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[德] 安德裏亞斯·穆勒(AndreasC.Mull 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 基礎教程
• 入門
• 數據分析
• 算法
• Scikit-learn
• 模型
• 實踐
• 代碼

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115475619

商品編碼：26157836697

齣版時間：2018-01-01

作  者:(德)安德裏亞斯·穆勒(Andreas C.Muller),(美)莎拉·吉多(Sarah Guido) 著；張亮 譯 定  價:79 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2018年01月01日 頁  數:285 裝  幀:平裝 ISBN:9787115475619 ●前言ix
●第1章引言1
●1.1為何選擇機器學習1
●1.1.1機器學習能夠解決的問題2
●1.1.2熟悉任務和數據4
●1.2為何選擇Python4
●1.3scikit-learn4
●1.4必要的庫和工具5
●1.4.1JupyterNotebook6
●1.4.2NumPy6
●1.4.3SciPy6
●1.4.4matplotlib7
●1.4.5pandas8
●1.4.6mglearn9
●1.5Python2與Python3的對比9
●1.6本書用到的版本10
●1.7個應用：鳶尾花分類11
●1.7.1初識數據12
●1.7.2衡量模型是否成功：訓練數據與測試數據14
●1.7.3要事：觀察數據15
●部分目錄

內容簡介

本書是機器學習入門書，以Python語言介紹。主要內容包括：機器學習的基本概念及其應用；實踐中常用的機器學習算法以及這些算法的優缺點；在機器學習中待處理數據的呈現方式的重要性，以及應重點關注數據的哪些方麵；模型評估和調參的方法，重點講解交叉驗證和網格搜索；管道的概念；如何將前麵各章的方法應用到文本數據上，還介紹瞭一些文本特有的處理方法。本書適閤機器學習從業者或有誌成為機器學習從業者的人閱讀。 (德)安德裏亞斯·穆勒(Andreas C.Muller),(美)莎拉·吉多(Sarah Guido) 著；張亮 譯 安德裏亞斯·穆勒，scikit-learn庫維護者和核心貢獻者。現任哥倫比亞大學數據科學研究院講師，曾任紐約大學數據科學中心助理研究員、YA馬遜公司計算機視覺應用的機器學習研究員。在波恩大學獲得機器學習博士學位。
莎拉·吉多，Mashable公司數據科學傢，曾擔任Bitly公司數據科學傢。

Python機器學習基礎教程 簡介 在數據驅動的時代，機器學習已成為一股不可忽視的力量，深刻地改變著我們理解和交互世界的方式。從智能手機上的語音助手到推薦係統，再到醫療診斷和自動駕駛汽車，機器學習的應用無處不在。本書旨在為初學者提供一個堅實的基礎，幫助您掌握Python在機器學習領域的強大工具和核心概念。我們將循序漸進地引導您理解機器學習的基本原理，學習如何使用Python中最流行的數據科學庫來構建、訓練和評估模型。 目標讀者 本書適閤以下人群： 對機器學習感興趣的初學者： 即使您沒有編程經驗，本書也會從零開始介紹必要的Python基礎知識。 希望掌握數據科學技能的程序員： 如果您熟悉Python但想將其應用於機器學習領域，本書將為您提供實用的指導。 需要理解和應用機器學習的學生和研究人員： 本書將幫助您建立紮實的理論基礎，並具備動手實踐的能力。 希望提升數據分析和預測能力的專業人士： 無論您從事哪個行業，機器學習都能為您帶來新的洞察和解決方案。 本書特色 零基礎入門： 如果您是編程新手，本書將從Python基礎語法、數據結構和常用庫開始講解，讓您輕鬆上手。 精選核心概念： 我們將聚焦機器學習中最重要、最實用的概念，避免不必要的理論堆砌，力求讓您快速掌握關鍵知識點。 實戰導嚮： 本書強調動手實踐，通過大量示例代碼和真實數據集，讓您在實踐中學習和鞏固知識。 精選Python庫： 我們將重點介紹NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等在機器學習領域至關重要的Python庫，並講解如何熟練運用它們。 循序漸進的教學方法： 內容設計由淺入深，從簡單的概念到復雜的模型，層層遞進，確保您能夠逐步理解並掌握。 清晰的代碼講解： 每一段代碼都附有詳細的解釋，幫助您理解代碼的邏輯和作用。 數據可視化： 通過圖錶直觀地展示數據和模型結果，幫助您更好地理解數據特徵和模型錶現。 內容概述 本書將分為以下幾個主要部分： 第一部分：Python與數據科學基礎 在深入機器學習之前，掌握必要的Python編程技能和數據處理工具是至關重要的。本部分將為您打下堅實的基礎。 1. Python基礎迴顧與進階： 變量、數據類型與運算符： 快速復習Python中最基本的數據類型（整數、浮點數、字符串、布爾值）以及運算符的使用。 控製流語句： 掌握`if-else`條件判斷、`for`和`while`循環，以及如何控製程序的執行流程。 函數： 學習如何定義和調用函數，提高代碼的復用性和模塊化。 數據結構： 深入理解列錶（list）、元組（tuple）、字典（dictionary）和集閤（set）的特性、操作方法及其在數據處理中的應用。 文件操作： 學習如何讀取和寫入文件，為數據加載和保存奠定基礎。 模塊與包： 理解Python的模塊化開發理念，學習如何導入和使用標準庫及第三方庫。 2. NumPy：科學計算的基石： NumPy數組（ndarray）： 學習創建、索引、切片和操作多維NumPy數組，這是進行數值計算和數據操作的核心。 數組的數學運算： 掌握 NumPy 提供的嚮量化運算能力，實現高效的數學計算，如加減乘除、指數、對數等。 數組的形狀與廣播機製： 理解數組的形狀（shape）操作以及 NumPy 的廣播（broadcasting）機製，能夠處理不同形狀數組之間的運算。 綫性代數運算： 學習 NumPy 在綫性代數方麵的功能，包括矩陣乘法、求逆、特徵值等，這些在機器學習中非常常見。 3. Pandas：數據分析的瑞士軍刀： Series和DataFrame： 掌握 Pandas 中最核心的兩種數據結構——Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維錶格數據），學習如何創建、訪問和修改它們。 數據加載與存儲： 學習從CSV、Excel、SQL數據庫等多種來源加載數據，並將處理後的數據保存到文件。 數據清洗與預處理： 處理缺失值： 學習識彆和處理數據中的缺失值，如填充（fillna）、刪除（dropna）等。 數據轉換與格式化： 掌握數據類型轉換、字符串處理、日期時間處理等常用數據預處理技術。 異常值檢測與處理： 學習識彆和處理數據中的異常值，以避免其對模型訓練造成負麵影響。 數據篩選、排序與分組： 學習如何根據條件篩選數據、對數據進行排序，以及使用`groupby`進行數據分組聚閤分析。 數據閤並與連接： 掌握`merge`、`join`、`concat`等方法，將多個數據集整閤成一個。 4. Matplotlib與Seaborn：數據可視化： Matplotlib基礎： 學習使用Matplotlib繪製各種基本圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、直方圖、餅圖等。 圖錶定製： 掌握如何設置圖錶標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型等，使圖錶更具可讀性和信息量。 Seaborn高級可視化： 學習使用Seaborn庫，它基於Matplotlib，提供瞭更美觀、更易用的高級統計圖錶，如熱力圖（heatmap）、箱綫圖（boxplot）、小提琴圖（violinplot）、分布圖（distplot）等。 探索性數據分析（EDA）： 通過可視化手段，初步瞭解數據的分布、變量之間的關係、潛在的模式和異常。 第二部分：機器學習核心概念與算法 在掌握瞭數據處理和可視化的工具後，我們將正式進入機器學習的世界，學習其核心概念和常用算法。 1. 機器學習概覽： 什麼是機器學習？ 定義機器學習，解釋其目標和意義。 監督學習、無監督學習與強化學習： 區分三種主要的機器學習範式，理解它們的應用場景。 模型的訓練與評估： 介紹模型訓練的基本流程，包括特徵工程、模型選擇、參數調優和模型評估。 過擬閤與欠擬閤： 理解過擬閤（overfitting）和欠擬閤（underfitting）的概念，以及如何診斷和解決這些問題。 偏差（Bias）與方差（Variance）： 深入理解偏差-方差權衡，這是理解模型泛化能力的關鍵。 2. 監督學習： 迴歸（Regression）： 預測連續數值。 綫性迴歸（Linear Regression）： 學習簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的原理，以及如何使用Scikit-learn實現。 模型評估指標： 學習均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數等迴歸模型的評估指標。 分類（Classification）： 預測離散類彆。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 盡管名字包含“迴歸”，但它是一種經典的二分類算法，理解其原理和應用。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： 學習基於距離的分類思想。 決策樹（Decision Trees）： 理解基於樹結構的分類與迴歸方法，包括其劃分規則和剪枝。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 學習如何在高維空間中找到最優分類超平麵。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於貝葉斯定理的簡單而有效的分類器。 模型評估指標： 學習混淆矩陣（Confusion Matrix）、準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫和AUC值等分類模型的評估指標。 3. 無監督學習： 聚類（Clustering）： 將數據分成不同的組。 K-Means聚類： 學習最常用的聚類算法之一，理解其迭代過程。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 學習構建數據點之間的層次結構。 聚類評估： 介紹輪廓係數（Silhouette Score）等聚類評估方法。 降維（Dimensionality Reduction）： 減少數據的特徵數量，同時保留重要信息。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 學習如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 學習一種用於可視化高維數據的方法。 第三部分：模型評估、調優與進階 建立模型隻是第一步，如何確保模型錶現良好並能夠泛化到未知數據同樣重要。 1. 模型評估與選擇： 交叉驗證（Cross-Validation）： 學習K摺交叉驗證等技術，更可靠地評估模型性能。 訓練集、驗證集與測試集： 理解數據劃分的重要性，以及如何正確使用它們。 2. 模型調優： 超參數（Hyperparameters）與參數（Parameters）： 區分模型中的超參數和參數。 網格搜索（Grid Search）與隨機搜索（Random Search）： 學習如何係統地尋找最優超參數組閤。 3. 特徵工程（Feature Engineering）： 特徵提取： 從原始數據中創建新的、更有用的特徵。 特徵選擇： 選擇最相關的特徵，以提高模型效率和性能。 特徵縮放（Feature Scaling）： 學習標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）技術，對不同尺度特徵進行處理。 4. Scikit-learn庫的深入應用： Pipeline（管道）： 學習如何將多個處理步驟串聯起來，簡化工作流程。 模型集成（Ensemble Methods）： Bagging（裝袋）： 如隨機森林（Random Forest），通過並行訓練多個模型來降低方差。 Boosting（提升）： 如AdaBoost、Gradient Boosting（包括XGBoost和LightGBM），通過串行訓練模型來逐步改進預測。 實踐案例與項目 本書將貫穿實際的應用場景，例如： 房價預測： 使用綫性迴歸和決策樹預測房屋價格。 客戶流失預測： 使用邏輯迴歸、SVM等分類模型預測客戶是否會流失。 鳶尾花分類： 使用KNN、決策樹等算法對鳶尾花進行分類。 手寫數字識彆： 基於MNIST數據集，嘗試使用不同的分類算法。 用戶畫像構建： 通過聚類分析，將用戶分成不同的群體。 總結與展望 本書的目標是為您打開機器學習的大門，提供一套完整的知識體係和實踐技能。學完本書，您將能夠： 熟練使用Python及其核心數據科學庫進行數據處理和分析。 理解監督學習和無監督學習的基本原理和常用算法。 能夠使用Scikit-learn構建、訓練和評估機器學習模型。 掌握基本的特徵工程和模型調優技術。 具備獨立解決一些實際機器學習問題的能力。 機器學習領域博大精深，本書隻是一個起點。我們鼓勵您在掌握瞭這些基礎知識後，繼續探索更高級的主題，如深度學習、自然語言處理、計算機視覺等，並將所學應用於更多創新性的項目中。 開啓您的機器學習之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常巧妙，它不像我之前看過的那些“大雜燴”式的機器學習書籍，而是有條不 بني地組織內容，讓我能夠高效地吸收知識。作者似乎很瞭解初學者的痛點，在講解每一個新的概念之前，都會先迴顧一下相關的基礎知識，確保我能夠跟上思路。我特彆欣賞它在處理“大數據”這個抽象概念時，沒有直接跳到復雜的分布式計算框架，而是先從Pandas和NumPy這些更易於理解的工具入手，教會我如何有效地讀取、清洗和操作數據。這些數據預處理的技巧，在我後續的學習中起到瞭至關重要的作用，讓我能夠更好地準備和管理我的數據集。在介紹機器學習算法時，它也做到瞭詳略得當，對於像綫性迴歸、邏輯迴歸這樣的基礎算法，講解得非常透徹，並且通過實際的Python代碼演示，讓我能夠親手實踐。而對於一些更復雜的算法，如支持嚮量機（SVM）和神經網絡，它也沒有迴避，而是用通俗易懂的語言，解釋瞭其核心思想和工作原理，並且給齣瞭相應的代碼示例。這本書的另一個亮點在於，它不僅僅局限於理論講解，更注重實際操作。書中的每一個算法都配有可運行的Python代碼，並且使用瞭Scikit-learn這個非常流行的庫，這對於像我這樣希望快速上手的讀者來說，簡直是福音。我能夠直接復製代碼，運行，然後通過調整參數來觀察模型的變化，這種“做中學”的方式，極大地加深瞭我對知識的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是為我量身定製的入門指南，讓我能夠輕鬆愉快地踏上機器學習之旅。作者在內容編排上花瞭很多心思，讓我感覺學習過程非常順暢。在開始講解算法之前，書中花瞭不少篇幅來介紹Python以及相關的科學計算庫，例如NumPy和Pandas。這對於我這樣編程基礎相對薄弱的讀者來說，簡直是雪中送炭。我能夠先紮實地掌握數據處理和分析的基礎，為後續的算法學習打下堅實的基礎。而當真正進入機器學習算法的學習時，這本書展現齣瞭它獨特的魅力。它不是簡單地羅列公式，而是用一種非常“接地氣”的方式，來解釋算法背後的思想。比如，在講解分類算法時，它會從最簡單的K近鄰講起，然後逐步過渡到邏輯迴歸、支持嚮量機等更復雜的模型，並且在講解過程中，穿插瞭大量的Python代碼示例。這些代碼都非常簡潔明瞭，並且配有詳細的注釋，讓我能夠輕鬆地理解每一行代碼的作用。更讓我驚喜的是，書中還專門闢齣瞭章節來講解模型評估和調優。這部分內容對我來說尤為重要，因為它讓我明白瞭如何客觀地評價一個模型的性能，以及如何通過各種技術手段來提升模型的準確率。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對機器學習一無所知的門外漢，而是已經掌握瞭核心的知識和技能，並且對未來繼續深入學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是機器學習領域的“定海神針”！作為一個在實際項目中苦苦摸索瞭近兩年的開發者，我之前嘗試過很多號稱“零基礎入門”的書籍，但往往都像是在空中樓閣，概念講得很漂亮，但真到瞭動手實踐，就卡住瞭。直到我翻開這本《Python機器學習基礎教程》，纔感覺像是找到瞭北極星。它並沒有像有些書那樣，上來就拋齣一大堆高深的數學公式和抽象的概念，而是循序漸進，從最基礎的Python環境搭建、數據處理開始，一步步引導我理解機器學習的脈絡。我尤其喜歡它在介紹算法時，不隻是簡單地給齣代碼，而是深入淺齣地解釋瞭算法背後的邏輯和原理，讓你知其然，更知其所以然。比如，在講到決策樹的時候，它不僅展示瞭如何用Scikit-learn構建模型，還詳細講解瞭信息增益、基尼不純度等概念，並且通過直觀的圖示，讓我清晰地看到瞭模型是如何一步步進行分裂和決策的。書中的代碼示例都非常貼近實際應用場景，無論是文本分類、圖像識彆，還是推薦係統，都能找到相應的案例，並且提供完整的代碼，讓我可以直接運行、修改和學習。更重要的是，它強調瞭模型評估和調優的重要性，讓我明白瞭僅僅構建模型是不夠的，如何科學地評估模型性能，以及如何通過調整參數來優化模型，纔是真正解決問題的關鍵。讀完之後，我感覺自己不再是那個隻會“復製粘貼”代碼的初學者，而是真正掌握瞭機器學習的“內功心法”，能夠自信地將學到的知識應用到自己的項目中去。

評分☆☆☆☆☆

讀完《Python機器學習基礎教程》，我感覺自己像是踏入瞭一個全新的知識領域，並且找到瞭一個極其可靠的嚮導。這本書最讓我印象深刻的是它對於“理解”的強調。它不是簡單地羅列公式，而是努力去解釋“為什麼”這樣做。例如，在講解過擬閤和欠擬閤時，書中並沒有止步於定義，而是通過圖示和實際的例子，讓我能夠直觀地感受到模型在不同情況下的錶現，以及如何通過正則化、交叉驗證等技術來解決這些問題。這讓我意識到，機器學習不僅僅是關於編寫代碼，更重要的是要對模型的工作原理有深刻的理解。書中的數據可視化部分也做得非常齣色，它教會瞭我如何使用Matplotlib和Seaborn來生成各種圖錶，從而更好地理解數據分布、特徵之間的關係以及模型預測的效果。這些可視化工具，在我後續的數據探索和模型診斷中發揮瞭巨大的作用，讓我能夠更有效地發現數據中的模式和問題。而且，這本書並沒有止步於傳統的監督學習，還涉及瞭一些無監督學習和強化學習的基本概念，這為我打開瞭更廣闊的視野，讓我看到瞭機器學習在不同場景下的應用潛力。總而言之，這本書提供瞭一個堅實的基礎，讓我能夠在這個快速發展的領域繼續深入學習和探索。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過很多聲稱適閤初學者的機器學習書籍，但很多都讓我感到力不從心，要麼是數學門檻太高，要麼是代碼示例過於晦澀。而這本《Python機器學習基礎教程》就像一股清流，讓我重新燃起瞭對機器學習的熱情。它從一個非常友好的角度切入，先是介紹瞭Python作為機器學習工具的強大之處，並且詳細講解瞭NumPy、Pandas、Matplotlib等核心庫的用法。這些基礎的鋪墊，對於我這樣的編程新手來說，至關重要。我能夠一步步地掌握數據處理和可視化的技巧，為後續的學習打下堅實的基礎。在講解機器學習算法時，書中非常注重概念的清晰度和易理解性。它沒有一上來就堆砌復雜的數學推導，而是用生動的比喻和直觀的例子，來解釋各種算法的原理。比如，它將K近鄰算法比作“鄰居效應”，將支持嚮量機比作“尋找最佳分隔綫”，這些形象的描述，讓我能夠迅速抓住算法的核心思想。書中的代碼實現部分也非常精彩，它使用瞭Scikit-learn庫，並且提供瞭大量的可運行示例。我不僅能夠運行代碼，還可以通過修改參數來觀察模型性能的變化，這種互動式的學習方式，讓我受益匪淺。而且，書中還包含瞭模型評估和特徵工程的章節，這些都是在實際項目中非常重要的環節，讓我能夠更好地理解如何構建一個有效的機器學習模型。