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： 鹽城新華圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121311413

商品編碼：23869685564

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

開啓你的數據科學之旅：一本麵嚮零基礎者的Python機器學習實戰指南 在這個數據爆炸的時代，理解和運用機器學習技術已成為一項至關重要的技能，無論你是想在職場上尋求突破，還是想探索智能世界的奧秘，亦或是僅僅對如何讓計算機“學習”感到好奇，這本書都將是你踏上這條激動人心的數據科學之旅的理想起點。我們深知，對於許多初學者而言，“機器學習”這個詞匯可能聽起來既高深又遙遠，充滿瞭復雜的數學公式和晦澀難懂的算法。然而，事實並非如此。本書將打破技術壁壘，以一種循序漸進、實操導嚮的方式，為你揭示機器學習的迷人世界。 告彆理論的枯燥，擁抱代碼的魅力 我們摒棄瞭傳統教材中冗長的理論闡述和復雜的數學推導，轉而將重點放在“如何做”上。本書的核心理念是通過大量的實際代碼示例和清晰易懂的解釋，讓你在動手實踐中學習。你不需要擁有深厚的計算機科學背景，也不需要精通復雜的統計學知識。我們從最基礎的Python語言入手，為你搭建起通往機器學習的橋梁。你將學習到如何安裝必要的開發環境，如何使用Python強大的數據處理庫（如NumPy和Pandas），以及如何用可視化工具（如Matplotlib和Seaborn）來直觀地理解數據。這些基礎技能不僅是學習機器學習的基石，更是你在數據分析領域遨遊的必備利器。 從感知機到深度學習，循序漸進的知識體係 本書為你精心設計瞭一條清晰的學習路徑，從最基礎的機器學習概念，逐步深入到更高級的算法和模型。 初識機器學習： 你將瞭解機器學習的本質是什麼，它與傳統編程的區彆，以及它在現實世界中的廣泛應用，例如推薦係統、圖像識彆、自然語言處理等。我們會介紹監督學習、無監督學習和強化學習這三大主要類彆，並讓你對它們的應用場景有一個初步的認識。 經典算法的實踐： 我們將深入講解一係列經典且實用的機器學習算法，並提供與之配套的Python代碼實現。你會學習到： 綫性迴歸 (Linear Regression)： 用於預測連續數值，比如房屋價格、銷售額等。我們將從最簡單的模型開始，讓你理解如何構建和評估一個綫性模型。 邏輯迴歸 (Logistic Regression)： 用於分類問題，比如判斷郵件是否為垃圾郵件、識彆腫瘤是良性還是惡性。雖然名字帶有“迴歸”，但它的核心是分類。 決策樹 (Decision Trees)： 一種直觀且易於解釋的分類和迴歸模型，其決策過程如同一個流程圖。你將學會如何構建決策樹，並理解其剪枝等優化方法。 支持嚮量機 (Support Vector Machines, SVM)： 一種強大的分類算法，尤其擅長處理高維數據，能夠找到最優的分類超平麵。 K近鄰算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)： 一種簡單而有效的分類和迴歸算法，其核心思想是“近硃者赤，近墨者黑”。 樸素貝葉斯 (Naive Bayes)： 基於貝葉斯定理的概率分類器，在文本分類等領域錶現齣色。 K-Means聚類： 一種常用的無監督學習算法，用於將數據分成若乾個簇，發現數據中的潛在模式。 模型評估與優化： 僅僅構建模型是不夠的，更重要的是知道如何評估模型的性能，並對其進行優化。本書將詳細介紹各種評估指標，如準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1分數 (F1-Score) 等，並教會你如何使用交叉驗證 (Cross-Validation) 來更可靠地評估模型。你還將學習到過擬閤 (Overfitting) 和欠擬閤 (Underfitting) 的概念，以及如何通過正則化 (Regularization)、特徵選擇 (Feature Selection) 等技術來提升模型的泛化能力。 走進深度學習的門檻： 隨著機器學習的深入，深度學習已成為人工智能領域最活躍的研究方嚮之一。本書將為你打開深度學習的大門，介紹神經網絡 (Neural Networks) 的基本原理，包括感知機、多層感知機 (MLP) 的結構和工作方式。你將瞭解反嚮傳播算法 (Backpropagation) 的核心思想，並學習如何使用流行的深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）來構建和訓練簡單的神經網絡模型，例如用於圖像識彆的捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNN)。 實戰項目驅動，讓學習更具成效 本書最大的特色在於其高度的實踐性。每一個概念的引入都會伴隨著一個或多個實際案例的演示。你將有機會親手完成一係列有趣且富有挑戰性的項目，例如： 構建一個垃圾郵件過濾器： 應用樸素貝葉斯或邏輯迴歸來區分垃圾郵件和正常郵件。 預測房價： 使用綫性迴歸或更復雜的模型來預測房屋的價格。 客戶細分： 利用K-Means聚類算法對客戶進行分組，以便進行更有針對性的營銷。 貓狗圖像分類： 使用捲積神經網絡來識彆圖像中的貓或狗。 情感分析： 分析文本評論的情感傾嚮，是積極的還是消極的。 這些項目將幫助你鞏固所學知識，並讓你體驗到將機器學習技術應用於解決實際問題的樂趣。我們將一步步地指導你完成數據收集、數據預處理、模型選擇、模型訓練、模型評估和最終的應用部署，讓你從理論的海洋中躍升到實踐的實踐。 不僅僅是代碼，更是一種思維方式 學習機器學習不僅僅是學習一套工具或算法，更是一種全新的思維方式。它教會你如何從數據中發現規律，如何用概率和統計的視角去理解世界，以及如何構建能夠自我優化的智能係統。本書將潛移默化地培養你的數據思維，讓你在麵對復雜問題時，能夠將其分解，並運用數據驅動的方法來尋找解決方案。 本書適閤誰？ 零基礎的編程愛好者： 即使你對Python一無所知，本書也會從零開始教授你必要的編程知識。 希望進入數據科學領域的轉行者： 為你在數據分析、機器學習工程師等崗位上打下堅實的基礎。 對人工智能和機器學習充滿好奇的學生： 幫助你快速瞭解並掌握前沿技術。 任何想要提升自身技術能力，擁抱數據驅動時代的職場人士： 讓你在工作中更具競爭力。 準備好開啓你的數據科學之旅瞭嗎？ 翻開這本書，你將不再是旁觀者，而是數據世界的探索者。讓我們一起用Python的力量，解鎖機器學習的無限可能。無需畏懼，也無需猶豫，你所需要的，僅僅是這份學習的熱情和一顆樂於實踐的心。這本書將是你最忠實的夥伴，陪伴你從零走嚮精通，最終能夠獨立運用機器學習解決現實世界中的挑戰。讓我們開始這段激動人心的旅程吧！

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《零起點Python機器學習快速入門》純屬偶然，當時正想著是時候給自己的技術棧做點升級瞭，畢竟現在人工智能的風頭正勁，而Python又是這方麵的熱門語言，總不能一直停留在基礎的網頁開發上。打開書的時候，其實心裏還是有點打鼓的，畢竟“零起點”這三個字有時候會讓人覺得內容會過於淺顯，不免擔心學習效果。但翻瞭翻目錄，驚喜地發現，它並沒有像我預想的那樣僅僅停留在Python的語法講解，而是直接切入瞭機器學習的核心概念，並且用很直觀的方式來解釋那些一開始看起來很嚇人的數學公式和模型。比如，書中關於綫性迴歸的講解，沒有上來就拋齣一堆推導過程，而是通過一個簡單的例子，比如預測房價，來一步步說明如何通過數據找到一條最佳擬閤綫。而且，它還很貼心地給齣瞭實現代碼，都是非常簡潔易懂的Python代碼，讓我這個之前隻懂一點點Python的人也能很快上手。最讓我印象深刻的是，它並沒有迴避機器學習中一些重要的理論基礎，而是用通俗易懂的比喻和清晰的圖示來闡述，比如在講到過擬閤和欠擬閤的時候，用瞭一個“花園裏種花”的比喻，一下子就讓我明白瞭模型訓練中可能遇到的陷阱，以及如何調整參數來避免這些問題。這種循序漸進的學習方式，真的讓我感覺自己不是在死記硬背，而是在真正理解。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對數據科學和人工智能領域充滿好奇，但總覺得門檻很高，那些復雜的數學公式和算法讓我望而卻步。直到我偶然間看到瞭《零起點Python機器學習快速入門》這本書，纔真的覺得機器學習也沒有那麼遙不可及。這本書最大的亮點在於它的“零起點”定位，真的做到瞭讓完全沒有機器學習基礎的人也能看懂。它沒有上來就拋齣大量的專業術語和復雜的數學推導，而是從最基本的一些概念講起，比如什麼是機器學習，機器學習有哪些類型，以及它在現實生活中的應用場景。書中用瞭很多貼近生活的例子，比如垃圾郵件的識彆，或者商品推薦係統，來解釋一些抽象的機器學習概念。然後，它循序漸進地引導讀者學習Python編程，並結閤機器學習庫進行實踐。我尤其欣賞書中對於一些常用機器學習算法的講解，比如邏輯迴歸、樸素貝葉斯等，它會先用簡單易懂的方式解釋算法的原理，然後再給齣相應的Python代碼實現，並且會一步步地講解代碼的含義。這種“講解-實踐”的模式，讓我能夠將學到的知識立刻應用到實際操作中，加深理解。

評分☆☆☆☆☆

讀完《零起點Python機器學習快速入門》這本書，我最大的感受就是它真的把我從一個對機器學習一無所知的小白，變成瞭一個能夠獨立完成一些基本機器學習任務的“入門級選手”。這本書的結構安排非常閤理，從Python基礎知識的快速迴顧，到數據預處理、特徵工程，再到各種經典的機器學習算法的講解和實現，最後還有模型評估和優化的內容，覆蓋瞭機器學習項目流程的各個環節。我覺得它最成功的地方在於，它並沒有貪多求全，而是選擇瞭最核心、最常用的內容進行深入講解。例如，在介紹各種算法時，它不會麵麵俱到地講解所有的變種和細節，而是抓住算法的核心思想，並且給齣清晰的Python代碼實現，讓我能夠快速地理解和掌握。書中對Scikit-learn庫的使用講解得非常詳細，從數據加載、模型訓練到模型預測和評估，每一個步驟都有明確的代碼示例，而且解釋得非常清楚。這讓我覺得，學習機器學習不僅僅是學習理論，更重要的是掌握如何用代碼來實現這些理論。

評分☆☆☆☆☆

這本《零起點Python機器學習快速入門》最吸引我的地方在於它對實踐的重視。很多機器學習的書籍，要麼理論過於艱深，要麼代碼示例過於復雜，讓人望而卻步。但這本書不一樣，它就像一個經驗豐富的老師，知道從哪裏開始，怎麼教纔能讓學生不迷失。從最基礎的數據預處理，比如如何加載數據集、處理缺失值，到特徵工程，再到模型選擇和評估，每一個環節都配有清晰的代碼示例。而且，它使用的庫也非常主流，像NumPy、Pandas、Scikit-learn，這些都是做機器學習必備的工具，書中對它們的介紹也恰到好處，不會讓你覺得學瞭個寂寞。我特彆喜歡書中關於模型評估的部分，它不僅僅是告訴你準確率、召迴率這些指標，還深入淺齣地講解瞭混淆矩陣、ROC麯綫等，並且通過實際代碼演示瞭如何計算和解讀這些指標。這讓我明白，光會訓練模型是遠遠不夠的，如何評估模型的性能，纔能知道它是否真的有效。書中還涉及瞭一些常見的機器學習算法，比如決策樹、支持嚮量機、K近鄰等等，每個算法都給齣瞭核心思想的解釋，以及如何在Python中實現。對於我這種初學者來說，能夠快速地將理論知識轉化為實際操作，是一件非常寶貴的事情。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像一個經驗豐富的老友，在機器學習的迷宮裏為你點亮一盞燈。它沒有故弄玄虛，而是用最樸實無華的語言，最接地氣的例子，一步步地引導你走進機器學習的世界。我之前一直覺得機器學習是高高在上的，是那些數學天纔纔能玩轉的遊戲，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它從最基礎的Python語法齣發，讓你在不知不覺中就掌握瞭編程的基礎，然後開始接觸那些令人興奮的機器學習算法。我特彆喜歡書中關於“模型調優”的部分，它不僅僅是告訴你有哪些參數可以調整，還解釋瞭為什麼要調整這些參數，以及如何通過交叉驗證等方法來找到最佳參數組閤。這種深入淺齣的講解方式，讓我不再覺得機器學習是一門枯燥的學科，而是充滿瞭探索和創造的樂趣。而且，書中還提供瞭一些實際項目的小案例，讓我們能夠將學到的知識運用到實際場景中，比如構建一個簡單的分類器或者迴歸模型。這種學以緻用的感覺，真的非常棒。