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[德] 安德里亚斯·穆勒(AndreasC.Mull 著

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• Python
• 机器学习
• 基础教程
• 入门
• 数据分析
• 算法
• Scikit-learn
• 模型
• 实践
• 代码

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475619

商品编码：26157836697

出版时间：2018-01-01

作  者:(德)安德里亚斯·穆勒(Andreas C.Muller),(美)莎拉·吉多(Sarah Guido) 著；张亮 译 定  价:79 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2018年01月01日 页  数:285 装  帧:平装 ISBN:9787115475619 ●前言ix
●第1章引言1
●1.1为何选择机器学习1
●1.1.1机器学习能够解决的问题2
●1.1.2熟悉任务和数据4
●1.2为何选择Python4
●1.3scikit-learn4
●1.4必要的库和工具5
●1.4.1JupyterNotebook6
●1.4.2NumPy6
●1.4.3SciPy6
●1.4.4matplotlib7
●1.4.5pandas8
●1.4.6mglearn9
●1.5Python2与Python3的对比9
●1.6本书用到的版本10
●1.7个应用：鸢尾花分类11
●1.7.1初识数据12
●1.7.2衡量模型是否成功：训练数据与测试数据14
●1.7.3要事：观察数据15
●部分目录

内容简介

本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。 (德)安德里亚斯·穆勒(Andreas C.Muller),(美)莎拉·吉多(Sarah Guido) 著；张亮 译 安德里亚斯·穆勒，scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师，曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、YA马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。
莎拉·吉多，Mashable公司数据科学家，曾担任Bitly公司数据科学家。

Python机器学习基础教程 简介 在数据驱动的时代，机器学习已成为一股不可忽视的力量，深刻地改变着我们理解和交互世界的方式。从智能手机上的语音助手到推荐系统，再到医疗诊断和自动驾驶汽车，机器学习的应用无处不在。本书旨在为初学者提供一个坚实的基础，帮助您掌握Python在机器学习领域的强大工具和核心概念。我们将循序渐进地引导您理解机器学习的基本原理，学习如何使用Python中最流行的数据科学库来构建、训练和评估模型。 目标读者 本书适合以下人群： 对机器学习感兴趣的初学者： 即使您没有编程经验，本书也会从零开始介绍必要的Python基础知识。 希望掌握数据科学技能的程序员： 如果您熟悉Python但想将其应用于机器学习领域，本书将为您提供实用的指导。 需要理解和应用机器学习的学生和研究人员： 本书将帮助您建立扎实的理论基础，并具备动手实践的能力。 希望提升数据分析和预测能力的专业人士： 无论您从事哪个行业，机器学习都能为您带来新的洞察和解决方案。 本书特色 零基础入门： 如果您是编程新手，本书将从Python基础语法、数据结构和常用库开始讲解，让您轻松上手。 精选核心概念： 我们将聚焦机器学习中最重要、最实用的概念，避免不必要的理论堆砌，力求让您快速掌握关键知识点。 实战导向： 本书强调动手实践，通过大量示例代码和真实数据集，让您在实践中学习和巩固知识。 精选Python库： 我们将重点介绍NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等在机器学习领域至关重要的Python库，并讲解如何熟练运用它们。 循序渐进的教学方法： 内容设计由浅入深，从简单的概念到复杂的模型，层层递进，确保您能够逐步理解并掌握。 清晰的代码讲解： 每一段代码都附有详细的解释，帮助您理解代码的逻辑和作用。 数据可视化： 通过图表直观地展示数据和模型结果，帮助您更好地理解数据特征和模型表现。 内容概述 本书将分为以下几个主要部分： 第一部分：Python与数据科学基础 在深入机器学习之前，掌握必要的Python编程技能和数据处理工具是至关重要的。本部分将为您打下坚实的基础。 1. Python基础回顾与进阶： 变量、数据类型与运算符： 快速复习Python中最基本的数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）以及运算符的使用。 控制流语句： 掌握`if-else`条件判断、`for`和`while`循环，以及如何控制程序的执行流程。 函数： 学习如何定义和调用函数，提高代码的复用性和模块化。 数据结构： 深入理解列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）的特性、操作方法及其在数据处理中的应用。 文件操作： 学习如何读取和写入文件，为数据加载和保存奠定基础。 模块与包： 理解Python的模块化开发理念，学习如何导入和使用标准库及第三方库。 2. NumPy：科学计算的基石： NumPy数组（ndarray）： 学习创建、索引、切片和操作多维NumPy数组，这是进行数值计算和数据操作的核心。 数组的数学运算： 掌握 NumPy 提供的向量化运算能力，实现高效的数学计算，如加减乘除、指数、对数等。 数组的形状与广播机制： 理解数组的形状（shape）操作以及 NumPy 的广播（broadcasting）机制，能够处理不同形状数组之间的运算。 线性代数运算： 学习 NumPy 在线性代数方面的功能，包括矩阵乘法、求逆、特征值等，这些在机器学习中非常常见。 3. Pandas：数据分析的瑞士军刀： Series和DataFrame： 掌握 Pandas 中最核心的两种数据结构——Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维表格数据），学习如何创建、访问和修改它们。 数据加载与存储： 学习从CSV、Excel、SQL数据库等多种来源加载数据，并将处理后的数据保存到文件。 数据清洗与预处理： 处理缺失值： 学习识别和处理数据中的缺失值，如填充（fillna）、删除（dropna）等。 数据转换与格式化： 掌握数据类型转换、字符串处理、日期时间处理等常用数据预处理技术。 异常值检测与处理： 学习识别和处理数据中的异常值，以避免其对模型训练造成负面影响。 数据筛选、排序与分组： 学习如何根据条件筛选数据、对数据进行排序，以及使用`groupby`进行数据分组聚合分析。 数据合并与连接： 掌握`merge`、`join`、`concat`等方法，将多个数据集整合成一个。 4. Matplotlib与Seaborn：数据可视化： Matplotlib基础： 学习使用Matplotlib绘制各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图等。 图表定制： 掌握如何设置图表标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型等，使图表更具可读性和信息量。 Seaborn高级可视化： 学习使用Seaborn库，它基于Matplotlib，提供了更美观、更易用的高级统计图表，如热力图（heatmap）、箱线图（boxplot）、小提琴图（violinplot）、分布图（distplot）等。 探索性数据分析（EDA）： 通过可视化手段，初步了解数据的分布、变量之间的关系、潜在的模式和异常。 第二部分：机器学习核心概念与算法 在掌握了数据处理和可视化的工具后，我们将正式进入机器学习的世界，学习其核心概念和常用算法。 1. 机器学习概览： 什么是机器学习？ 定义机器学习，解释其目标和意义。 监督学习、无监督学习与强化学习： 区分三种主要的机器学习范式，理解它们的应用场景。 模型的训练与评估： 介绍模型训练的基本流程，包括特征工程、模型选择、参数调优和模型评估。 过拟合与欠拟合： 理解过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）的概念，以及如何诊断和解决这些问题。 偏差（Bias）与方差（Variance）： 深入理解偏差-方差权衡，这是理解模型泛化能力的关键。 2. 监督学习： 回归（Regression）： 预测连续数值。 线性回归（Linear Regression）： 学习简单线性回归和多元线性回归的原理，以及如何使用Scikit-learn实现。 模型评估指标： 学习均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数等回归模型的评估指标。 分类（Classification）： 预测离散类别。 逻辑回归（Logistic Regression）： 尽管名字包含“回归”，但它是一种经典的二分类算法，理解其原理和应用。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 学习基于距离的分类思想。 决策树（Decision Trees）： 理解基于树结构的分类与回归方法，包括其划分规则和剪枝。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 学习如何在高维空间中找到最优分类超平面。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于贝叶斯定理的简单而有效的分类器。 模型评估指标： 学习混淆矩阵（Confusion Matrix）、准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线和AUC值等分类模型的评估指标。 3. 无监督学习： 聚类（Clustering）： 将数据分成不同的组。 K-Means聚类： 学习最常用的聚类算法之一，理解其迭代过程。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 学习构建数据点之间的层次结构。 聚类评估： 介绍轮廓系数（Silhouette Score）等聚类评估方法。 降维（Dimensionality Reduction）： 减少数据的特征数量，同时保留重要信息。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 学习如何通过线性变换找到数据的主要变化方向。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 学习一种用于可视化高维数据的方法。 第三部分：模型评估、调优与进阶 建立模型只是第一步，如何确保模型表现良好并能够泛化到未知数据同样重要。 1. 模型评估与选择： 交叉验证（Cross-Validation）： 学习K折交叉验证等技术，更可靠地评估模型性能。 训练集、验证集与测试集： 理解数据划分的重要性，以及如何正确使用它们。 2. 模型调优： 超参数（Hyperparameters）与参数（Parameters）： 区分模型中的超参数和参数。 网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Random Search）： 学习如何系统地寻找最优超参数组合。 3. 特征工程（Feature Engineering）： 特征提取： 从原始数据中创建新的、更有用的特征。 特征选择： 选择最相关的特征，以提高模型效率和性能。 特征缩放（Feature Scaling）： 学习标准化（Standardization）和归一化（Normalization）技术，对不同尺度特征进行处理。 4. Scikit-learn库的深入应用： Pipeline（管道）： 学习如何将多个处理步骤串联起来，简化工作流程。 模型集成（Ensemble Methods）： Bagging（装袋）： 如随机森林（Random Forest），通过并行训练多个模型来降低方差。 Boosting（提升）： 如AdaBoost、Gradient Boosting（包括XGBoost和LightGBM），通过串行训练模型来逐步改进预测。 实践案例与项目 本书将贯穿实际的应用场景，例如： 房价预测： 使用线性回归和决策树预测房屋价格。 客户流失预测： 使用逻辑回归、SVM等分类模型预测客户是否会流失。 鸢尾花分类： 使用KNN、决策树等算法对鸢尾花进行分类。 手写数字识别： 基于MNIST数据集，尝试使用不同的分类算法。 用户画像构建： 通过聚类分析，将用户分成不同的群体。 总结与展望 本书的目标是为您打开机器学习的大门，提供一套完整的知识体系和实践技能。学完本书，您将能够： 熟练使用Python及其核心数据科学库进行数据处理和分析。 理解监督学习和无监督学习的基本原理和常用算法。 能够使用Scikit-learn构建、训练和评估机器学习模型。 掌握基本的特征工程和模型调优技术。 具备独立解决一些实际机器学习问题的能力。 机器学习领域博大精深，本书只是一个起点。我们鼓励您在掌握了这些基础知识后，继续探索更高级的主题，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，并将所学应用于更多创新性的项目中。 开启您的机器学习之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，它不像我之前看过的那些“大杂烩”式的机器学习书籍，而是有条不 بني地组织内容，让我能够高效地吸收知识。作者似乎很了解初学者的痛点，在讲解每一个新的概念之前，都会先回顾一下相关的基础知识，确保我能够跟上思路。我特别欣赏它在处理“大数据”这个抽象概念时，没有直接跳到复杂的分布式计算框架，而是先从Pandas和NumPy这些更易于理解的工具入手，教会我如何有效地读取、清洗和操作数据。这些数据预处理的技巧，在我后续的学习中起到了至关重要的作用，让我能够更好地准备和管理我的数据集。在介绍机器学习算法时，它也做到了详略得当，对于像线性回归、逻辑回归这样的基础算法，讲解得非常透彻，并且通过实际的Python代码演示，让我能够亲手实践。而对于一些更复杂的算法，如支持向量机（SVM）和神经网络，它也没有回避，而是用通俗易懂的语言，解释了其核心思想和工作原理，并且给出了相应的代码示例。这本书的另一个亮点在于，它不仅仅局限于理论讲解，更注重实际操作。书中的每一个算法都配有可运行的Python代码，并且使用了Scikit-learn这个非常流行的库，这对于像我这样希望快速上手的读者来说，简直是福音。我能够直接复制代码，运行，然后通过调整参数来观察模型的变化，这种“做中学”的方式，极大地加深了我对知识的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是机器学习领域的“定海神针”！作为一个在实际项目中苦苦摸索了近两年的开发者，我之前尝试过很多号称“零基础入门”的书籍，但往往都像是在空中楼阁，概念讲得很漂亮，但真到了动手实践，就卡住了。直到我翻开这本《Python机器学习基础教程》，才感觉像是找到了北极星。它并没有像有些书那样，上来就抛出一大堆高深的数学公式和抽象的概念，而是循序渐进，从最基础的Python环境搭建、数据处理开始，一步步引导我理解机器学习的脉络。我尤其喜欢它在介绍算法时，不只是简单地给出代码，而是深入浅出地解释了算法背后的逻辑和原理，让你知其然，更知其所以然。比如，在讲到决策树的时候，它不仅展示了如何用Scikit-learn构建模型，还详细讲解了信息增益、基尼不纯度等概念，并且通过直观的图示，让我清晰地看到了模型是如何一步步进行分裂和决策的。书中的代码示例都非常贴近实际应用场景，无论是文本分类、图像识别，还是推荐系统，都能找到相应的案例，并且提供完整的代码，让我可以直接运行、修改和学习。更重要的是，它强调了模型评估和调优的重要性，让我明白了仅仅构建模型是不够的，如何科学地评估模型性能，以及如何通过调整参数来优化模型，才是真正解决问题的关键。读完之后，我感觉自己不再是那个只会“复制粘贴”代码的初学者，而是真正掌握了机器学习的“内功心法”，能够自信地将学到的知识应用到自己的项目中去。

评分☆☆☆☆☆

读完《Python机器学习基础教程》，我感觉自己像是踏入了一个全新的知识领域，并且找到了一个极其可靠的向导。这本书最让我印象深刻的是它对于“理解”的强调。它不是简单地罗列公式，而是努力去解释“为什么”这样做。例如，在讲解过拟合和欠拟合时，书中并没有止步于定义，而是通过图示和实际的例子，让我能够直观地感受到模型在不同情况下的表现，以及如何通过正则化、交叉验证等技术来解决这些问题。这让我意识到，机器学习不仅仅是关于编写代码，更重要的是要对模型的工作原理有深刻的理解。书中的数据可视化部分也做得非常出色，它教会了我如何使用Matplotlib和Seaborn来生成各种图表，从而更好地理解数据分布、特征之间的关系以及模型预测的效果。这些可视化工具，在我后续的数据探索和模型诊断中发挥了巨大的作用，让我能够更有效地发现数据中的模式和问题。而且，这本书并没有止步于传统的监督学习，还涉及了一些无监督学习和强化学习的基本概念，这为我打开了更广阔的视野，让我看到了机器学习在不同场景下的应用潜力。总而言之，这本书提供了一个坚实的基础，让我能够在这个快速发展的领域继续深入学习和探索。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过很多声称适合初学者的机器学习书籍，但很多都让我感到力不从心，要么是数学门槛太高，要么是代码示例过于晦涩。而这本《Python机器学习基础教程》就像一股清流，让我重新燃起了对机器学习的热情。它从一个非常友好的角度切入，先是介绍了Python作为机器学习工具的强大之处，并且详细讲解了NumPy、Pandas、Matplotlib等核心库的用法。这些基础的铺垫，对于我这样的编程新手来说，至关重要。我能够一步步地掌握数据处理和可视化的技巧，为后续的学习打下坚实的基础。在讲解机器学习算法时，书中非常注重概念的清晰度和易理解性。它没有一上来就堆砌复杂的数学推导，而是用生动的比喻和直观的例子，来解释各种算法的原理。比如，它将K近邻算法比作“邻居效应”，将支持向量机比作“寻找最佳分隔线”，这些形象的描述，让我能够迅速抓住算法的核心思想。书中的代码实现部分也非常精彩，它使用了Scikit-learn库，并且提供了大量的可运行示例。我不仅能够运行代码，还可以通过修改参数来观察模型性能的变化，这种互动式的学习方式，让我受益匪浅。而且，书中还包含了模型评估和特征工程的章节，这些都是在实际项目中非常重要的环节，让我能够更好地理解如何构建一个有效的机器学习模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是为我量身定制的入门指南，让我能够轻松愉快地踏上机器学习之旅。作者在内容编排上花了很多心思，让我感觉学习过程非常顺畅。在开始讲解算法之前，书中花了不少篇幅来介绍Python以及相关的科学计算库，例如NumPy和Pandas。这对于我这样编程基础相对薄弱的读者来说，简直是雪中送炭。我能够先扎实地掌握数据处理和分析的基础，为后续的算法学习打下坚实的基础。而当真正进入机器学习算法的学习时，这本书展现出了它独特的魅力。它不是简单地罗列公式，而是用一种非常“接地气”的方式，来解释算法背后的思想。比如，在讲解分类算法时，它会从最简单的K近邻讲起，然后逐步过渡到逻辑回归、支持向量机等更复杂的模型，并且在讲解过程中，穿插了大量的Python代码示例。这些代码都非常简洁明了，并且配有详细的注释，让我能够轻松地理解每一行代码的作用。更让我惊喜的是，书中还专门辟出了章节来讲解模型评估和调优。这部分内容对我来说尤为重要，因为它让我明白了如何客观地评价一个模型的性能，以及如何通过各种技术手段来提升模型的准确率。读完这本书，我感觉自己不再是那个对机器学习一无所知的门外汉，而是已经掌握了核心的知识和技能，并且对未来继续深入学习充满了信心。