Python機器學習實踐指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 庫姆斯（AlexanderT.Combs）著 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 實踐
• 數據科學
• 算法
• 模型
• Scikit-learn
• TensorFlow
• 深度學習
• 數據分析

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115449061

商品編碼：12329530623

齣版時間：2017-05-01

作  者:(美)庫姆斯(Alexander T.Combs) 著；黃申 譯 定  價:69 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年05月01日 頁  數:251 裝  幀:平裝 ISBN:9787115449061 ●第1章Python機器學習的生態係統1
●1.1數據科學／機器學習的工作流程2
●1.1.1獲取2
●1.1.2檢查和探索2
●1.1.3清理和準備3
●1.1.4建模3
●1.1.5評估3
●1.1.6部署3
●1.2Python庫和功能3
●1.2.1獲取4
●1.2.2檢查4
●1.2.3準備20
●1.2.4建模和評估26
●1.2.5部署34
●1.3設置機器學習的環境34
●1.4小結34
●第2章構建應用程序，發現低價的公寓35
●2.1獲取公寓房源數據36
●使用import.io抓取房源數據36
●2.2檢查和準備數據38
●部分目錄

內容簡介

機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域，同時Python語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結閤瞭機器學習和Python語言兩個熱門的領域，通過利用兩種核心的機器學習算法來將Python語言在數據分析方麵的優勢發揮到很好。全書共有10章。靠前章講解瞭Python機器學習的生態係統，剩餘9章介紹瞭眾多與機器學習相關的算法，包括各類分類算法、數據可視化技術、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方麵的應用。
由庫姆斯所著的《Python機器學習實踐指南》適閤Python程序員、數據分析人員、對算法感興趣的讀者、機器學習領域的從業人員及科研人員閱讀。
(美)庫姆斯(Alexander T.Combs) 著；黃申 譯 Alexander T.Combs是一位經驗豐富的數據科學傢、策略師和開發人員。他有金融數據抽取、自然語言處理和生成，以及定量和統計建模的背景。他目前是紐約沉浸式數據科學項目的一名全職zi深講師。

探索人工智能的奧秘：從原理到實戰的深度解析 本書旨在為廣大讀者提供一個全麵、深入且極具實踐價值的人工智能學習路徑。我們不局限於單一的技術棧或特定領域的應用，而是從人工智能的根本原理齣發，逐步過渡到當下最流行、最前沿的技術實現。無論您是初學者，希望建立紮實的理論基礎，還是有一定經驗的開發者，尋求拓展技術廣度和深度，本書都將為您提供寶貴的指導和啓發。 第一部分：人工智能的基石——理解智能的本質 在踏入人工智能的浩瀚海洋之前，我們需要首先理解“智能”究竟意味著什麼。本部分將帶領您穿越曆史的長河，追溯人工智能思想的萌芽與發展。我們將探討早期關於計算和思維的哲學思考，以及圖靈測試等裏程碑式的概念，它們如何奠定瞭人工智能研究的理論基礎。 接著，我們將深入剖析人類智能的構成要素，例如感知、學習、推理、決策和創造力。通過類比和對比，我們將揭示計算機如何模擬和實現這些能力。這一部分將是構建您人工智能認知體係的關鍵，幫助您擺脫對“黑箱”技術的盲目崇拜，理解算法背後深刻的邏輯。 智能的哲學根源與曆史演進： 從亞裏士多德的邏輯推理到現代的符號計算，理解人工智能的哲學思想脈絡。 人類智能的認知模型： 探討學習、記憶、注意力、情感等關鍵認知過程，並思考如何將其轉化為計算模型。 圖靈測試及其局限性： 分析這個經典的思想實驗，以及它在評估機器智能方麵的意義與爭議。 人工智能的分類與分支： 瞭解強人工智能、弱人工智能、通用人工智能等概念，以及機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等主要研究領域。 第二部分：機器學習的通用語言——從統計模型到學習算法 機器學習是實現人工智能最主流、最有效的方法之一。本部分將為您係統梳理機器學習的核心概念和經典算法。我們將從最基礎的監督學習、無監督學習和強化學習開始，逐步深入理解各種算法的原理、優缺點以及適用場景。 我們不會止步於算法的介紹，更重要的是，我們將探討算法背後的數學原理，例如概率論、統計學、綫性代數和微積分等。理解這些數學工具，將幫助您更深刻地理解算法的工作機製，從而能夠靈活地選擇、調整和優化模型。 監督學習： 迴歸算法： 綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸，以及如何處理過擬閤和欠擬閤。 分類算法： 邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM），以及各類評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫）。 無監督學習： 聚類算法： K-Means、DBSCAN、層次聚類，以及如何評估聚類結果。 降維算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE，以及它們在數據可視化和特徵提取中的應用。 關聯規則挖掘： Apriori算法及其在推薦係統和市場籃子分析中的應用。 強化學習基礎： 馬爾可夫決策過程（MDP）： 理解狀態、動作、奬勵、轉移概率等核心概念。 Q-learning與SARSA： 介紹經典的強化學習算法，以及它們如何通過試錯學習最優策略。 第三部分：深度學習的革命——神經網絡的強大力量 深度學習作為機器學習的一個分支，在近年來取得瞭突破性的進展，尤其在圖像識彆、語音識彆和自然語言處理等領域展現齣驚人的能力。本部分將帶領您深入理解神經網絡的構建、訓練與應用。 我們將從最基本的感知機開始，逐步構建更復雜的神經網絡結構，如多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM, GRU）。您將學習如何設計網絡結構、選擇激活函數、優化損失函數以及使用反嚮傳播算法進行模型訓練。 神經網絡基礎： 感知機與激活函數： 理解神經元的工作原理，Sigmoid, ReLU, Tanh等激活函數的選擇。 多層感知機（MLP）： 構建全連接網絡，理解前嚮傳播與反嚮傳播算法。 損失函數與優化器： 均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy），梯度下降、Adam等優化算法。 捲積神經網絡（CNN）： 捲積層、池化層、全連接層： 理解CNN在圖像特徵提取中的核心作用。 經典CNN架構： LeNet, AlexNet, VGG, ResNet等，以及它們的創新之處。 遷移學習與數據增強： 如何利用預訓練模型加速訓練，以及提升模型魯棒性。 循環神經網絡（RNN）及其變體： RNN的基本結構與原理： 處理序列數據的能力，以及存在的長程依賴問題。 LSTM與GRU： 理解門控機製如何解決RNN的梯度消失/爆炸問題。 RNN在序列建模中的應用： 文本生成、機器翻譯、時間序列預測等。 第四部分：人工智能的實際應用——解決現實世界的問題 理論知識的掌握是基礎，而將這些知識轉化為解決實際問題的能力纔是最終目的。本部分將聚焦於人工智能在各個領域的落地應用，幫助您理解如何將所學技術應用於真實場景。 我們將深入探討計算機視覺、自然語言處理、推薦係統、智能語音助手等熱門應用領域。您將學習到針對不同任務，如何選擇閤適的模型、進行數據預處理、模型訓練與評估，以及最終的模型部署與優化。 計算機視覺： 圖像分類與物體檢測： YOLO, Faster R-CNN等模型，以及其在安防、自動駕駛等領域的應用。 圖像分割與風格遷移： U-Net, GAN等技術，以及它們在醫療影像分析、藝術創作中的潛力。 人臉識彆與姿態估計： 關鍵技術與倫理考量。 自然語言處理（NLP）： 詞嵌入與語言模型： Word2Vec, GloVe, BERT, GPT係列，理解文本錶示與語義理解。 文本分類與情感分析： 垃圾郵件過濾、産品評論分析。 機器翻譯與文本生成： Transformer架構的威力，以及其在跨語言交流、內容創作中的應用。 問答係統與對話機器人： 構建智能交互體驗。 推薦係統： 協同過濾： 基於用戶行為和物品相似度的推薦。 基於內容的推薦： 利用物品屬性進行推薦。 混閤推薦模型： 結閤多種方法的優勢。 其他前沿應用： 強化學習在遊戲AI、機器人控製中的應用。 生成對抗網絡（GAN）在圖像生成、數據增強等領域的探索。 聯邦學習與隱私保護。 第五部分：模型部署與生産化——讓智能走進現實 將訓練好的模型部署到生産環境中，使其能夠為用戶提供服務，是人工智能項目成功的關鍵環節。本部分將為您介紹模型部署的相關技術和最佳實踐。 您將學習到如何將模型打包、優化，以及選擇閤適的部署平颱（如雲端、邊緣設備）。同時，我們也將探討模型監控、持續集成/持續部署（CI/CD）以及模型迭代更新的流程，確保人工智能係統能夠穩定、高效地運行。 模型序列化與部署格式： Pickle, ONNX, TensorFlow Lite等。 服務化部署： RESTful API, gRPC。 容器化技術： Docker, Kubernetes。 雲平颱上的AI服務： AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google AI Platform。 邊緣AI部署： 針對嵌入式設備和移動端的模型優化。 模型監控與A/B測試。 MLOps： 機器學習運維的最佳實踐。 結語：擁抱人工智能的未來 人工智能的浪潮正以前所未有的速度席捲而來，深刻地改變著我們的生活和工作方式。本書提供瞭一個係統、全麵的學習框架，希望能幫助您掌握人工智能的核心技術，理解其背後的原理，並具備將其應用於實際問題的能力。人工智能的發展永無止境，技術更新迭代迅速。我們鼓勵您在閱讀本書的基礎上，保持持續學習的熱情，積極探索新的技術和應用，共同創造一個更加智能美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工作中需要處理大量數據的工程師，我一直希望能夠利用機器學習來提高工作效率和解決一些棘手的問題。《Python機器學習實踐指南》這個書名聽起來非常契閤我的需求。我特彆期待書中能夠介紹一些在實際應用中常用的機器學習算法，並提供詳細的Python實現代碼。比如，在迴歸分析和分類問題上，我希望書中能有關於綫性迴歸、邏輯迴歸、隨機森林、梯度提升等算法的深入講解，以及如何在實際數據集中應用這些算法。另外，對於深度學習的部分，如果書中能夠介紹一些基礎的神經網絡構建方法，並提供一些圖像識彆或文本處理的案例，那將是錦上添花。我更看重的是書中能否提供一些關於項目部署和模型維護的建議，畢竟將模型從實驗室階段推嚮實際應用是一個很大的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

剛收到這本書，迫不及待地翻看瞭目錄，這名字聽起來就充滿瞭實用主義色彩，“Python機器學習實踐指南”，簡直是我這種想把理論轉化為實際操作的讀者的福音。我之前接觸過一些機器學習的入門知識，但總覺得隔靴搔癢，模型構建、數據預處理、評估指標這些概念雖懂，但實際寫起代碼來就有點手足無措。這本書的封麵設計簡潔大氣，紙張觸感也很好，這一點小細節就能感受到齣版方的用心。我尤其關注的是書中是否能提供豐富的案例，畢竟理論再好，沒有實際的例子來支撐，也很難真正理解。比如，對於圖像識彆、自然語言處理這些熱門領域，我希望書中能夠有清晰的步驟講解，從數據獲取、模型選擇到最終的部署，能夠一步一步地帶領讀者走一遍，讓我能夠真正上手，而不是隻停留在“知道”的層麵。此外，對於一些常見的機器學習庫，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，這本書能否提供詳細的使用說明和技巧，也是我非常期待的。畢竟，這些庫是我們進行機器學習實踐的重要工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能充滿好奇心的學生，我一直渴望能夠深入瞭解機器學習的奧秘，並親手實踐。市麵上關於機器學習的書籍汗牛充棟，但真正能夠兼顧理論深度和實踐可行性的卻不多。當我看到《Python機器學習實踐指南》這個書名時，我的眼前一亮。我特彆希望能在這本書中找到關於機器學習算法的細緻講解，比如支持嚮量機、決策樹、神經網絡等等。不僅僅是理論上的描述，更重要的是如何用Python代碼一步步地實現它們，理解其中的參數是如何影響模型性能的。此外，我非常關注數據預處理和特徵工程的部分，因為我知道這在整個機器學習流程中占據著至關重要的地位，直接關係到模型的準確率。如果書中能夠提供一些關於數據清洗、缺失值處理、特徵選擇和降維等方麵的實用技巧和最佳實踐，那將是對我極大的幫助。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我，讓我能夠從零開始，逐步構建齣自己的機器學習模型，解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

最近開始涉足數據科學領域，發現機器學習是其中的核心技術之一。我嘗試過一些在綫課程，也閱讀瞭一些零散的資料，但總感覺缺乏係統性的指導。《Python機器學習實踐指南》這個書名立刻吸引瞭我的注意。我對於書中能否涵蓋從基礎概念到高級應用的完整流程非常感興趣。例如，在模型評估和調優方麵，我希望書中能夠詳細介紹各種評估指標的含義和適用場景，以及如何通過交叉驗證、網格搜索等方法來優化模型參數，提升泛化能力。同時，我也很關心書中是否會涉及一些經典的機器學習項目，比如用戶推薦係統、情感分析、異常檢測等，並提供詳細的實現代碼和解釋，讓我能夠通過模仿和學習，快速掌握實際操作的技巧。我對書中的圖錶和代碼示例的清晰度也有很高的期望，畢竟我是一個視覺型學習者，直觀的演示能幫助我更快地理解復雜的概念。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能領域抱有濃厚的興趣，並瞭解到機器學習是實現人工智能的關鍵技術。《Python機器學習實踐指南》這個書名給我一種務實的期待。我希望能在這本書中找到關於機器學習項目開發的端到端流程的詳細介紹，包括從項目定義、數據收集、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到模型部署的整個生命周期。我尤其關注書中能否提供一些關於如何處理真實世界中常見的數據問題，比如數據不平衡、噪聲數據、高維數據等方麵的實用方法。此外，對於一些經典的機器學習算法，我希望能有更深入的理論剖析，並結閤Python代碼進行演示，讓我能夠理解算法背後的數學原理和實現細節。我還希望書中能夠包含一些關於機器學習倫理和隱私保護的討論，因為這些問題在實際應用中越來越重要。