark框架等，以及它们如何加速大规模数据处理和模型训练。我们将探讨数据并行和模型并行等策略，以及在分布式环境中处理数据倾斜、故障容错等挑战。 第三章：智能的火花——机器学习的理论基础与模型进阶 机器学习是数据科学的核心驱动力之一。本章将深入探讨机器学习的理论基础，并介绍一些进阶模型。 监督学习的理论与实践： 我们将超越基础的线性回归和逻辑回归，深入理解支持向量机（SVM）的核技巧、决策树的剪枝策略、随机森林和梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）的集成学习思想。重点将放在理解模型的泛化能力、过拟合与欠拟合的权衡，以及模型选择和超参数调优的策略。 无监督学习的探索与发现： 聚类算法（K-Means、DBSCAN）、降维技术（t-SNE、UMAP）以及异常检测方法，在本章中将得到深入探讨。我们将关注它们在探索数据结构、发现隐藏模式、以及数据预处理中的应用。 深度学习的神经网络架构与训练： 本章将聚焦于深度学习的核心，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）的结构原理。我们将深入探讨反向传播算法的细节，以及如何通过正则化、批量归一化等技术提高模型的鲁棒性和泛化能力。注意力机制（Attention Mechanism）和Transformer架构将作为前沿内容进行介绍。 强化学习的决策与智能体： 我们将介绍强化学习的基本框架，包括马尔可夫决策过程（MDP）、价值函数、策略梯度等概念。重点将放在Q-learning、SARSA以及深度强化学习（如DQN、A3C）的原理与应用，探讨它们在游戏、机器人控制、推荐系统等领域的潜力。 第四章：洞察的工具——数据挖掘、可视化与可解释性 数据科学的最终目的是从数据中提取有价值的洞察。本章将关注数据挖掘、可视化以及模型可解释性。 关联规则挖掘与序列模式挖掘： Apriori算法、FP-Growth等经典算法在发现数据之间的关联性和时序性规律方面发挥着重要作用。我们将探讨这些技术在市场篮子分析、用户行为分析等场景的应用。 数据可视化： 有效的数据可视化能够直观地展现数据特征、模式和趋势。我们将介绍不同类型图表的选择原则（散点图、折线图、柱状图、热力图等），以及使用Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等库进行交互式可视化的技巧。还将介绍一些高级可视化技术，如网络图、地理信息图等。 模型可解释性（XAI）： 随着模型复杂度的提升，理解模型决策过程的需求日益迫切。本章将介绍SHAP、LIME等局部解释方法，以及全局解释方法，如特征重要性、偏依赖图（PDP）、个体条件期望图（ICE）等。我们将探讨如何利用这些工具来理解黑箱模型的行为，从而建立信任和发现模型中的偏差。 第五章：实践的疆域——应用领域的探索与前沿展望 数据科学并非纸上谈兵，其价值最终体现在解决实际问题上。本章将带领读者探索数据科学在不同领域的应用，并展望未来的发展方向。 自然语言处理（NLP）的最新进展： 从词嵌入（Word Embeddings）到预训练语言模型（如BERT、GPT系列），NLP领域取得了巨大的飞跃。我们将探讨文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等任务的实现，并关注大型语言模型（LLMs）的出现及其带来的机遇与挑战。 计算机视觉（CV）的深度分析： 图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等是计算机视觉的核心任务。我们将介绍CNN在这些任务中的应用，并探讨生成对抗网络（GANs）在图像生成和数据增强方面的潜力。 推荐系统： 协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐模型等将被深入剖析。我们将关注如何利用用户行为数据和物品属性数据构建个性化的推荐引擎，并探讨冷启动问题、可解释性推荐等挑战。 时序数据分析与预测： ARIMA、LSTM等模型在股票价格预测、天气预报、用户流量分析等领域有着广泛应用。我们将介绍处理时间序列数据的技术，包括平稳性检验、季节性分解、特征工程等。 数据科学的伦理与治理： 随着数据科学应用的深入，数据隐私、算法偏见、信息安全等伦理问题日益凸显。本章将探讨负责任的数据科学实践，包括公平性、透明度、问责制等方面，并关注相关的法律法规和行业规范。 结语：持续学习与创新 《海纳百川：现代数据科学的融合与前沿》旨在为读者提供一个全面而深入的学习路径，帮助大家理解数据科学的本质，掌握其核心技术，并激发对未来发展的探索欲。数据科学是一个日新月异的领域，新的算法、工具和应用层出不穷。本书的编写，是希望为每一位投身于数据科学探索的同行者，提供一个稳固的基石，以及一扇通往更广阔世界的窗户。愿我们都能在这股数据驱动的时代洪流中，不断学习，勇于创新，创造属于我们的价值。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了一本关于机器学习的书，书名叫《实用机器学习》。这本书真的是让我耳目一新，尤其是在处理一些复杂的实际问题时，它提供了一种非常清晰、有条理的思路。我之前一直觉得机器学习很抽象，像是一个个黑箱子，但这本书的作者用了很多生动的例子，把那些复杂的算法讲得浅显易懂。比如，在讲到决策树的时候，作者并没有直接扔出一堆数学公式，而是通过一个“是否邀请某人参加聚会”的例子，一步步地引导读者理解节点分裂、信息增益这些概念。这个过程非常自然，让我感觉我不是在被动地学习，而是在主动地探索。而且，书中还特别强调了模型的评估和调优，这对于我们实际落地项目来说至关重要。很多时候，我们辛辛苦苦地训练了一个模型，却不知道它到底好不好，也不知道怎么让它变得更好，这本书在这方面给出了很多实用的建议，比如交叉验证、ROC曲线的解读等等，这些都是我以前忽略但现在觉得非常重要的内容。总的来说，这本书让我对机器学习的应用有了更深的理解，也更有信心去尝试解决实际问题了。

评分☆☆☆☆☆

我最近尝试阅读《实用机器学习》，这本书给我的感觉是，它非常注重理论与实践的结合。我之前看的一些书，要么就是一堆理论公式，让人望而生畏，要么就是直接给你代码，却不知道背后的逻辑。这本书就很好地平衡了这一点。它在介绍每个算法时，都会先给出清晰的数学推导，但并不会让你感觉枯燥，而是用非常直观的方式来解释这些公式的含义。然后，紧接着就会通过一个实际的应用场景，来展示这个算法是如何工作的。比如，在讲到支持向量机（SVM）时，它不仅解释了最大间隔、核函数这些概念，还用了一个二分类的例子，让我们看到SVM如何在高维空间中找到最优的分割超平面。而且，书中还给出了很多代码示例，这些代码都是可以直接运行的，并且注释得非常详细，让我能够清楚地理解每一步操作的意义。这对于我这种既想理解原理又想快速上手实践的读者来说，简直是太友好了。这本书让我觉得，机器学习不再是遥不可及的理论，而是可以通过学习和实践真正掌握的一项技能。

评分☆☆☆☆☆

《实用机器学习》这本书，我读到后面，尤其是关于模型部署和监控的部分，感觉真是“解渴”。很多时候，我们把模型训练好了，感觉任务就完成了，但实际上，把模型真正用到生产环境中，并且保证它持续稳定地工作，才是最大的挑战。这本书在这方面给出了很多非常实际的指导。它讨论了模型部署的各种方式，比如RESTful API、批量预测等等，并且分析了它们的优缺点。更重要的是，它还讲到了如何对已经部署的模型进行监控，比如数据漂移、概念漂移的检测，以及如何在这种情况下进行模型的更新和再训练。这些内容是我在其他很多机器学习教程中都很少看到的。作者用非常清晰的逻辑，把整个模型生命周期的各个环节都串联了起来，让我对整个机器学习项目的流程有了更全面的认识。而且，书中还给出了一些实际操作上的建议，比如如何选择合适的监控指标，如何设计自动化报警机制等等，这些都是非常宝贵的实战经验，让我对接下来的工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《实用机器学习》真的让我大开眼界，尤其是它在数据预处理和特征工程方面的深入讲解，简直是为我量身定做的。我之前一直以为只要拿到数据，直接丢进模型就行了，结果模型的效果总是差强人意。这本书就狠狠地给我上了一课。它详细地介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行特征缩放和编码，这些基础但关键的步骤，直接影响到模型的最终性能。书中还用了好几个实际案例，比如用户流失预测、商品推荐，一步步展示了如何从原始数据中提取出有用的特征。最让我惊喜的是，它还提到了如何利用领域知识来构建特征，这是一种我之前完全没有想到的思路。很多机器学习的书都会侧重算法本身，但这本书却把“实用”二字发挥到了极致，它告诉我们，好的数据和好的特征，有时候比复杂的算法更重要。而且，作者还分享了很多关于数据清洗和特征选择的技巧，这些都是我在网上零散地学到的一些知识，在这本书里得到了系统性的梳理和整合，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了《实用机器学习》，这本书在我看来，最吸引人的地方在于它对一些经典算法的“解构”和“重塑”。很多时候，我们接触到的算法都是“拿来就用”的状态，但这本书却能够让你深入到算法的“骨髓”里。比如，在讲到聚类算法时，它并没有简单地介绍K-Means，而是深入分析了其背后的思想，以及它在不同场景下的局限性。然后，作者又引出了DBSCAN等其他聚类方法，并且详细比较了它们的适用范围和优劣。这种“追根溯源”式的讲解方式，让我能够真正理解算法的本质，而不是停留在表面的使用层面。而且，书中还特别强调了算法的选择原则，即“没有最好的算法，只有最适合的算法”，这一点非常重要。作者通过大量的案例，展示了如何根据数据的特性、业务需求来选择最合适的模型，而不是盲目追求复杂性。这种“庖丁解牛”般的分析，让我对机器学习算法的选择和应用有了更深刻的理解，也让我能够更自信地去解决实际问题。

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第二次购买，使用起来很方便可靠，内容给力

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书翻着还不错，应该是正品啦！

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很好的一本书，快递也很给力！纸张也不错！赞！

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一次买了多本，Python机器学习书籍，学习一下。

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本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。

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纸张不错，图灵出品必属精品！慢慢看下去，很不错的书，值得推荐

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这本书还是不错的，但有的库感觉已经过时了

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价格便宜，很好的，值得信赖，可以吧！