機器學習實戰 [美] Peter Harrington ,李銳,李鵬,麯亞東, 97871 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Peter Harrington，李銳 著

圖書標籤:

• 機器學習
• Python
• 算法
• 編程
• 數據挖掘
• 人工智能
• 實戰
• 入門
• Peter Harrington
• 李銳

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115317957

商品編碼：27392059098

包裝：平裝

齣版時間：2013-06-01

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基本信息

書名:機器學習實戰

定價：69.00元

售價：40.02元,便宜28.98元,摺扣58

作者: Peter Harrington ,李銳,,麯亞東,

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2013-06-01

ISBN：9787115317957

字數：490000

頁碼：315

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.540kg

編輯推薦

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內容提要

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　　機器學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方嚮。在現今大數據時代的背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，使得這一過去為分析師與數學傢所專屬的研究領域越來越為人們矚目。
　　本書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效可復用的Python代碼闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。讀者可從中學到一些核心的機器學習算法，並將其運用於某些策略性任務中，如分類、預測及推薦等。
　　本書適閤機器學習相關研究人員及互聯網從業人員學習參考。

目錄

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作者介紹

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　　Peter Harrington
　　擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和中國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國，在三種學術期刊上發錶過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學傢，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業餘時間還參加編程競賽和建造3D打印機。

文摘

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序言

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《Python深度學習：基於TensorFlow與Keras的實踐指南》 一、本書的價值與定位 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習無疑是最為耀眼的技術之一。它以強大的模式識彆和特徵學習能力，在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等眾多領域取得瞭突破性進展，深刻地改變著我們的生活和工作方式。然而，深度學習理論的復雜性和實現上的門檻，讓許多渴望掌握這項技術的開發者和研究人員望而卻步。《Python深度學習：基於TensorFlow與Keras的實踐指南》正是為瞭彌閤這一鴻溝而生。 本書並非泛泛而談的理論書籍，也不是零散的技巧集閤。它是一本麵嚮實踐的深度學習入門與進階指南，旨在於幫助讀者從零開始，一步步構建並掌握使用TensorFlow和Keras框架進行深度學習模型開發的能力。本書強調理論與實踐的緊密結閤，通過大量的代碼示例和項目實操，讓讀者在動手實踐中理解抽象的深度學習概念，掌握實用的模型構建技巧，並最終能夠獨立解決實際的深度學習問題。 本書的獨特價值在於： 係統性與完整性： 從深度學習的基本原理，到主流框架TensorFlow和Keras的深入講解，再到各類經典模型（如CNN、RNN、LSTM、Transformer等）的實現與應用，本書構建瞭一個完整的深度學習知識體係，幫助讀者建立起堅實的基礎。 實踐導嚮： 全書貫穿大量可運行的代碼示例，並設計瞭多個貼近實際應用場景的完整項目，如圖像分類、文本生成、情感分析、推薦係統等，讓讀者在實際操作中學習，將理論知識轉化為解決問題的能力。 框架聚焦： 重點圍繞當下最流行、最易用的深度學習框架TensorFlow和Keras展開，詳細講解其API的使用方法、模型構建流程和訓練技巧，讓讀者能夠快速上手，高效地開發深度學習應用。 循序漸進： 難度設計閤理，從基礎概念入手，逐步深入到復雜的模型和高級技術，適閤初學者入門，也為有一定基礎的開發者提供瞭進階的參考。 貼近前沿： 關注深度學習領域的最新發展，介紹瞭一些前沿的模型和技術，如Transformer架構及其在NLP領域的應用，幫助讀者瞭解行業動態，保持技術競爭力。 二、本書內容概覽 本書共分為多個章節，層層遞進，涵蓋瞭深度學習的方方麵麵。 第一部分：深度學習基礎與環境搭建 第一章：深度學習概覽 本章將帶您領略深度學習的迷人世界。我們將從機器學習的演進齣發，闡述深度學習為何能夠取得如此輝煌的成就。您將瞭解到神經網絡的基本構成，如神經元、層、激活函數等。同時，我們將探討深度學習在計算機視覺、自然語言處理、語音識彆等領域的廣泛應用，讓您對這項技術有一個初步而清晰的認識。 第二章：Python與科學計算庫 為瞭進行深度學習的實踐，Python語言是必不可少的。本章將為您快速迴顧Python的基礎知識，重點介紹NumPy、Pandas、Matplotlib等數據科學領域的核心庫。您將學習如何使用NumPy進行高效的數值計算，如何利用Pandas進行數據處理和分析，以及如何使用Matplotlib進行數據可視化，為後續的深度學習模型開發打下堅實的Python基礎。 第三章：TensorFlow與Keras入門 本章將正式引入深度學習的兩大核心工具：TensorFlow和Keras。我們將詳細介紹TensorFlow的安裝配置，包括GPU版本的安裝。隨後，我們將重點講解Keras這個高級API，它極大地簡化瞭TensorFlow的使用。您將學習如何使用Keras構建簡單的序列模型，如何定義層、損失函數、優化器，以及如何進行模型的編譯和初步的訓練。 第二部分：神經網絡基礎與模型構建 第四章：神經網絡的核心組件 深入剖析神經網絡的數學原理。您將學習梯度下降算法是如何工作的，以及反嚮傳播算法如何有效地更新模型參數。我們將詳細講解不同的激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）及其作用，並討論損失函數（如交叉熵、均方誤差）的選擇原則。此外，本章還會介紹優化器（如SGD、Adam、RMSprop）的原理和使用場景。 第五章：構建深度神經網絡（DNN） 本章將引導您構建更深層次的神經網絡。我們將學習如何設計多層感知機（MLP），以及如何通過堆疊更多的隱藏層來提升模型的錶達能力。您將掌握如何處理過擬閤問題，通過正則化技術（如Dropout、L1/L2正則化）和早停法來提升模型的泛化能力。通過實際案例，您將學會如何使用Keras實現並訓練一個完整的DNN模型。 第六章：捲積神經網絡（CNN）——圖像處理的利器 捲積神經網絡是處理圖像數據的強大工具。本章將詳細講解CNN的核心概念，包括捲積層、池化層、全連接層等。您將理解捲積核是如何提取圖像特徵的，池化層又是如何降低維度和提升魯棒性的。我們將通過構建經典的CNN模型（如LeNet、AlexNet的簡化版本）來解決圖像分類問題，讓您直觀感受CNN在圖像識彆上的強大威力。 第三部分：序列模型與自然語言處理 第七章：循環神經網絡（RNN）——處理序列數據的基石 當數據具有時間序列特性時，循環神經網絡便派上瞭用場。本章將為您介紹RNN的基本原理，包括其循環結構如何處理序列信息。您將瞭解RNN在處理文本、語音等序列數據時的優勢。然而，傳統的RNN也存在梯度消失/爆炸的問題，我們將為後續章節的改進模型鋪墊。 第八章：長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU） 為瞭解決RNN的長期依賴問題，LSTM和GRU應運而生。本章將深入講解LSTM的“門控”機製，包括遺忘門、輸入門、輸齣門，以及GRU如何通過簡化結構達到類似的效果。您將學習如何使用Keras實現LSTM和GRU模型，並將其應用於序列建模任務，如時間序列預測、文本情感分析等。 第九章：自然語言處理（NLP）基礎與應用 本章將聚焦於NLP領域的深度學習應用。您將學習文本的預處理方法，如分詞、編碼（One-hot、Word Embeddings）。我們將重點講解詞嵌入技術（如Word2Vec、GloVe），以及如何利用預訓練的詞嚮量提升模型性能。您將通過實例學習如何使用RNN/LSTM/GRU構建文本分類、命名實體識彆、機器翻譯等NLP模型。 第十章：Transformer模型與注意力機製 Transformer模型是近年來NLP領域最具革命性的架構。本章將深入剖析Transformer的核心——自注意力機製（Self-Attention）。您將理解多頭注意力、位置編碼等關鍵組成部分。我們將演示如何使用Keras實現Transformer模型，並將其應用於文本生成、問答係統等任務，讓您掌握這一前沿技術。 第四部分：模型評估、優化與部署 第十一章：模型評估與調優 訓練好模型隻是第一步，如何科學地評估模型的性能並進行調優至關重要。本章將介紹各種模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1-score、AUC等），以及如何進行交叉驗證。您將學習如何通過超參數調優（如網格搜索、隨機搜索）來找到最佳的模型配置。 第十二章：生成對抗網絡（GAN）與遷移學習 本章將介紹兩種強大的深度學習技術。首先，我們將探索生成對抗網絡（GAN），它能夠生成逼真的圖像、文本等數據。您將理解GAN的生成器和判彆器的博弈過程，並學習如何使用Keras實現一個簡單的GAN。其次，我們將深入講解遷移學習，它允許我們將預訓練模型的知識應用到新的任務中，極大地加速模型開發並提升性能。 第十三章：模型部署與實戰案例 將訓練好的模型部署到實際應用中是深度學習價值的最終體現。本章將介紹模型部署的常用方法，包括將模型保存為TensorFlow SavedModel格式，以及如何利用Flask等Web框架構建簡單的API接口。我們將提供一個完整的端到端實戰案例，例如構建一個能夠識彆貓狗的Web應用，讓您完整體驗從數據準備到模型部署的全過程。 三、本書的讀者對象 本書適閤以下人群： 希望係統學習深度學習的初學者： 即使您對深度學習一無所知，本書也將帶領您從基礎概念開始，循序漸進地掌握深度學習的核心技術。 具備一定編程基礎的開發者： 如果您熟悉Python語言，並對機器學習有初步瞭解，本書將幫助您快速掌握深度學習框架的使用，並將其應用於實際項目中。 對人工智能領域感興趣的學生和研究人員： 本書提供瞭一個堅實的理論基礎和豐富的實踐經驗，可以作為您進一步深入研究的起點。 希望將深度學習應用於實際業務的技術人員： 通過本書的學習，您將能夠構建和部署滿足業務需求的深度學習解決方案。 四、學習本書的建議 為瞭最大化學習效果，我們建議讀者： 1. 動手實踐： 深度學習是一門實踐性很強的學科，請務必親手運行書中的所有代碼示例，並嘗試修改參數、調整模型結構，觀察結果的變化。 2. 理解原理： 不要僅僅停留在代碼層麵，嘗試去理解每一個算法、每一個模型背後的數學原理和邏輯。 3. 主動思考： 在學習過程中，多思考“為什麼”和“怎麼樣”，嘗試將學到的知識應用到您感興趣的其他問題中。 4. 參與社區： 深度學習社區活躍，遇到問題時，積極查閱文檔、搜索資料，並參與到相關的技術論壇和交流群組中。 《Python深度學習：基於TensorFlow與Keras的實踐指南》將是您探索人工智能前沿、掌握深度學習技術的得力助手。讓我們一起踏上這段激動人心的深度學習之旅！

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，首先映入眼簾的是序言部分，作者寥寥數語卻道齣瞭機器學習的魅力所在，讓我對即將展開的學習之旅充滿瞭期待。我個人比較喜歡那種循序漸進的學習方式，希望這本書能夠從最基礎的概念講起，一步一步地引導讀者深入，而不是上來就拋齣一堆復雜的公式和算法。從目錄上看，這本書涵蓋瞭機器學習的各個重要領域，包括監督學習、無監督學習、深度學習等，這正是我希望能夠全麵瞭解的方嚮。我特彆關注書中關於數據預處理和特徵工程的部分，在我看來，這些是構建一個優秀機器學習模型的基礎，如果基礎打不好，再先進的算法也難以發揮其應有的作用。我希望書中能夠提供一些實用的技巧和建議，教我如何有效地清洗數據、如何提取有用的特徵，以及如何避免常見的陷阱。此外，我也對書中關於模型評估和調優的部分很感興趣，瞭解如何衡量一個模型的性能，以及如何通過調整參數來提升模型的效果，這對於實際項目至關重要。這本書的譯者團隊也讓我印象深刻，專業的翻譯團隊能夠確保技術的準確傳達，這是我選擇這本書的一個重要原因。我希望這本書能夠成為我深入理解和掌握機器學習技術的有力支撐。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對數據科學和人工智能充滿好奇的讀者來說，選擇一本高質量的機器學習書籍至關重要。這本書的作者 Peter Harrington 在機器學習領域有著豐富的經驗，他的著作自然備受期待。我瞭解到這本書不僅理論紮實，更注重實踐，這一點對我來說非常有吸引力。我希望這本書能夠提供清晰的代碼示例，並附帶詳細的解釋，讓我能夠理解每一行代碼的作用，以及它如何實現特定的機器學習功能。從我以往的學習經驗來看，很多技術書籍在理論講解方麵可能做得很好，但在代碼實現上卻顯得不夠清晰，導緻讀者難以將理論付諸實踐。這本書如果能在這方麵做得齣色，那我將非常欣慰。我尤其關心書中是否會涉及到一些常用的機器學習庫，比如 scikit-learn、TensorFlow 或 PyTorch，因為這些工具是我們進行機器學習開發不可或缺的一部分。我希望書中能夠引導我如何熟練運用這些庫來解決實際問題，並提供一些構建端到端機器學習項目的案例，從數據收集到模型部署，全流程的講解將是極大的幫助。如果書中還能包含一些關於機器學習模型的可解釋性方麵的討論，那就更完美瞭，因為理解模型的決策過程，對於建立信任和發現潛在問題非常有意義。

評分☆☆☆☆☆

從一個熱衷於新技術和數據驅動解決方案的行業從業者的角度來看，一本好的機器學習實戰書籍能夠極大地提升我的工作效率和解決問題的能力。這本書的名字《機器學習實戰》恰如其分地錶達瞭它的核心價值，這正是我目前迫切需要的。我希望這本書能夠提供一些真正貼閤實際應用場景的案例，而不是那些過於簡化或理論化的演示。我尤其關注書中關於機器學習項目生命周期的講解，從問題定義、數據收集、模型選擇、訓練、評估到部署，每一個環節的細節都至關重要。我希望書中能夠給齣一些在實際項目中可能遇到的挑戰和解決方案，例如如何處理不平衡數據集、如何應對過擬閤或欠擬閤、如何進行有效的特徵選擇等。另外，如果書中能夠涉及到一些目前在工業界廣泛使用的機器學習框架和工具，並給齣相應的實踐指導，那將非常有價值。例如，如何利用已有的預訓練模型進行遷移學習，或者如何優化模型的性能以滿足生産環境的要求。我期待這本書能夠成為我的一個得力助手，幫助我更好地理解和應用機器學習技術，在我的工作領域中創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對計算機科學和算法有著濃厚興趣的學生，一直以來都對機器學習這個前沿領域充滿瞭探索的渴望。當我看到《機器學習實戰》這本書時，我立刻被它所吸引。這本書的齣版信息錶明它是由一群經驗豐富的專傢共同完成的，這讓我對內容的質量充滿瞭信心。我更傾嚮於那種能夠結閤理論講解和實際操作的書籍，因為我深知，學習編程和算法，尤其是機器學習，隻有通過大量的動手實踐，纔能真正掌握其精髓。我期待這本書能夠為我提供清晰、簡潔的代碼示例，並且這些代碼能夠運行在當下主流的開發環境中，讓我能夠輕鬆地復現和驗證書中的內容。更重要的是，我希望書中能夠引導我理解這些代碼背後的邏輯和原理，而不是僅僅停留在“復製粘貼”的層麵。我希望這本書能夠從零開始，逐步引導我建立起對機器學習核心概念的深刻理解，比如分類、迴歸、聚類等，並教會我如何選擇閤適的算法來解決不同類型的問題。如果書中還能包含一些關於機器學習的最新發展趨勢和未來方嚮的介紹，那就更好瞭，能夠幫助我拓寬視野，對這個領域有更長遠的規劃。

評分☆☆☆☆☆

這本《機器學習實戰》的封麵設計我一直很喜歡，沉穩而又不失科技感，深藍色的背景搭配銀白色的字體，仿佛預示著書中隱藏著通往智能世界的鑰匙。我拿到這本書的時候，就被它厚實的紙張和清晰的排版所吸引，感覺是一本值得細細品讀的“硬核”書籍。我之前也接觸過一些機器學習的入門教程，但總感覺少瞭點什麼，像是缺少瞭將理論知識轉化為實際應用的橋梁。這本書的名字就恰恰點齣瞭我的需求，我期待它能夠填補我在這方麵的空白，讓我不僅能理解那些高深的算法原理，更能親手實踐，構建齣屬於自己的機器學習模型。書中的代碼示例也是我非常看重的一點，畢竟“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，隻有通過大量的實踐，纔能真正掌握這些知識，並且在遇到問題時，能夠靈活地運用所學知識去解決。我希望這本書能夠提供足夠豐富的案例，覆蓋不同的應用場景，這樣我在學習過程中，可以更有針對性地去理解和掌握。同時，我也希望書中在解釋概念的時候，能夠通俗易懂，避免過於晦澀的術語，讓我這個初學者能夠快速入門，不至於被復雜的理論嚇退。總而言之，我對這本書的期望非常高，希望它能成為我機器學習學習道路上的一位良師益友。