深度学习 deep learning 中文版 python从入门到实践 python基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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伊恩·古德费洛 著

图书标签:

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• PyTorch
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• 编程入门
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店铺： 友杰图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：27176534830

开本：16

出版时间：2017-08-01

页数：500

商品参数

内容介绍
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

作者介绍
作者简介 Ian Goodfellow，谷歌公司(Google) 的研究科学家，2014 年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题，特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。Ian Goodfellow 在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者，他发明了生成式对抗网络，在深度学习领域贡献卓 越。 Yoshua Bengio，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO) 的教授，蒙特利尔学习算法研究所(MILA) 的负责人，CIFAR 项目的共同负责人，加拿大统计学习算法研究主席。Yoshua Bengio 的主要研究目标是了解产生智力的学习原则。他还教授“机器学习”研究生课程(IFT6266)，并培养了一大批研究生和博士后。 Aaron Courville，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也是LISA 实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学习模型和方法，特别是开发概率模型和新颖的推断方法。Aaron Courville 主要专注于计算机视觉应用，在其他领域，如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他AI 相关任务方面也有所研究。 中文版审校者简介 张志华，北京大学数学科学学院统计学教授，北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学教授，主要从事机器学习和应用统计学的教学与研究工作。 译者简介 赵申剑，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为数值优化和自然语言处理。 黎彧君，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为数值优化和强化学习。 符天凡，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为贝叶斯推断。 李凯，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为博弈论和强化学习。

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目录

第 1 章 引言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1  
1.1 本书面向的读者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7  
1.2 深度学习的历史趋势 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8  
1.2.1 神经网络的众多名称和命运变迁 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8  
1.2.2 与日俱增的数据量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12  
1.2.3 与日俱增的模型规模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13  
1.2.4 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15  
 
第 1 部分 应用数学与机器学习基础  
第 2 章 线性代数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19  
2.1 标量、向量、矩阵和张量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19  
2.2 矩阵和向量相乘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21  
2.3 单位矩阵和逆矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22  
2.4 线性相关和生成子空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23  
2.5 范数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24  
2.6 特殊类型的矩阵和向量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25  
2.7 特征分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26  
2.8 奇异值分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28  
2.9 Moore-Penrose 伪逆 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28  
2.10 迹运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29  
2.11 行列式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30  
2.12 实例：主成分分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30  
第 3 章 概率与信息论. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .34  
3.1 为什么要使用概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34  
3.2 随机变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35  
3.3 概率分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36  
3.3.1 离散型变量和概率质量函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36  
3.3.2 连续型变量和概率密度函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36  
3.4 边缘概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37  
3.5 条件概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37  
3.6 条件概率的链式法则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38  
3.7 独立性和条件独立性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38  
3.8 期望、方差和协方差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38  
3.9 常用概率分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39  
3.9.1 Bernoulli 分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40  
3.9.2 Multinoulli 分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40  
3.9.3 高斯分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40  
3.9.4 指数分布和 Laplace 分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41  
3.9.5 Dirac 分布和经验分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42  
3.9.6 分布的混合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42  
3.10 常用函数的有用性质. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43  
3.11 贝叶斯规则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45  
3.12 连续型变量的技术细节 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45  
3.13 信息论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47  
3.14 结构化概率模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49  
第 4 章 数值计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52  
4.1 上溢和下溢 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52  
4.2 病态条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53  
4.3 基于梯度的优化方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53  
4.3.1 梯度之上：Jacobian 和 Hessian 矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56  
4.4 约束优化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60  
4.5 实例：线性**小二乘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61  
第 5 章 机器学习基础. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .63  
5.1 学习算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63  
5.1.1 任务 T . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63  
5.1.2 性能度量 P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66  
5.1.3 经验 E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66  
5.1.4 示例：线性回归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68  
5.2 容量、过拟合和欠拟合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70  
5.2.1 没有免费午餐定理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73  
5.2.2 正则化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74  
5.3 超参数和验证集. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .76  
5.3.1 交叉验证 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76  
5.4 估计、偏差和方差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .77  
5.4.1 点估计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77  
5.4.2 偏差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78  
5.4.3 方差和标准差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80  
5.4.4 权衡偏差和方差以**小化均方误差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81  
5.4.5 一致性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82  
5.5 **大似然估计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82  
5.5.1 条件对数似然和均方误差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .84  
5.5.2 **大似然的性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84  
5.6 贝叶斯统计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85  
5.6.1 **大后验 (MAP) 估计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87  
5.7 监督学习算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88  
5.7.1 概率监督学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88  
5.7.2 支持向量机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88  
5.7.3 其他简单的监督学习算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .90  
5.8 无监督学习算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .91  
5.8.1 主成分分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92  
5.8.2 k-均值聚类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .94  
5.9 随机梯度下降 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94  
5.10 构建机器学习算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96  
5.11 促使深度学习发展的挑战 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96  
5.11.1 维数灾难 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97  
5.11.2 局部不变性和平滑正则化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97  
5.11.3 流形学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99  
 

《Python数据分析实战：从零开始掌握数据处理、可视化与洞察》 前言 在这个数据爆炸的时代，理解和利用数据已经成为一项核心技能。从商业决策到科学研究，再到日常生活中的个性化推荐，数据无处不在，其潜在价值等待我们去发掘。而Python，凭借其强大的库支持、简洁易懂的语法以及活跃的社区，已然成为数据分析领域的首选语言。 本书旨在为所有希望掌握数据分析技能的读者提供一条清晰的学习路径。无论您是初涉数据分析的编程新手，还是已经具备一定编程基础但希望系统学习数据处理与分析的专业人士，抑或是对如何从海量数据中提炼有价值信息感到迷茫的研究者、产品经理，本书都将是您不可或缺的伙伴。我们不追求速成，而是力求让您真正理解数据分析的逻辑、掌握核心工具的使用，并能独立解决实际问题。 本书内容概述 《Python数据分析实战》将带领您从Python基础出发，逐步深入到数据分析的各个环节，涵盖数据获取、清洗、转换、建模、可视化以及最终的洞察提炼。本书强调理论与实践相结合，每一章节都配有丰富的代码示例和真实世界的数据集，让您在动手实践中巩固知识，提升能力。 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建 在正式开启数据分析之旅前，我们需要为自己搭建一个坚实的基础。本部分将为您提供必要的Python编程知识，以及配置高效的数据科学开发环境。 第一章：Python入门：编程基础回顾与精讲 我们将从Python的核心概念讲起，包括变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、运算符、控制流（条件语句 `if-else`，循环语句 `for` 和 `while`）等。 函数是代码复用的基石，我们将深入理解函数的定义、参数传递、返回值以及作用域。 数据结构是组织和存储数据的关键，列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）的特性与常用操作将得到详细讲解。 文件I/O操作是数据处理的起点，我们将学习如何读取和写入文本文件，为后续的数据加载打下基础。 模块和包的概念将帮助您构建更复杂的程序，并学会如何导入和使用外部库。 第二章：数据科学开发环境：Jupyter Notebook与IDE Jupyter Notebook作为交互式计算环境，因其能够将代码、文本、图表和公式融为一体而成为数据科学家的首选工具。我们将详细介绍Jupyter Notebook的安装、基本使用方法、单元格操作、Markdown语法以及魔术命令。 对于更复杂的项目开发，集成开发环境（IDE）提供了更强大的代码编辑、调试和项目管理功能。我们将介绍VS Code、PyCharm等主流IDE在Python数据科学开发中的配置与使用技巧。 虚拟环境（如 `venv` 或 `conda`）是管理项目依赖的利器，避免不同项目间的库版本冲突。本章将指导您如何创建、激活和管理虚拟环境。 第二部分：核心数据处理库——NumPy与Pandas NumPy和Pandas是Python数据科学生态中最核心的两个库，它们提供了高效的数据结构和强大的数据处理功能。 第三章：NumPy：高效数值计算的基础 NumPy的核心是 `ndarray` 对象，一种高性能的多维数组。我们将学习如何创建、索引、切片以及重塑 `ndarray`。 数组的向量化操作是NumPy高效性的关键，我们将理解广播（broadcasting）机制，以及如何避免显式循环，大幅提升计算速度。 数学函数、统计函数（均值、方差、标准差、最大值、最小值等）以及线性代数运算在NumPy中都得到良好支持。 随机数生成在模拟和测试中至关重要，我们将学习NumPy提供的各种随机数生成方法。 第四章：Pandas：数据分析的瑞士军刀 Pandas提供了两个核心数据结构：`Series`（一维带标签数组）和 `DataFrame`（二维带标签表格数据）。本章将详细讲解它们的创建、索引、选择和基本操作。 数据加载与存储是数据分析的第一步。我们将学习如何从CSV、Excel、JSON、SQL数据库等多种格式导入数据，以及如何将处理后的数据保存到这些格式中。 数据清洗与预处理是数据分析中最耗时但至关重要的环节。我们将学习如何处理缺失值（查找、填充、删除）、处理重复值、数据类型转换、字符串操作、文本清洗等。 数据转换与重塑（如 `groupby`、`pivot_table`、`merge`、`join`、`concat`）是Pandas的强大之处，它们能帮助我们灵活地组织和聚合数据。 时间序列数据处理在金融、气象等领域尤为重要，Pandas提供了强大的日期和时间功能，包括日期范围生成、时间戳转换、重采样等。 第三部分：数据可视化——探索与呈现 将数据转化为直观的图表是理解数据模式、发现异常值以及向他人清晰传达分析结果的关键。 第五章：Matplotlib：绘图的基础与精细控制 Matplotlib是Python最基础、最灵活的绘图库。我们将从绘制简单的线图、散点图、柱状图、饼图开始。 学习如何定制图表的各个元素，包括标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型、标记点等，使图表信息更丰富、更具表现力。 子图（subplots）的创建与管理，以及多图布局的绘制，能够帮助我们同时展示多个相关图表。 了解不同图表类型的适用场景，以及如何根据数据特性选择最合适的图表。 第六章：Seaborn：美观统计图表的快速生成 Seaborn基于Matplotlib，提供了更高级的接口，能够快速生成美观、信息丰富的统计图形。 我们将学习绘制分布图（如直方图 `histplot`、核密度估计图 `kdeplot`）、关系图（如散点图 `scatterplot`、线图 `lineplot`、回归图 `regplot`）、分类图（如箱线图 `boxplot`、小提琴图 `violinplot`、计数图 `countplot`）以及多变量图（如热力图 `heatmap`、配对图 `pairplot`）。 Seaborn的调色板（palettes）和风格（styles）能够轻松提升图表的美观度。 本章还将介绍如何使用Seaborn进行数据聚合和统计可视化。 第四部分：数据分析进阶与应用 在掌握了数据处理和可视化工具后，我们将进一步探索更复杂的数据分析技术，并将其应用于实际问题。 第七章：数据分析流程与案例实践 我们将梳理一个完整的数据分析流程，从问题定义、数据收集、数据探索（EDA）、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估到结果解释与报告。 通过多个精心设计的案例，我们将引导您一步步应用所学知识解决实际问题。例如： 用户行为分析： 使用电商或社交媒体数据，分析用户活跃度、购买行为、留存率等。 市场销售预测： 利用历史销售数据，尝试构建简单的预测模型。 文本情感分析入门： 学习如何对文本数据进行预处理，并使用简单的统计方法或词袋模型分析文本情感。 第八章：基础统计分析与假设检验 本章将介绍一些基础的统计概念，如均值、中位数、方差、标准差、百分位数等，以及如何使用Pandas和SciPy进行计算。 我们将学习描述性统计（Descriptive Statistics）和推断性统计（Inferential Statistics）的区别。 重点讲解假设检验（Hypothesis Testing）的基本原理，如零假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis），以及p值（p-value）的含义。 我们将学习如何使用SciPy库进行常见的假设检验，例如t检验（t-test）、卡方检验（chi-squared test）等，并解释其在数据分析中的应用。 第九章：数据建模入门：机器学习基础 本章将作为您进入机器学习领域的敲门砖，介绍一些监督学习和无监督学习的基本概念。 监督学习： 线性回归（Linear Regression）用于预测连续值，逻辑回归（Logistic Regression）用于分类问题。我们将介绍模型训练、预测和评估的基本流程。 无监督学习： K-Means聚类（K-Means Clustering）用于将数据分成不同的簇。 我们将使用Scikit-learn库来实现这些简单的模型，并初步了解模型评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）等。 总结 《Python数据分析实战》是一本注重实操的书籍。我们相信，通过大量的代码演练、真实数据集的分析以及贯穿始终的案例讲解，您将能够： 熟练掌握Python编程语言，并构建起扎实的数据科学编程基础。 高效地使用NumPy和Pandas进行数据的加载、清洗、转换和处理。 运用Matplotlib和Seaborn创建富有洞察力的数据可视化图表。 理解并实践完整的数据分析流程，从探索性数据分析到初步的模型构建。 为进一步深入学习统计学、机器学习和更高级的数据科学技术打下坚实的基础。 数据分析的魅力在于其能够揭示隐藏在海量信息中的规律和价值。希望本书能够成为您探索数据世界、开启数据驱动决策之旅的得力助手。现在，让我们一起动手，让数据说话！

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我欣赏的一点，是它在理论深度和工程实践之间找到了一个绝佳的平衡点。很多理论书把数学公式堆砌起来，让人望而生畏；而一些实践书又过于侧重框架的使用，导致读者只知其然不知其所以然。这本书在这方面做得相当出色。它没有回避像反向传播（Backpropagation）这类核心算法的数学推导，但它采用了多维度的解释方法——先是直观的比喻，接着是图解，最后才是严谨的公式呈现。这确保了不同背景的读者都能找到适合自己的切入点。更重要的是，书中的Python代码示例质量非常高。它们不仅仅是用来验证理论的最小可行代码，而是组织良好、注释清晰的“工程范例”。我把书中的代码拿出来跑，几乎没有遇到需要大改动的地方，这极大地增强了我的学习信心。感觉作者是在用编写高质量开源项目的标准来撰写这本书的实例代码，而不是敷衍了事地塞进去一些Demo。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过几本“速成”类的教材，结果都是半途而废，很多例子跑起来就是一堆报错，代码逻辑也看不懂。这本《深度学习》系列，给我的感觉完全不同，它更像是一套精心构建的知识体系，而不是零散知识点的堆砌。它的结构安排很有层次感，从Python语言本身如何为数据科学服务，到基础的编程范式，再到核心的深度学习概念，过渡得非常自然。特别是关于环境配置和常用库（比如NumPy和Pandas）的介绍部分，详尽到连初学者都会感到安心。我记得有一章专门讲了如何调试代码的常见陷阱，这部分内容在很多教程里是被忽略的，但却是学习过程中最耗费精力的部分。作者显然是深知学习者的痛点，所以把这些“实战经验”也融入了进去。阅读过程中，我发现它很少出现那种“你只需要知道这个函数能实现XXX”的跳跃式说明，而是会深入剖析其背后的原理和适用边界。这种严谨性，让我在实际操作中遇到问题时，能够快速定位并理解问题的根源所在，而不是简单地复制粘贴别人的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我特别推荐那些计划从传统软件开发转向人工智能领域的工程师阅读。对于我们这类已经掌握了一门编程语言，但对“深度学习”这个新兴领域感到迷茫的人来说，这本书提供了一条非常清晰的路径图。它没有把重点放在某个特定的深度学习框架（比如TensorFlow或PyTorch）的最新版本特性上，而是聚焦于那些跨越时间、不易过时的核心思想和底层逻辑。这意味着，即使未来框架升级换代，这本书提供的底层知识依然具有强大的生命力。它教你如何“思考”深度学习问题，而不是简单地教你“使用”某个工具。从基础的线性代数回顾，到构建第一个神经网络，再到理解优化器的细微差别，整套流程下来，你会发现自己不再是那个只会调用API的“调包侠”，而是真正理解了模型“黑箱”内部运作机制的实践者。这种知识的内化过程，才是这本书给我带来的最大价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，说实话，有点中规中矩，但内容上的扎实度绝对是让人眼前一亮的。我一开始是抱着试试看的心态买的，毕竟现在市面上关于深度学习和Python的书籍多如牛毛，很多都是炒作概念，真正能落地、能让人学到东西的太少。这本书给我的第一印象是，它没有急于炫耀那些花里胡哨的前沿技术，而是花了大量的篇幅来夯实基础。对于一个刚接触机器学习或者想系统性梳理Python编程基础的人来说，这种循序渐进的讲解方式简直是福音。它把复杂的数学概念用非常直观的语言和图示解释清楚，这一点非常关键，因为很多时候，晦涩的理论才是劝退读者的最大障碍。作者在讲解Python基础语法时，也并非那种枯燥的语法罗列，而是紧密结合数据处理和科学计算的场景，让你明白每学一个新知识点，在实际应用中能解决什么问题。读下来感觉像是跟着一位经验丰富、有耐心的老师在身边指导，而不是对着一本冷冰冰的教科书。尤其是在数据结构和算法部分的处理上，处理得非常细腻，为后续深入学习神经网络模型打下了坚实的基石。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我一开始对这个“中文版”抱有一些疑虑，担心翻译的质量会影响对专业术语的理解，毕竟深度学习领域的术语翻译经常出现不统一或生硬的现象。然而，这本译作的质量超出了我的预期。术语的选用非常专业且一致，确保了我在阅读英文原版资料时也能无缝衔接。在讲解Python基础部分时，译者似乎也深谙本土读者的学习习惯，一些在中国语境下更容易理解的类比被巧妙地运用了进来。这本书的排版和图文搭配也值得称赞，大段的代码块被清晰地分隔，关键概念的加粗或斜体处理也起到了很好的强调作用，长时间阅读下来眼睛不容易疲劳。虽然内容厚重，但阅读体验却保持在了很高的水准，这反映出出版方在编辑和排版上投入了大量的精力，是真正关心读者学习体验的体现。