Python机器学习实践指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

作  者:(美)库姆斯(Alexander T.Combs) 著；黄申 译 定  价:69 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年05月01日 页  数:251 装  帧:平装 ISBN:9787115449061 ●第1章Python机器学习的生态系统1
●1.1数据科学／机器学习的工作流程2
●1.1.1获取2
●1.1.2检查和探索2
●1.1.3清理和准备3
●1.1.4建模3
●1.1.5评估3
●1.1.6部署3
●1.2Python库和功能3
●1.2.1获取4
●1.2.2检查4
●1.2.3准备20
●1.2.4建模和评估26
●1.2.5部署34
●1.3设置机器学习的环境34
●1.4小结34
●第2章构建应用程序，发现低价的公寓35
●2.1获取公寓房源数据36
●使用import.io抓取房源数据36
●2.2检查和准备数据38
●部分目录

内容简介

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python语言在数据分析方面的优势发挥到很好。全书共有10章。靠前章讲解了Python机器学习的生态系统，剩余9章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。
由库姆斯所著的《Python机器学习实践指南》适合Python程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
(美)库姆斯(Alexander T.Combs) 著；黄申 译 Alexander T.Combs是一位经验丰富的数据科学家、策略师和开发人员。他有金融数据抽取、自然语言处理和生成，以及定量和统计建模的背景。他目前是纽约沉浸式数据科学项目的一名全职zi深讲师。

探索人工智能的奥秘：从原理到实战的深度解析 本书旨在为广大读者提供一个全面、深入且极具实践价值的人工智能学习路径。我们不局限于单一的技术栈或特定领域的应用，而是从人工智能的根本原理出发，逐步过渡到当下最流行、最前沿的技术实现。无论您是初学者，希望建立扎实的理论基础，还是有一定经验的开发者，寻求拓展技术广度和深度，本书都将为您提供宝贵的指导和启发。 第一部分：人工智能的基石——理解智能的本质 在踏入人工智能的浩瀚海洋之前，我们需要首先理解“智能”究竟意味着什么。本部分将带领您穿越历史的长河，追溯人工智能思想的萌芽与发展。我们将探讨早期关于计算和思维的哲学思考，以及图灵测试等里程碑式的概念，它们如何奠定了人工智能研究的理论基础。 接着，我们将深入剖析人类智能的构成要素，例如感知、学习、推理、决策和创造力。通过类比和对比，我们将揭示计算机如何模拟和实现这些能力。这一部分将是构建您人工智能认知体系的关键，帮助您摆脱对“黑箱”技术的盲目崇拜，理解算法背后深刻的逻辑。 智能的哲学根源与历史演进： 从亚里士多德的逻辑推理到现代的符号计算，理解人工智能的哲学思想脉络。 人类智能的认知模型： 探讨学习、记忆、注意力、情感等关键认知过程，并思考如何将其转化为计算模型。 图灵测试及其局限性： 分析这个经典的思想实验，以及它在评估机器智能方面的意义与争议。 人工智能的分类与分支： 了解强人工智能、弱人工智能、通用人工智能等概念，以及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等主要研究领域。 第二部分：机器学习的通用语言——从统计模型到学习算法 机器学习是实现人工智能最主流、最有效的方法之一。本部分将为您系统梳理机器学习的核心概念和经典算法。我们将从最基础的监督学习、无监督学习和强化学习开始，逐步深入理解各种算法的原理、优缺点以及适用场景。 我们不会止步于算法的介绍，更重要的是，我们将探讨算法背后的数学原理，例如概率论、统计学、线性代数和微积分等。理解这些数学工具，将帮助您更深刻地理解算法的工作机制，从而能够灵活地选择、调整和优化模型。 监督学习： 回归算法： 线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归，以及如何处理过拟合和欠拟合。 分类算法： 逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM），以及各类评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）。 无监督学习： 聚类算法： K-Means、DBSCAN、层次聚类，以及如何评估聚类结果。 降维算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE，以及它们在数据可视化和特征提取中的应用。 关联规则挖掘： Apriori算法及其在推荐系统和市场篮子分析中的应用。 强化学习基础： 马尔可夫决策过程（MDP）： 理解状态、动作、奖励、转移概率等核心概念。 Q-learning与SARSA： 介绍经典的强化学习算法，以及它们如何通过试错学习最优策略。 第三部分：深度学习的革命——神经网络的强大力量 深度学习作为机器学习的一个分支，在近年来取得了突破性的进展，尤其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域展现出惊人的能力。本部分将带领您深入理解神经网络的构建、训练与应用。 我们将从最基本的感知机开始，逐步构建更复杂的神经网络结构，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）。您将学习如何设计网络结构、选择激活函数、优化损失函数以及使用反向传播算法进行模型训练。 神经网络基础： 感知机与激活函数： 理解神经元的工作原理，Sigmoid, ReLU, Tanh等激活函数的选择。 多层感知机（MLP）： 构建全连接网络，理解前向传播与反向传播算法。 损失函数与优化器： 均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy），梯度下降、Adam等优化算法。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层、池化层、全连接层： 理解CNN在图像特征提取中的核心作用。 经典CNN架构： LeNet, AlexNet, VGG, ResNet等，以及它们的创新之处。 迁移学习与数据增强： 如何利用预训练模型加速训练，以及提升模型鲁棒性。 循环神经网络（RNN）及其变体： RNN的基本结构与原理： 处理序列数据的能力，以及存在的长程依赖问题。 LSTM与GRU： 理解门控机制如何解决RNN的梯度消失/爆炸问题。 RNN在序列建模中的应用： 文本生成、机器翻译、时间序列预测等。 第四部分：人工智能的实际应用——解决现实世界的问题 理论知识的掌握是基础，而将这些知识转化为解决实际问题的能力才是最终目的。本部分将聚焦于人工智能在各个领域的落地应用，帮助您理解如何将所学技术应用于真实场景。 我们将深入探讨计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、智能语音助手等热门应用领域。您将学习到针对不同任务，如何选择合适的模型、进行数据预处理、模型训练与评估，以及最终的模型部署与优化。 计算机视觉： 图像分类与物体检测： YOLO, Faster R-CNN等模型，以及其在安防、自动驾驶等领域的应用。 图像分割与风格迁移： U-Net, GAN等技术，以及它们在医疗影像分析、艺术创作中的潜力。 人脸识别与姿态估计： 关键技术与伦理考量。 自然语言处理（NLP）： 词嵌入与语言模型： Word2Vec, GloVe, BERT, GPT系列，理解文本表示与语义理解。 文本分类与情感分析： 垃圾邮件过滤、产品评论分析。 机器翻译与文本生成： Transformer架构的威力，以及其在跨语言交流、内容创作中的应用。 问答系统与对话机器人： 构建智能交互体验。 推荐系统： 协同过滤： 基于用户行为和物品相似度的推荐。 基于内容的推荐： 利用物品属性进行推荐。 混合推荐模型： 结合多种方法的优势。 其他前沿应用： 强化学习在游戏AI、机器人控制中的应用。 生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等领域的探索。 联邦学习与隐私保护。 第五部分：模型部署与生产化——让智能走进现实 将训练好的模型部署到生产环境中，使其能够为用户提供服务，是人工智能项目成功的关键环节。本部分将为您介绍模型部署的相关技术和最佳实践。 您将学习到如何将模型打包、优化，以及选择合适的部署平台（如云端、边缘设备）。同时，我们也将探讨模型监控、持续集成/持续部署（CI/CD）以及模型迭代更新的流程，确保人工智能系统能够稳定、高效地运行。 模型序列化与部署格式： Pickle, ONNX, TensorFlow Lite等。 服务化部署： RESTful API, gRPC。 容器化技术： Docker, Kubernetes。 云平台上的AI服务： AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google AI Platform。 边缘AI部署： 针对嵌入式设备和移动端的模型优化。 模型监控与A/B测试。 MLOps： 机器学习运维的最佳实践。 结语：拥抱人工智能的未来 人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷而来，深刻地改变着我们的生活和工作方式。本书提供了一个系统、全面的学习框架，希望能帮助您掌握人工智能的核心技术，理解其背后的原理，并具备将其应用于实际问题的能力。人工智能的发展永无止境，技术更新迭代迅速。我们鼓励您在阅读本书的基础上，保持持续学习的热情，积极探索新的技术和应用，共同创造一个更加智能美好的未来。