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店鋪： 經綸風圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115475619

商品編碼：26316094671

包裝：平裝

套裝數量：1

Python機器學習基礎教程
	定價	79.00
	齣版社	人民郵電齣版社
	版次	1
	齣版時間	2018年01月
	開本	16開
	作者	（德）安德裏亞斯·穆勒
	裝幀	平裝
	頁數
	字數
	ISBN編碼	9787115475619
	重量

內容介紹

 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zui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；模型評估和調參的高ji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。

目錄

 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Python　　4
1.3　scikit-learn　　4
1.4　必要的庫和工具　　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與Python 3的對比　　9
1.6　本書用到的版本　　10
1.7　第壹個應用：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　要事第壹：觀察數據　　15
1.7.4　構建第壹個模型：k近鄰算法　　16
1.7.5　做齣預測　　17
1.7.6　評估模型　　18
1.8　小結與展望　　19
第2章　監督學習　　21
2.1　分類與迴歸　　21
2.2　泛化、過擬閤與欠擬閤　　22
2.3　監督學習算法　　24
2.3.1　一些樣本數據集　　25
2.3.2　k 近鄰　　28
2.3.3　綫性模型　　35
2.3.4　樸素貝葉斯分類器　　53
2.3.5　決策樹　　54
2.3.6　決策樹集成　　64
2.3.7　核支持嚮量機　　71
2.3.8　神經網絡（深度學習）　　80
2.4　分類器的不確定度估計　　91
2.4.1　決策函數　　91
2.4.2　預測概率　　94
2.4.3　多分類問題的不確定度　　96
2.5　小結與展望　　98
第3章　無監督學習與預處理　　100
3.1　無監督學習的類型　　100
3.2　無監督學習的挑戰　　101
3.3　預處理與縮放　　101
3.3.1　不同類型的預處理　　102
3.3.2　應用數據變換　　102
3.3.3　對訓練數據和測試數據進行相同的縮放　　104
3.3.4　預處理對監督學習的作用　　106
3.4　降維、特徵提取與流形學習　　107
3.4.1　主成分分析　　107
3.4.2　非負矩陣分解　　120
3.4.3　用t-SNE進行流形學習　　126
3.5　聚類　　130
3.5.1　k 均值聚類　　130
3.5.2　凝聚聚類　　140
3.5.3　DBSCAN　　143
3.5.4　聚類算法的對比與評估　　147
3.5.5　聚類方法小結　　159
3.6　小結與展望　　159
第4章　數據錶示與特徵工程　　161
4.1　分類變量　　161
4.1.1　One-Hot編碼（虛擬變量）　　162
4.1.2　數字可以編碼分類變量　　166
4.2　分箱、離散化、綫性模型與樹　　168
4.3　交互特徵與多項式特徵　　171
4.4　單變量非綫性變換　　178
4.5　自動化特徵選擇　　181
4.5.1　單變量統計　　181
4.5.2　基於模型的特徵選擇　　183
4.5.3　迭代特徵選擇　　184
4.6　利用專傢知識　　185
4.7　小結與展望　　192
第5章　模型評估與改進　　193
5.1　交叉驗證　　194
5.1.1　scikit-learn中的交叉驗證　　194
5.1.2　交叉驗證的優點　　195
5.1.3　分層k 摺交叉驗證和其他策略　　196
5.2　網格搜索　　200
5.2.1　簡單網格搜索　　201
5.2.2　參數過擬閤的風險與驗證集　　202
5.2.3　帶交叉驗證的網格搜索　　203
5.3　評估指標與評分　　213
5.3.1　牢記zui終目標　　213
5.3.2　二分類指標　　214
5.3.3　多分類指標　　230
5.3.4　迴歸指標　　232
5.3.5　在模型選擇中使用評估指標　　232
5.4　小結與展望　　234
第6章　算法鏈與管道　　236
6.1　用預處理進行參數選擇　　237
6.2　構建管道　　238
6.3　在網格搜索中使用管道　　239
6.4　通用的管道接口　　242
6.4.1　用make_pipeline方便地創建管道　　243
6.4.2　訪問步驟屬性　　244
6.4.3　訪問網格搜索管道中的屬性　　244
6.5　網格搜索預處理步驟與模型參數　　246
6.6　網格搜索選擇使用哪個模型　　248
6.7　小結與展望　　249

掌握數據驅動的未來：開啓你的Python機器學習探索之旅 在這個數據爆炸的時代，機器學習已不再是遙不可及的未來科技，而是深刻影響我們生活方方麵麵的強大驅動力。從個性化推薦到智能語音助手，從疾病診斷到自動駕駛，機器學習的應用無處不在。而Python，以其簡潔的語法、豐富的庫生態和龐大的社區支持，已成為學習和實踐機器學習最受歡迎的語言。 如果你渴望理解算法如何學習，渴望構建能夠自主決策的智能係統，渴望在這個快速發展的領域中占據一席之地，那麼，你正站在一個激動人心的起點。本書旨在為你提供一套係統、詳實且極具實踐性的Python機器學習入門指南，讓你從零開始，逐步掌握機器學習的核心概念、關鍵算法以及在實際問題中的應用方法。 為什麼選擇Python進行機器學習？ Python之所以成為機器學習的首選語言，並非偶然。其易於學習的特性讓初學者能夠快速上手，專注於理解算法邏輯而非復雜的語法細節。更重要的是，Python擁有一個由NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等重量級庫組成的強大生態係統，它們為數據處理、數值計算、可視化、模型訓練和部署提供瞭無與倫比的支持。這些庫如同專業的工具箱，極大地簡化瞭機器學習開發的復雜性，讓你能夠更高效地專注於解決實際問題。 本書將帶你走過的學習路徑： 本書的內容設計遵循循序漸進的原則，力求讓每一位讀者都能紮實地掌握機器學習的基礎知識和實踐技能。我們將從最基礎的概念講起，逐步深入到核心算法和高級應用。 第一部分：機器學習的基石——概念與準備 在正式進入算法的世界之前，我們需要建立堅實的理論基礎，並熟悉必要的工具。 什麼是機器學習？ 我們將首先揭開機器學習的神秘麵紗，理解其核心思想——讓計算機通過數據學習規律，而無需進行顯式編程。我們將區分監督學習、無監督學習和強化學習這三大類主要的機器學習範式，並探討它們各自的應用場景。 數據的力量： 機器學習的生命綫是數據。我們將學習如何理解數據的類型、特徵和結構，以及數據在機器學習流程中的重要性。 Python開發環境搭建： 為瞭進行實踐，你需要一個良好的開發環境。我們將指導你完成Python的安裝，並介紹Jupyter Notebook/Lab和VS Code等常用的開發工具，讓你能夠高效地編寫、運行和調試代碼。 數據處理與分析基礎： NumPy是Python中進行數值計算的核心庫，它提供瞭高性能的多維數組對象和相關的數學函數。我們將學習如何使用NumPy進行數組操作、數學運算和統計計算。Pandas則是一個強大的數據分析庫，它引入瞭DataFrame這一核心數據結構，極大地簡化瞭數據的讀取、清洗、轉換和探索性分析。你將學會如何處理缺失值、異常值，如何進行數據閤並、分組和聚閤等操作。 數據可視化： 理解數據和模型的結果離不開可視化。Matplotlib和Seaborn是Python中最常用的數據可視化庫。我們將學習如何繪製各種圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖等，以直觀地展示數據分布、變量關係以及模型性能。 第二部分：核心機器學習算法——原理與實踐 這一部分將是本書的核心，我們將深入講解一係列經典的機器學習算法，並輔以Python代碼實現和實際案例。 迴歸算法：預測連續值 綫性迴歸： 探索最簡單但最強大的預測模型之一。我們將理解綫性迴歸的基本原理，如何使用最小二乘法進行模型擬閤，以及如何評估模型的性能（如MSE、R-squared）。 多項式迴歸： 當數據與綫性模型不符時，如何擴展模型以捕捉非綫性關係。 正則化迴歸（Lasso, Ridge）： 學習如何通過正則化來防止模型過擬閤，提高模型的泛化能力。 分類算法：預測離散類彆 邏輯迴歸： 盡管名字中帶有“迴歸”，但它是一種經典的二分類算法。我們將理解其Sigmoid函數和概率預測機製。 K近鄰（KNN）： 一種簡單而直觀的非參數算法，基於“物以類聚”的思想進行分類。 支持嚮量機（SVM）： 探索如何找到最優的超平麵來劃分不同類彆的樣本，以及核函數在SVM中的作用。 決策樹： 學習如何構建一棵樹狀模型，通過一係列規則來做齣決策，以及ID3、C4.5、CART等經典決策樹算法。 集成學習（Ensemble Learning）： 隨機森林： 通過組閤多個決策樹來提高模型的魯棒性和準確性。 梯度提升（如XGBoost, LightGBM）： 學習更強大的集成方法，如何通過迭代地訓練弱學習器來逐步改進模型。 聚類算法：發現數據的內在結構 K-Means： 最流行的無監督聚類算法之一，學習如何將數據點劃分到K個簇中。 層次聚類： 探索如何構建數據點之間的層級關係，以及如何選擇閤適的聚類數量。 DBSCAN： 一種基於密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇。 降維技術：處理高維數據 主成分分析（PCA）： 學習如何找到數據的主要變化方嚮，以降低數據的維度，同時保留盡可能多的信息。 t-SNE： 一種用於數據可視化的降維技術，能夠更好地保留數據在高維空間中的局部結構。 第三部分：模型評估與優化——提升你的模型性能 僅僅訓練齣模型是不夠的，我們還需要知道模型的好壞，並對其進行優化。 模型評估指標： 針對迴歸和分類任務，我們將學習各種常用的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-score、ROC麯綫、AUC值、MSE、MAE等，並理解它們的含義和適用場景。 過擬閤與欠擬閤： 理解這兩種模型訓練中的常見問題，以及它們的成因。 交叉驗證： 學習如何使用交叉驗證技術來更可靠地評估模型的泛化能力，避免模型在訓練集上錶現好，而在新數據上錶現差。 模型選擇與超參數調優： 掌握如何選擇最適閤特定問題的模型，以及如何通過網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等方法來尋找最優的超參數組閤。 第四部分：實踐進階——機器學習的實際應用 理論與實踐相結閤是學習的王道。在掌握瞭基本算法後，我們將通過實際項目來鞏固所學知識，並體驗機器學習在真實世界中的應用。 文本分析與自然語言處理（NLP）基礎： 學習如何處理文本數據，包括文本預處理（分詞、去除停用詞）、特徵提取（TF-IDF, Word Embeddings）以及簡單的文本分類任務。 數據預處理與特徵工程： 深入理解特徵工程的重要性，學習如何創建新的特徵、處理類彆型特徵、特徵縮放等，以提高模型的性能。 構建一個完整的機器學習項目流程： 從問題定義、數據收集、數據探索、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到模型部署，我們將模擬一個端到端的機器學習項目流程。 誰適閤閱讀本書？ 編程新手： 即使你對Python一無所知，本書也會為你打下堅實的Python編程基礎，並引導你逐步進入機器學習的世界。 希望轉型的開發者： 如果你是一名Web開發者、軟件工程師，渴望將機器學習技術融入你的工作，本書將為你提供所需的知識和技能。 數據科學愛好者： 對數據充滿好奇，希望通過機器學習挖掘數據中的價值，本書將是你不可多得的入門選擇。 學生與研究人員： 希望係統學習機器學習理論和實踐的學生及研究人員，本書將為你提供一個堅實的學習起點。 本書的特色 理論與實踐並重： 我們不僅會講解算法的數學原理，更會提供大量Python代碼示例，讓你能夠動手實踐，加深理解。 循序漸進的學習路徑： 內容組織閤理，從基礎概念到核心算法，再到實際應用，讓你學習起來輕鬆無壓力。 豐富的案例分析： 通過實際數據集和場景，讓你瞭解機器學習在各行各業的應用，激發學習興趣。 清晰易懂的講解： 語言通俗易懂，避免瞭過於晦澀的術語，力求讓每一位讀者都能輕鬆理解。 注重實用性： 聚焦於當下最常用、最有價值的機器學習算法和技術，幫助你快速掌握解決實際問題的能力。 踏入機器學習的領域，就像打開瞭一扇通往智能世界的大門。本書將是你在這扇門前最可靠的嚮導，為你指引方嚮，提供工具，點亮前路。讓我們一起，用Python的力量，探索數據的奧秘，創造智能的未來！

評分☆☆☆☆☆

我剛結束瞭學習 Python 機器學習的徵程，真的太棒瞭！這本書的講解方式簡直是為初學者量身定製的，清晰明瞭，一點也不覺得枯燥。作者循序漸進地介紹瞭機器學習的基本概念，從最基礎的算法，比如綫性迴歸、邏輯迴歸，到更高級的模型，像是支持嚮量機和決策樹，都講得特彆透徹。而且，這本書非常注重實操，每講完一個概念，都會配上相應的 Python 代碼示例。我尤其喜歡的是，它並沒有直接扔給你一堆復雜的代碼，而是一步一步地解釋代碼的邏輯，讓你知道為什麼這麼寫，這樣做有什麼意義。通過這些例子，我不僅學會瞭如何運用這些算法，更重要的是理解瞭它們背後的原理。書中的數據集也都很有代錶性，涵蓋瞭分類、迴歸、聚類等常見的機器學習任務。我跟著書本一步步實踐，感覺自己真的掌握瞭將理論轉化為實際應用的能力。對於那些和我一樣，對機器學習充滿好奇，又不知道從何入手的朋友們，這本書絕對是你們的絕佳選擇。它不僅打開瞭我認識機器學習世界的大門，更讓我對未來深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能充滿瞭嚮往，但總覺得它離我太遙遠。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它用一種非常親切、接地氣的方式，將復雜的人工智能概念分解成易於理解的模塊。我發現，原來機器學習並不是什麼高不可攀的學科，它就隱藏在我們的日常生活中，並且可以被我們掌握。書中對一些經典的機器學習算法的介紹，比如 K-Means 聚類、樸素貝葉斯等，都非常直觀。作者通過生動的類比和清晰的圖示，讓我能夠迅速理解它們的工作原理。我尤其喜歡的是書中關於如何評估模型性能的部分，它讓我明白瞭，一個好的模型不僅僅是能夠做齣預測，更重要的是它能夠做齣準確、可靠的預測。通過跟隨書中的代碼示例，我不僅學會瞭如何使用 Python 實現這些算法，更重要的是，我開始能夠自己思考如何應用這些技術來解決一些身邊的問題。這本書真的就像是一個引路人，它沒有讓我直接麵對大海，而是先帶我在岸邊戲水，讓我逐漸建立瞭信心，並讓我渴望去探索更廣闊的海洋。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對編程和數據分析都有些畏懼，感覺自己很難學得會。但是，自從我開始閱讀這本書，我的想法完全改變瞭！作者用非常通俗易懂的語言，將 Python 編程和機器學習的入門知識串聯瞭起來。對於完全零基礎的我來說，書中的每一步都顯得格外友好。它並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式或者晦澀的概念，而是從 Python 的基礎語法開始，逐步引導讀者上手。我跟著書中的例子，學會瞭如何安裝必要的庫，如何導入和處理數據，以及如何構建一個簡單的機器學習模型。更重要的是，這本書強調瞭“動手實踐”的重要性，每一個章節都附帶瞭實際操作的代碼，讓我可以邊學邊練。我最喜歡的是書中關於數據可視化的部分，通過圖錶直觀地展示數據和模型的結果，讓我對數據的理解更加深刻，也更能感受到機器學習的神奇之處。這本書讓我第一次體會到，原來學習編程和數據分析可以這麼有趣，這麼有成就感。它不僅教會瞭我技術，更重要的是，它點燃瞭我繼續探索數據科學世界的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在關注如何將機器學習應用於實際業務場景，這本書為我提供瞭一些非常有價值的啓發。雖然書中介紹的算法和技術相對基礎，但其核心思想和解決問題的思路卻非常實用。作者通過一係列貼近實際的案例，展示瞭如何利用機器學習來解決諸如客戶流失預測、産品推薦、欺詐檢測等問題。我特彆欣賞的是書中關於特徵選擇和特徵工程的講解，它強調瞭在實際應用中，如何從原始數據中提取齣有價值的特徵，並對這些特徵進行有效的處理，這對於構建高性能的模型至關重要。書中還討論瞭模型的可解釋性問題，以及如何理解模型的預測結果，這在很多需要決策支持的場景下是不可或缺的。這本書並沒有過多地糾纏於復雜的數學推導，而是側重於如何將機器學習的工具應用到解決實際問題中。它讓我意識到，很多時候，一個簡單而有效的模型，比一個過於復雜但難以理解的模型更有價值。這本書的價值在於它能夠幫助讀者建立起一個將機器學習理念落地到業務中的思維框架，這對於那些希望利用技術提升業務效率和競爭力的從業者來說，是非常寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

我最近在深度學習領域鑽研，發現這本書為我提供瞭非常寶貴的視角，盡管它側重於更基礎的機器學習。這本書最大的亮點在於它對“為什麼”的解釋，而不是僅僅羅列“怎麼做”。作者深入淺齣地闡述瞭機器學習的核心思想，比如偏差-方差權衡、過擬閤與欠擬閤的根源，以及如何通過特徵工程來提升模型性能。讀這本書就像是和一位經驗豐富的導師對話，他會引導你思考問題的本質，而不是給你現成的答案。我特彆喜歡它關於模型評估的部分，講解瞭準確率、召迴率、F1分數等各種評價指標的含義、適用場景以及它們之間的權衡關係。書中關於正則化的講解也讓我茅塞頓開，理解瞭 L1 和 L2 正則化為何能有效防止過擬閤。此外，書中還介紹瞭一些經典的機器學習算法，雖然可能不是最新最前沿的，但它們卻是理解更復雜模型的基礎。通過對這些基礎算法的深入理解，我發現自己在學習深度學習的各種網絡結構時，能夠更快地抓住核心思想，並且更能理解它們之間的聯係。這本書的價值在於其深刻的理論洞察力，能夠幫助讀者建立起紮實的機器學習理論框架，這對任何想要在人工智能領域走得更遠的人來說，都是不可或缺的。