正版 機器學習實戰 python基礎教程指南,python核心編程實例指導 python機 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張亮hysic 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• Python
• 實戰
• 教程
• 編程
• 實例
• 數據分析
• 算法
• 入門
• 指南

店鋪： 新知圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115475619

商品編碼：27027390991

叢書名： Python機器學習基礎教程

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

圖書名稱：	Python機器學習基礎教程
作 者：	安德裏亞斯·穆勒
定價：	79.00
ISBN號：	9787115475619
齣版社：	人民郵電齣版社
開本：	16
裝幀：	平裝
齣版日期：	2018-1-1
印刷日期：	2018-1-1

前言 ix
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 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
1．7．4 構建 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
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 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
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
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
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
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
7 章 處理文本數據 250
7．1 用字符串錶示的數據類型 250
7．2 示例應用：電影評論的情感分析 252
7．3 將文本數據錶示為詞袋 254
7．3．1 將詞袋應用於玩具數據集 255
7．3．2 將詞袋應用於電影評論 256
7．4 停用詞 259
7．5 用tf-idf 縮放數據 260
7．6 研究模型係數 263
7．7 多個單詞的詞袋（n 元分詞） 263
7．8 分詞、詞乾提取與詞形還原 267
7．9 主題建模與文檔聚類 270
7．10 小結與展望 277
8 章 全書總結 278
8．1 處理機器學習問題 278
8．2 從原型到生産 279
8．3 測試生産係統 280
8．4 構建你自己的估計器 280
8．5 下步怎麼走 281
8．5．1 理論 281
8．5．2 其他機器學習框架和包 281
8．5．3 排序、推薦係統與其他學習類型 282
8．5．4 概率建模、推斷與概率編程 282
8．5．5 神經網絡 283
8．5．6 推廣到更大的數據集 283
8．5．7 磨練你的技術 284
8．6 總結 284
關於作者 285
關於封麵 285

機器學習已成為許多商業應用和研究項目不可或缺的部分，海量數據使得機器學習的應用範圍遠超人們想象。本書將嚮所有對機器學習技術感興趣的初學者展示，自己動手構建機器學習解決方案並非難事！
書中重點討論機器學習算法的實踐而不是背後的數學，全麵涵蓋在實踐中實現機器學習算法的所有重要內容，幫助讀者使用Python和scikit-learn庫步步構建個有效的機器學習應用。
* 機器學習的基本概念及其應用
* 常用機器學習算法的優缺點
* 機器學習所處理的數據的錶示方法，包括重點關注數據的哪些方麵
* 模型評估和調參的方法
* 管道的概念
* 處理文本數據的方法，包括文本特有的處理方法
* 進步提高機器學習和數據科學技能的建議

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

 

Python編程入門與進階：解鎖智能時代的核心技術 在這個數字化浪潮席捲全球的時代，編程已成為驅動創新、解決復雜問題的關鍵能力。而Python，憑藉其簡潔易學的語法、強大的生態係統和廣泛的應用領域，已然成為全球最受歡迎的編程語言之一。無論你是初次接觸編程的新手，還是希望深化技能、探索前沿領域的開發者，掌握Python都將為你打開一扇通往無限可能的大門。 本書並非一本簡單的“速成”指南，而是一部係統性的Python學習路綫圖，旨在幫助你從零開始，穩紮穩打地構建紮實的編程基礎，並逐步邁嚮更高級的應用。我們深知，真正的技術掌握並非一蹴而就，而是源於清晰的邏輯、嚴謹的實踐和持續的探索。因此，本書的編寫將遵循一條科學的學習路徑，確保你不僅知其然，更能知其所以然。 第一部分：Python基礎入門——構建堅實的基石 在學習任何編程語言之前，理解其核心概念至關重要。本書的第一部分將帶你踏入Python的世界，從最基本的元素開始，為你構建一個穩固的編程認知框架。 初識Python： 我們將首先介紹Python的獨特魅力，包括其易讀性、跨平颱特性以及在各行各業的廣泛應用。你將瞭解到Python為何如此受歡迎，並激發你深入學習的興趣。 安裝與環境搭建： 實踐是最好的老師。我們將提供詳細的步驟，指導你如何在你的操作係統上安裝Python解釋器，並介紹幾種常用的集成開發環境（IDE）或代碼編輯器，如VS Code、PyCharm等，幫助你搭建高效的開發環境。你將學會如何編寫、運行和調試你的第一個Python程序。 變量、數據類型與運算符： 這是編程的基石。你將深入理解Python中的各種基本數據類型，如整數（int）、浮點數（float）、字符串（str）和布爾值（bool）。通過豐富的實例，你將學會如何聲明變量，如何使用算術運算符、比較運算符和邏輯運算符進行數據操作和邏輯判斷。 控製流：順序、分支與循環： 程序之所以能夠執行復雜的任務，離不開對執行流程的控製。我們將詳細講解條件語句（if-elif-else），讓你能夠根據不同的條件做齣決策；以及循環結構（for和while），讓你能夠重復執行某段代碼，從而處理大量數據或實現自動化任務。 數據結構：列錶、元組、字典與集閤： 在實際編程中，我們常常需要組織和管理一組數據。本書將深入介紹Python強大的內置數據結構。你將學習列錶（list）的創建、訪問、修改和切片操作；理解元組（tuple）的不可變性及其應用場景；掌握字典（dict）以鍵值對的形式存儲和檢索數據的高效方式；並瞭解集閤（set）的無序性和唯一性特性。 函數：代碼的復用與模塊化： 函數是編寫模塊化、可重用代碼的關鍵。你將學會如何定義和調用函數，理解參數傳遞（位置參數、關鍵字參數、默認參數）以及返迴值。通過函數的運用，你將能更好地組織代碼，提高開發效率，並使程序更易於維護。 模塊與包：拓展Python的能力： Python擁有龐大而豐富的標準庫和第三方庫。你將學習如何導入和使用模塊，理解包（package）的概念，並瞭解如何安裝和管理第三方庫，從而大大擴展Python的功能。 第二部分：Python進階實踐——掌握核心編程技巧 在牢固掌握Python基礎知識後，本書將引導你進入更深層次的編程實踐，學習如何編寫更優雅、更高效、更健壯的代碼。 麵嚮對象編程（OOP）： OOP是一種強大的編程範式，能夠幫助你構建復雜、可擴展的軟件係統。你將深入理解類（class）、對象（object）、封裝（encapsulation）、繼承（inheritance）和多態（polymorphism）等核心概念。通過實例，你將學會如何設計和實現自己的類，以及如何利用OOP的優勢來組織和管理代碼。 文件操作：讀寫與管理： 在實際應用中，我們經常需要與文件打交道。你將學習如何打開、讀取、寫入和關閉文件，處理不同類型的文件格式，以及掌握文本文件和二進製文件的讀寫技巧。 異常處理：編寫健壯的代碼： 錯誤和異常是程序開發過程中不可避免的一部分。你將學習如何使用try-except-finally語句來捕獲和處理各種異常，從而防止程序崩潰，並編寫齣更具魯棒性的代碼。 模塊開發與代碼組織： 隨著項目規模的增大，良好的代碼組織變得尤為重要。你將學習如何將代碼組織成多個模塊，並探索創建和管理Python包的最佳實踐，從而提升代碼的可維護性和可復用性。 迭代器與生成器：高效的數據處理： 迭代器和生成器是Python中用於高效處理大量數據的強大工具。你將理解它們的工作原理，並學習如何利用它們來優化內存使用和提高程序性能。 裝飾器：增強函數功能： 裝飾器是一種非常靈活的Python特性，允許你在不修改函數自身的情況下，為其添加額外的功能。你將學習裝飾器的語法和應用，理解它們在日誌記錄、權限控製等場景中的作用。 上下文管理器：資源管理的優雅之道： 上下文管理器（context managers）為資源的自動管理提供瞭一種簡潔而強大的方式，例如文件句柄或網絡連接。你將學習如何使用with語句，並理解如何創建自定義的上下文管理器。 第三部分：Python在實際領域的應用探索（示例性內容，與您書名可能不直接關聯，但展示Python的廣闊前景） 在掌握瞭Python的核心編程技巧後，本書將進一步展示Python在各個領域的強大應用潛力，激發你將所學知識付諸實踐的熱情。 數據分析基礎： Python在數據科學領域擁有極其成熟的生態係統。我們將介紹NumPy和Pandas這兩個核心庫，它們提供瞭高效的數據結構和數據分析工具。你將學習如何進行數據加載、清洗、轉換、統計分析和可視化，為後續深入學習打下基礎。 Web開發入門： 許多流行的網站和Web應用都由Python驅動。我們將簡要介紹Flask或Django等Web框架的基本概念，讓你瞭解如何使用Python來構建動態的Web頁麵和API。 自動化腳本編寫： Python是編寫自動化腳本的理想選擇。你將學習如何利用Python來自動化日常任務，例如文件管理、係統管理、數據采集等，極大地提高工作效率。 科學計算與圖形學入門： Python在科學計算領域扮演著重要角色，配閤Matplotlib等庫，可以輕鬆實現復雜的數據可視化和圖形繪製。 本書的特色與優勢： 循序漸進的教學設計： 從最基礎的概念到高級的編程技巧，我們精心設計瞭每一個學習環節，確保你能夠穩步前進，不感到迷茫。 豐富的實踐案例： 本書貫穿大量的代碼示例和練習題，涵蓋各種實際應用場景，讓你在動手實踐中鞏固知識，提升技能。 清晰的語言解釋： 我們力求用最通俗易懂的語言解釋復雜的概念，避免使用過多的技術術語，讓初學者也能輕鬆理解。 注重編程思維的培養： 除瞭教授語法和技巧，我們更注重培養你的邏輯思維能力、問題解決能力和代碼設計能力，讓你成為一名真正優秀的開發者。 引導自主學習： 在掌握瞭本書內容後，你將擁有獨立學習和探索新知識的能力，能夠更好地適應快速發展的技術領域。 無論你的目標是成為一名數據科學傢、Web開發者、自動化工程師，還是僅僅希望提升自己的編程能力，本書都將是你學習Python旅程中不可或缺的夥伴。讓我們一起，用Python解鎖智能時代的新篇章！

評分☆☆☆☆☆

作為一個對機器學習領域充滿好奇的初學者，我最近入手瞭一本廣受好評的書籍，名為《正版 機器學習實戰 python基礎教程指南,python核心編程實例指導 python機》。盡管書名有些冗長，但我被其中“實戰”、“基礎教程”、“核心編程”、“實例指導”等關鍵詞深深吸引。我抱持著能夠迅速上手，通過實際操作來理解機器學習原理的期望。 在閱讀初期，我最看重的是書籍能否提供清晰易懂的Python基礎知識。畢竟，Python是實現機器學習算法的通用語言，沒有紮實的Python基礎，後續的學習將舉步維艱。我期待書中能夠詳細講解Python的變量、數據類型、控製流、函數、類等基本概念，並且能夠通過豐富的代碼示例來輔助理解。特彆是對於數據結構，如列錶、元組、字典、集閤的深入剖析，以及文件I/O操作的演示，都將是我關注的重點。隻有打牢瞭Python的根基，我纔能更自信地去探索機器學習的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定編程基礎但對機器學習是新手的人，我對《正版 機器學習實戰 python基礎教程指南,python核心編程實例指導 python機》這本書抱有很高的期望。我希望它能提供一個從零開始的係統性學習路徑，循序漸進地引導我進入機器學習的世界。我特彆關注書中在數據可視化和探索性數據分析（EDA）方麵的講解。在實際的機器學習項目中，數據理解和分析往往是第一步，也是至關重要的一步。因此，我期待書中能教授如何使用Matplotlib、Seaborn等工具來繪製各種圖錶，從而更好地理解數據的分布、變量之間的關係，以及識彆潛在的異常值和缺失值。 我希望書中不僅能教會我如何使用各種機器學習算法，還能讓我理解這些算法的適用場景、優缺點以及背後的數學原理。例如，在介紹分類算法時，我希望書中能對比不同算法（如邏輯迴歸、支持嚮量機、K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林等）在不同數據集上的錶現，並分析它們在準確率、召迴率、F1分數等評估指標上的差異。同時，我也希望書中能提及一些模型調優的技術，比如網格搜索、隨機搜索、交叉驗證等，讓我能夠通過實際操作來提高模型的性能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對機器學習充滿熱情但又擔心學習門檻的業餘愛好者，我被《正版 機器學習實戰 python基礎教程指南,python核心編程實例指導 python機》的名稱所吸引。我深知Python是目前機器學習領域最主流的編程語言，而“實戰”和“實例指導”則意味著我可以通過動手實踐來掌握知識，而不是僅僅停留在理論層麵。我希望這本書能夠為我提供一個堅實的Python基礎，讓我能夠無障礙地進行後續的機器學習學習。 我尤其關注書中在數據預處理和特徵工程方麵的講解。我知道，在真實的機器學習項目中，數據質量直接影響著模型的性能。因此，我期待書中能夠詳細介紹如何處理缺失值、異常值，如何進行數據標準化、歸一化，如何進行特徵編碼、特徵選擇等等。我希望書中能夠通過實際案例，展示這些步驟是如何在Python中實現的，並解釋每一步的目的和重要性。如果書中還能提及一些常用的數據處理庫，如Pandas的高級用法，那將非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題雖然有點長，但“python基礎教程指南”和“python核心編程實例指導”這些字眼，足以引起我這個Python學習者的興趣。我已經在Python方麵有瞭一些基礎，但很多時候在處理復雜的數據科學任務時，總覺得自己的Python功底還不夠紮實，尤其是在麵嚮對象編程和一些高級的庫的使用方麵。我希望這本書能夠在我現有的Python知識之上，提供更深入的講解，尤其是在數據處理和分析方麵，如何更高效、更Pythonic地編寫代碼。 我尤其期待書中在“核心編程實例指導”部分，能夠展示一些將Python語言特性與機器學習算法相結閤的例子。比如，如何利用Python的裝飾器來優化模型的訓練過程，如何使用生成器來處理大規模數據集以節省內存，或者如何利用多綫程/多進程來加速模型的訓練。不僅僅是算法的調用，而是真正理解如何在Python層麵進行優化和工程化實現。如果能有一些關於Python代碼風格、性能調優以及調試技巧的建議，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大吸引力在於其“機器學習實戰”的承諾。我明白，學習理論知識固然重要，但真正掌握一門技術，離不開大量的實踐。因此，我非常期待書中能夠提供一係列貼近實際應用的機器學習項目，從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，每一個步驟都能夠有詳細的指導。我希望這些實例能夠覆蓋監督學習、無監督學習、甚至一些深度學習的基礎概念，並且能夠使用當下流行的機器學習庫，如Scikit-learn、Pandas、NumPy等。如果書中還能提供每個項目的代碼，並附帶清晰的解釋，那麼學習效率將會大大提升。 我對書中“核心編程實例指導”的部分充滿瞭期待。這意味著我不僅僅是被動地學習如何調用現成的函數，而是能夠深入理解算法的底層實現邏輯。例如，對於綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機等經典算法，我希望能看到它們在Python中的具體代碼實現，哪怕是簡化的版本，也能幫助我建立起對算法原理的直觀認識。通過理解代碼，我纔能更好地調試程序，優化模型，並在遇到問題時找到解決方案。這種深入的指導，對於我從“使用者”轉變為“理解者”至關重要。