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张亮hysic 译

图书标签:

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店铺： 新知图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475619

商品编码：27027390991

丛书名： Python机器学习基础教程

开本：16开

出版时间：2018-01-01

图书名称：	Python机器学习基础教程
作 者：	安德里亚斯·穆勒
定价：	79.00
ISBN号：	9787115475619
出版社：	人民邮电出版社
开本：	16
装帧：	平装
出版日期：	2018-1-1
印刷日期：	2018-1-1

前言 ix
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 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
1．7．4 构建 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
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 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
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
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
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
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
7 章 处理文本数据 250
7．1 用字符串表示的数据类型 250
7．2 示例应用：电影评论的情感分析 252
7．3 将文本数据表示为词袋 254
7．3．1 将词袋应用于玩具数据集 255
7．3．2 将词袋应用于电影评论 256
7．4 停用词 259
7．5 用tf-idf 缩放数据 260
7．6 研究模型系数 263
7．7 多个单词的词袋（n 元分词） 263
7．8 分词、词干提取与词形还原 267
7．9 主题建模与文档聚类 270
7．10 小结与展望 277
8 章 全书总结 278
8．1 处理机器学习问题 278
8．2 从原型到生产 279
8．3 测试生产系统 280
8．4 构建你自己的估计器 280
8．5 下步怎么走 281
8．5．1 理论 281
8．5．2 其他机器学习框架和包 281
8．5．3 排序、推荐系统与其他学习类型 282
8．5．4 概率建模、推断与概率编程 282
8．5．5 神经网络 283
8．5．6 推广到更大的数据集 283
8．5．7 磨练你的技术 284
8．6 总结 284
关于作者 285
关于封面 285

机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的部分，海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！
书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库步步构建个有效的机器学习应用。
* 机器学习的基本概念及其应用
* 常用机器学习算法的优缺点
* 机器学习所处理的数据的表示方法，包括重点关注数据的哪些方面
* 模型评估和调参的方法
* 管道的概念
* 处理文本数据的方法，包括文本特有的处理方法
* 进步提高机器学习和数据科学技能的建议

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

 

Python编程入门与进阶：解锁智能时代的核心技术 在这个数字化浪潮席卷全球的时代，编程已成为驱动创新、解决复杂问题的关键能力。而Python，凭借其简洁易学的语法、强大的生态系统和广泛的应用领域，已然成为全球最受欢迎的编程语言之一。无论你是初次接触编程的新手，还是希望深化技能、探索前沿领域的开发者，掌握Python都将为你打开一扇通往无限可能的大门。 本书并非一本简单的“速成”指南，而是一部系统性的Python学习路线图，旨在帮助你从零开始，稳扎稳打地构建扎实的编程基础，并逐步迈向更高级的应用。我们深知，真正的技术掌握并非一蹴而就，而是源于清晰的逻辑、严谨的实践和持续的探索。因此，本书的编写将遵循一条科学的学习路径，确保你不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：Python基础入门——构建坚实的基石 在学习任何编程语言之前，理解其核心概念至关重要。本书的第一部分将带你踏入Python的世界，从最基本的元素开始，为你构建一个稳固的编程认知框架。 初识Python： 我们将首先介绍Python的独特魅力，包括其易读性、跨平台特性以及在各行各业的广泛应用。你将了解到Python为何如此受欢迎，并激发你深入学习的兴趣。 安装与环境搭建： 实践是最好的老师。我们将提供详细的步骤，指导你如何在你的操作系统上安装Python解释器，并介绍几种常用的集成开发环境（IDE）或代码编辑器，如VS Code、PyCharm等，帮助你搭建高效的开发环境。你将学会如何编写、运行和调试你的第一个Python程序。 变量、数据类型与运算符： 这是编程的基石。你将深入理解Python中的各种基本数据类型，如整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）和布尔值（bool）。通过丰富的实例，你将学会如何声明变量，如何使用算术运算符、比较运算符和逻辑运算符进行数据操作和逻辑判断。 控制流：顺序、分支与循环： 程序之所以能够执行复杂的任务，离不开对执行流程的控制。我们将详细讲解条件语句（if-elif-else），让你能够根据不同的条件做出决策；以及循环结构（for和while），让你能够重复执行某段代码，从而处理大量数据或实现自动化任务。 数据结构：列表、元组、字典与集合： 在实际编程中，我们常常需要组织和管理一组数据。本书将深入介绍Python强大的内置数据结构。你将学习列表（list）的创建、访问、修改和切片操作；理解元组（tuple）的不可变性及其应用场景；掌握字典（dict）以键值对的形式存储和检索数据的高效方式；并了解集合（set）的无序性和唯一性特性。 函数：代码的复用与模块化： 函数是编写模块化、可重用代码的关键。你将学会如何定义和调用函数，理解参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数）以及返回值。通过函数的运用，你将能更好地组织代码，提高开发效率，并使程序更易于维护。 模块与包：拓展Python的能力： Python拥有庞大而丰富的标准库和第三方库。你将学习如何导入和使用模块，理解包（package）的概念，并了解如何安装和管理第三方库，从而大大扩展Python的功能。 第二部分：Python进阶实践——掌握核心编程技巧 在牢固掌握Python基础知识后，本书将引导你进入更深层次的编程实践，学习如何编写更优雅、更高效、更健壮的代码。 面向对象编程（OOP）： OOP是一种强大的编程范式，能够帮助你构建复杂、可扩展的软件系统。你将深入理解类（class）、对象（object）、封装（encapsulation）、继承（inheritance）和多态（polymorphism）等核心概念。通过实例，你将学会如何设计和实现自己的类，以及如何利用OOP的优势来组织和管理代码。 文件操作：读写与管理： 在实际应用中，我们经常需要与文件打交道。你将学习如何打开、读取、写入和关闭文件，处理不同类型的文件格式，以及掌握文本文件和二进制文件的读写技巧。 异常处理：编写健壮的代码： 错误和异常是程序开发过程中不可避免的一部分。你将学习如何使用try-except-finally语句来捕获和处理各种异常，从而防止程序崩溃，并编写出更具鲁棒性的代码。 模块开发与代码组织： 随着项目规模的增大，良好的代码组织变得尤为重要。你将学习如何将代码组织成多个模块，并探索创建和管理Python包的最佳实践，从而提升代码的可维护性和可复用性。 迭代器与生成器：高效的数据处理： 迭代器和生成器是Python中用于高效处理大量数据的强大工具。你将理解它们的工作原理，并学习如何利用它们来优化内存使用和提高程序性能。 装饰器：增强函数功能： 装饰器是一种非常灵活的Python特性，允许你在不修改函数自身的情况下，为其添加额外的功能。你将学习装饰器的语法和应用，理解它们在日志记录、权限控制等场景中的作用。 上下文管理器：资源管理的优雅之道： 上下文管理器（context managers）为资源的自动管理提供了一种简洁而强大的方式，例如文件句柄或网络连接。你将学习如何使用with语句，并理解如何创建自定义的上下文管理器。 第三部分：Python在实际领域的应用探索（示例性内容，与您书名可能不直接关联，但展示Python的广阔前景） 在掌握了Python的核心编程技巧后，本书将进一步展示Python在各个领域的强大应用潜力，激发你将所学知识付诸实践的热情。 数据分析基础： Python在数据科学领域拥有极其成熟的生态系统。我们将介绍NumPy和Pandas这两个核心库，它们提供了高效的数据结构和数据分析工具。你将学习如何进行数据加载、清洗、转换、统计分析和可视化，为后续深入学习打下基础。 Web开发入门： 许多流行的网站和Web应用都由Python驱动。我们将简要介绍Flask或Django等Web框架的基本概念，让你了解如何使用Python来构建动态的Web页面和API。 自动化脚本编写： Python是编写自动化脚本的理想选择。你将学习如何利用Python来自动化日常任务，例如文件管理、系统管理、数据采集等，极大地提高工作效率。 科学计算与图形学入门： Python在科学计算领域扮演着重要角色，配合Matplotlib等库，可以轻松实现复杂的数据可视化和图形绘制。 本书的特色与优势： 循序渐进的教学设计： 从最基础的概念到高级的编程技巧，我们精心设计了每一个学习环节，确保你能够稳步前进，不感到迷茫。 丰富的实践案例： 本书贯穿大量的代码示例和练习题，涵盖各种实际应用场景，让你在动手实践中巩固知识，提升技能。 清晰的语言解释： 我们力求用最通俗易懂的语言解释复杂的概念，避免使用过多的技术术语，让初学者也能轻松理解。 注重编程思维的培养： 除了教授语法和技巧，我们更注重培养你的逻辑思维能力、问题解决能力和代码设计能力，让你成为一名真正优秀的开发者。 引导自主学习： 在掌握了本书内容后，你将拥有独立学习和探索新知识的能力，能够更好地适应快速发展的技术领域。 无论你的目标是成为一名数据科学家、Web开发者、自动化工程师，还是仅仅希望提升自己的编程能力，本书都将是你学习Python旅程中不可或缺的伙伴。让我们一起，用Python解锁智能时代的新篇章！

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大吸引力在于其“机器学习实战”的承诺。我明白，学习理论知识固然重要，但真正掌握一门技术，离不开大量的实践。因此，我非常期待书中能够提供一系列贴近实际应用的机器学习项目，从数据预处理、特征工程，到模型选择、训练、评估，每一个步骤都能够有详细的指导。我希望这些实例能够覆盖监督学习、无监督学习、甚至一些深度学习的基础概念，并且能够使用当下流行的机器学习库，如Scikit-learn、Pandas、NumPy等。如果书中还能提供每个项目的代码，并附带清晰的解释，那么学习效率将会大大提升。 我对书中“核心编程实例指导”的部分充满了期待。这意味着我不仅仅是被动地学习如何调用现成的函数，而是能够深入理解算法的底层实现逻辑。例如，对于线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等经典算法，我希望能看到它们在Python中的具体代码实现，哪怕是简化的版本，也能帮助我建立起对算法原理的直观认识。通过理解代码，我才能更好地调试程序，优化模型，并在遇到问题时找到解决方案。这种深入的指导，对于我从“使用者”转变为“理解者”至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定编程基础但对机器学习是新手的人，我对《正版 机器学习实战 python基础教程指南,python核心编程实例指导 python机》这本书抱有很高的期望。我希望它能提供一个从零开始的系统性学习路径，循序渐进地引导我进入机器学习的世界。我特别关注书中在数据可视化和探索性数据分析（EDA）方面的讲解。在实际的机器学习项目中，数据理解和分析往往是第一步，也是至关重要的一步。因此，我期待书中能教授如何使用Matplotlib、Seaborn等工具来绘制各种图表，从而更好地理解数据的分布、变量之间的关系，以及识别潜在的异常值和缺失值。 我希望书中不仅能教会我如何使用各种机器学习算法，还能让我理解这些算法的适用场景、优缺点以及背后的数学原理。例如，在介绍分类算法时，我希望书中能对比不同算法（如逻辑回归、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等）在不同数据集上的表现，并分析它们在准确率、召回率、F1分数等评估指标上的差异。同时，我也希望书中能提及一些模型调优的技术，比如网格搜索、随机搜索、交叉验证等，让我能够通过实际操作来提高模型的性能。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对机器学习领域充满好奇的初学者，我最近入手了一本广受好评的书籍，名为《正版 机器学习实战 python基础教程指南,python核心编程实例指导 python机》。尽管书名有些冗长，但我被其中“实战”、“基础教程”、“核心编程”、“实例指导”等关键词深深吸引。我抱持着能够迅速上手，通过实际操作来理解机器学习原理的期望。 在阅读初期，我最看重的是书籍能否提供清晰易懂的Python基础知识。毕竟，Python是实现机器学习算法的通用语言，没有扎实的Python基础，后续的学习将举步维艰。我期待书中能够详细讲解Python的变量、数据类型、控制流、函数、类等基本概念，并且能够通过丰富的代码示例来辅助理解。特别是对于数据结构，如列表、元组、字典、集合的深入剖析，以及文件I/O操作的演示，都将是我关注的重点。只有打牢了Python的根基，我才能更自信地去探索机器学习的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题虽然有点长，但“python基础教程指南”和“python核心编程实例指导”这些字眼，足以引起我这个Python学习者的兴趣。我已经在Python方面有了一些基础，但很多时候在处理复杂的数据科学任务时，总觉得自己的Python功底还不够扎实，尤其是在面向对象编程和一些高级的库的使用方面。我希望这本书能够在我现有的Python知识之上，提供更深入的讲解，尤其是在数据处理和分析方面，如何更高效、更Pythonic地编写代码。 我尤其期待书中在“核心编程实例指导”部分，能够展示一些将Python语言特性与机器学习算法相结合的例子。比如，如何利用Python的装饰器来优化模型的训练过程，如何使用生成器来处理大规模数据集以节省内存，或者如何利用多线程/多进程来加速模型的训练。不仅仅是算法的调用，而是真正理解如何在Python层面进行优化和工程化实现。如果能有一些关于Python代码风格、性能调优以及调试技巧的建议，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对机器学习充满热情但又担心学习门槛的业余爱好者，我被《正版 机器学习实战 python基础教程指南,python核心编程实例指导 python机》的名称所吸引。我深知Python是目前机器学习领域最主流的编程语言，而“实战”和“实例指导”则意味着我可以通过动手实践来掌握知识，而不是仅仅停留在理论层面。我希望这本书能够为我提供一个坚实的Python基础，让我能够无障碍地进行后续的机器学习学习。 我尤其关注书中在数据预处理和特征工程方面的讲解。我知道，在真实的机器学习项目中，数据质量直接影响着模型的性能。因此，我期待书中能够详细介绍如何处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化、归一化，如何进行特征编码、特征选择等等。我希望书中能够通过实际案例，展示这些步骤是如何在Python中实现的，并解释每一步的目的和重要性。如果书中还能提及一些常用的数据处理库，如Pandas的高级用法，那将非常有帮助。