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店铺： 经纶风图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475619

商品编码：26316094671

包装：平装

套装数量：1

Python机器学习基础教程
	定价	79.00
	出版社	人民邮电出版社
	版次	1
	出版时间	2018年01月
	开本	16开
	作者	（德）安德里亚斯·穆勒
	装帧	平装
	页数
	字数
	ISBN编码	9787115475619
	重量

内容介绍

 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zui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；模型评估和调参的高ji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。

目录

 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Python　　4
1.3　scikit-learn　　4
1.4　必要的库和工具　　5
1.4.1　Jupyter Notebook　　6
1.4.2　NumPy　　6
1.4.3　SciPy　　6
1.4.4　matplotlib　　7
1.4.5　pandas　　8
1.4.6　mglearn　　9
1.5　Python 2与Python 3的对比　　9
1.6　本书用到的版本　　10
1.7　第壹个应用：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　要事第壹：观察数据　　15
1.7.4　构建第壹个模型：k近邻算法　　16
1.7.5　做出预测　　17
1.7.6　评估模型　　18
1.8　小结与展望　　19
第2章　监督学习　　21
2.1　分类与回归　　21
2.2　泛化、过拟合与欠拟合　　22
2.3　监督学习算法　　24
2.3.1　一些样本数据集　　25
2.3.2　k 近邻　　28
2.3.3　线性模型　　35
2.3.4　朴素贝叶斯分类器　　53
2.3.5　决策树　　54
2.3.6　决策树集成　　64
2.3.7　核支持向量机　　71
2.3.8　神经网络（深度学习）　　80
2.4　分类器的不确定度估计　　91
2.4.1　决策函数　　91
2.4.2　预测概率　　94
2.4.3　多分类问题的不确定度　　96
2.5　小结与展望　　98
第3章　无监督学习与预处理　　100
3.1　无监督学习的类型　　100
3.2　无监督学习的挑战　　101
3.3　预处理与缩放　　101
3.3.1　不同类型的预处理　　102
3.3.2　应用数据变换　　102
3.3.3　对训练数据和测试数据进行相同的缩放　　104
3.3.4　预处理对监督学习的作用　　106
3.4　降维、特征提取与流形学习　　107
3.4.1　主成分分析　　107
3.4.2　非负矩阵分解　　120
3.4.3　用t-SNE进行流形学习　　126
3.5　聚类　　130
3.5.1　k 均值聚类　　130
3.5.2　凝聚聚类　　140
3.5.3　DBSCAN　　143
3.5.4　聚类算法的对比与评估　　147
3.5.5　聚类方法小结　　159
3.6　小结与展望　　159
第4章　数据表示与特征工程　　161
4.1　分类变量　　161
4.1.1　One-Hot编码（虚拟变量）　　162
4.1.2　数字可以编码分类变量　　166
4.2　分箱、离散化、线性模型与树　　168
4.3　交互特征与多项式特征　　171
4.4　单变量非线性变换　　178
4.5　自动化特征选择　　181
4.5.1　单变量统计　　181
4.5.2　基于模型的特征选择　　183
4.5.3　迭代特征选择　　184
4.6　利用专家知识　　185
4.7　小结与展望　　192
第5章　模型评估与改进　　193
5.1　交叉验证　　194
5.1.1　scikit-learn中的交叉验证　　194
5.1.2　交叉验证的优点　　195
5.1.3　分层k 折交叉验证和其他策略　　196
5.2　网格搜索　　200
5.2.1　简单网格搜索　　201
5.2.2　参数过拟合的风险与验证集　　202
5.2.3　带交叉验证的网格搜索　　203
5.3　评估指标与评分　　213
5.3.1　牢记zui终目标　　213
5.3.2　二分类指标　　214
5.3.3　多分类指标　　230
5.3.4　回归指标　　232
5.3.5　在模型选择中使用评估指标　　232
5.4　小结与展望　　234
第6章　算法链与管道　　236
6.1　用预处理进行参数选择　　237
6.2　构建管道　　238
6.3　在网格搜索中使用管道　　239
6.4　通用的管道接口　　242
6.4.1　用make_pipeline方便地创建管道　　243
6.4.2　访问步骤属性　　244
6.4.3　访问网格搜索管道中的属性　　244
6.5　网格搜索预处理步骤与模型参数　　246
6.6　网格搜索选择使用哪个模型　　248
6.7　小结与展望　　249

掌握数据驱动的未来：开启你的Python机器学习探索之旅 在这个数据爆炸的时代，机器学习已不再是遥不可及的未来科技，而是深刻影响我们生活方方面面的强大驱动力。从个性化推荐到智能语音助手，从疾病诊断到自动驾驶，机器学习的应用无处不在。而Python，以其简洁的语法、丰富的库生态和庞大的社区支持，已成为学习和实践机器学习最受欢迎的语言。 如果你渴望理解算法如何学习，渴望构建能够自主决策的智能系统，渴望在这个快速发展的领域中占据一席之地，那么，你正站在一个激动人心的起点。本书旨在为你提供一套系统、详实且极具实践性的Python机器学习入门指南，让你从零开始，逐步掌握机器学习的核心概念、关键算法以及在实际问题中的应用方法。 为什么选择Python进行机器学习？ Python之所以成为机器学习的首选语言，并非偶然。其易于学习的特性让初学者能够快速上手，专注于理解算法逻辑而非复杂的语法细节。更重要的是，Python拥有一个由NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等重量级库组成的强大生态系统，它们为数据处理、数值计算、可视化、模型训练和部署提供了无与伦比的支持。这些库如同专业的工具箱，极大地简化了机器学习开发的复杂性，让你能够更高效地专注于解决实际问题。 本书将带你走过的学习路径： 本书的内容设计遵循循序渐进的原则，力求让每一位读者都能扎实地掌握机器学习的基础知识和实践技能。我们将从最基础的概念讲起，逐步深入到核心算法和高级应用。 第一部分：机器学习的基石——概念与准备 在正式进入算法的世界之前，我们需要建立坚实的理论基础，并熟悉必要的工具。 什么是机器学习？ 我们将首先揭开机器学习的神秘面纱，理解其核心思想——让计算机通过数据学习规律，而无需进行显式编程。我们将区分监督学习、无监督学习和强化学习这三大类主要的机器学习范式，并探讨它们各自的应用场景。 数据的力量： 机器学习的生命线是数据。我们将学习如何理解数据的类型、特征和结构，以及数据在机器学习流程中的重要性。 Python开发环境搭建： 为了进行实践，你需要一个良好的开发环境。我们将指导你完成Python的安装，并介绍Jupyter Notebook/Lab和VS Code等常用的开发工具，让你能够高效地编写、运行和调试代码。 数据处理与分析基础： NumPy是Python中进行数值计算的核心库，它提供了高性能的多维数组对象和相关的数学函数。我们将学习如何使用NumPy进行数组操作、数学运算和统计计算。Pandas则是一个强大的数据分析库，它引入了DataFrame这一核心数据结构，极大地简化了数据的读取、清洗、转换和探索性分析。你将学会如何处理缺失值、异常值，如何进行数据合并、分组和聚合等操作。 数据可视化： 理解数据和模型的结果离不开可视化。Matplotlib和Seaborn是Python中最常用的数据可视化库。我们将学习如何绘制各种图表，如散点图、折线图、柱状图、箱线图等，以直观地展示数据分布、变量关系以及模型性能。 第二部分：核心机器学习算法——原理与实践 这一部分将是本书的核心，我们将深入讲解一系列经典的机器学习算法，并辅以Python代码实现和实际案例。 回归算法：预测连续值 线性回归： 探索最简单但最强大的预测模型之一。我们将理解线性回归的基本原理，如何使用最小二乘法进行模型拟合，以及如何评估模型的性能（如MSE、R-squared）。 多项式回归： 当数据与线性模型不符时，如何扩展模型以捕捉非线性关系。 正则化回归（Lasso, Ridge）： 学习如何通过正则化来防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。 分类算法：预测离散类别 逻辑回归： 尽管名字中带有“回归”，但它是一种经典的二分类算法。我们将理解其Sigmoid函数和概率预测机制。 K近邻（KNN）： 一种简单而直观的非参数算法，基于“物以类聚”的思想进行分类。 支持向量机（SVM）： 探索如何找到最优的超平面来划分不同类别的样本，以及核函数在SVM中的作用。 决策树： 学习如何构建一棵树状模型，通过一系列规则来做出决策，以及ID3、C4.5、CART等经典决策树算法。 集成学习（Ensemble Learning）： 随机森林： 通过组合多个决策树来提高模型的鲁棒性和准确性。 梯度提升（如XGBoost, LightGBM）： 学习更强大的集成方法，如何通过迭代地训练弱学习器来逐步改进模型。 聚类算法：发现数据的内在结构 K-Means： 最流行的无监督聚类算法之一，学习如何将数据点划分到K个簇中。 层次聚类： 探索如何构建数据点之间的层级关系，以及如何选择合适的聚类数量。 DBSCAN： 一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇。 降维技术：处理高维数据 主成分分析（PCA）： 学习如何找到数据的主要变化方向，以降低数据的维度，同时保留尽可能多的信息。 t-SNE： 一种用于数据可视化的降维技术，能够更好地保留数据在高维空间中的局部结构。 第三部分：模型评估与优化——提升你的模型性能 仅仅训练出模型是不够的，我们还需要知道模型的好坏，并对其进行优化。 模型评估指标： 针对回归和分类任务，我们将学习各种常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC曲线、AUC值、MSE、MAE等，并理解它们的含义和适用场景。 过拟合与欠拟合： 理解这两种模型训练中的常见问题，以及它们的成因。 交叉验证： 学习如何使用交叉验证技术来更可靠地评估模型的泛化能力，避免模型在训练集上表现好，而在新数据上表现差。 模型选择与超参数调优： 掌握如何选择最适合特定问题的模型，以及如何通过网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等方法来寻找最优的超参数组合。 第四部分：实践进阶——机器学习的实际应用 理论与实践相结合是学习的王道。在掌握了基本算法后，我们将通过实际项目来巩固所学知识，并体验机器学习在真实世界中的应用。 文本分析与自然语言处理（NLP）基础： 学习如何处理文本数据，包括文本预处理（分词、去除停用词）、特征提取（TF-IDF, Word Embeddings）以及简单的文本分类任务。 数据预处理与特征工程： 深入理解特征工程的重要性，学习如何创建新的特征、处理类别型特征、特征缩放等，以提高模型的性能。 构建一个完整的机器学习项目流程： 从问题定义、数据收集、数据探索、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估到模型部署，我们将模拟一个端到端的机器学习项目流程。 谁适合阅读本书？ 编程新手： 即使你对Python一无所知，本书也会为你打下坚实的Python编程基础，并引导你逐步进入机器学习的世界。 希望转型的开发者： 如果你是一名Web开发者、软件工程师，渴望将机器学习技术融入你的工作，本书将为你提供所需的知识和技能。 数据科学爱好者： 对数据充满好奇，希望通过机器学习挖掘数据中的价值，本书将是你不可多得的入门选择。 学生与研究人员： 希望系统学习机器学习理论和实践的学生及研究人员，本书将为你提供一个坚实的学习起点。 本书的特色 理论与实践并重： 我们不仅会讲解算法的数学原理，更会提供大量Python代码示例，让你能够动手实践，加深理解。 循序渐进的学习路径： 内容组织合理，从基础概念到核心算法，再到实际应用，让你学习起来轻松无压力。 丰富的案例分析： 通过实际数据集和场景，让你了解机器学习在各行各业的应用，激发学习兴趣。 清晰易懂的讲解： 语言通俗易懂，避免了过于晦涩的术语，力求让每一位读者都能轻松理解。 注重实用性： 聚焦于当下最常用、最有价值的机器学习算法和技术，帮助你快速掌握解决实际问题的能力。 踏入机器学习的领域，就像打开了一扇通往智能世界的大门。本书将是你在这扇门前最可靠的向导，为你指引方向，提供工具，点亮前路。让我们一起，用Python的力量，探索数据的奥秘，创造智能的未来！

评分☆☆☆☆☆

我刚结束了学习 Python 机器学习的征程，真的太棒了！这本书的讲解方式简直是为初学者量身定制的，清晰明了，一点也不觉得枯燥。作者循序渐进地介绍了机器学习的基本概念，从最基础的算法，比如线性回归、逻辑回归，到更高级的模型，像是支持向量机和决策树，都讲得特别透彻。而且，这本书非常注重实操，每讲完一个概念，都会配上相应的 Python 代码示例。我尤其喜欢的是，它并没有直接扔给你一堆复杂的代码，而是一步一步地解释代码的逻辑，让你知道为什么这么写，这样做有什么意义。通过这些例子，我不仅学会了如何运用这些算法，更重要的是理解了它们背后的原理。书中的数据集也都很有代表性，涵盖了分类、回归、聚类等常见的机器学习任务。我跟着书本一步步实践，感觉自己真的掌握了将理论转化为实际应用的能力。对于那些和我一样，对机器学习充满好奇，又不知道从何入手的朋友们，这本书绝对是你们的绝佳选择。它不仅打开了我认识机器学习世界的大门，更让我对未来深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能充满了向往，但总觉得它离我太遥远。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它用一种非常亲切、接地气的方式，将复杂的人工智能概念分解成易于理解的模块。我发现，原来机器学习并不是什么高不可攀的学科，它就隐藏在我们的日常生活中，并且可以被我们掌握。书中对一些经典的机器学习算法的介绍，比如 K-Means 聚类、朴素贝叶斯等，都非常直观。作者通过生动的类比和清晰的图示，让我能够迅速理解它们的工作原理。我尤其喜欢的是书中关于如何评估模型性能的部分，它让我明白了，一个好的模型不仅仅是能够做出预测，更重要的是它能够做出准确、可靠的预测。通过跟随书中的代码示例，我不仅学会了如何使用 Python 实现这些算法，更重要的是，我开始能够自己思考如何应用这些技术来解决一些身边的问题。这本书真的就像是一个引路人，它没有让我直接面对大海，而是先带我在岸边戏水，让我逐渐建立了信心，并让我渴望去探索更广阔的海洋。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对编程和数据分析都有些畏惧，感觉自己很难学得会。但是，自从我开始阅读这本书，我的想法完全改变了！作者用非常通俗易懂的语言，将 Python 编程和机器学习的入门知识串联了起来。对于完全零基础的我来说，书中的每一步都显得格外友好。它并没有一开始就抛出复杂的数学公式或者晦涩的概念，而是从 Python 的基础语法开始，逐步引导读者上手。我跟着书中的例子，学会了如何安装必要的库，如何导入和处理数据，以及如何构建一个简单的机器学习模型。更重要的是，这本书强调了“动手实践”的重要性，每一个章节都附带了实际操作的代码，让我可以边学边练。我最喜欢的是书中关于数据可视化的部分，通过图表直观地展示数据和模型的结果，让我对数据的理解更加深刻，也更能感受到机器学习的神奇之处。这本书让我第一次体会到，原来学习编程和数据分析可以这么有趣，这么有成就感。它不仅教会了我技术，更重要的是，它点燃了我继续探索数据科学世界的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我最近在深度学习领域钻研，发现这本书为我提供了非常宝贵的视角，尽管它侧重于更基础的机器学习。这本书最大的亮点在于它对“为什么”的解释，而不是仅仅罗列“怎么做”。作者深入浅出地阐述了机器学习的核心思想，比如偏差-方差权衡、过拟合与欠拟合的根源，以及如何通过特征工程来提升模型性能。读这本书就像是和一位经验丰富的导师对话，他会引导你思考问题的本质，而不是给你现成的答案。我特别喜欢它关于模型评估的部分，讲解了准确率、召回率、F1分数等各种评价指标的含义、适用场景以及它们之间的权衡关系。书中关于正则化的讲解也让我茅塞顿开，理解了 L1 和 L2 正则化为何能有效防止过拟合。此外，书中还介绍了一些经典的机器学习算法，虽然可能不是最新最前沿的，但它们却是理解更复杂模型的基础。通过对这些基础算法的深入理解，我发现自己在学习深度学习的各种网络结构时，能够更快地抓住核心思想，并且更能理解它们之间的联系。这本书的价值在于其深刻的理论洞察力，能够帮助读者建立起扎实的机器学习理论框架，这对任何想要在人工智能领域走得更远的人来说，都是不可或缺的。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在关注如何将机器学习应用于实际业务场景，这本书为我提供了一些非常有价值的启发。虽然书中介绍的算法和技术相对基础，但其核心思想和解决问题的思路却非常实用。作者通过一系列贴近实际的案例，展示了如何利用机器学习来解决诸如客户流失预测、产品推荐、欺诈检测等问题。我特别欣赏的是书中关于特征选择和特征工程的讲解，它强调了在实际应用中，如何从原始数据中提取出有价值的特征，并对这些特征进行有效的处理，这对于构建高性能的模型至关重要。书中还讨论了模型的可解释性问题，以及如何理解模型的预测结果，这在很多需要决策支持的场景下是不可或缺的。这本书并没有过多地纠缠于复杂的数学推导，而是侧重于如何将机器学习的工具应用到解决实际问题中。它让我意识到，很多时候，一个简单而有效的模型，比一个过于复杂但难以理解的模型更有价值。这本书的价值在于它能够帮助读者建立起一个将机器学习理念落地到业务中的思维框架，这对于那些希望利用技术提升业务效率和竞争力的从业者来说，是非常宝贵的。