深度學習 deep learning 中文版 python從入門到實踐 python基礎教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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伊恩·古德費洛 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• Python
• 人工智能
• 神經網絡
• TensorFlow
• PyTorch
• 數據科學
• 編程入門
• 中文教材

店鋪： 友傑圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：27176534830

開本：16

齣版時間：2017-08-01

頁數：500

商品參數

內容介紹
《深度學習》由全球知名的三位專傢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第 1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第 2部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。 《深度學習》適閤各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際産品或平颱中應用的軟件工程師。

作者介紹
作者簡介 Ian Goodfellow，榖歌公司(Google) 的研究科學傢，2014 年濛特利爾大學機器學習博士。他的研究興趣涵蓋大多數深度學習主題，特彆是生成模型以及機器學習的安全和隱私。Ian Goodfellow 在研究對抗樣本方麵是一位有影響力的早期研究者，他發明瞭生成式對抗網絡，在深度學習領域貢獻卓 越。 Yoshua Bengio，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係(DIRO) 的教授，濛特利爾學習算法研究所(MILA) 的負責人，CIFAR 項目的共同負責人，加拿大統計學習算法研究主席。Yoshua Bengio 的主要研究目標是瞭解産生智力的學習原則。他還教授“機器學習”研究生課程(IFT6266)，並培養瞭一大批研究生和博士後。 Aaron Courville，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係的助理教授，也是LISA 實驗室的成員。目前他的研究興趣集中在發展深度學習模型和方法，特彆是開發概率模型和新穎的推斷方法。Aaron Courville 主要專注於計算機視覺應用，在其他領域，如自然語言處理、音頻信號處理、語音理解和其他AI 相關任務方麵也有所研究。 中文版審校者簡介 張誌華，北京大學數學科學學院統計學教授，北京大學大數據研究中心和北京大數據研究院數據科學教授，主要從事機器學習和應用統計學的教學與研究工作。 譯者簡介 趙申劍，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為數值優化和自然語言處理。 黎彧君，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為數值優化和強化學習。 符天凡，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為貝葉斯推斷。 李凱，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為博弈論和強化學習。

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目錄

第 1 章 引言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1  
1.1 本書麵嚮的讀者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7  
1.2 深度學習的曆史趨勢 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8  
1.2.1 神經網絡的眾多名稱和命運變遷 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8  
1.2.2 與日俱增的數據量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12  
1.2.3 與日俱增的模型規模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13  
1.2.4 與日俱增的精度、復雜度和對現實世界的衝擊 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15  
 
第 1 部分 應用數學與機器學習基礎  
第 2 章 綫性代數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19  
2.1 標量、嚮量、矩陣和張量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19  
2.2 矩陣和嚮量相乘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21  
2.3 單位矩陣和逆矩陣 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22  
2.4 綫性相關和生成子空間 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23  
2.5 範數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24  
2.6 特殊類型的矩陣和嚮量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25  
2.7 特徵分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26  
2.8 奇異值分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28  
2.9 Moore-Penrose 僞逆 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28  
2.10 跡運算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29  
2.11 行列式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30  
2.12 實例：主成分分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30  
第 3 章 概率與信息論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .34  
3.1 為什麼要使用概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34  
3.2 隨機變量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35  
3.3 概率分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36  
3.3.1 離散型變量和概率質量函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36  
3.3.2 連續型變量和概率密度函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36  
3.4 邊緣概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37  
3.5 條件概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37  
3.6 條件概率的鏈式法則 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38  
3.7 獨立性和條件獨立性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38  
3.8 期望、方差和協方差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 指數分布和 Laplace 分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41  
3.9.5 Dirac 分布和經驗分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42  
3.9.6 分布的混閤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42  
3.10 常用函數的有用性質. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43  
3.11 貝葉斯規則 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45  
3.12 連續型變量的技術細節 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45  
3.13 信息論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47  
3.14 結構化概率模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49  
第 4 章 數值計算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52  
4.1 上溢和下溢 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52  
4.2 病態條件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53  
4.3 基於梯度的優化方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53  
4.3.1 梯度之上：Jacobian 和 Hessian 矩陣 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56  
4.4 約束優化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60  
4.5 實例：綫性**小二乘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61  
第 5 章 機器學習基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .63  
5.1 學習算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63  
5.1.1 任務 T . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63  
5.1.2 性能度量 P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66  
5.1.3 經驗 E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66  
5.1.4 示例：綫性迴歸 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68  
5.2 容量、過擬閤和欠擬閤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70  
5.2.1 沒有免費午餐定理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73  
5.2.2 正則化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74  
5.3 超參數和驗證集. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .76  
5.3.1 交叉驗證 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76  
5.4 估計、偏差和方差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .77  
5.4.1 點估計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77  
5.4.2 偏差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78  
5.4.3 方差和標準差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80  
5.4.4 權衡偏差和方差以**小化均方誤差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81  
5.4.5 一緻性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82  
5.5 **大似然估計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82  
5.5.1 條件對數似然和均方誤差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .84  
5.5.2 **大似然的性質 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84  
5.6 貝葉斯統計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85  
5.6.1 **大後驗 (MAP) 估計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87  
5.7 監督學習算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88  
5.7.1 概率監督學習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88  
5.7.2 支持嚮量機 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88  
5.7.3 其他簡單的監督學習算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .90  
5.8 無監督學習算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .91  
5.8.1 主成分分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92  
5.8.2 k-均值聚類 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .94  
5.9 隨機梯度下降 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94  
5.10 構建機器學習算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96  
5.11 促使深度學習發展的挑戰 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96  
5.11.1 維數災難 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97  
5.11.2 局部不變性和平滑正則化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97  
5.11.3 流形學習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99  
 

《Python數據分析實戰：從零開始掌握數據處理、可視化與洞察》 前言 在這個數據爆炸的時代，理解和利用數據已經成為一項核心技能。從商業決策到科學研究，再到日常生活中的個性化推薦，數據無處不在，其潛在價值等待我們去發掘。而Python，憑藉其強大的庫支持、簡潔易懂的語法以及活躍的社區，已然成為數據分析領域的首選語言。 本書旨在為所有希望掌握數據分析技能的讀者提供一條清晰的學習路徑。無論您是初涉數據分析的編程新手，還是已經具備一定編程基礎但希望係統學習數據處理與分析的專業人士，抑或是對如何從海量數據中提煉有價值信息感到迷茫的研究者、産品經理，本書都將是您不可或缺的夥伴。我們不追求速成，而是力求讓您真正理解數據分析的邏輯、掌握核心工具的使用，並能獨立解決實際問題。 本書內容概述 《Python數據分析實戰》將帶領您從Python基礎齣發，逐步深入到數據分析的各個環節，涵蓋數據獲取、清洗、轉換、建模、可視化以及最終的洞察提煉。本書強調理論與實踐相結閤，每一章節都配有豐富的代碼示例和真實世界的數據集，讓您在動手實踐中鞏固知識，提升能力。 第一部分：Python基礎與數據科學環境搭建 在正式開啓數據分析之旅前，我們需要為自己搭建一個堅實的基礎。本部分將為您提供必要的Python編程知識，以及配置高效的數據科學開發環境。 第一章：Python入門：編程基礎迴顧與精講 我們將從Python的核心概念講起，包括變量、數據類型（整數、浮點數、字符串、布爾值）、運算符、控製流（條件語句 `if-else`，循環語句 `for` 和 `while`）等。 函數是代碼復用的基石，我們將深入理解函數的定義、參數傳遞、返迴值以及作用域。 數據結構是組織和存儲數據的關鍵，列錶（list）、元組（tuple）、字典（dictionary）和集閤（set）的特性與常用操作將得到詳細講解。 文件I/O操作是數據處理的起點，我們將學習如何讀取和寫入文本文件，為後續的數據加載打下基礎。 模塊和包的概念將幫助您構建更復雜的程序，並學會如何導入和使用外部庫。 第二章：數據科學開發環境：Jupyter Notebook與IDE Jupyter Notebook作為交互式計算環境，因其能夠將代碼、文本、圖錶和公式融為一體而成為數據科學傢的首選工具。我們將詳細介紹Jupyter Notebook的安裝、基本使用方法、單元格操作、Markdown語法以及魔術命令。 對於更復雜的項目開發，集成開發環境（IDE）提供瞭更強大的代碼編輯、調試和項目管理功能。我們將介紹VS Code、PyCharm等主流IDE在Python數據科學開發中的配置與使用技巧。 虛擬環境（如 `venv` 或 `conda`）是管理項目依賴的利器，避免不同項目間的庫版本衝突。本章將指導您如何創建、激活和管理虛擬環境。 第二部分：核心數據處理庫——NumPy與Pandas NumPy和Pandas是Python數據科學生態中最核心的兩個庫，它們提供瞭高效的數據結構和強大的數據處理功能。 第三章：NumPy：高效數值計算的基礎 NumPy的核心是 `ndarray` 對象，一種高性能的多維數組。我們將學習如何創建、索引、切片以及重塑 `ndarray`。 數組的嚮量化操作是NumPy高效性的關鍵，我們將理解廣播（broadcasting）機製，以及如何避免顯式循環，大幅提升計算速度。 數學函數、統計函數（均值、方差、標準差、最大值、最小值等）以及綫性代數運算在NumPy中都得到良好支持。 隨機數生成在模擬和測試中至關重要，我們將學習NumPy提供的各種隨機數生成方法。 第四章：Pandas：數據分析的瑞士軍刀 Pandas提供瞭兩個核心數據結構：`Series`（一維帶標簽數組）和 `DataFrame`（二維帶標簽錶格數據）。本章將詳細講解它們的創建、索引、選擇和基本操作。 數據加載與存儲是數據分析的第一步。我們將學習如何從CSV、Excel、JSON、SQL數據庫等多種格式導入數據，以及如何將處理後的數據保存到這些格式中。 數據清洗與預處理是數據分析中最耗時但至關重要的環節。我們將學習如何處理缺失值（查找、填充、刪除）、處理重復值、數據類型轉換、字符串操作、文本清洗等。 數據轉換與重塑（如 `groupby`、`pivot_table`、`merge`、`join`、`concat`）是Pandas的強大之處，它們能幫助我們靈活地組織和聚閤數據。 時間序列數據處理在金融、氣象等領域尤為重要，Pandas提供瞭強大的日期和時間功能，包括日期範圍生成、時間戳轉換、重采樣等。 第三部分：數據可視化——探索與呈現 將數據轉化為直觀的圖錶是理解數據模式、發現異常值以及嚮他人清晰傳達分析結果的關鍵。 第五章：Matplotlib：繪圖的基礎與精細控製 Matplotlib是Python最基礎、最靈活的繪圖庫。我們將從繪製簡單的綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖開始。 學習如何定製圖錶的各個元素，包括標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型、標記點等，使圖錶信息更豐富、更具錶現力。 子圖（subplots）的創建與管理，以及多圖布局的繪製，能夠幫助我們同時展示多個相關圖錶。 瞭解不同圖錶類型的適用場景，以及如何根據數據特性選擇最閤適的圖錶。 第六章：Seaborn：美觀統計圖錶的快速生成 Seaborn基於Matplotlib，提供瞭更高級的接口，能夠快速生成美觀、信息豐富的統計圖形。 我們將學習繪製分布圖（如直方圖 `histplot`、核密度估計圖 `kdeplot`）、關係圖（如散點圖 `scatterplot`、綫圖 `lineplot`、迴歸圖 `regplot`）、分類圖（如箱綫圖 `boxplot`、小提琴圖 `violinplot`、計數圖 `countplot`）以及多變量圖（如熱力圖 `heatmap`、配對圖 `pairplot`）。 Seaborn的調色闆（palettes）和風格（styles）能夠輕鬆提升圖錶的美觀度。 本章還將介紹如何使用Seaborn進行數據聚閤和統計可視化。 第四部分：數據分析進階與應用 在掌握瞭數據處理和可視化工具後，我們將進一步探索更復雜的數據分析技術，並將其應用於實際問題。 第七章：數據分析流程與案例實踐 我們將梳理一個完整的數據分析流程，從問題定義、數據收集、數據探索（EDA）、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到結果解釋與報告。 通過多個精心設計的案例，我們將引導您一步步應用所學知識解決實際問題。例如： 用戶行為分析： 使用電商或社交媒體數據，分析用戶活躍度、購買行為、留存率等。 市場銷售預測： 利用曆史銷售數據，嘗試構建簡單的預測模型。 文本情感分析入門： 學習如何對文本數據進行預處理，並使用簡單的統計方法或詞袋模型分析文本情感。 第八章：基礎統計分析與假設檢驗 本章將介紹一些基礎的統計概念，如均值、中位數、方差、標準差、百分位數等，以及如何使用Pandas和SciPy進行計算。 我們將學習描述性統計（Descriptive Statistics）和推斷性統計（Inferential Statistics）的區彆。 重點講解假設檢驗（Hypothesis Testing）的基本原理，如零假設（Null Hypothesis）和備擇假設（Alternative Hypothesis），以及p值（p-value）的含義。 我們將學習如何使用SciPy庫進行常見的假設檢驗，例如t檢驗（t-test）、卡方檢驗（chi-squared test）等，並解釋其在數據分析中的應用。 第九章：數據建模入門：機器學習基礎 本章將作為您進入機器學習領域的敲門磚，介紹一些監督學習和無監督學習的基本概念。 監督學習： 綫性迴歸（Linear Regression）用於預測連續值，邏輯迴歸（Logistic Regression）用於分類問題。我們將介紹模型訓練、預測和評估的基本流程。 無監督學習： K-Means聚類（K-Means Clustering）用於將數據分成不同的簇。 我們將使用Scikit-learn庫來實現這些簡單的模型，並初步瞭解模型評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）等。 總結 《Python數據分析實戰》是一本注重實操的書籍。我們相信，通過大量的代碼演練、真實數據集的分析以及貫穿始終的案例講解，您將能夠： 熟練掌握Python編程語言，並構建起紮實的數據科學編程基礎。 高效地使用NumPy和Pandas進行數據的加載、清洗、轉換和處理。 運用Matplotlib和Seaborn創建富有洞察力的數據可視化圖錶。 理解並實踐完整的數據分析流程，從探索性數據分析到初步的模型構建。 為進一步深入學習統計學、機器學習和更高級的數據科學技術打下堅實的基礎。 數據分析的魅力在於其能夠揭示隱藏在海量信息中的規律和價值。希望本書能夠成為您探索數據世界、開啓數據驅動決策之旅的得力助手。現在，讓我們一起動手，讓數據說話！

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，我一開始對這個“中文版”抱有一些疑慮，擔心翻譯的質量會影響對專業術語的理解，畢竟深度學習領域的術語翻譯經常齣現不統一或生硬的現象。然而，這本譯作的質量超齣瞭我的預期。術語的選用非常專業且一緻，確保瞭我在閱讀英文原版資料時也能無縫銜接。在講解Python基礎部分時，譯者似乎也深諳本土讀者的學習習慣，一些在中國語境下更容易理解的類比被巧妙地運用瞭進來。這本書的排版和圖文搭配也值得稱贊，大段的代碼塊被清晰地分隔，關鍵概念的加粗或斜體處理也起到瞭很好的強調作用，長時間閱讀下來眼睛不容易疲勞。雖然內容厚重，但閱讀體驗卻保持在瞭很高的水準，這反映齣齣版方在編輯和排版上投入瞭大量的精力，是真正關心讀者學習體驗的體現。

評分☆☆☆☆☆

我特彆推薦那些計劃從傳統軟件開發轉嚮人工智能領域的工程師閱讀。對於我們這類已經掌握瞭一門編程語言，但對“深度學習”這個新興領域感到迷茫的人來說，這本書提供瞭一條非常清晰的路徑圖。它沒有把重點放在某個特定的深度學習框架（比如TensorFlow或PyTorch）的最新版本特性上，而是聚焦於那些跨越時間、不易過時的核心思想和底層邏輯。這意味著，即使未來框架升級換代，這本書提供的底層知識依然具有強大的生命力。它教你如何“思考”深度學習問題，而不是簡單地教你“使用”某個工具。從基礎的綫性代數迴顧，到構建第一個神經網絡，再到理解優化器的細微差彆，整套流程下來，你會發現自己不再是那個隻會調用API的“調包俠”，而是真正理解瞭模型“黑箱”內部運作機製的實踐者。這種知識的內化過程，纔是這本書給我帶來的最大價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我欣賞的一點，是它在理論深度和工程實踐之間找到瞭一個絕佳的平衡點。很多理論書把數學公式堆砌起來，讓人望而生畏；而一些實踐書又過於側重框架的使用，導緻讀者隻知其然不知其所以然。這本書在這方麵做得相當齣色。它沒有迴避像反嚮傳播（Backpropagation）這類核心算法的數學推導，但它采用瞭多維度的解釋方法——先是直觀的比喻，接著是圖解，最後纔是嚴謹的公式呈現。這確保瞭不同背景的讀者都能找到適閤自己的切入點。更重要的是，書中的Python代碼示例質量非常高。它們不僅僅是用來驗證理論的最小可行代碼，而是組織良好、注釋清晰的“工程範例”。我把書中的代碼拿齣來跑，幾乎沒有遇到需要大改動的地方，這極大地增強瞭我的學習信心。感覺作者是在用編寫高質量開源項目的標準來撰寫這本書的實例代碼，而不是敷衍瞭事地塞進去一些Demo。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過幾本“速成”類的教材，結果都是半途而廢，很多例子跑起來就是一堆報錯，代碼邏輯也看不懂。這本《深度學習》係列，給我的感覺完全不同，它更像是一套精心構建的知識體係，而不是零散知識點的堆砌。它的結構安排很有層次感，從Python語言本身如何為數據科學服務，到基礎的編程範式，再到核心的深度學習概念，過渡得非常自然。特彆是關於環境配置和常用庫（比如NumPy和Pandas）的介紹部分，詳盡到連初學者都會感到安心。我記得有一章專門講瞭如何調試代碼的常見陷阱，這部分內容在很多教程裏是被忽略的，但卻是學習過程中最耗費精力的部分。作者顯然是深知學習者的痛點，所以把這些“實戰經驗”也融入瞭進去。閱讀過程中，我發現它很少齣現那種“你隻需要知道這個函數能實現XXX”的跳躍式說明，而是會深入剖析其背後的原理和適用邊界。這種嚴謹性，讓我在實際操作中遇到問題時，能夠快速定位並理解問題的根源所在，而不是簡單地復製粘貼彆人的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，說實話，有點中規中矩，但內容上的紮實度絕對是讓人眼前一亮的。我一開始是抱著試試看的心態買的，畢竟現在市麵上關於深度學習和Python的書籍多如牛毛，很多都是炒作概念，真正能落地、能讓人學到東西的太少。這本書給我的第一印象是，它沒有急於炫耀那些花裏鬍哨的前沿技術，而是花瞭大量的篇幅來夯實基礎。對於一個剛接觸機器學習或者想係統性梳理Python編程基礎的人來說，這種循序漸進的講解方式簡直是福音。它把復雜的數學概念用非常直觀的語言和圖示解釋清楚，這一點非常關鍵，因為很多時候，晦澀的理論纔是勸退讀者的最大障礙。作者在講解Python基礎語法時，也並非那種枯燥的語法羅列，而是緊密結閤數據處理和科學計算的場景，讓你明白每學一個新知識點，在實際應用中能解決什麼問題。讀下來感覺像是跟著一位經驗豐富、有耐心的老師在身邊指導，而不是對著一本冷冰冰的教科書。尤其是在數據結構和算法部分的處理上，處理得非常細膩，為後續深入學習神經網絡模型打下瞭堅實的基石。