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何海群 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 入门
• 零基础
• 数据分析
• 算法
• 实践
• 代码
• Scikit-learn
• 数据挖掘

店铺： 盐城新华图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311413

商品编码：23869685564

包装：平装-胶订

开本：128

出版时间：2017-04-01

内容介绍
本书采用D创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，J能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。本书具有以下特色：D创的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。1次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂ExcelJ可看懂。

关联推荐
不需要任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用ExcelJ可以轻松学会本书讲解的知识点。  
目录
D 1 章 从阿尔法狗开始说起1 1.1 阿尔法狗的前世今生.......1 1.2 机器学习是什么.....2 1.3 机器学习大史记.....3 1.4 机器学习经典案例......... 11 D 2 章 开发环境......13 2.1 数据分析SX Python.....13 2.2 用户运行平台.......18 2.3 程序目录结构.......19 2.4 Spyder 编辑器界面设置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7 模块库控制面板...29 2.8 使用 pip 更新模块库......33D 1 章 从阿尔法狗开始说起1
1.1 阿尔法狗的前世今生.......1
1.2 机器学习是什么.....2
1.3 机器学习大史记.....3
1.4 机器学习经典案例......... 11
D 2 章 开发环境......13
2.1 数据分析SX Python.....13
2.2 用户运行平台.......18
2.3 程序目录结构.......19
2.4 Spyder 编辑器界面设置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模块库控制面板...29
2.8 使用 pip 更新模块库......33
D 3 章 Python 入门案例....39
3.1 案例 3-1：D一次编程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增强版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列举系统模块库清单.......44
3.4 案例 3-4：常用绘图风格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用绘图风格.......47
3.6 案例 3-6：常用颜色表 cors.....49
3.7 案例源码.....50
D 4 章 Python 基本语法....58
4.1 数据类型.....58
案例 4-1：基本运算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入门...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列表......64
案例 4-4：列表操作.......65
4.4 Tuple 元组...66
案例 4-5：元组操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 数据类型转换.......70
案例 4-7：控制语句.......71
案例 4-8：函数定义.......73
4.7 案例源码.....75
D 5 章 Python 人工智能入门与实践......85
5.1 从忘却开始.85
5.2 Iris 经典爱丽丝.....89
案例 5-1：Iris 爱丽丝 ....90
案例 5-2：爱丽丝进化与文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 数据切割函数.......98
案例 5-3：Iris 爱丽丝分解 ......99
案例 5-4：线性回归算法.......103
5.5 案例源码...109
D 6 章 机器学习经典算法案例（上） . 116
6.1 线性回归... 116
6.2 逻辑回归算法.....124
案例 6-1：逻辑回归算法.......125
6.3 朴素贝叶斯算法.127
案例 6-2：贝叶斯算法.129
6.4 KNN 近邻算法 ...130
案例 6-3：KNN 近邻算法.....133
6.5 随机森林算法.....135
案例 6-4：随机森林算法.......139
6.6 案例源码...140
D 7 章 机器学习经典算法案例（下） .149
7.1 决策树算法.........149
案例 7-1：决策树算法.151
7.2 GBDT 迭代决策树算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代决策树算法.154
7.3 SVM 向量机 .......156
案例 7-3：SVM 向量机算法.157
7.4 SVM-cross 向量机交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 向量机交叉算法....160
7.5 神经网络算法.....161
案例 7-5：MLP 神经网络算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神经网络回归算法...168
7.6 案例源码...170
D 8 章 机器学习组合算法 .........183
8.1 CCPP 数据集......183
案例 8-1：CCPP 数据集........184
案例 8-2：CCPP 数据切割....186
案例 8-3：读取 CCPP 数据集.........189
8.2 机器学习统一接口函数.........192
案例 8-4：机器学习统一接口.........193
案例 8-5：批量调用机器学习算法.201
案例 8-6：一体化调用.205
8.3 模型预制与保存.208
案例 8-7：储存算法模型.......210
案例 8-8：批量储存算法模型.........213
案例 8-9：批量加载算法模型.........215
案例 8-10：机器学习组合算法.......219
8.4 案例源码...224
附录 A Sklearn 常用模块和函数.242
附录 B J宽量化系统模块图......266 显示全部信息

开启你的数据科学之旅：一本面向零基础者的Python机器学习实战指南 在这个数据爆炸的时代，理解和运用机器学习技术已成为一项至关重要的技能，无论你是想在职场上寻求突破，还是想探索智能世界的奥秘，亦或是仅仅对如何让计算机“学习”感到好奇，这本书都将是你踏上这条激动人心的数据科学之旅的理想起点。我们深知，对于许多初学者而言，“机器学习”这个词汇可能听起来既高深又遥远，充满了复杂的数学公式和晦涩难懂的算法。然而，事实并非如此。本书将打破技术壁垒，以一种循序渐进、实操导向的方式，为你揭示机器学习的迷人世界。 告别理论的枯燥，拥抱代码的魅力 我们摒弃了传统教材中冗长的理论阐述和复杂的数学推导，转而将重点放在“如何做”上。本书的核心理念是通过大量的实际代码示例和清晰易懂的解释，让你在动手实践中学习。你不需要拥有深厚的计算机科学背景，也不需要精通复杂的统计学知识。我们从最基础的Python语言入手，为你搭建起通往机器学习的桥梁。你将学习到如何安装必要的开发环境，如何使用Python强大的数据处理库（如NumPy和Pandas），以及如何用可视化工具（如Matplotlib和Seaborn）来直观地理解数据。这些基础技能不仅是学习机器学习的基石，更是你在数据分析领域遨游的必备利器。 从感知机到深度学习，循序渐进的知识体系 本书为你精心设计了一条清晰的学习路径，从最基础的机器学习概念，逐步深入到更高级的算法和模型。 初识机器学习： 你将了解机器学习的本质是什么，它与传统编程的区别，以及它在现实世界中的广泛应用，例如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。我们会介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大主要类别，并让你对它们的应用场景有一个初步的认识。 经典算法的实践： 我们将深入讲解一系列经典且实用的机器学习算法，并提供与之配套的Python代码实现。你会学习到： 线性回归 (Linear Regression)： 用于预测连续数值，比如房屋价格、销售额等。我们将从最简单的模型开始，让你理解如何构建和评估一个线性模型。 逻辑回归 (Logistic Regression)： 用于分类问题，比如判断邮件是否为垃圾邮件、识别肿瘤是良性还是恶性。虽然名字带有“回归”，但它的核心是分类。 决策树 (Decision Trees)： 一种直观且易于解释的分类和回归模型，其决策过程如同一个流程图。你将学会如何构建决策树，并理解其剪枝等优化方法。 支持向量机 (Support Vector Machines, SVM)： 一种强大的分类算法，尤其擅长处理高维数据，能够找到最优的分类超平面。 K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)： 一种简单而有效的分类和回归算法，其核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”。 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)： 基于贝叶斯定理的概率分类器，在文本分类等领域表现出色。 K-Means聚类： 一种常用的无监督学习算法，用于将数据分成若干个簇，发现数据中的潜在模式。 模型评估与优化： 仅仅构建模型是不够的，更重要的是知道如何评估模型的性能，并对其进行优化。本书将详细介绍各种评估指标，如准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1分数 (F1-Score) 等，并教会你如何使用交叉验证 (Cross-Validation) 来更可靠地评估模型。你还将学习到过拟合 (Overfitting) 和欠拟合 (Underfitting) 的概念，以及如何通过正则化 (Regularization)、特征选择 (Feature Selection) 等技术来提升模型的泛化能力。 走进深度学习的门槛： 随着机器学习的深入，深度学习已成为人工智能领域最活跃的研究方向之一。本书将为你打开深度学习的大门，介绍神经网络 (Neural Networks) 的基本原理，包括感知机、多层感知机 (MLP) 的结构和工作方式。你将了解反向传播算法 (Backpropagation) 的核心思想，并学习如何使用流行的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建和训练简单的神经网络模型，例如用于图像识别的卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)。 实战项目驱动，让学习更具成效 本书最大的特色在于其高度的实践性。每一个概念的引入都会伴随着一个或多个实际案例的演示。你将有机会亲手完成一系列有趣且富有挑战性的项目，例如： 构建一个垃圾邮件过滤器： 应用朴素贝叶斯或逻辑回归来区分垃圾邮件和正常邮件。 预测房价： 使用线性回归或更复杂的模型来预测房屋的价格。 客户细分： 利用K-Means聚类算法对客户进行分组，以便进行更有针对性的营销。 猫狗图像分类： 使用卷积神经网络来识别图像中的猫或狗。 情感分析： 分析文本评论的情感倾向，是积极的还是消极的。 这些项目将帮助你巩固所学知识，并让你体验到将机器学习技术应用于解决实际问题的乐趣。我们将一步步地指导你完成数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估和最终的应用部署，让你从理论的海洋中跃升到实践的实践。 不仅仅是代码，更是一种思维方式 学习机器学习不仅仅是学习一套工具或算法，更是一种全新的思维方式。它教会你如何从数据中发现规律，如何用概率和统计的视角去理解世界，以及如何构建能够自我优化的智能系统。本书将潜移默化地培养你的数据思维，让你在面对复杂问题时，能够将其分解，并运用数据驱动的方法来寻找解决方案。 本书适合谁？ 零基础的编程爱好者： 即使你对Python一无所知，本书也会从零开始教授你必要的编程知识。 希望进入数据科学领域的转行者： 为你在数据分析、机器学习工程师等岗位上打下坚实的基础。 对人工智能和机器学习充满好奇的学生： 帮助你快速了解并掌握前沿技术。 任何想要提升自身技术能力，拥抱数据驱动时代的职场人士： 让你在工作中更具竞争力。 准备好开启你的数据科学之旅了吗？ 翻开这本书，你将不再是旁观者，而是数据世界的探索者。让我们一起用Python的力量，解锁机器学习的无限可能。无需畏惧，也无需犹豫，你所需要的，仅仅是这份学习的热情和一颗乐于实践的心。这本书将是你最忠实的伙伴，陪伴你从零走向精通，最终能够独立运用机器学习解决现实世界中的挑战。让我们开始这段激动人心的旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

读完《零起点Python机器学习快速入门》这本书，我最大的感受就是它真的把我从一个对机器学习一无所知的小白，变成了一个能够独立完成一些基本机器学习任务的“入门级选手”。这本书的结构安排非常合理，从Python基础知识的快速回顾，到数据预处理、特征工程，再到各种经典的机器学习算法的讲解和实现，最后还有模型评估和优化的内容，覆盖了机器学习项目流程的各个环节。我觉得它最成功的地方在于，它并没有贪多求全，而是选择了最核心、最常用的内容进行深入讲解。例如，在介绍各种算法时，它不会面面俱到地讲解所有的变种和细节，而是抓住算法的核心思想，并且给出清晰的Python代码实现，让我能够快速地理解和掌握。书中对Scikit-learn库的使用讲解得非常详细，从数据加载、模型训练到模型预测和评估，每一个步骤都有明确的代码示例，而且解释得非常清楚。这让我觉得，学习机器学习不仅仅是学习理论，更重要的是掌握如何用代码来实现这些理论。

评分☆☆☆☆☆

这本《零起点Python机器学习快速入门》最吸引我的地方在于它对实践的重视。很多机器学习的书籍，要么理论过于艰深，要么代码示例过于复杂，让人望而却步。但这本书不一样，它就像一个经验丰富的老师，知道从哪里开始，怎么教才能让学生不迷失。从最基础的数据预处理，比如如何加载数据集、处理缺失值，到特征工程，再到模型选择和评估，每一个环节都配有清晰的代码示例。而且，它使用的库也非常主流，像NumPy、Pandas、Scikit-learn，这些都是做机器学习必备的工具，书中对它们的介绍也恰到好处，不会让你觉得学了个寂寞。我特别喜欢书中关于模型评估的部分，它不仅仅是告诉你准确率、召回率这些指标，还深入浅出地讲解了混淆矩阵、ROC曲线等，并且通过实际代码演示了如何计算和解读这些指标。这让我明白，光会训练模型是远远不够的，如何评估模型的性能，才能知道它是否真的有效。书中还涉及了一些常见的机器学习算法，比如决策树、支持向量机、K近邻等等，每个算法都给出了核心思想的解释，以及如何在Python中实现。对于我这种初学者来说，能够快速地将理论知识转化为实际操作，是一件非常宝贵的事情。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对数据科学和人工智能领域充满好奇，但总觉得门槛很高，那些复杂的数学公式和算法让我望而却步。直到我偶然间看到了《零起点Python机器学习快速入门》这本书，才真的觉得机器学习也没有那么遥不可及。这本书最大的亮点在于它的“零起点”定位，真的做到了让完全没有机器学习基础的人也能看懂。它没有上来就抛出大量的专业术语和复杂的数学推导，而是从最基本的一些概念讲起，比如什么是机器学习，机器学习有哪些类型，以及它在现实生活中的应用场景。书中用了很多贴近生活的例子，比如垃圾邮件的识别，或者商品推荐系统，来解释一些抽象的机器学习概念。然后，它循序渐进地引导读者学习Python编程，并结合机器学习库进行实践。我尤其欣赏书中对于一些常用机器学习算法的讲解，比如逻辑回归、朴素贝叶斯等，它会先用简单易懂的方式解释算法的原理，然后再给出相应的Python代码实现，并且会一步步地讲解代码的含义。这种“讲解-实践”的模式，让我能够将学到的知识立刻应用到实际操作中，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像一个经验丰富的老友，在机器学习的迷宫里为你点亮一盏灯。它没有故弄玄虚，而是用最朴实无华的语言，最接地气的例子，一步步地引导你走进机器学习的世界。我之前一直觉得机器学习是高高在上的，是那些数学天才才能玩转的游戏，但这本书彻底颠覆了我的认知。它从最基础的Python语法出发，让你在不知不觉中就掌握了编程的基础，然后开始接触那些令人兴奋的机器学习算法。我特别喜欢书中关于“模型调优”的部分，它不仅仅是告诉你有哪些参数可以调整，还解释了为什么要调整这些参数，以及如何通过交叉验证等方法来找到最佳参数组合。这种深入浅出的讲解方式，让我不再觉得机器学习是一门枯燥的学科，而是充满了探索和创造的乐趣。而且，书中还提供了一些实际项目的小案例，让我们能够将学到的知识运用到实际场景中，比如构建一个简单的分类器或者回归模型。这种学以致用的感觉，真的非常棒。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《零起点Python机器学习快速入门》纯属偶然，当时正想着是时候给自己的技术栈做点升级了，毕竟现在人工智能的风头正劲，而Python又是这方面的热门语言，总不能一直停留在基础的网页开发上。打开书的时候，其实心里还是有点打鼓的，毕竟“零起点”这三个字有时候会让人觉得内容会过于浅显，不免担心学习效果。但翻了翻目录，惊喜地发现，它并没有像我预想的那样仅仅停留在Python的语法讲解，而是直接切入了机器学习的核心概念，并且用很直观的方式来解释那些一开始看起来很吓人的数学公式和模型。比如，书中关于线性回归的讲解，没有上来就抛出一堆推导过程，而是通过一个简单的例子，比如预测房价，来一步步说明如何通过数据找到一条最佳拟合线。而且，它还很贴心地给出了实现代码，都是非常简洁易懂的Python代码，让我这个之前只懂一点点Python的人也能很快上手。最让我印象深刻的是，它并没有回避机器学习中一些重要的理论基础，而是用通俗易懂的比喻和清晰的图示来阐述，比如在讲到过拟合和欠拟合的时候，用了一个“花园里种花”的比喻，一下子就让我明白了模型训练中可能遇到的陷阱，以及如何调整参数来避免这些问题。这种循序渐进的学习方式，真的让我感觉自己不是在死记硬背，而是在真正理解。