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黄永昌编著 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111590248

商品编码：25829075769

出版时间：2018-03-01

作  者:黄永昌 编著 定  价:59 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2018年03月01日 页  数:207 装  帧:平装 ISBN:9787111590248 ●前言
●第1章机器学习介绍1
●1.1什么是机器学习1
●1.2机器学习有什么用2
●1.3机器学习的分类3
●1.4机器学习应用开发的典型步骤4
●1.4.1数据采集和标记4
●1.4.2数据清洗5
●1.4.3特征选择5
●1.4.4模型选择5
●1.4.5模型训练和测试5
●1.4.6模型性能评估和优化5
●1.4.7模型使用6
●1.5复习题6
●第2章Python机器学习软件包7
●2.1开发环境搭建7
●2.2IPython简介8
●2.2.1IPython基础8
●2.2.2IPython图形界面13
●2.3Numpy简介15
●部分目录

内容简介

本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛入门机器学习。本书共分为11章，介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识，涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者阅读，尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外，相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。 黄永昌 编著 黄永昌，2004年毕业于厦门大学自动化系。毕业后一直在夏新电子从事手机系统软件的研发，直至2009年转向Android系统软件开发。熟悉C、Python、Java和等多种开发语言。对数据处理及分析有浓厚的兴趣，于2014年开始学习和研究机器学习及数据挖掘领域的相关知识。2015年加入ABB集团，从事智能家居系统的开发，通过分析服务器及客户端日志数据，为智能家居系统开发智能决策模型。 前言    机器学习是近年来非常热门的方向，然而普通的程序员想要转行机器学习却困难重重。回想起来，笔者在刚开始学习机器学习时，一上来就被一大堆数学公式和推导过程所折磨，这样的日子至今还历历在目。当时笔者也觉得机器学习是个门槛非常高的学科。但实际上，在机器学习的从业人员里，究竟有多少人需要从头去实现一个算法？又有多少人有机会去发明一个新算法？从一开始就被细节和难点缠住，这严重打击了想进入机器学习领域新人的热情和信心。    本书就是要解决这个问题。笔者希望尽量通过通俗的语言去描述算法的工作原理，并使用scikit-learn工具包演示算法的使用，以及算法所能解决的问题，给那些非科班出身而想半路“杀进”人工智能领域的程序员，以及对机器学习感兴趣的人提供一本入门的书籍。    等

《Python数据科学实战：从原理到应用》 简介 在这个数据爆炸的时代，理解和利用数据已成为一项核心竞争力。从商业决策到科学研究，从社交媒体趋势到医疗诊断，数据的力量无处不在。然而，数据的价值并非自动显现，它需要经过收集、清洗、转换、分析、建模和解释等一系列复杂的过程才能被转化为有意义的洞察和可执行的策略。本书《Python数据科学实战：从原理到应用》正是为了帮助读者掌握这一关键技能而生。 本书不是一本纯粹的理论书籍，也不是一本简单的工具手册。它致力于将理论知识与实际操作相结合，带领读者一步步深入数据科学的世界。我们将从最基础的数据处理和分析工具入手，通过丰富的代码示例和真实的案例研究，让读者亲身体验数据科学项目的全过程。本书的核心目标是让读者不仅学会“如何做”，更理解“为什么这样做”，从而培养独立解决实际数据问题的能力。 全书概览 《Python数据科学实战：从原理到应用》共分为四个主要部分，每个部分都围绕着数据科学的生命周期展开，循序渐进地引导读者掌握所需的技能。 第一部分：数据科学的基础工具箱 在开始任何复杂的数据分析之前，我们需要一套强大且灵活的工具。这一部分将为读者介绍Python数据科学生态系统中最核心的几个库，为后续的学习奠定坚实的基础。 NumPy：数值计算的基石。 我们将深入理解NumPy数组（ndarray）的强大之处，学习如何高效地进行多维数组的创建、索引、切片、数学运算以及广播机制。理解NumPy的底层原理对于优化代码性能至关重要。我们将通过各种示例展示NumPy在处理大规模数值数据时的优势，例如矩阵运算、向量化操作以及随机数生成等。 Pandas：数据处理和分析的瑞士军刀。 Pandas是数据科学家日常工作中不可或缺的利器。本书将详细讲解Pandas的核心数据结构：Series和DataFrame。我们会学习如何从各种数据源（CSV, Excel, 数据库等）读取数据，进行数据清洗（缺失值处理、重复值删除、异常值检测），数据转换（类型转换、数据聚合、分组操作），以及数据合并与连接。大量的实际操作将帮助读者熟练掌握数据预处理的各种技巧，为后续的建模打下干净、有序的数据基础。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化的艺术。 直观的数据可视化是理解数据和沟通结果的关键。我们将学习使用Matplotlib创建各种静态、动态、交互式的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、箱线图等。同时，Seaborn作为Matplotlib的高级接口，将帮助我们更轻松地绘制出美观且信息丰富的统计图形，例如热力图、分布图、分类图等。通过可视化，读者可以快速发现数据中的模式、趋势和异常，为分析提供直观的洞察。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与特征工程 有了基础工具，我们就可以开始真正地“与数据对话”。这一部分将专注于探索性数据分析（EDA），这是理解数据集、发现隐藏信息、形成初步假设的关键步骤。在此基础上，我们将进入特征工程，它是提高模型性能最有效的方法之一。 深入的EDA技巧。 我们将学习如何利用统计描述（均值、中位数、标准差、分位数等）来概览数据。通过多变量分析，如相关性分析、交叉表分析，来揭示变量之间的关系。我们还会探讨如何进行维度探索，识别重要特征。EDA不仅仅是计算，更是一种思维方式，本书将引导读者形成一套系统性的EDA流程。 特征工程的艺术与科学。 特征工程是将原始数据转化为模型能够有效利用的特征的过程。我们将学习： 处理分类特征： One-Hot编码、标签编码、序数编码等，理解它们的适用场景和潜在问题。 处理数值特征： 特征缩放（标准化、归一化），特征变换（对数变换、Box-Cox变换），以及多项式特征的创建。 处理日期和时间特征： 从日期中提取年、月、日、星期、季度等信息。 创建交互特征： 将现有特征组合起来，创造新的、可能更有预测能力的特征。 处理文本数据： 基础的文本预处理，如分词、去除停用词、词干提取，以及简单的词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF表示。 特征选择： 过滤法、包裹法和嵌入法的概念，以及如何基于相关性、方差等指标进行特征筛选，减少模型复杂度，提高泛化能力。 第三部分：构建与评估预测模型 在完成了数据准备和特征工程后，我们终于可以进入模型构建的核心环节。这一部分将介绍几种常见且强大但又不至于过于复杂的预测模型，并重点讲解如何评估它们的性能。 线性模型： 线性回归： 从最基础的线性回归开始，理解其假设，学习如何拟合模型，解释模型系数，以及评估模型性能（R²，MSE，MAE）。 逻辑回归： 用于二分类问题，理解其Sigmoid函数、损失函数（交叉熵），以及如何解释概率输出。 树模型： 决策树： 易于理解和解释，学习其构建原理（ID3, C4.5, CART），理解过拟合问题，以及剪枝策略。 集成学习简介： 介绍集成学习的基本思想，即“集体智慧”。 模型评估与调优： 评估指标： 回归模型（MSE, RMSE, MAE, R²），分类模型（准确率, 精确率, 召回率, F1-score, AUC-ROC）。 交叉验证： K-Fold交叉验证，理解其在防止过拟合和更可靠地评估模型方面的作用。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的基本概念和应用。 第四部分：实际案例与项目实践 理论学习最终需要通过实践来巩固和升华。在本书的最后一部分，我们将通过几个精心挑选的实际案例，将前面学到的知识融会贯通。这些案例将涵盖不同的应用领域，例如： 电商用户行为分析： 利用用户购买记录，分析用户偏好，预测用户流失。 房价预测： 基于房屋的各种特征，构建模型预测房屋价格。 客户流失预测： 识别哪些客户有流失的风险，以便采取挽留措施。 文本情感分析入门： 对用户评论进行情感分类，判断其是正面还是负面。 在每个案例中，我们将从问题定义、数据获取、数据探索、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估到结果解读，完整地走一遍数据科学项目流程。这些案例不仅仅是代码的堆砌，更重要的是引导读者思考： 如何将实际业务问题转化为数据科学问题？ 在面对真实数据时，如何进行合理的数据清洗和预处理？ 如何选择最适合当前问题的模型？ 如何解释模型结果，并将其转化为业务洞察？ 在项目完成后，如何迭代和改进模型？ 学习本书的价值 通过学习《Python数据科学实战：从原理到应用》，您将获得： 1. 扎实的基础技能： 熟练掌握NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn等核心数据科学库的使用。 2. 全面的数据处理能力： 从数据清洗、转换到探索性分析，能够高效地处理各种类型的数据。 3. 精通特征工程： 掌握构建和选择有效特征的各种技术，为模型性能提升打下基础。 4. 模型构建与评估的实践经验： 能够选择、训练和评估预测模型，理解常见的评估指标和调优方法。 5. 解决实际问题的能力： 通过案例实践，能够将所学知识应用于解决真实世界的数据科学挑战。 6. 数据科学的思维模式： 培养系统性的分析问题、设计解决方案和解释结果的能力。 本书适合对数据科学感兴趣的初学者、希望提升Python数据分析技能的数据分析师、需要应用数据科学方法解决问题的各行业从业者，以及希望系统学习数据科学理论与实践的在校学生。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地踏上数据科学的探索之旅，发掘数据中的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

图书评价二 这本书的叙事节奏感把握得相当到位，读起来完全没有传统技术文档那种生硬和枯燥，反而像是一位经验丰富的导师在耐心地为你拆解复杂的概念。作者在讲解基础理论的时候，并没有急于抛出公式，而是先用非常形象的比喻和生活中的例子来打通读者的直觉理解，这对于初学者来说简直是福音。我特别欣赏作者在引入新算法时所采用的“问题导向”的思路，不是为了展示算法有多么高深，而是紧密围绕“我们试图解决什么问题”来展开，使得整个学习过程充满了目标感和实用性。翻阅到关于模型评估的部分时，那种循序渐进的讲解方式，让我感觉自己真的在一步步构建起完整的知识体系，而不是在机械地记忆步骤。这种教学的艺术，相比那些堆砌代码和公式的书籍，实在是高明太多了。

评分☆☆☆☆☆

图书评价五 这本书的配套资源和社区支持做得非常出色，这对于技术学习来说是一个巨大的加分项。不仅仅是书后提供的案例代码可以直接下载，而且代码库的维护似乎也很及时，结构清晰，完全可以直接用于搭建项目原型。更重要的是，作者似乎非常重视读者的反馈，我在查阅某个晦涩难懂的概念时，发现书中的某个图示版本似乎与最新的在线文档略有出入，但很快我在随书附带的链接中找到了更新和解释。这种持续迭代和维护的态度，让这本书的生命力大大延长，它不像是一本写完就束之高阁的静态文本，而更像是一个活的、不断进化的学习平台。对于我们这种需要跟上技术发展步伐的人来说，一本有活力、有人在维护的参考书，其价值是无法估量的。

评分☆☆☆☆☆

图书评价三 我必须承认，我对其中关于数据预处理和特征工程的章节印象最为深刻，那简直就是一份详尽的实战手册。很多其他书籍在讲到这一块时往往一笔带过，草草了事，但这本书却花了大量的篇幅，详细剖析了各种常见脏数据的清洗策略，以及如何将原始数据转化为模型可以有效利用的有效特征。书中提供的那些Python代码片段，清晰地展示了每一步操作背后的逻辑，代码注释也做得很到位，没有那种让人看完一头雾水的情况。尤其是一些针对特定类型数据的处理技巧，比如时间序列数据的特征提取，或者是处理高维稀疏数据的方法，都非常具有操作性。对于一个经常需要在真实项目中面对“垃圾数据”的工程师来说，这本书的这一部分内容，简直是物超所值，让我感觉我的工具箱里多了一套趁手的兵器。

评分☆☆☆☆☆

图书评价一 这本书的排版和装帧确实不错，纸张的质感摸起来挺舒服的，拿到手里沉甸甸的，一看就是那种用心制作的实体书。书本的封面设计简洁大气，色彩搭配也比较符合技术书籍的调性，虽然我还没深入阅读内容，但光是翻阅目录和前言，就能感受到作者在结构梳理上的用心。特别是字体和行距的处理，阅读起来应该会比较轻松，不会有那种密密麻麻让人头晕的感觉。我个人对书籍的物理感受比较看重，一本好的工具书，首先要让人愿意拿起它，这本书在这方面做得非常到位，至少在我把它放在书架上之前，我已经反复摩挲了好几次封面和侧边，这种初见的好感度非常高。当然，内容才是核心，但好的载体绝对能为学习过程加分不少，希望接下来的阅读体验也能像它的外在一样令人愉悦和充实。

评分☆☆☆☆☆

图书评价四 从一个资深从业者的角度来看，这本书的深度和广度达到了一个非常令人赞叹的平衡点。它既没有陷入理论的泥潭无法自拔，也没有为了追求“快速上手”而牺牲掉对核心机制的解释。我发现作者在讨论某些进阶主题，比如集成学习的深入机制或是神经网络的优化器选择时，能够非常巧妙地在理论深度和工程实践之间架起一座坚固的桥梁。它没有满足于仅仅告诉你“怎么做”（How），更深入地探讨了“为什么是这样”（Why），并且还适当地提及了“在什么情况下不应该这样做”（When not to）。这种批判性思维的引导，对于希望从“代码执行者”蜕变为“问题解决者”的读者来说，是至关重要的。这本书读完后，我感觉自己对算法的理解不再是停留在API调用的层面，而是真正掌握了它们内在的驱动力。