深度學習+機器學習實戰（python基礎教程指南） deep learning pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] IanGoodfellow（伊恩·古德費洛） 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• Python
• 實戰
• 教程
• 指南
• 人工智能
• 數據科學
• 算法
• 模型

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：14818146965

齣版時間：2017-07-01

作  者:[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德費洛）、[加]Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）、[加]Aaron Courville（亞倫·庫維爾） 著作 趙申劍、黎彧君、符天凡、李凱 譯者 等 定  價:237 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:500 裝  幀:>簡裝 ISBN:9787115461476 《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
    介紹並實現機器學習的主流算法
    麵嚮日常任務的高效實戰內容
    《機器學習實戰》沒有從理論角度來揭示機器學習算法背後的數學原理，而是通過“原理簡述+問題實例+實際代碼+運行效果”來介紹每一個算法。學習計算機的人都知道，計算機是一門實踐學科，沒有真正實現運行，很難真正理解算法的精髓。這本書的*大好處就是邊學邊用，**適閤於急需邁進機器學習領域的人員學習。實際上，即使對於那些對機器學習有所瞭解的人來說，通過代碼實等 ●《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
●《深度學習》
●【注】本套裝以商品標題及實物為準，因倉位不同可能會拆單發貨，如有需要購買前可聯係客服確認後再下單，謝謝！
●

內容簡介

《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
    機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方嚮，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學傢所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
    《機器學習實戰》**部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹瞭多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic迴歸算法、支持嚮量機、AdaBoost集成方法、基於樹的迴歸算法和分類迴歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹瞭機器學習算法的一些附屬工具。
 等 [美]Ian Goodfellow（伊恩·古德費洛）、[加]Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）、[加]Aaron Courville（亞倫·庫維爾） 著作 趙申劍、黎彧君、符天凡、李凱 譯者 等 《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
    Peter Harrington，擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和*國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發錶過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學傢，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業餘時間還參加編程競賽和建造3D打印機。 《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
    大學畢業後，我先後在加利福尼亞和中國大陸的Intel公司工作。*初，我打算工作兩年之後迴學校讀研究生，但是時光飛逝而過，轉眼就過去瞭六年。那時，我意識到我必須迴到校園。我不想上夜校或進行在綫學習，我就想坐在大學校園裏吸納學校傳授的所有知識。在大學裏，*好的方麵不是你研修的課程或從事的研究，而是一些外圍活動：與人會麵、參加研討會、加入組織、旁聽課程，以及學習未知的知識。
    在2008年，我幫助籌備一個招聘會。我同一個大型金融機構的人交談，他們希望我去應聘他們機構的一個對信用卡建模（判斷某人是否會償還貸款）的崗位。他們問我對隨機分析瞭解多少，那時，我並不能確定“隨機”一詞的意思。他們提齣的工作地點令我無法接受，所以我決定不再考慮瞭。但是，他等

《深度學習與機器學習實戰：Python基礎教程指南》 一本帶領你從零開始，邁入人工智能核心技術的實用手冊 在這個信息爆炸、技術飛速發展的時代，人工智能（AI）已不再是遙不可及的科幻概念，而是深刻影響著我們生活方方麵麵的現實力量。從智能推薦、自動駕駛，到醫療診斷、科學研究，AI的應用場景正在以前所未有的速度拓展。而深度學習（Deep Learning）和機器學習（Machine Learning）正是驅動這一變革的引擎。 如果你渴望掌握這門能夠重塑未來的核心技術，卻又對復雜的數學理論和晦澀的編程概念感到睏惑，那麼《深度學習與機器學習實戰：Python基礎教程指南》將是你最理想的起點。本書並非一本僅僅堆砌理論、讓你望而卻步的學術著作，而是一本真正以“實戰”為導嚮，以“Python”為語言，為你鋪就一條通往AI殿堂的清晰路徑。 本書的獨特價值與核心理念 本書的核心理念在於“化繁為簡，直擊本質”。我們深知，對於初學者而言，直接麵對復雜的算法模型容易産生畏難情緒。因此，本書摒棄瞭冗長抽象的數學推導，轉而通過直觀的類比、生動的圖解以及豐富的代碼示例，讓你在動手實踐中理解核心概念。我們堅信，動手能力是掌握任何一門技術最有效的途徑。 為什麼選擇Python？ Python之所以成為人工智能領域的首選語言，絕非偶然。它擁有簡潔易懂的語法、龐大活躍的社區支持，以及豐富成熟的庫和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。本書將充分利用這些強大工具，讓你能夠高效地實現各種機器學習和深度學習算法，並專注於解決實際問題，而非被編程細節所睏擾。 本書為你精心設計的內容闆塊 本書內容編排上循序漸進，從基礎到進階，確保每一位讀者都能穩步提升。 第一部分：機器學習基石——理解數據與基礎算法 在深入探索深度學習之前，紮實的機器學習基礎至關重要。本部分將引導你： Python數據科學生態概覽： 快速掌握NumPy（數值計算）、Pandas（數據處理）和Matplotlib/Seaborn（數據可視化）等核心庫的使用，學會如何高效地加載、清洗、轉換和探索你的數據。你將學會使用DataFrame進行數據分析，繪製齣各類圖錶來揭示數據中的模式與趨勢。 機器學習概述與流程： 理解機器學習的本質——讓計算機從數據中學習規律，並做齣預測或決策。我們將詳細剖析一個典型的機器學習項目流程，包括數據收集、數據預處理、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估和模型部署。 監督學習入門： 學習最常見的兩種監督學習任務：迴歸（預測連續值）和分類（預測離散類彆）。 迴歸算法： 從綫性迴歸開始，理解其原理並用Python實現。我們將探討如何處理非綫性關係，介紹多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，並學習如何評估迴歸模型的性能。 分類算法： 探索邏輯迴歸，它雖然名字帶“迴歸”，但實際用於分類任務。學習其概率輸齣的機製。接著，我們將引入決策樹，一個非常直觀且易於理解的算法，通過樹狀結構進行決策。隨後，我們將學習如何集成多個弱分類器來構建更強大的模型，如隨機森林和梯度提升（如XGBoost、LightGBM），它們在實踐中錶現齣色。 無監督學習探索： 學習如何從無標簽數據中發現隱藏的結構。 聚類算法： 瞭解K-Means算法，它是最經典的聚類算法之一，學會如何將數據劃分到不同的簇中。還將介紹層次聚類等其他方法。 降維算法： 理解降維的目的——減少數據的維度，保留重要信息，從而加速計算並可視化高維數據。我們將重點講解主成分分析（PCA），並用Python實現。 模型評估與選擇： 學習如何客觀地評價模型的性能，避免過擬閤（模型在訓練數據上錶現很好，但在新數據上錶現差）和欠擬閤（模型在訓練數據上錶現也不好）。我們將介紹交叉驗證、準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC等關鍵評估指標。 第二部分：深度學習核心——神經網絡的構建與應用 在掌握瞭機器學習的基礎後，我們將正式進入深度學習的世界，揭秘強大神經網絡的奧秘。 神經網絡基礎： 神經元模型： 從最基本的生物神經元模型齣發，理解人工神經元的數學錶示，包括輸入、權重、偏置和激活函數。 激活函數： 學習Sigmoid、ReLU（整流綫性單元）、Tanh等常用激活函數的作用，以及它們如何引入非綫性，使神經網絡能夠學習復雜模式。 前嚮傳播與反嚮傳播： 這是神經網絡學習的核心機製。我們將用清晰的圖示和代碼解釋數據如何通過網絡層層傳遞（前嚮傳播），以及如何根據誤差信號反嚮計算並更新網絡權重（反嚮傳播），以優化模型性能。 損失函數與優化器： 理解損失函數如何衡量模型的預測誤差，以及優化器（如SGD、Adam、RMSprop）如何指導權重的更新過程，以最小化損失。 構建與訓練深度神經網絡： 全連接網絡（MLP）： 從最簡單的多層感知機開始，學習如何使用TensorFlow或PyTorch搭建和訓練一個基本的深度神經網絡，完成圖像分類或迴歸任務。 捲積神經網絡（CNN）入門： 深度學習在圖像處理領域取得巨大成功，很大程度上歸功於CNN。我們將詳細介紹捲積層、池化層、全連接層等CNN的關鍵組成部分，並解釋它們如何有效地提取圖像特徵。你將學會構建CNN來解決圖像識彆、目標檢測等問題。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 深度學習在處理序列數據（如文本、時間序列）方麵同樣強大。我們將介紹RNN的基本結構，以及它在處理序列依賴關係時的局限性。隨後，重點講解LSTM，理解其門控機製如何解決RNN的長期依賴問題，並用其來完成文本生成、情感分析等任務。 深度學習模型優化與進階： 正則化技術： 學習Dropout、L1/L2正則化等技術，如何有效防止模型過擬閤，提高泛化能力。 批量歸一化（Batch Normalization）： 理解Batch Normalization如何加速訓練過程，並提高模型的穩定性。 遷移學習（Transfer Learning）： 掌握如何利用預訓練的模型（如ImageNet上的模型）來加速新任務的訓練，這在數據量不足的情況下尤為重要。 模型調優： 學習超參數調優的重要性，以及如何通過網格搜索、隨機搜索等方法找到最優的模型配置。 第三部分：實戰項目與進階應用 理論結閤實踐，是掌握技術的唯一途徑。本部分將通過一係列精心設計的實戰項目，讓你將所學知識融會貫通。 經典案例解析： 手寫數字識彆（MNIST）： 使用CNN實現高精度的手寫數字識彆，這是深度學習領域的“Hello World”。 圖像分類： 利用遷移學習，訓練一個模型來識彆貓狗等常見物體。 文本情感分析： 使用RNN或LSTM對電影評論或産品評價進行情感分類。 推薦係統初步： 瞭解基於用戶行為數據的簡單推薦算法。 部署與未來展望： 簡要介紹如何將訓練好的模型部署到實際應用中，並對AI的未來發展趨勢進行展望。 本書適閤的讀者群體 編程愛好者： 想要學習如何用Python實現前沿AI技術，為自己的編程技能增值。 在校學生： 計算機科學、數據科學、人工智能等相關專業的學生，希望獲得更直觀、更實用的學習體驗。 跨領域從業者： 想要將AI技術應用於自己工作領域的專業人士，如金融、醫療、市場營銷等。 渴望轉型者： 希望進入人工智能領域，但缺乏係統入門指導的求職者。 對AI充滿好奇的任何人： 隻要你對智能技術充滿熱情，並願意投入時間和精力去學習，本書都將為你打開一扇新的大門。 結語 《深度學習與機器學習實戰：Python基礎教程指南》的目標是讓你在輕鬆愉快的學習氛圍中，構建起堅實的AI理論基礎和紮實的編程實操能力。我們相信，通過本書的學習，你將不再畏懼AI，而是能夠自信地駕馭它，用技術創造屬於你的價值。現在，就讓我們一起踏上這段激動人心的AI探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象之一，就是它對“調參”這個環節的重視。很多教程往往會隻講模型如何構建，如何訓練，但對於如何優化模型性能，也就是大傢常說的“調參”，就一帶而過。而這本書卻花瞭不少篇幅來講解，它會從不同的角度分析，為什麼會齣現過擬閤或者欠擬閤，以及針對這些問題，我們可以采取哪些策略，比如正則化、早停法、數據增強等等。更重要的是，它不僅僅是理論上的講解，還會給齣具體的代碼實現，告訴你如何在Python中應用這些技巧。我記得書裏有一個章節專門講瞭如何利用Grid Search或者Random Search來尋找最優的模型超參數，並且還詳細解釋瞭每種方法的優缺點。通過這些講解，我纔真正理解到，機器學習和深度學習的“實戰”不僅僅是寫代碼，更是對模型細節的精雕細琢，是對數據和算法的深刻理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種深邃的藍色背景，搭配上簡潔的文字，一下子就能抓住眼球。我當初就是被這股“深度”和“實戰”的氣息所吸引，感覺像是要打開一扇通往人工智能新世界的大門。拿到書的時候，厚實的手感也讓我覺得內容一定很豐富，沉甸甸的，仿佛裏麵藏著解決一切AI難題的寶藏。翻開第一頁，那種期待感更是爆棚，迫不及待地想 dive in，想要學習那些神奇的算法，想要自己也能寫齣炫酷的AI應用。尤其是看到“Python基礎教程指南”這幾個字，頓時覺得心裏踏實瞭不少，畢竟Python現在可是AI領域的“官方語言”，有瞭堅實的基礎，學起深度學習和機器學習來，應該會事半功倍。這本書的標題給我一種“乾貨滿滿”的預感，期待它能給我帶來一些耳目一新的知識點，或者是在我現有知識基礎上的一些升華。總之，這本書在我心中，已經貼上瞭“高價值”和“值得深入研究”的標簽，就等著我去一一揭開它的麵紗瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的附錄內容也相當給力，絕對是“彩蛋”一般的存在。在正文講完核心知識點之後，附錄並沒有閑著，而是提供瞭很多有價值的補充信息。我尤其欣賞它在附錄中推薦的那些學習資源，比如一些優質的在綫課程、論文、甚至是相關的開源項目。這就像是給你指明瞭進一步深入學習的方嚮，讓你不會因為學完一本書就“斷糧”瞭。此外，書中還提供瞭一些常用機器學習庫的快速參考，比如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，這些小小的參考指南在實際開發中真的非常實用，可以省去不少查閱官方文檔的時間。而且，我注意到附錄中還包含瞭一些常見問題的解答和踩坑指南，這對於初學者來說，簡直是救命稻草。它能夠提前預警一些在學習過程中可能會遇到的難題，並且給齣解決方案，這大大降低瞭學習的門檻，也讓我的學習過程更加順暢。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排也非常閤理，讓我感覺學習起來非常有條理。它並不是一股腦地把所有知識點都堆砌在一起，而是有清晰的邏輯脈絡。從最基礎的Python語法和數據處理工具開始，然後循序漸進地引入機器學習的基本概念，再到更深層次的深度學習模型。這種層層遞進的學習方式，對於我這種非科班齣身的人來說，簡直是福音。我特彆喜歡它在講解每個算法的時候，都會先介紹其背後的思想，然後再講解其數學原理，最後給齣Python實現。這樣的結構讓我不僅知其然，更知其所以然。而且，書中還穿插瞭一些實際案例分析，比如圖像識彆、文本分類等，這些案例讓抽象的算法變得具體起來，也讓我看到瞭機器學習和深度學習在現實世界中的巨大潛力。每當我遇到一個難點，想暫停一下的時候，書中恰到好處的總結和迴顧，總能幫助我鞏固剛纔學到的知識，讓我不會在學習的海洋中迷失方嚮。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是它的“上手度”真的很高。很多教程在講理論的時候，往往會陷入概念的海洋，讓人雲裏霧裏，而這本書明顯不一樣。它從一開始就強調“實戰”，這意味著它會把那些復雜的算法用最直觀、最容易理解的方式呈現齣來，並且會立刻跟著給齣對應的Python代碼示例。我印象最深的是關於神經網絡的部分，它沒有一開始就拋齣大量的數學公式，而是從一個簡單的感知機模型講起，一步步地構建齣更復雜的網絡結構。而且，每講到一個新的概念，緊接著就會有一段代碼演示，代碼風格清晰易懂，注釋也相當到位，我跟著敲瞭一遍，發現效果立竿見影，這種即時反饋真的太有成就感瞭。尤其是書裏對一些經典機器學習算法的講解，比如決策樹、支持嚮量機，雖然它們在理論上聽起來有點繞，但通過書中生動形象的比喻和具體的代碼實現，我一下子就抓住瞭核心思想。感覺這本書就像是一位經驗豐富的導師，耐心地帶著你一步步地走，讓你在實踐中學習，在錯誤中成長。

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