零起點Python機器學習快速入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何海群 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 入門
• 零基礎
• 數據分析
• 算法
• 實踐
• 代碼
• Scikit-learn
• 數據挖掘

店鋪： 江陰新華書店圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121311413

商品編碼：23433573545

包裝：平裝-膠訂

開本：128

齣版時間：2017-04-01

內容介紹
本書采用D創的黑箱模式，MBA案例教學機製，結閤一綫實戰案例，介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，普通讀者，隻要懂Word、Excel，J能夠輕鬆閱讀全書，並學習使用書中的知識，分析大數據。本書具有以下特色：D創的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。1次係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件，不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn Pandas模式，無須任何理論基礎，全程采用MBA案例模式，懂ExcelJ可看懂。

關聯推薦
不需要任何編程、交易經驗，也不需要具備超強的數據分析能力，隻要會使用ExcelJ可以輕鬆學會本書講解的知識點。  
目錄
D 1 章 從阿爾法狗開始說起1 1.1 阿爾法狗的前世今生.......1 1.2 機器學習是什麼.....2 1.3 機器學習大史記.....3 1.4 機器學習經典案例......... 11 D 2 章 開發環境......13 2.1 數據分析SX Python.....13 2.2 用戶運行平颱.......18 2.3 程序目錄結構.......19 2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7 模塊庫控製麵闆...29 2.8 使用 pip 更新模塊庫......33D 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1.1 阿爾法狗的前世今生.......1
1.2 機器學習是什麼.....2
1.3 機器學習大史記.....3
1.4 機器學習經典案例......... 11
D 2 章 開發環境......13
2.1 數據分析SX Python.....13
2.2 用戶運行平颱.......18
2.3 程序目錄結構.......19
2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模塊庫控製麵闆...29
2.8 使用 pip 更新模塊庫......33
D 3 章 Python 入門案例....39
3.1 案例 3-1：D一次編程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增強版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列舉係統模塊庫清單.......44
3.4 案例 3-4：常用繪圖風格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用繪圖風格.......47
3.6 案例 3-6：常用顔色錶 cors.....49
3.7 案例源碼.....50
D 4 章 Python 基本語法....58
4.1 數據類型.....58
案例 4-1：基本運算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入門...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列錶......64
案例 4-4：列錶操作.......65
4.4 Tuple 元組...66
案例 4-5：元組操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 數據類型轉換.......70
案例 4-7：控製語句.......71
案例 4-8：函數定義.......73
4.7 案例源碼.....75
D 5 章 Python 人工智能入門與實踐......85
5.1 從忘卻開始.85
5.2 Iris 經典愛麗絲.....89
案例 5-1：Iris 愛麗絲 ....90
案例 5-2：愛麗絲進化與文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 數據切割函數.......98
案例 5-3：Iris 愛麗絲分解 ......99
案例 5-4：綫性迴歸算法.......103
5.5 案例源碼...109
D 6 章 機器學習經典算法案例（上） . 116
6.1 綫性迴歸... 116
6.2 邏輯迴歸算法.....124
案例 6-1：邏輯迴歸算法.......125
6.3 樸素貝葉斯算法.127
案例 6-2：貝葉斯算法.129
6.4 KNN 近鄰算法 ...130
案例 6-3：KNN 近鄰算法.....133
6.5 隨機森林算法.....135
案例 6-4：隨機森林算法.......139
6.6 案例源碼...140
D 7 章 機器學習經典算法案例（下） .149
7.1 決策樹算法.........149
案例 7-1：決策樹算法.151
7.2 GBDT 迭代決策樹算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代決策樹算法.154
7.3 SVM 嚮量機 .......156
案例 7-3：SVM 嚮量機算法.157
7.4 SVM-cross 嚮量機交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 嚮量機交叉算法....160
7.5 神經網絡算法.....161
案例 7-5：MLP 神經網絡算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神經網絡迴歸算法...168
7.6 案例源碼...170
D 8 章 機器學習組閤算法 .........183
8.1 CCPP 數據集......183
案例 8-1：CCPP 數據集........184
案例 8-2：CCPP 數據切割....186
案例 8-3：讀取 CCPP 數據集.........189
8.2 機器學習統一接口函數.........192
案例 8-4：機器學習統一接口.........193
案例 8-5：批量調用機器學習算法.201
案例 8-6：一體化調用.205
8.3 模型預製與保存.208
案例 8-7：儲存算法模型.......210
案例 8-8：批量儲存算法模型.........213
案例 8-9：批量加載算法模型.........215
案例 8-10：機器學習組閤算法.......219
8.4 案例源碼...224
附錄 A Sklearn 常用模塊和函數.242
附錄 B J寬量化係統模塊圖......266 顯示全部信息

揭秘人工智能的基石：深入淺齣Python機器學習 歡迎踏入這場關於智能算法的奇妙旅程！本書並非一味追求速度，而是緻力於構建堅實的理論基礎與豐富的實踐經驗，讓你真正理解機器學習的運作原理，而非僅僅是調用幾個函數。我們將從最根本的概念齣發，逐步深入到復雜的模型，讓你在掌握強大工具的同時，也能洞悉其內在的邏輯。 第一部分：機器學習的基石——數據的理解與預處理 在任何智能係統的構建中，數據是無處不在的基石。本部分將引導你深入理解數據的本質，學會如何從紛繁復雜的信息中提取有價值的綫索。 數據可視化：讓數據“說話” 探索性數據分析（EDA）的藝術： 我們將學習如何運用各種圖錶，如直方圖、散點圖、箱綫圖等，來直觀地展現數據的分布、相關性和潛在模式。理解數據的偏態、峰度、異常值，將為後續的模型選擇和調優提供重要的指導。 選擇閤適的工具： 掌握`matplotlib`和`seaborn`等強大的可視化庫，學會定製化圖錶，突齣關鍵信息，讓數據分析過程更加高效和富有洞察力。 案例分析： 通過實際數據集，演示如何通過可視化發現數據中的隱藏規律，例如不同類彆之間的差異、特徵之間的相關性等，為後續的模型構建奠定基礎。 數據預處理：精雕細琢，鑄就模型基石 數據清洗的必要性： 真實世界的數據往往是“髒”的，包含缺失值、異常值、噪聲和不一緻性。本部分將詳細講解如何識彆和處理這些問題，確保數據的質量，避免“垃圾進，垃圾齣”的窘境。 缺失值處理策略： 從簡單的均值/中位數/眾數填充，到更復雜的插值方法，再到基於模型預測的填充，我們將深入探討各種策略的優劣，並提供適用的場景指導。 異常值檢測與處理： 學習使用統計方法（如Z-score、IQR）和可視化技術來識彆異常值，並探討如何移除、替換或轉換異常值，以防止它們對模型産生不良影響。 特徵工程：挖掘數據的內在價值 特徵提取與創造： 如何從原始數據中創造齣對模型更有意義的新特徵，例如將日期時間戳分解為年、月、日、星期幾；將文本數據轉換為數值嚮量（如TF-IDF、詞嵌入）；對分類特徵進行編碼（獨熱編碼、標簽編碼）。 特徵縮放與歸一化： 理解為什麼特徵的尺度差異會影響某些模型的性能（如梯度下降、SVM），並掌握標準化（StandardScaler）和歸一化（MinMaxScaler）等技術，使不同尺度的特徵具有可比性。 降維技術： 當數據維度過高時，會麵臨“維度災難”。我們將學習主成分分析（PCA）和綫性判彆分析（LDA）等降維方法，在保留大部分信息的同時，降低數據復雜度，提高模型效率和泛化能力。 數據拆分：訓練、驗證與測試 理解交叉驗證： 介紹K摺交叉驗證等技術，確保模型在未見過的數據上也能錶現良好，避免過擬閤。 訓練集、驗證集和測試集的劃分策略： 講解如何閤理劃分數據集，以 unbiased 的方式評估模型的性能，指導超參數的選擇。 第二部分：經典機器學習算法解析與實踐 掌握瞭數據的精髓，我們將開始探索機器學習的核心——各種強大的算法。本部分將深入剖析幾種最常用、最經典的機器學習算法，並提供詳實的Python實現。 監督學習的基石：綫性模型 綫性迴歸： 從最簡單的模型開始，理解如何通過最小二乘法來擬閤數據，預測連續值。我們將深入探討模型的假設、係數的解釋以及模型評估指標（如MSE、RMSE、R²）。 邏輯迴歸： 學習如何將綫性模型用於分類問題，理解 Sigmoid 函數的作用，以及如何通過最大似然估計來優化模型。掌握分類模型的評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC）。 正則化：L1與L2的威力 理解過擬閤： 為什麼模型會“死記硬背”訓練數據，而在新數據上錶現糟糕？ L1（Lasso）和L2（Ridge）正則化： 學習如何通過在損失函數中加入懲罰項來抑製過擬閤，理解它們在特徵選擇和模型平滑方麵的作用。 決策樹與集成學習：強大的預測能力 決策樹： 深入理解決策樹的構建過程，包括信息增益、基尼不純度等分裂準則。學習如何剪枝來防止過擬閤，理解其易於解釋的優勢。 隨機森林： 為什麼多個決策樹比一個決策樹更強大？學習隨機森林的構建原理，包括樣本的自助采樣和特徵的隨機選擇。理解其高準確率、魯棒性和對異常值的抵抗能力。 梯度提升（Gradient Boosting）： 介紹 AdaBoost 和 XGBoost 等集成學習方法的思想，理解它們如何通過迭代地訓練弱學習器來逐步提升整體性能。 支持嚮量機（SVM）：尋找最優分割超平麵 綫性SVM： 理解最大間隔分類器的思想，如何找到一個最優的超平麵來分離不同類彆的數據。 核技巧： 學習如何使用核函數（如多項式核、徑嚮基核 RBF）將數據映射到高維空間，從而解決綫性不可分的問題。 SVM的參數調整： 掌握 `C`（懲罰參數）和 `gamma`（核函數參數）等關鍵參數對模型性能的影響。 無監督學習的探索：發現數據中的隱藏結構 聚類分析： K-Means算法： 學習如何將數據分成 K 個簇，理解其迭代過程和肘部法則（Elbow Method）用於選擇最優 K 值。 層次聚類： 瞭解凝聚型和分裂型層次聚類的方法，以及如何通過樹狀圖（Dendrogram）來可視化聚類結果。 降維再探： t-SNE： 學習用於高維數據可視化的一種強大技術，能夠保留數據的局部結構，生成美觀的二維或三維嵌入圖。 第三部分：模型評估、調優與實際應用 構建模型隻是第一步，如何評估模型的優劣，如何進一步優化它，以及如何將其應用於實際問題，是本部分的核心內容。 模型評估：公正的裁判 迴歸模型的評估： 深入理解MSE、RMSE、MAE、R²等指標的含義，以及它們各自的適用場景。 分類模型的評估： 除瞭準確率，我們還將詳細講解精確率、召迴率、F1分數、混淆矩陣、ROC麯綫和AUC值的計算與解讀，讓你能更全麵地評價模型的性能。 交叉驗證的實踐： 結閤具體場景，演示如何使用K摺交叉驗證來更可靠地評估模型，並指導模型選擇。 模型調優：追求極緻性能 超參數的重要性： 理解模型超參數與模型參數的區彆，以及為什麼調整超參數至關重要。 網格搜索（Grid Search）： 學習如何係統地嘗試所有預定義的超參數組閤，找到最優解。 隨機搜索（Random Search）： 探討隨機搜索的優勢，尤其是在高維超參數空間中，它往往能更有效地找到好的超參數。 更高級的調優策略： 簡要介紹貝葉斯優化等更先進的超參數優化方法，拓寬你的視野。 真實世界的數據挑戰與應對 處理不平衡數據集： 學習過采樣（SMOTE）、欠采樣等技術，以及在評估指標上的側重，來應對分類問題中常見的類彆不平衡情況。 模型解釋性： 瞭解為什麼理解模型是如何做齣預測如此重要，尤其是在金融、醫療等領域。我們將介紹一些模型解釋工具和技術。 流水綫（Pipeline）： 學習如何將數據預處理、特徵工程和模型訓練整閤成一個流水綫，簡化工作流程，減少人為錯誤。 項目實踐：從理論到應用 構建完整的機器學習項目流程： 從問題定義、數據收集、數據探索、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到模型部署，我們將貫穿整個項目生命周期。 多個真實數據集的實戰案例： 通過一係列精心挑選的實際應用案例，如房價預測、客戶流失預測、圖像分類等，讓你將所學知識融會貫通，解決實際問題。 本書旨在為你提供一個全麵而深入的機器學習知識體係。通過理論講解、算法剖析和大量的Python實踐，你將能夠獨立地進行數據分析，構建和優化機器學習模型，為你在人工智能領域的探索打下堅實的基礎。期待你在這趟智能之旅中收獲滿滿！

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體風格非常務實，沒有過多的理論鋪墊，而是直接切入主題。如果你跟我一樣，迫切地想動手實踐，而不是沉浸在抽象的數學證明中，那麼這本書絕對是你的不二之選。它強調“做中學”，通過一個個具體的代碼示例，讓你在實踐中理解機器學習的原理。 我特彆喜歡書中關於監督學習和無監督學習的介紹。它並沒有上來就講決策樹、支持嚮量機這些高階算法，而是從最基礎的綫性迴歸和邏輯迴歸開始，一步步引導讀者理解模型的構建過程。書中對於參數的調整、損失函數的選擇等關鍵點都有詳細的解釋，並且會結閤實際例子說明為什麼要這樣做。 書中的數據可視化部分也做得非常齣色。利用Matplotlib和Seaborn庫，我學會瞭如何繪製各種圖錶來探索數據的分布和特徵之間的關係。這對於理解數據集的特性、發現潛在的模式非常有幫助，也為我後續進行特徵工程提供瞭直觀的依據。看著那些漂亮的圖錶一點點生成，真的很有成就感。 另外，書中還介紹瞭一些常用的機器學習庫，比如Scikit-learn。對於初學者來說，這些庫就像是瑞士軍刀，提供瞭大量開箱即用的算法和工具，可以極大地提高開發效率。書中詳細講解瞭如何使用這些庫來訓練模型、評估性能，並且還提供瞭一些非常實用的調參技巧，這些都是非常寶貴的實戰經驗。 雖然書名是“零起點”，但我認為它也適閤那些有一定Python基礎，但對機器學習一無所知的人。它提供瞭一個非常好的切入點，讓你快速建立起對機器學習的整體認知，並能夠獨立完成一些簡單的機器學習任務。這本書為我打開瞭機器學習的大門，讓我看到瞭更多可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本《零起點Python機器學習快速入門》給我的感覺更像是一個“實戰訓練營”，它不會花費大量篇幅去介紹機器學習的曆史淵源或者理論的演進，而是直接把你拉到“戰場”上，教你如何拿起“武器”（Python和機器學習庫）去“作戰”（解決實際問題）。 書中對於模型訓練的整個流程做瞭非常細緻的梳理，從數據加載、清洗、特徵工程，到模型選擇、訓練、調參，再到模型評估和預測，每一步都進行瞭詳細的闡述和代碼演示。這讓我對機器學習項目的整體框架有瞭清晰的認識，知道在實際操作中應該遵循怎樣的步驟。 我特彆欣賞書中對於“調參”這個環節的講解。很多時候，模型效果不佳並非算法本身的問題，而是參數設置不當。這本書提供瞭一些非常實用的調參技巧和方法，比如網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search），並且解釋瞭這些方法背後的思想，讓我能夠更有針對性地去優化模型。 另外，書中還探討瞭一些常見的機器學習應用場景，比如分類、迴歸和聚類等。它會根據不同的場景，推薦閤適的算法，並且給齣具體的實現代碼。這對我來說非常有價值，因為我經常不知道麵對一個具體的問題時，應該使用哪種類型的模型。 這本書的優勢在於它的“指導性”和“實用性”。它就像一位經驗豐富的導師，不僅告訴你“怎麼做”，還告訴你“為什麼這麼做”，讓你在實踐中不斷成長。對於那些想要快速掌握機器學習並將其應用到實際工作中的讀者，這本書無疑是一個非常好的起點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔明瞭，封麵上“零起點”和“快速入門”的字樣一下子就抓住瞭我這個Python新手的心。我一直對機器學習很感興趣，但又覺得它高深莫測，很多書都充斥著晦澀難懂的數學公式和復雜的算法理論，讓我望而卻步。而這本書的齣現，就像一束光照亮瞭我前行的道路。 拿到書後，我迫不及待地翻開。第一章就用非常通俗易懂的語言介紹瞭Python的基礎知識，比如變量、數據類型、循環和條件語句等，簡直是為我量身定做的。我之前嘗試過其他Python入門書籍，但總感覺不夠係統，跳躍性太強。這本書則循序漸進，每一步都講解得很細緻，甚至還提供瞭大量的代碼示例，我跟著敲一遍，就能立刻掌握。 更讓我驚喜的是，書中在講解Python基礎的同時，巧妙地融入瞭機器學習的概念。它並沒有一開始就拋齣復雜的模型，而是從一些非常直觀的應用場景入手，比如如何用Python進行數據可視化，如何加載和處理數據集。這些內容讓我感覺機器學習並沒有那麼遙遠，而是可以通過簡單的代碼就能實現的。 書中對數據預處理的講解也讓我受益匪淺。在實際項目開發中，數據質量往往是影響模型效果的關鍵因素。這本書詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵編碼和縮放等，這些都是我之前容易忽略但又至關重要的步驟。通過書中的指導，我學會瞭如何讓我的數據變得更加“乾淨”和“有用”，為後續的模型訓練打下瞭堅實的基礎。 總而言之，這本書是我學習機器學習道路上的一位良師益友。它用最簡單易懂的方式，帶領我這個零基礎的讀者，一步步探索機器學習的奧秘。我深信，通過這本書的學習，我一定能夠掌握機器學習的核心技術，並將其應用於實際問題中，實現我的目標。

評分☆☆☆☆☆

我個人對機器學習的理解一直停留在“很高大上”的層麵，總覺得需要深厚的數學功底纔能入門。然而，這本書完全打破瞭我的這種固有認知。它更側重於“算法的應用”而非“算法的推導”，這對於隻想快速上手並解決實際問題的我來說，簡直是福音。 書中對於數據挖掘和特徵工程的講解，我覺得是這本書的亮點之一。它不是簡單地告訴你怎麼用庫，而是深入淺齣地講解瞭如何從原始數據中提取有用的信息，如何構建新的特徵來提升模型的性能。這些內容對我來說非常實用，因為我經常遇到數據不完整或者特徵不明顯的情況，不知道如何下手。 讓我印象深刻的是，書中在講解模型評估指標時，並沒有僅僅列齣各種指標的定義，而是結閤具體場景，說明瞭在什麼情況下應該關注哪些指標。比如，在處理不平衡數據集時，僅僅看準確率可能會産生誤導，而F1分數和AUC則能更全麵地反映模型的性能。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對模型評估有瞭更深入的理解。 書中還涉及瞭一些經典的機器學習算法，比如K近鄰、樸素貝葉斯等。它的講解方式不是枯燥地羅列公式，而是通過生動的比喻和圖示，讓你直觀地理解算法的原理。例如，解釋K近鄰時，它會用“物以類聚，人以群分”來比喻，非常形象。 總的來說，這本書的“快”體現在它能夠讓你在最短的時間內，掌握機器學習的基本流程和常用工具，並且能夠開始自己動手實踐。它讓我明白，機器學習並非遙不可及，而是可以通過係統的學習和大量的實踐，成為我們解決問題的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的講解邏輯非常清晰，而且每一章節之間都有很好的銜接，不會讓人覺得突兀。它就像一個精心設計的路綫圖，一步步引導著你走嚮機器學習的彼岸。我喜歡它循序漸進的教學方式，尤其是在講解一些稍顯復雜的概念時，它總是會先給齣一些基礎的鋪墊，然後再逐步深入。 書中對於數據預處理的強調，我認為非常正確。很多時候，我們對模型效果不滿意，並不是因為模型不夠強大，而是因為輸入的數據存在問題。這本書詳細講解瞭如何進行數據清洗、缺失值填充、特徵縮放等操作，並且提供瞭相應的Python代碼實現。這讓我意識到，數據預處理是機器學習項目成功的基石。 我尤其喜歡書中在講解模型評估時，所采用的“舉一反三”的方法。它不僅僅介紹瞭準確率、精確率、召迴率這些基本的評估指標，還通過對比實驗，說明瞭在不同場景下，不同指標的側重點。比如，在處理金融欺詐的場景下，召迴率的重要性可能會高於精確率。這種深入的分析，讓我能夠更準確地理解模型的性能。 書中還提及瞭一些關於模型解釋性的內容，雖然篇幅不多，但對我啓發很大。瞭解模型是如何做齣決策的，對於我們信任模型、發現潛在問題都至關重要。這本書讓我看到瞭機器學習的“透明度”一麵，而不僅僅是“黑箱”。 總而言之，這本書為我提供瞭一個非常紮實的機器學習入門基礎。它不僅僅是一本“技術手冊”，更像是一本“思維指南”。通過這本書的學習，我不僅掌握瞭Python在機器學習領域的應用，更重要的是，我學會瞭如何以一種係統化的思維去麵對和解決機器學習相關的問題。