零起點Python機器學習快速入門 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

何海群 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 入門
• 零基礎
• 數據分析
• 算法
• 實踐
• 代碼
• Scikit-learn
• 數據挖掘

店鋪： 句容新華書店圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121311413

商品編碼：24484784455

包裝：平裝-膠訂

開本：128

齣版時間：2017-04-01

內容介紹
本書采用D創的黑箱模式，MBA案例教學機製，結閤一綫實戰案例，介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，普通讀者，隻要懂Word、Excel，J能夠輕鬆閱讀全書，並學習使用書中的知識，分析大數據。本書具有以下特色：D創的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。1次係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件，不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn Pandas模式，無須任何理論基礎，全程采用MBA案例模式，懂ExcelJ可看懂。

關聯推薦
不需要任何編程、交易經驗，也不需要具備超強的數據分析能力，隻要會使用ExcelJ可以輕鬆學會本書講解的知識點。  
目錄
D 1 章 從阿爾法狗開始說起1 1.1 阿爾法狗的前世今生.......1 1.2 機器學習是什麼.....2 1.3 機器學習大史記.....3 1.4 機器學習經典案例......... 11 D 2 章 開發環境......13 2.1 數據分析SX Python.....13 2.2 用戶運行平颱.......18 2.3 程序目錄結構.......19 2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7 模塊庫控製麵闆...29 2.8 使用 pip 更新模塊庫......33D 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1.1 阿爾法狗的前世今生.......1
1.2 機器學習是什麼.....2
1.3 機器學習大史記.....3
1.4 機器學習經典案例......... 11
D 2 章 開發環境......13
2.1 數據分析SX Python.....13
2.2 用戶運行平颱.......18
2.3 程序目錄結構.......19
2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模塊庫控製麵闆...29
2.8 使用 pip 更新模塊庫......33
D 3 章 Python 入門案例....39
3.1 案例 3-1：D一次編程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增強版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列舉係統模塊庫清單.......44
3.4 案例 3-4：常用繪圖風格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用繪圖風格.......47
3.6 案例 3-6：常用顔色錶 cors.....49
3.7 案例源碼.....50
D 4 章 Python 基本語法....58
4.1 數據類型.....58
案例 4-1：基本運算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入門...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列錶......64
案例 4-4：列錶操作.......65
4.4 Tuple 元組...66
案例 4-5：元組操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 數據類型轉換.......70
案例 4-7：控製語句.......71
案例 4-8：函數定義.......73
4.7 案例源碼.....75
D 5 章 Python 人工智能入門與實踐......85
5.1 從忘卻開始.85
5.2 Iris 經典愛麗絲.....89
案例 5-1：Iris 愛麗絲 ....90
案例 5-2：愛麗絲進化與文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 數據切割函數.......98
案例 5-3：Iris 愛麗絲分解 ......99
案例 5-4：綫性迴歸算法.......103
5.5 案例源碼...109
D 6 章 機器學習經典算法案例（上） . 116
6.1 綫性迴歸... 116
6.2 邏輯迴歸算法.....124
案例 6-1：邏輯迴歸算法.......125
6.3 樸素貝葉斯算法.127
案例 6-2：貝葉斯算法.129
6.4 KNN 近鄰算法 ...130
案例 6-3：KNN 近鄰算法.....133
6.5 隨機森林算法.....135
案例 6-4：隨機森林算法.......139
6.6 案例源碼...140
D 7 章 機器學習經典算法案例（下） .149
7.1 決策樹算法.........149
案例 7-1：決策樹算法.151
7.2 GBDT 迭代決策樹算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代決策樹算法.154
7.3 SVM 嚮量機 .......156
案例 7-3：SVM 嚮量機算法.157
7.4 SVM-cross 嚮量機交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 嚮量機交叉算法....160
7.5 神經網絡算法.....161
案例 7-5：MLP 神經網絡算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神經網絡迴歸算法...168
7.6 案例源碼...170
D 8 章 機器學習組閤算法 .........183
8.1 CCPP 數據集......183
案例 8-1：CCPP 數據集........184
案例 8-2：CCPP 數據切割....186
案例 8-3：讀取 CCPP 數據集.........189
8.2 機器學習統一接口函數.........192
案例 8-4：機器學習統一接口.........193
案例 8-5：批量調用機器學習算法.201
案例 8-6：一體化調用.205
8.3 模型預製與保存.208
案例 8-7：儲存算法模型.......210
案例 8-8：批量儲存算法模型.........213
案例 8-9：批量加載算法模型.........215
案例 8-10：機器學習組閤算法.......219
8.4 案例源碼...224
附錄 A Sklearn 常用模塊和函數.242
附錄 B J寬量化係統模塊圖......266 顯示全部信息

探索智能的奧秘：從數據到洞察的機器學習之旅 我們生活在一個數據爆炸的時代，海量的信息如同奔騰的河流，蘊藏著巨大的潛力。如何從這些數據中提取有價值的見解，預測未來趨勢，甚至讓機器擁有“學習”的能力，成為現代科技發展的核心議題。本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一場引領你踏入人工智能前沿領域的奇妙旅程。它將帶你走齣對“機器學習”的刻闆印象，揭開其神秘麵紗，讓你理解其背後深刻的邏輯，掌握實用的分析工具，並最終能夠運用這些力量，解決現實世界中的復雜問題。 你是否曾對那些能夠識彆圖像、理解語音、甚至撰寫文章的智能係統感到驚嘆？ 你是否好奇它們是如何“思考”和“學習”的？這些令人著迷的能力，正是機器學習的魅力所在。本書將以一種循序漸進、深入淺齣的方式，為你剖析機器學習的本質。我們將從最基礎的概念講起，比如什麼是模型，什麼是訓練，什麼是預測。你不需要擔心晦澀的數學公式，本書會盡量用直觀的比喻和易懂的語言來解釋復雜的原理，讓你在理解概念的同時，也能建立起對整個領域清晰的認知框架。 機器學習並非遙不可及的象牙塔，而是人人皆可觸及的實用技能。 尤其在這個數字化浪潮席捲的時代，無論是數據科學傢、軟件工程師，還是市場分析師、産品經理，掌握機器學習的基本原理和應用，都能極大地提升你的工作效率和解決問題的能力。本書的目標是讓你在最短的時間內，建立起一套能夠獨立分析數據、構建簡單機器學習模型並評估其性能的能力。我們不會追求對所有算法的深挖細究，而是聚焦於那些最常用、最有效、最能快速産生價值的方法。 旅程的第一站：理解數據的語言。 任何機器學習模型都離不開數據。本書將帶你認識不同類型的數據，學習如何對數據進行清洗、預處理和可視化。你將學會如何發現數據中的模式、異常值和潛在的關聯，為後續的模型構建打下堅實的基礎。想象一下，你麵前有一堆雜亂無章的零件，你需要將它們整理好，分類，纔能方便地組裝成一件精密的機器。數據預處理的過程，正是如此。你將學習如何處理缺失值、如何進行特徵編碼、如何對數據進行縮放等關鍵步驟，確保你的數據能夠被機器學習模型有效利用。 接下來，我們將正式進入機器學習的核心領域。 你將接觸到各種經典的機器學習算法，並理解它們各自的適用場景和工作原理。我們將重點介紹那些被廣泛應用於實際項目中的算法，比如： 監督學習：這是機器學習中最常見的一類。你將學習如何利用帶有標簽的數據來訓練模型，從而實現預測和分類。例如，你可能想根據房屋的麵積、地段等信息來預測其價格（迴歸問題），或者根據用戶的瀏覽曆史來預測他們是否會對某個産品感興趣（分類問題）。我們將深入探討綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）等算法，並理解它們在不同場景下的優勢和局限。 無監督學習：在數據沒有標簽的情況下，我們如何從中發現隱藏的結構和模式？無監督學習將為你打開另一扇門。你將學習如何進行聚類，將相似的數據點分組，例如，根據消費者的購買習慣將他們分成不同的客戶群體；你還將接觸到降維技術，如主成分分析（PCA），它能幫助我們去除數據中的冗餘信息，使其更易於理解和處理。 集成學習：當單一模型不足以達到最佳效果時，我們可以將多個模型結閤起來，形成一個更強大的“團隊”。你將瞭解如何利用隨機森林、梯度提升等集成方法，來提升模型的準確性和魯棒性。 理論與實踐，缺一不可。 本書絕非紙上談兵。我們將大量引入Python這門強大的編程語言，以及它在機器學習領域的核心庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。你將親自動手編寫代碼，實現各種機器學習算法，並在真實的數據集上進行實驗。我們將提供一係列的示例代碼和項目，涵蓋從數據加載、模型訓練到結果評估的整個流程。通過這些實踐環節，你將深刻體會到算法的運作機製，並學會如何根據具體問題選擇閤適的模型和調優參數，從而獲得令人滿意的結果。 預測，是機器學習最令人興奮的應用之一。 你將學習如何構建預測模型，用於解決諸如股票價格預測、銷售額預測、用戶流失預測等實際業務問題。我們不僅會教你如何訓練模型，更會強調如何評估模型的預測效果，以及如何解讀模型的結果，從中提取 actionable insights。 分類，是另一個廣泛應用的領域。 你將學習如何訓練分類模型，用於識彆垃圾郵件、判斷圖像內容、診斷疾病等。例如，你可能需要開發一個係統，能夠自動識彆一張圖片中的貓或狗，或者根據病人的癥狀預測他們患某種疾病的概率。 數據可視化，是理解和呈現模型結果的關鍵。 我們將使用Matplotlib和Seaborn等庫，幫助你繪製齣直觀的圖錶，清晰地展示數據的分布、模型的性能以及預測的結果。通過可視化，你可以更容易地發現數據中的規律，更清晰地嚮他人解釋你的模型。 本書的另一個重要亮點是，它將引領你理解機器學習的“模型評估”和“模型選擇”的重要性。 僅僅訓練齣一個模型是不夠的，我們還需要知道這個模型好不好用，在什麼時候會齣錯。你將學習各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等，並理解它們各自的含義。你還將學習如何進行交叉驗證，以避免模型過擬閤，確保模型在未見過的數據上也能有良好的錶現。 此外，本書還會觸及一些進階但同樣實用的概念。 例如，你將瞭解特徵工程的重要性，即如何通過對原始數據進行轉換和組閤，創造齣更能反映問題本質的特徵，從而極大地提升模型的性能。我們還會簡單介紹深度學習的一些基本思想，讓你對這個更前沿的領域有一個初步的認識，為未來的深入學習鋪平道路。 本書的目標讀者是任何對智能技術充滿好奇，希望利用數據解決實際問題，並且願意付齣努力去學習的初學者。 你無需擁有深厚的數學背景或多年的編程經驗。我們假定你具備基本的計算機操作能力，並願意通過實踐來學習。通過本書的學習，你將能夠： 理解機器學習的基本概念、原理和常見的算法。 熟練使用Python及其相關庫進行數據處理和分析。 掌握構建、訓練和評估簡單機器學習模型的實用技能。 能夠將機器學習應用於解決實際問題，如預測和分類。 建立起對人工智能領域更清晰的認知，並為進一步的學習打下堅實基礎。 這是一次充滿發現的旅程。 機器學習不僅僅是技術，它更是理解世界、預測未來的有力工具。本書將陪伴你，從“零起點”齣發，逐步解鎖數據的力量，擁抱智能的未來。無論你的目標是提升職業技能，還是僅僅為瞭滿足對智能技術的好奇心，相信你都能在這本書中找到你所需的知識和啓發。準備好，與我們一同踏上這場激動人心的智能探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本教你寫代碼的書，更像是在引導你構建一種解決問題的思維方式。我之前一直覺得機器學習是很高深、很遙遠的東西，需要很強的數學功底纔能觸及。然而，《零起點Python機器學習快速入門》這本書徹底打破瞭我的這種刻闆印象。它在介紹機器學習算法時，並沒有過多地糾結於背後的復雜數學推導，而是更側重於算法的直觀理解和實際應用。例如，在講解決策樹的時候，它會用一個生動的例子，比如“是否玩遊戲”的場景，來解釋決策樹的構建過程，讓你明白它是如何根據特徵進行判斷和分類的。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我能夠更快地抓住算法的核心思想，而不是被細節絆住。而且，書中對於每個算法的介紹，都會緊接著一個實際案例，通過代碼實現，讓你親眼看到算法是如何工作的，以及它能解決什麼樣的問題。這對我來說，是一種非常有效的學習方式。我記得書中有一個關於鳶尾花分類的例子，用簡單的幾行代碼就實現瞭準確的分類，這讓我非常有成就感，也更有動力去探索更復雜的模型。此外，這本書還非常注重實踐，提供瞭很多可以動手操作的代碼示例，並且鼓勵讀者去修改和嘗試。我嘗試著修改瞭一些參數，觀察模型性能的變化，這個過程讓我對機器學習模型有瞭更深的理解，也讓我明白，在實際應用中，模型的選擇和調優是一個不斷試錯和優化的過程。

评分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《零起點Python機器學習快速入門》，說實話，我最初的期待並不高，畢竟“零起點”和“快速入門”這兩個詞有時候會讓我聯想到一些泛泛而談、缺乏深度的內容。但是，這本書真的給瞭我不少驚喜。從我個人的角度來說，這本書最大的亮點在於它循序漸進的講解方式。作者並沒有一上來就拋齣復雜的算法和晦澀的數學公式，而是從最基礎的Python語法開始，而且是那種非常實用、直接就能應用到數據處理和分析中的語法。比如，它會詳細講解NumPy和Pandas這兩個庫的基礎操作，這些操作對於後續的機器學習建模來說是必不可少的基石。我之前嘗試過一些其他的Python教程，經常在一些基礎概念上卡殼，導緻學習進度嚴重滯後，但這本書在這方麵做得非常好，它用清晰的比喻和簡單的例子，將原本可能枯燥的代碼講解得生動有趣。而且，它不會假設你已經掌握瞭任何編程知識，而是從頭開始，一步一步地引導你。對於像我這樣，對編程瞭解不多，但又想快速接觸機器學習領域的初學者來說，這種“保姆式”的教學風格實在是太友好瞭。這本書的結構安排也很閤理，它不會一次性塞給你太多信息，而是將知識點拆分成小模塊，每個模塊都有相應的練習題，讓你在學習過程中能夠及時鞏固。我特彆喜歡它處理數據預處理的部分，這部分內容通常是機器學習項目中最耗時也最容易齣錯的環節，但這本書用非常直觀的方式講解瞭缺失值處理、特徵編碼、特徵縮放等關鍵步驟，讓我對數據預處理有瞭全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅不算太長，但內容密度卻相當可觀。我個人非常欣賞它在介紹具體機器學習算法時的“小步快跑”策略。作者似乎很清楚初學者的注意力是有限的，所以他不會在一個算法上花費過多的篇幅進行詳盡的理論闡述，而是選取瞭最核心、最常用的算法，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、K近鄰、聚類算法等，然後用非常簡潔、易懂的方式將其原理和應用場景介紹清楚。每介紹完一個算法，就會立刻配上Python代碼示例，讓你能夠立刻上手實踐。我特彆喜歡它關於模型評估的部分，這部分內容在很多入門教程中往往是被忽略的，但這本書卻花瞭相當的篇幅來講解準確率、精確率、召迴率、F1分數等評估指標，並且解釋瞭它們各自的意義和適用場景。這讓我明白，僅僅建立一個模型是不夠的，更重要的是如何客觀地評價模型的性能。書中還穿插瞭一些關於特徵工程的技巧，比如如何選擇閤適的特徵、如何進行特徵轉換等，這些內容對於提高模型的預測能力至關重要。我之前嘗試用一些公開數據集做過一些小的項目，但效果總是不盡如人意，現在迴過頭來看，很大一部分原因就是對特徵工程的理解不足。這本書在這方麵的指導，對我來說非常有價值。而且，它在介紹這些概念時，並沒有使用過於生僻的術語，而是盡量用通俗易懂的語言來解釋，讓我能夠更容易地接受和理解。

评分☆☆☆☆☆

這本《零起點Python機器學習快速入門》給我的感覺，就像是為你搭建瞭一個進入機器學習世界的“任意門”，門後是充滿無限可能的數據世界。我尤其贊賞它在內容組織上的巧妙之處。它不是將機器學習算法像羅列菜譜一樣堆砌起來，而是將整個學習流程串聯成一條清晰的脈絡。從數據讀取、清洗、預處理，到模型選擇、訓練、評估，再到模型調優，每一個環節都講解得非常到位。而且，書中提供的代碼示例，往往是經過精心設計的，能夠清晰地展示每一個步驟的操作和結果。我曾經嘗試過一些其他教材，雖然也講瞭相似的內容，但代碼的復雜度或者講解的跳躍性，讓我很難跟上。這本書在這方麵做得非常棒，它的代碼風格簡潔明瞭，注釋也很豐富，對於我這樣的新手來說，簡直是福音。而且，它鼓勵讀者動手去修改代碼，去探索不同的參數設置會帶來什麼樣的影響。我經常會在書中提供的代碼基礎上，自己嘗試著去替換數據集、調整參數，觀察模型的預測結果，這個過程讓我非常有參與感，也讓我學到瞭很多書本上沒有直接提及的實踐經驗。此外，書中還提到瞭一些關於模型解釋性的概念，雖然沒有深入展開，但已經足以引起我的興趣，讓我開始思考如何去理解模型的“黑箱”，以及如何讓模型的結果更具說服力。

评分☆☆☆☆☆

就個人而言，我一直以來都對利用數據分析來解決實際問題抱有濃厚的興趣，但苦於缺乏係統性的知識和實踐指導。《零起點Python機器學習快速入門》這本書，則恰好填補瞭我的這一空白。它以一種非常接地氣的方式，將機器學習的復雜理論轉化為可以直接操作的代碼和可理解的流程。書中對數據處理的講解尤為細緻，從數據加載、缺失值填充、異常值檢測，到數據標準化、特徵選擇，每一個步驟都配有清晰的代碼示例和詳細的解釋。這讓我能夠清晰地看到，在將原始數據轉化為可用於機器學習模型的“乾淨”數據過程中，具體需要做哪些操作。我之前在做一些數據分析項目時，經常會因為數據處理不當而導緻模型效果不佳，這本書在這方麵的指導，讓我茅塞頓開。而且，它在介紹各種機器學習算法時，不僅僅是簡單地羅列公式，而是更注重算法的直觀理解和應用場景的分析。例如，在講解分類算法時，它會根據不同場景下的數據特點，推薦使用哪種算法更閤適，以及在模型評估時需要關注哪些指標。這讓我能夠更靈活地運用所學知識，而不是死記硬背。這本書還提供瞭一些關於模型優化的建議，比如交叉驗證、網格搜索等，這些都是提升模型性能的關鍵技術，對於我來說，是寶貴的學習資料。