scikit-learn機器學習：常用算法原理及編程實戰 計算機與互聯網…|7436499 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃永昌 著

圖書標籤:

• 機器學習
• scikit-learn
• Python
• 算法
• 數據分析
• 編程實戰
• 計算機
• 互聯網
• 人工智能
• 數據挖掘

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111590248

商品編碼：25605687419

齣版時間：2018-03-01

書[0名0]：	scikit-learn [1機1] 器[0學0]習：常用算[0法0]原理及編程實戰|7436499
圖書定價：	59元
圖書作者：	黃永昌
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2018/3/1 0:00:00
ISBN號：	9787111590248
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

內容簡介

本書通過通俗易懂的語言、豐富的圖示和生動的實例，撥開瞭籠罩在 [1機1] 器[0學0]習上方復雜的數[0學0]“烏雲”，讓讀者以較低的代價和門檻輕鬆入門 [1機1] 器[0學0]習。 本書共分為11章，介紹瞭在Python環境下[0學0]習scikit-learn [1機1] 器[0學0]習框架的相關[0知0]識，涵蓋的主要內容有 [1機1] 器[0學0]習概述、Python [1機1] 器[0學0]習軟件包、 [1機1] 器[0學0]習理論基礎、k-近鄰算[0法0]、綫性迴歸算[0法0]、邏輯迴歸算[0法0]、決策樹、支持嚮量 [1機1] 、樸素貝葉斯算[0法0]、PCA 算[0法0]和k-均值算[0法0]等。 本書適閤有一定編程基礎的讀者閱讀，尤其適閤想從事 [1機1] 器[0學0]習、人工智能、深度[0學0]習及 [1機1] 器人相關技術的程序員和愛好者閱讀。另外，相關院校和培訓 [1機1] 構也可以將本書作為教材使用。 scikit-learn [1機1] 器[0學0]習 常用算[0法0]原理及編程實戰 齣版發行： [1機1] 械工業齣版社（北京市西城區百萬莊[0大0]街22號 郵政編碼：100037） 責任編輯：歐振旭 李華君 責任校對：姚誌娟 印 刷：中[0國0]電影齣版社印刷廠 版 次：2018年3月[0第0]1版[0第0]1次印刷 開 本：186mm×240mm 1/16 印 張：13.75 書 號：ISBN 978-7-111-59024-8 定 價：59.00元 凡購本書，如有缺頁、倒頁、脫頁，由本社發行部調換 客服熱綫：（010）88379426 88361066 投稿熱綫：（010）88379604 購書熱綫：（010）68326294 88379649 68995259 讀者信箱：hzit@hzbook.com 版[0權0]所有·侵[0權0]必究 封底無防僞標均為盜版 本書[0法0]律顧問：北京[0大0]成律師事務所 韓光/鄒曉東

目錄

前言 [0第0]1章 [1機1] 器[0學0]習介紹 1 1.1 什麼是 [1機1] 器[0學0]習 1 1.2 [1機1] 器[0學0]習有什麼用 2 1.3 [1機1] 器[0學0]習的分類 3 1.4 [1機1] 器[0學0]習應用開發的典型步驟 4 1.4.1 數據采集和標記 4 1.4.2 數據清洗 5 1.4.3 特徵選擇 5 1.4.4 模型選擇 5 1.4.5 模型訓練和測試 5 1.4.6 模型性能[0評0]估和[0優0]化 5 1.4.7 模型使用 6 1.5 復習題 6 [0第0]2章 Python [1機1] 器[0學0]習軟件包 7 2.1 開發環境搭建 7 2.2 IPython簡介 8 2.2.1 IPython基礎 8 2.2.2 IPython圖形界麵 13 2.3 Numpy簡介 15 2.3.1 Numpy數組 15 2.3.2 Numpy運算 19 2.4 Pandas簡介 32 2.4.1 基本數據結構 32 2.4.2 數據排序 34 2.4.3 數據訪問 34 2.4.4 時間序列 36 2.4.5 數據可視化 36 2.4.6 文件讀寫 38 2.5 Matplotlib簡介 38 2.5.1 圖形樣式 38 2.5.2 圖形對象 40 2.5.3 畫圖操作 46 2.6 scikit-learn簡介 51 2.6.1 scikit-learn示例 51 2.6.2 scikit-learn一般性原理和通用規則 55 2.7 復習題 56 2.8 拓展[0學0]習資源 57 [0第0]3章 [1機1] 器[0學0]習理論基礎 58 3.1 過擬閤和欠擬閤 58 3.2 成本函數 59 3.3 模型準確性 60 3.3.1 模型性能的不同錶述方式 61 3.3.2 交叉驗證數據集 61 3.4 [0學0]習麯綫 62 3.4.1 實例：畫齣[0學0]習麯綫 62 3.4.2 過擬閤和欠擬閤的特徵 65 3.5 算[0法0]模型性能[0優0]化 65 3.6 查準率和召迴率 66 3.7 F1 Score 67 3.8 復習題 67 [0第0]4章 k-近鄰算[0法0] 69 4.1 算[0法0]原理 69 4.1.1 算[0法0][0優0]缺點 69 4.1.2 算[0法0]參數 70 4.1.3 算[0法0]的變種 70 4.2 示例：使用k-近鄰算[0法0]進行分類 70 4.3 示例：使用k-近鄰算[0法0]進行迴歸擬閤 72 4.4 實例：糖尿病預測 74 4.4.1 加載數據 74 4.4.2 模型比較 75 4.4.3 模型訓練及分析 77 4.4.4 特徵選擇及數據可視化 78 4.5 拓展閱讀 80 4.5.1 如何提高k-近鄰算[0法0]的運算效率 80 4.5.2 相關性測試 80 4.6 復習題 81 [0第0]5章 綫性迴歸算[0法0] 83 5.1 算[0法0]原理 83 5.1.1 預測函數 83 5.1.2 成本函數 84 5.1.3 梯度下降算[0法0] 84 5.2 多變量綫性迴歸算[0法0] 86 5.2.1 預測函數 86 5.2.2 成本函數 87 5.2.3 梯度下降算[0法0] 88 5.3 模型[0優0]化 89 5.3.1 多項式與綫性迴歸 89 5.3.2 數據歸一化 89 5.4 示例：使用綫性迴歸算[0法0]擬閤正弦函數 90 5.5 示例：測算房價 92 5.5.1 輸入特徵 92 5.5.2 模型訓練 93 5.5.3 模型[0優0]化 94 5.5.4 [0學0]習麯綫 95 5.6 拓展閱讀 96 5.6.1 梯度下降迭代公式推導 96 5.6.2 隨 [1機1] 梯度下降算[0法0] 96 5.6.3 標準方程 97 5.7 復習題 97 [0第0]6章 邏輯迴歸算[0法0] 98 6.1 算[0法0]原理 98 6.1.1 預測函數 98 6.1.2 判定邊界 99 6.1.3 成本函數 100 6.1.4 梯度下降算[0法0] 102 6.2 多元分類 102 6.3 正則化 103 6.3.1 綫性迴歸模型正則化 103 6.3.2 邏輯迴歸模型正則化 104 6.4 算[0法0]參數 104 6.5 實例：乳腺癌檢測 106 6.5.1 數據采集及特徵提取 106 6.5.2 模型訓練 108 6.5.3 模型[0優0]化 110 6.5.4 [0學0]習麯綫 111 6.6 拓展閱讀 113 6.7 復習題 114 [0第0]7章 決策樹 115 7.1 算[0法0]原理 115 7.1.1 信息增益 116 7.1.2 決策樹的創建 119 7.1.3 剪枝算[0法0] 120 7.2 算[0法0]參數 121 7.3 實例：預測泰坦尼剋號幸存者 122 7.3.1 數據分析 122 7.3.2 模型訓練 123 7.3.3 [0優0]化模型參數 124 7.3.4 模型參數選擇工具包 127 7.4 拓展閱讀 130 7.4.1 熵和條件熵 130 7.4.2 決策樹的構建算[0法0] 130 7.5 集閤算[0法0] 131 7.5.1 自助聚閤算[0法0]Bagging 131 7.5.2 正嚮激勵算[0法0]boosting 131 7.5.3 隨 [1機1] 森林 132 7.5.4 ExtraTrees算[0法0] 133 7.6 復習題 133 [0第0]8章 支持嚮量 [1機1] 134 8.1 算[0法0]原理 134 8.1.1 [0大0]間距分類算[0法0] 134 8.1.2 鬆弛係數 136 8.2 核函數 138 8.2.1 簡單的核函數 138 8.2.2 相似性函數 140 8.2.3 常用的核函數 141 8.2.4 核函數的對比 142 8.3 scikit-learn裏的SVM 144 8.4 實例：乳腺癌檢測 146 8.5 復習題 149 [0第0]9章 樸素貝葉斯算[0法0] 151 9.1 算[0法0]原理 151 9.1.1 貝葉斯定理 151 9.1.2 樸素貝葉斯分類[0法0] 152 9.2 一個簡單的例子 153 9.3 概率分布 154 9.3.1 概率統計的基本概念 154 9.3.2 多項式分布 155 9.3.3 高斯分布 158 9.4 連續值的處理 159 9.5 實例：文檔分類 160 9.5.1 獲取數據集 160 9.5.2 文檔的數[0學0]錶達 161 9.5.3 模型訓練 163 9.5.4 模型[0評0]價 165 9.6 復習題 167 [0第0]10章 PCA算[0法0] 168 10.1 算[0法0]原理 168 10.1.1 數據歸一化和縮放 169 10.1.2 計算協方差矩陣的特徵嚮量 169 10.1.3 數據降維和恢復 170 10.2 PCA 算[0法0]示例 171 10.2.1 使用Numpy模擬PCA計算過程 171 10.2.2 使用sklearn進行PCA降維運算 173 10.2.3 PCA的物理含義 174 10.3 PCA 的數據還原率及應用 175 10.3.1 數據還原率 175 10.3.2 加快監督 [1機1] 器[0學0]習算[0法0]的運算速度 176 10.4 實例：人臉識彆 176 10.4.1 加載數據集 176 10.4.2 一次失敗的嘗試 179 10.4.3 使用PCA來處理數據集 182 10.4.4 終結果 185 10.5 拓展閱讀 189 10.6 復習題 189 [0第0]11章 k-均值算[0法0] 190 11.1 算[0法0]原理 190 11.1.1 k-均值算[0法0]成本函數 191 11.1.2 隨 [1機1] 初始化聚類中心點 191 11.1.3 選擇聚類的個數 192 11.2 scikit-learn裏的k-均值算[0法0] 192 11.3 使用k-均值對文檔進行聚類分析 195 11.3.1 準備數據集 195 11.3.2 加載數據集 196 11.3.3 文本聚類分析 197 11.4 聚類算[0法0]性能[0評0]估 200 11.4.1 Adjust Rand Index 200 11.4.2 齊次性和完整性 201 11.4.3 輪廓係數 203 11.5 復習題 204 後記 205

數據驅動的未來：掌握機器學習的核心力量 在這個信息爆炸的時代，數據如同石油，蘊藏著巨大的價值，而機器學習則是挖掘這些價值的利器。它不僅僅是學術界的象牙塔，更是驅動現代科技、商業乃至我們日常生活的強大引擎。從智能推薦係統、精準營銷，到自動駕駛汽車、醫療診斷，機器學習的身影無處不在，正在以前所未有的速度重塑我們的世界。 本書將帶您踏上一段深入探索機器學習奧秘的旅程。我們不僅僅停留在理論的錶麵，更注重於揭示算法背後的核心思想，理解它們如何從數據中學習，並最終解決現實世界中的復雜問題。我們將以一種係統化、結構化的方式，引導您逐步掌握機器學習的關鍵技術和實用技巧。 一、 理解機器學習的基石：數據與算法 在開始具體的算法學習之前，清晰地理解機器學習的本質至關重要。我們將從機器學習的基本概念齣發，闡述監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習這四大類主要的學習範式。每種範式都有其獨特的應用場景和解決問題的方式。 監督學習：這是最常見也是最容易理解的學習方式。如同學生跟著老師學習，我們嚮模型提供帶有“正確答案”（標簽）的數據，讓模型學習輸入與輸齣之間的映射關係。本書將深入探討監督學習中的兩大核心任務： 迴歸（Regression）：預測一個連續的數值，例如股票價格、房價、氣溫變化等。我們將詳細介紹綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等模型，並分析它們各自的優缺點和適用條件。 分類（Classification）：將數據劃分到預定義的類彆中，例如垃圾郵件檢測、圖像識彆（貓、狗）、疾病診斷等。我們將重點講解邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹、隨機森林等經典分類算法，並解釋它們是如何實現“投票”或“邊界劃分”來做齣預測的。 無監督學習：與監督學習不同，無監督學習在沒有預先提供標簽的情況下，讓模型自己去發現數據中的隱藏結構和模式。它在數據探索、特徵工程以及發現未知關聯方麵發揮著重要作用。本書將重點研究： 聚類（Clustering）：將相似的數據點分組，例如客戶細分、異常檢測、社交網絡分析等。我們將深入剖析K-Means、層次聚類、DBSCAN等算法，理解它們如何衡量相似性並形成簇。 降維（Dimensionality Reduction）：在高維數據中提取齣最重要的特徵，減少數據冗餘，提高模型效率，同時有助於可視化。主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術將是本書的重點講解內容。 其他學習範式：除瞭監督學習和無監督學習，我們還將簡要介紹半監督學習（結閤少量標簽和大量無標簽數據）和強化學習（通過與環境互動進行學習，如遊戲AI、機器人控製）的基本原理和應用前景，為讀者拓展更廣闊的學習視野。 二、 深度剖析常用機器學習算法 本書將精選並深入講解一係列在實際應用中錶現齣色、被廣泛使用的機器學習算法。我們力求做到： 1. 原理清晰：用通俗易懂的語言，結閤直觀的數學公式和幾何解釋，闡述算法的核心思想、數學推導和工作機製。避免過度復雜的數學推演，而是聚焦於概念的理解。 2. 實戰導嚮：每種算法都將提供相應的編程實現示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。我們將使用流行的開源庫（如Scikit-learn）來演示算法的構建、訓練和預測過程。 3. 應用場景分析：詳細分析每種算法最適閤解決的問題類型，以及在哪些領域可以發揮最大價值。 4. 參數調優與評估：深入探討如何選擇和調整算法的關鍵參數，以及如何使用各種評估指標（如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、均方誤差等）來客觀地衡量模型的性能。 部分核心算法講解示例： 綫性模型傢族（綫性迴歸、邏輯迴歸）：作為最基礎也是最強大的模型之一，我們將詳細講解它們是如何通過綫性組閤來擬閤數據或進行分類的，以及正則化（L1, L2）如何防止過擬閤。 支持嚮量機（SVM）：理解其“最大間隔”的思想，以及核技巧如何處理非綫性可分問題，掌握尋找最優超平麵的過程。 決策樹與集成學習（隨機森林、梯度提升樹）：從簡單的決策樹開始，理解其“分裂”過程。進而深入學習如何通過集成多個弱學習器來構建更強大、更魯棒的模型，如隨機森林的“Bagging”思想和梯度提升樹的“Boosting”思想。 K近鄰（KNN）：理解基於“鄰居”進行預測的直觀思想，以及距離度量和K值選擇的重要性。 主成分分析（PCA）：揭示其如何通過尋找數據方差最大的方嚮來達到降維的目的，並理解協方差矩陣和特徵嚮量的作用。 三、 實踐齣真知：從數據預處理到模型部署 機器學習項目遠不止選擇和訓練算法。一個完整、成功的機器學習流程涉及多個關鍵環節。本書將係統地引導您完成整個流程： 數據獲取與理解：如何收集、加載和初步探索數據集，瞭解數據的基本統計特徵。 數據預處理：這是機器學習中最耗時也最關鍵的步驟之一。我們將詳細講解： 特徵工程：如何從原始數據中提取齣更有信息量的特徵，包括數值型特徵處理（歸一化、標準化、離散化）、類彆型特徵處理（獨熱編碼、標簽編碼）、文本特徵提取（TF-IDF, Word2Vec）等。 缺失值處理：如何識彆和填充數據集中的缺失值，避免對模型産生負麵影響。 異常值檢測與處理：如何識彆和處理可能影響模型訓練的極端值。 特徵選擇：在海量特徵中找齣對預測任務最重要的特徵子集，減少模型復雜度，提高效率和性能。 模型選擇與評估：如何根據問題類型和數據特點選擇閤適的算法，以及如何使用交叉驗證等技術來更可靠地評估模型性能。 模型調優（超參數優化）：使用網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等方法尋找最佳的模型參數組閤。 模型部署與應用：簡要介紹如何將訓練好的模型集成到實際應用中，使其能夠為用戶提供服務。 四、 機器學習在實際中的應用與進階 本書不僅教授您算法本身，更著眼於將這些知識應用於解決實際問題。我們將通過一係列真實世界案例，展示機器學習如何在不同領域發揮巨大作用： 推薦係統：揭示“你可能喜歡”背後的算法原理，如協同過濾、基於內容的推薦。 自然語言處理（NLP）基礎：文本情感分析、文本分類、信息提取等。 計算機視覺（CV）入門：圖像分類、目標檢測等基礎任務。 金融領域的應用：風險評估、欺詐檢測。 醫療健康領域的探索：疾病預測、藥物發現。 在掌握瞭基礎算法和通用流程之後，本書還將為渴望進一步深造的讀者提供進階的方嚮，例如： 深度學習：神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，它們在處理圖像、文本和序列數據方麵展現齣強大的能力。 模型解釋性：如何理解模型做齣決策的原因，提高模型的可信度和可解釋性。 模型部署與優化：如何構建高效、可擴展的機器學習服務。 本書的特色 循序漸進，由淺入深：從基礎概念到高級應用，每個主題都經過精心設計，確保讀者能夠逐步建立起完整的知識體係。 理論與實踐並重：每一個算法的講解都伴隨著清晰的理論闡述和可執行的編程代碼，讓學習過程更加生動有趣。 聚焦核心，精選算法：專注於當前業界最常用、最有效的機器學習算法，避免碎片化和不必要的知識堆砌。 案例驅動，應用導嚮：通過豐富的實際案例，幫助讀者理解機器學習的強大威力，激發解決實際問題的熱情。 麵嚮廣泛讀者：無論您是計算機科學的學生、有一定編程基礎的開發者、數據分析師，還是希望瞭解人工智能前沿的商業人士，本書都能為您提供寶貴的知識和技能。 掌握機器學習，就是掌握打開數據寶藏的鑰匙，就是擁有預測未來、優化決策、創造價值的超能力。這本書將是您在這條激動人心的道路上最可靠的夥伴。讓我們一起，用數據驅動的智慧，創造一個更美好的未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺是“有料”。它不像市麵上很多書那樣，僅僅是簡單地羅列scikit-learn的函數，而是真正地將算法的背後原理與實際編程應用緊密地結閤起來。例如，在講解無監督學習中的降維技術時，作者不僅僅是介紹瞭PCA和t-SNE，更深入地分析瞭它們各自的數學原理，以及它們在可視化和特徵提取方麵的應用。讓我印象深刻的是，書中還討論瞭一些更高級的話題，比如模型的可解釋性，以及如何處理類彆不平衡的數據集。這些都是在實際項目開發中非常常見且重要的問題。本書的語言風格也很適閤我，既不顯得過於枯燥乏味，也不失嚴謹性。作者在穿插講解理論知識時，還會適時地引用一些經典的研究論文，這讓我感受到作者的深厚功底，同時也為我指明瞭進一步深入學習的方嚮。我真心推薦這本書給所有想要係統學習機器學習，並希望將其應用於實際編程的讀者。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在我翻開這本書之前，我對“集成學習”的概念並沒有一個清晰的認識。它常常被提及，但具體的實現方式和威力卻難以捉摸。而這本書對這一塊的講解，簡直是我的福音。它從最基礎的“bagging”和“boosting”講起，通過生動的例子，讓我理解瞭為什麼將多個弱學習器組閤起來，能夠得到一個更強大的模型。特彆是對XGBoost和LightGBM這樣近年來非常流行的集成算法，書中不僅詳細講解瞭它們的原理，比如梯度下降、正則化等，更重要的是提供瞭與scikit-learn統一的接口進行調用。這讓我感到非常方便，因為我不需要再去學習一套全新的API。書中對於模型融閤的策略，比如投票法、加權平均法等，也有深入的介紹，讓我能夠根據具體場景來選擇最優的融閤方式。這種對前沿算法的深入剖析和實戰指導，讓我覺得這本書不僅僅是一本入門讀物，更是一本能夠幫助我提升實戰能力的進階指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅相當可觀，厚重的手感就足以讓人感受到內容的紮實。我一直對機器學習領域充滿瞭好奇，但市麵上很多教材要麼過於理論化，要麼過於碎片化，難以形成係統性的認知。這本書恰好填補瞭我的需求。它從基礎的算法原理講起，比如綫性迴歸、邏輯迴歸，這些看似簡單但卻是理解更復雜模型的基礎。作者在解釋原理時，並沒有直接跳到公式推導，而是通過生動的比喻和清晰的邏輯，將抽象的概念具象化，讓我這種初學者也能逐漸領會其中的精髓。尤其印象深刻的是關於決策樹的部分，圖文並茂的解釋，讓我瞬間明白瞭“不純度”和“信息增益”的含義，也理解瞭它如何通過不斷劃分來構建模型。更重要的是，這本書非常注重實戰，每一章節都配有相應的Python代碼示例，並且使用的庫是scikit-learn，這個在業界非常流行的庫。我跟著書中的代碼敲瞭一遍又一遍，從數據的加載、預處理，到模型的訓練、評估，每一步都清晰可見，讓我能夠快速地將理論知識應用到實踐中。這種理論與實踐相結閤的方式，大大提升瞭我的學習效率和信心。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是為瞭深入瞭解支撐起當下人工智能浪潮的那些核心算法。這本書在“算法原理”這個環節做得尤為齣色。它並沒有將各種算法羅列齣來，而是非常有條理地將它們歸類，比如監督學習、無監督學習等，然後層層遞進地剖析。對於像支持嚮量機（SVM）這樣在某些書中被描述得極其復雜的算法，作者通過數學的嚴謹性與直觀的幾何解釋相結閤的方式，讓我茅塞頓開。它不僅僅是給齣瞭推導公式，更重要的是解釋瞭為什麼要有這些公式，背後的思想是什麼。我特彆喜歡書中對核函數作用的講解，它不是簡單地介紹幾種核函數，而是深入探討瞭它如何將低維數據映射到高維空間，從而解決綫性不可分的問題。這種“知其然，更知其所以然”的學習過程，讓我對機器學習的理解不再停留在“調包俠”的層麵。而且，書中對於算法的優缺點、適用場景的分析也十分到位，讓我能夠更好地根據實際問題選擇閤適的模型。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學充滿熱情但非科班齣身的讀者，這本書無疑是我學習旅程中的一座燈塔。它在“編程實戰”部分給瞭我極大的幫助。scikit-learn作為機器學習領域的事實標準，其API設計得非常簡潔易用，而本書恰恰充分利用瞭這一點。作者精心挑選瞭多個具有代錶性的數據集，從迴歸、分類到聚類，幾乎涵蓋瞭機器學習的常見任務。對於每個任務，書中都給齣瞭詳盡的步驟，包括如何加載數據，如何進行特徵工程（比如缺失值處理、特徵縮放），如何選擇閤適的模型，如何進行參數調優，以及如何評估模型的性能。最讓我驚喜的是，書中對於一些模型，比如隨機森林和梯度提升樹，還講解瞭如何通過可視化工具（如matplotlib和seaborn）來展示模型的決策過程或者特徵重要性，這極大地增強瞭我的直觀理解。我嘗試著將書中的代碼稍作修改，用在自己收集的一些小數據集上，發現效果也相當不錯，這極大地激發瞭我進一步學習和探索的動力。