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张启玉 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 决策树
• 集成学习
• 支持向量机
• 神经网络
• 算法
• 编程
• 数据挖掘
• 人工智能

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121317200

商品编码：1617974971

 Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现

Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现

 (作者)  

 

• 书 号：978-7-121-31720-0
• 出版日期：2017-06-30
• 页 数：328
• 开 本：16(185*235)
• 定价69.00
• Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下：有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。而具体的问题又大致可以分两类：分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。
  Python本身带有许多机器学习的第三方库，但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，本书会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。
  本书适用于想了解传统机器学习算法的学生和从业者，想知道如何高效实现机器的算法的程序员，以及想了解机器学习的算法能如何进行应用的职员、经理等。目录
  第1章 Python与机器学习入门 1
  1.1 机器学习绪论 1
  1.1.1 什么是机器学习 2
  1.1.2 机器学习常用术语 3
  1.1.3 机器学习的重要性 6
  1.2 人生苦短，我用Python 7
  1.2.1 为何选择Python 7
  1.2.2 Python 在机器学习领域的优势 8
  1.2.3 Anaconda的安装与使用 8
  1.3 ，个机器学习样例 12
  1.3.1 获取与处理数据 13
  1.3.2 选择与训练模型 14
  1.3.3 评估与可视化结果 15
  1.4 本章小结 17
  第2章 贝叶斯分类器 18
  2.1 贝叶斯学派 18
  2.1.1 贝叶斯学派与频率学派 19
  2.1.2 贝叶斯决策论 19
  2.2 参数估计 20
  2.2.1 极大似然估计（ML估计） 21
  2.2.2 极大后验概率估计（MAP估计） 22
  2.3 朴素贝叶斯 23
  2.3.1 算法陈述与基本架构的搭建 23
  2.3.2 MultinomialNB的实现与评估 31
  2.3.3 GaussianNB的实现与评估 40
  2.3.4 MergedNB的实现与评估 43
  2.3.5 算法的向量化 50
  2.4 半朴素贝叶斯与贝叶斯网 53
  2.4.1 半朴素贝叶斯 53
  2.4.2 贝叶斯网 54
  2.5 相关数学理论 55
  2.5.1 贝叶斯公式与后验概率 55
  2.5.2 离散型朴素贝叶斯算法 56
  2.5.3 朴素贝叶斯和贝叶斯决策 58
  2.6 本章小结 59
  第3章 决策树 60
  3.1 数据的信息 60
  3.1.1 信息论简介 61
  3.1.2 不确定性 61
  3.1.3 信息的增益 65
  3.1.4 决策树的生成 68
  3.1.5 相关的实现 77
  3.2 过拟合与剪枝 92
  3.2.1 ID3、C4.5的剪枝算法 93
  3.2.2 CART剪枝 100
  3.3 评估与可视化 103
  3.4 相关数学理论 111
  3.5 本章小结 113
  第4章 集成学习 114
  4.1 “集成”的思想 114
  4.1.1 众擎易举 115
  4.1.2 Bagging与随机森林 115
  4.1.3 PAC框架与Boosting 119
  4.2 随机森林算法 120
  4.3 AdaBoost算法 124
  4.3.1 AdaBoost算法陈述 124
  4.3.2 弱模型的选择 126
  4.3.3 AdaBoost的实现 127
  4.4 集成模型的性能分析 129
  4.4.1 随机数据集上的表现 130
  4.4.2 异或数据集上的表现 131
  4.4.3 螺旋数据集上的表现 134
  4.4.4 蘑菇数据集上的表现 136
  4.5 AdaBoost算法的解释 138
  4.6 相关数学理论 139
  4.6.1 经验分布函数 139
  4.6.2 AdaBoost与前向分步加法模型 140
  4.7 本章小结 142
  第5章 支持向量机 144
  5.1 感知机模型 145
  5.1.1 线性可分性与感知机策略 145
  5.1.2 感知机算法 148
  5.1.3 感知机算法的对偶形式 151
  5.2 从感知机到支持向量机 153
  5.2.1 间隔·大化与线性SVM 154
  5.2.2 SVM算法的对偶形式 158
  5.2.3 SVM的训练 161
  5.3 从线性到非线性 163
  5.3.1 核技巧简述 163
  5.3.2 核技巧的应用 166
  5.4 多分类与支持向量回归 180
  5.4.1 一对多方法（One-vs-Rest） 180
  5.4.2 一对一方法（One-vs-One） 181
  5.4.3 有向无环图方法（Directed Acyclic Graph Method） 181
  5.4.4 支持向量回归（Support Vector Regression） 182
  5.5 相关数学理论 183
  5.5.1 梯度下降法 183
  5.5.2 拉格朗日对偶性 185
  5.6 本章小结 187
  第6章 神经网络 188
  6.1 从感知机到多层感知机 189
  6.2 前向传导算法 192
  6.2.1 算法概述 193
  6.2.2 激活函数（Activation Function） 195
  6.2.3 损失函数（Cost Function） 199
  6.3 反向传播算法 200
  6.3.1 算法概述 200
  6.3.2 损失函数的选择 202
  6.3.3 相关实现 205
  6.4 特殊的层结构 211
  6.5 参数的更新 214
  6.5.1 Vanilla Update 217
  6.5.2 Momentum Update 217
  6.5.3 Nesterov Momentum Update 219
  6.5.4 RMSProp 220
  6.5.5 Adam 221
  6.5.6 Factory 222
  6.6 朴素的网络结构 223
  6.7 “大数据”下的网络结构 227
  6.7.1 分批（Batch）的思想 228
  6.7.2 交叉验证 230
  6.7.3 进度条 231
  6.7.4 计时器 233
  6.8 相关数学理论 235
  6.8.1 BP算法的推导 235
  6.8.2 Softmax + log-likelihood组合 238
  6.9 本章小结 240
  第7章 卷积神经网络 241
  7.1 从NN到CNN 242
  7.1.1 “视野”的共享 242
  7.1.2 前向传导算法 243
  7.1.3 全连接层（Fully Connected Layer） 250
  7.1.4 池化（Pooling） 251
  7.2 利用TensorFlow重写NN 252
  7.2.1 反向传播算法 252
  7.2.2 重写Layer结构 253
  7.2.3 实现SubLayer结构 255
  7.2.4 重写CostLayer结构 261
  7.2.5 重写网络结构 262
  7.3 将NN扩展为CNN 263
  7.3.1 实现卷积层 263
  7.3.2 实现池化层 266
  7.3.3 实现CNN中的特殊层结构 267
  7.3.4 实现LayerFactory 268
  7.3.5 扩展网络结构 270
  7.4 CNN的性能 272
  7.4.1 问题描述 272
  7.4.2 搭建CNN模型 273
  7.4.3 模型分析 280
  7.4.4 应用CNN的方法 283
  7.4.5 Inception 286
  7.5 本章小结 289
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《数据驱动的洞察：从统计基础到预测模型构建》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、预测未来的核心力量。本书旨在为读者构建一套严谨而实用的数据分析与建模体系，从理解数据本身的特性出发，逐步深入到构建能够解决实际问题的预测模型。我们相信，掌握了数据分析的思维方式与核心技术，便能 unlock 隐藏在海量信息中的宝贵价值。 第一部分：数据世界的基石——统计学与数据探索 在踏上建模之路前，扎实的统计学基础是必不可少的。本部分将带领读者回顾并深入理解数据分析中至关重要的统计概念。我们将从描述性统计量入手，学习如何通过均值、中位数、方差、标准差等指标，快速把握数据集的中心趋势与离散程度。这不仅仅是计算，更是理解数据分布形态的关键。 接着，我们将深入探究数据分布的奥秘。正态分布、泊松分布、指数分布等常见概率分布的特性及其在现实世界中的应用场景将被详细阐述。理解这些分布，能够帮助我们更准确地解释数据，并为后续的模型选择提供理论依据。 数据可视化是洞察数据的重要手段。本书将详尽介绍各种数据可视化技术，从基础的直方图、散点图、箱线图，到更复杂的散点图矩阵、热力图等。我们将指导读者如何选择最适合表达数据特征的图表，并通过可视化来发现潜在的模式、异常值以及变量之间的关系。这部分内容将强调“看懂图表”的能力，而不仅仅是“绘制图表”。 缺失值和异常值处理是数据预处理中的关键环节。本书将系统地讲解识别和处理这些问题的策略。我们会探讨不同的插补方法，如均值/中位数插补、KNN 插补等，并分析其适用场景和潜在影响。对于异常值，我们将学习如何检测（如 Z-score、IQR 方法）以及如何根据业务场景决定是移除、转换还是保留。 变量之间的关系探索是数据分析的灵魂。我们将学习协方差、相关系数等度量方法，理解变量之间线性关系的强弱与方向。更重要的是，我们将引导读者通过散点图、相关矩阵图等可视化方式，直观地感受变量间的耦合关系，为特征选择和模型构建奠定基础。 第二部分：预测的艺术——经典回归模型详解 回归模型是预测连续型目标变量的基石。本部分将从最基础的线性回归模型讲起，深入剖析其原理、假设以及如何进行模型评估。我们将详细讲解最小二乘法原理，让你明白模型是如何“学习”数据中的模式的。 简单线性回归：我们将从最直观的单变量回归开始，理解斜率和截距的几何意义，以及如何解释回归系数。 多元线性回归：随着问题的复杂化，我们引入多个预测变量。本书将重点讲解如何处理多个自变量，理解偏回归系数的含义，以及如何避免多重共线性问题。 模型诊断与优化：仅仅训练一个模型是不够的，更重要的是理解模型的有效性。我们将深入讲解残差分析，包括残差图的解读，以检测模型的线性假设是否成立、误差是否服从正态分布以及方差是否齐性。同时，我们将介绍 R-squared、Adjusted R-squared 等评价指标，帮助你量化模型的拟合优度。 特征工程的基础：回归模型的效果很大程度上依赖于输入特征的质量。本部分将初步涉及特征工程的概念，例如多项式回归，如何通过创造新的特征来捕捉变量间的非线性关系。 稳健回归：异常值对普通最小二乘回归会产生较大的影响。我们将介绍一些稳健回归的方法，如岭回归（Ridge Regression）和 LASSO 回归，它们通过引入正则化项来提高模型的稳定性和泛化能力，尤其是在特征数量较多或存在多重共线性的情况下。 第三部分：分类的智慧——构建判别模型 当我们的目标是预测离散的类别时，分类模型就派上了用场。本部分将系统地介绍各种经典的分类算法。 逻辑回归：作为最基础也是最广泛应用的二分类算法，逻辑回归虽然名为“回归”，实则用于分类。我们将详细讲解其 Sigmoid 函数的作用，损失函数（交叉熵）的原理，以及如何通过梯度下降等优化方法进行参数学习。本书将侧重于解释逻辑回归的概率输出，以及如何设定阈值进行分类。 K 近邻（KNN）算法：一种直观而强大的非参数分类方法。我们将深入理解“近邻”的概念，距离度量（如欧几里得距离、曼哈顿距离）的选择，以及 K 值的确定策略。本书将强调 KNN 的“懒惰学习”特性和计算复杂度问题。 朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯定理的概率分类器。我们将详细讲解条件概率、联合概率的计算，以及“朴素”假设（特征之间条件独立）的含义和影响。本书将通过实例展示朴素贝叶斯在文本分类等领域的应用。 评价分类模型：不同于回归模型，分类模型的评估需要更精细的指标。我们将详细讲解混淆矩阵（Confusion Matrix），并从中推导出准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score 等关键指标，并解释它们各自的侧重点和适用场景。ROC 曲线和 AUC 值的解读也将是重点，它们能帮助我们更全面地评估模型的区分能力。 第四部分：预测能力的飞跃——先进模型与集成技术 在掌握了基础模型后，本部分将带领读者探索更高级的模型和提升预测能力的集成技术。 支持向量机（SVM）：一种强大且灵活的分类和回归模型。我们将深入理解 SVM 的核心思想：寻找最优超平面来最大化类别间隔。本书将详细讲解核技巧（Kernel Trick）的神奇之处，如多项式核、径向基函数（RBF）核，以及它们如何将低维数据映射到高维空间以实现线性可分。参数 C 和 gamma 的作用与调优也将是重点。 神经网络基础（概念层面）：本部分将介绍神经网络的基本构成单元——神经元，以及它们如何通过激活函数进行信息传递。我们将讲解多层感知机（MLP）的结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及前向传播和反向传播（概念层面）的工作原理。这部分将为后续更复杂的深度学习模型打下概念基础，但不涉及具体的深度学习框架编程。 集成学习：力量的汇聚：当单一模型不足以应对复杂问题时，集成学习便展现出其强大的威力。我们将介绍集成学习的两种主要范式： Bagging（装袋法）：以自助采样为基础，通过训练多个“弱学习器”，并对结果进行平均（回归）或投票（分类）。我们将以随机森林（Random Forest）为例，详细阐述其构建原理，以及如何通过特征子集随机化来进一步提高模型的鲁棒性和泛化能力。 Boosting（提升法）：一种迭代式学习方法，后一个学习器会重点关注前一个学习器预测错误的样本。我们将介绍 AdaBoost（自适应增强）和 Gradient Boosting（梯度提升）的基本思想，并强调它们如何通过“权重调整”或“残差拟合”来逐步提升整体性能。 模型选择与调优：在面对多种模型和集成方法时，如何选择最适合当前问题的模型至关重要。我们将讲解交叉验证（Cross-Validation）的原理和不同类型（如 K-Fold CV），以及网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数优化技术，帮助读者系统地找到最佳的模型配置。 第五部分：实战导向——数据分析流程与案例分析 理论知识的最终目的是应用于实践。本部分将引导读者将前述知识融会贯通，构建一个完整的数据分析项目流程。 从问题定义到解决方案：我们将强调，数据分析的起点是清晰地理解业务问题，将业务问题转化为数据问题，并据此设定分析目标。 数据采集、清洗与预处理的综合应用：在真实世界的数据往往是“脏”的。我们将回顾并整合前面学到的数据清洗、缺失值处理、异常值处理、特征工程等技术，强调在实际项目中如何系统地进行数据准备。 模型选型与评估的决策过程：如何根据问题类型（回归/分类）、数据特征、模型复杂度和业务需求，做出明智的模型选型决策。如何综合运用各种评估指标，并结合业务理解来解释模型性能。 案例分析：本书将包含若干精心设计的案例，覆盖不同领域的实际问题。例如，可能涉及： 客户流失预测：利用分类模型预测哪些客户有较高的流失风险。 房价预测：使用回归模型预测房屋的价格。 产品推荐系统（概念基础）：初步介绍如何利用用户行为数据进行商品推荐。 这些案例将贯穿数据探索、特征工程、模型训练、评估与调优的全过程，让读者在动手实践中巩固所学知识，并学习如何将数据分析成果转化为 actionable insights。 结语：数据驱动的未来 掌握数据分析与预测建模技术，意味着掌握了在当今世界中做出更明智、更科学决策的能力。本书的目标是为你提供坚实的理论基础、丰富的实践技巧，以及一套独立解决数据问题的思维框架。我们鼓励读者在学习过程中不断探索、实践，将数据转化为驱动进步的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

最近入手了一本叫做《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》的书，本来只是想找点资料复习一下基础算法，没想到读下来，感觉收获比预期的要大得多。这本书的讲解方式非常扎实，像是把一个复杂的机械装置拆解开来，一件一件地跟你讲清楚每个零件的作用和工作原理。就拿决策树来说，它没有直接甩给你一个黑盒模型，而是从最基本的概念讲起，比如信息增益、基尼系数，然后一步步解释如何选择最佳分裂特征，如何处理连续值和离散值，最后才到剪枝和过拟合的策略。让我印象深刻的是，它在讲解每一个算法的时候，都会结合Python代码进行演示，而且代码的组织结构非常清晰，注释也到位，读起来一点都不会感到吃力。我跟着敲了一遍，感觉自己对算法的理解不仅仅停留在理论层面，而是真正掌握了如何用代码去实现它，甚至还能根据自己的需求进行微调。这本书对于想要从零开始构建机器学习项目的人来说，绝对是不可多得的宝藏。它提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思路和方法，让你在面对实际问题时，不再感到茫然。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习机器学习最难跨越的障碍，就是那些看似高深莫测的数学理论和模型背后的逻辑。而这本《Python与机器学习实战》恰恰在这一点上做得非常出色。它并没有回避算法中的数学原理，但它处理的方式非常巧妙，不是生硬地堆砌公式，而是将数学推导融入到算法的解释过程中，并配以直观的图解，让读者能够理解“为什么”是这样，而不是仅仅知道“是什么”。比如，在讲到集成学习中的随机森林时，它不仅解释了Bagging和Boosting的核心思想，还详细剖析了决策树的构建过程如何通过随机性来降低方差，以及特征随机选择的重要性。书中的代码实现也是一大亮点，它不是简单地调用现成的库函数，而是会展示一些核心算法的“从零开始”的实现，虽然不一定追求极致的效率，但对于理解算法的内部运作机制非常有帮助。通过阅读这本书，我感觉自己对那些曾经让我头疼的算法有了全新的认识，仿佛打开了一扇新的大门，让我能够更自信地去探索更复杂的机器学习技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字虽然提到了几个具体的算法，但它给我的感觉远不止于此，更像是一份关于“如何思考机器学习问题”的指南。它在讲解算法时，总是能站在一个更高的视角，去阐述这个算法诞生的背景、它试图解决的核心问题，以及它与其他算法之间的联系与区别。我特别喜欢它在讲解集成学习时，对Bagging和Boosting的对比分析，不仅解释了它们各自的优缺点，还深入探讨了它们在实际应用中各自适合的场景。书中提供的Python代码实现，也是我非常看重的一点。它不像某些书那样，只是简单地调用库函数，而是会尽可能地去展示算法的核心实现逻辑，让我能够更深入地理解算法的内部机制。例如，在讲解神经网络时，它不仅介绍了前向传播和反向传播的过程，还提供了相关的代码实现，并且对关键参数的调整对模型性能的影响进行了探讨。这种深入且实操性强的讲解方式，让我觉得这本书的价值远超出了书名所限定的范围，它为我提供了一种系统性的机器学习学习路径。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始被这本书的封面和书名吸引，主要是因为里面提到的几个经典算法——决策树、SVM和神经网络，这些都是机器学习领域绕不开的基石。但真正让我爱不释手的原因，是它在内容组织上的独到之处。它不像很多技术书籍那样，上来就抛出大量的数学公式和晦涩的术语，而是用一种循序渐进、深入浅出的方式来引导读者。比如说，在讲解支持向量机（SVM）时，它首先从几何角度解释了最大间隔分类器的概念，然后才引入核函数的强大之处，以及如何用它来解决线性不可分的问题。每一步的推导都非常细致，而且书中提供了大量的图示，这对于理解抽象概念非常有帮助。更关键的是，作者在介绍算法原理之后，会立刻给出相应的Python代码实现，并且会对代码的关键部分进行详细解释。这种理论与实践紧密结合的方式，让我能够迅速将学到的知识转化为实际操作能力，不再是“纸上谈兵”。即使是对于神经网络这种相对复杂的模型，书中也通过清晰的架构图和反向传播的步骤图解，让它变得易于理解。这本书真的像一位经验丰富的导师，耐心地陪伴你一步一步走进机器学习的世界。

评分☆☆☆☆☆

最近这段时间，我一直在钻研机器学习，尤其是想把一些经典的算法融会贯通，能够真正做到“实战”。偶然翻到了《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》，这本书的内容设置真的是太戳我了。它不仅仅是罗列算法，而是真正从“实战”的角度出发，每个算法的讲解都包含了详细的理论基础、数学原理的梳理，以及最重要的——Python代码的实现。作者在编写代码时，非常注重代码的可读性和可理解性，大量的注释和清晰的逻辑结构，让我在阅读代码的同时，也能加深对算法的理解。例如，在讲解支持向量机（SVM）的时候，书中不仅解释了核函数的作用，还演示了如何通过不同的核函数来处理不同类型的数据集，并且提供了相应的Python代码示例。这种“理论+代码+示例”的学习模式，极大地提高了我的学习效率。更让我惊喜的是，书中对于神经网络的讲解，从基础的多层感知机到更复杂的模型，都进行了循序渐进的介绍，让我这个之前对神经网络感到有些畏惧的读者，也能逐步掌握其原理和实现方法。