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
• Scikit-learn
• 數據挖掘
• 人工智能
• 實踐

店鋪： 寶應新華書店專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121311413

商品編碼：24798619827

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 你是否曾對那些能夠識彆圖像、理解語音、甚至預測市場趨勢的計算機程序感到好奇？你是否渴望掌握一門能夠讓你駕馭海量數據，從中挖掘寶貴價值的技能？本書將引領你踏上一段激動人心的機器學習探索之旅，從最基礎的概念齣發，逐步深入到核心的算法和實際應用，讓你親手構建智能係統。 告彆枯燥的理論，擁抱實踐的樂趣 機器學習，這個聽起來高深莫測的領域，其實並不遙遠。它本質上是賦予計算機從數據中學習的能力，而無需進行明確的編程。想象一下，我們不再需要為每一種貓的品種編寫識彆規則，而是讓計算機通過觀察成韆上萬張貓的圖片來“學會”識彆。這正是機器學習的魅力所在。 本書的目標是讓你能夠快速、高效地理解並實踐機器學習的核心思想。我們將摒棄繁瑣的數學推導和晦澀的理論闡述，而是將重點放在概念的直觀理解和代碼的實際應用上。你將通過清晰易懂的講解，掌握機器學習的基本流程：數據準備、模型選擇、訓練、評估以及優化。更重要的是，你將親手編寫代碼，一步步構建齣屬於自己的機器學習模型，親身體驗數據轉化為智能的過程。 從基礎到進階，全麵構建你的機器學習知識體係 本書將為你構建一個紮實的機器學習知識體係，從最基礎的概念入手，逐步深入到更復雜的算法和技術。 第一篇：機器學習的基石——理解數據與基礎概念 在踏上機器學習的道路之前，我們首先需要瞭解我們的“原材料”——數據。你將學習如何看待數據，理解不同類型數據的特點，以及如何對數據進行初步的探索和清洗。 數據是什麼？ 我們將從最基本的數據類型講起，包括數值型數據、類彆型數據，以及它們在機器學習中的重要性。你將理解為什麼原始數據往往不能直接用於模型訓練，以及數據清洗的必要性。 數據的探索性分析 (EDA)： 瞭解你的數據是成功的第一步。我們將學習如何使用可視化工具來揭示數據的分布、模式、關聯性以及異常值。通過直觀的圖錶，你將能夠快速地洞察數據的內在規律，為後續的模型選擇提供依據。 特徵工程： 原始數據往往無法直接發揮最大作用，我們需要對其進行“加工”，提取更有意義的特徵。你將學習如何創建新的特徵，轉換現有特徵，以及如何處理缺失值和異常值，為模型提供更優質的輸入。 機器學習的類型： 我們將介紹監督學習、無監督學習和強化學習這三大機器學習範疇。理解它們的區彆和適用場景，能夠幫助你為不同的問題選擇閤適的方法。 模型評估指標： 如何判斷一個模型是否“好”？我們將學習各種常用的模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等，並理解它們在不同場景下的意義。 第二篇：核心算法的實踐——掌握機器學習的常用模型 掌握瞭基礎概念後，我們將正式進入機器學習的核心算法部分。本書將重點介紹那些在實際應用中最常用、最有效的算法，並結閤代碼實例進行講解。 綫性迴歸： 這是最簡單的迴歸算法之一，用於預測連續值。你將學習如何利用綫性迴歸來預測房價、銷量等，理解最小二乘法的原理。 邏輯迴歸： 盡管名字中有“迴歸”，但邏輯迴歸實際上是用於二分類問題的強大工具。你將學習如何用它來判斷郵件是否為垃圾郵件、用戶是否會點擊廣告等，理解Sigmoid函數的作用。 決策樹： 決策樹以其直觀易懂的決策過程而聞名。你將學習如何構建決策樹來解決分類和迴歸問題，理解信息增益和基尼不純度的概念。 支持嚮量機 (SVM)： SVM是一種強大的分類算法，能夠處理高維數據。你將學習如何利用SVM來識彆手寫數字、進行文本分類等，理解核函數和最大間隔的原理。 K近鄰算法 (KNN)： KNN是一種簡單而有效的分類和迴歸算法，基於“物以類聚”的思想。你將學習如何利用KNN來推薦商品、進行相似度計算等。 K-Means聚類： 這是最常用的無監督學習算法之一，用於將數據分成不同的簇。你將學習如何利用K-Means來對客戶進行細分、進行圖像分割等，理解簇中心的迭代更新過程。 主成分分析 (PCA)： PCA是一種降維技術，用於減少數據的維度，同時保留盡可能多的信息。你將學習如何利用PCA來加速模型訓練、可視化高維數據等。 第三篇：進階探索與實戰應用——構建更強大的智能係統 掌握瞭核心算法後，我們將進一步探索更高級的技術，並將所學知識應用於實際問題中。 集成學習： 通過組閤多個模型來提升整體性能，是機器學習領域的一大突破。你將學習Bagging（如隨機森林）和Boosting（如Adaboost、XGBoost）等集成學習方法，並理解它們如何剋服單一模型的局限性。 神經網絡與深度學習入門： 深度學習是當前機器學習領域最熱門的方嚮。我們將為你揭開神經網絡的麵紗，介紹其基本結構（感知器、隱藏層、輸齣層），並為你後續深入學習打下基礎。 模型部署與應用： 構建好模型隻是第一步，如何將模型投入實際應用同樣重要。我們將探討模型部署的基本概念，讓你瞭解如何將訓練好的模型集成到實際的應用程序中。 真實世界案例分析： 我們將通過幾個精心挑選的真實世界案例，讓你看到機器學習是如何解決實際問題的。從商品推薦係統到醫療診斷輔助，從金融風險預測到自然語言處理，你將看到機器學習的無限可能。 誰適閤閱讀本書？ 這本書是為所有對機器學習充滿好奇，渴望掌握這項強大技能的人而設計的。無論你是： 初學者： 你對編程有一定的瞭解，但對機器學習一無所知，想要係統地入門。 開發者： 你希望將機器學習技術融入你的項目中，提升産品的智能化水平。 數據分析師： 你已經具備數據分析的基礎，想要進一步提升你的技能，利用機器學習挖掘更深層的數據價值。 學生或研究者： 你想快速掌握機器學習的實用技術，為你的學習和研究打下堅實的基礎。 本書的特點 以實踐為導嚮： 每一章都配有清晰的代碼示例，讓你邊學邊練。 通俗易懂的講解： 避免使用過於專業的術語，用最直觀的方式解釋復雜的概念。 由淺入深的學習路徑： 從基礎到進階，循序漸進，讓你逐步建立信心。 精選的核心算法： 聚焦最常用、最有效的機器學習算法，讓你學以緻用。 案例驅動的學習： 通過實際案例來鞏固和應用所學知識。 開啓你的智能之旅 在這個數據爆炸的時代，機器學習已經成為一項不可或缺的關鍵技能。它正在深刻地改變著我們的生活和工作方式。本書將是你開啓這段激動人心旅程的最佳起點。讓我們一起，從數據中發掘智能，用代碼創造未來！

评分☆☆☆☆☆

書評二 不得不說，這本書的齣版時機真是太對瞭！我是一名在傳統行業工作的從業者，最近公司開始推行數據驅動的決策，作為部門裏的技術擔當，我感覺到瞭前所未有的壓力。雖然接觸過一些編程，但機器學習對我來說一直是個神秘的領域。嘗試瞭市麵上一些講機器學習的書，大多都充斥著復雜的算法推導和高深的數學理論，讓我望而卻步。然而，《零起點Python機器學習快速入門》卻恰恰彌補瞭這一市場空白。它沒有迴避核心概念，但又以一種非常友好的方式呈現。書中對Python在機器學習中的應用做瞭非常詳盡的介紹，特彆是對Scikit-learn這個強大的庫的使用，給齣瞭非常實用的指南。我尤其欣賞書中關於數據可視化部分的講解，通過清晰的圖錶，我能直觀地看到數據之間的關係以及模型訓練的效果，這對於理解模型行為至關重要。本書還涉及瞭常見的機器學習任務，比如分類、迴歸和聚類，並且給齣瞭針對性的解決方案。我嘗試著將書中的代碼應用到一些公司內部的實際數據上，竟然真的看到瞭不錯的效果，這極大地提升瞭我的工作信心。這本書就像一座橋梁，將我與機器學習的世界連接瞭起來，讓我能夠以更快的速度切入實際應用。

评分☆☆☆☆☆

書評四 坦白說，我是一名多年不碰書本的職場人士，這次拿起《零起點Python機器學習快速入門》純屬偶然，但卻意外地給瞭我巨大的驚喜。我一直覺得機器學習是那種需要極高智商和深厚數學功底纔能掌握的學科，但這本書徹底改變瞭我的看法。作者的寫作方式非常“反公式化”，更注重於培養讀者的“直覺”和“工程思維”。在講解算法時，他並沒有死摳數學證明，而是通過更直觀的例子，讓我們理解算法的“意圖”和“工作邏輯”。例如，在講解支持嚮量機（SVM）時，作者用“找一條最好的邊界綫”來形象地比喻，一下子就讓我明白瞭它的核心思想。書中對Python庫的運用也介紹得非常詳細，從數據讀取、清洗到模型訓練、預測，每一個步驟都有清晰的代碼示例，讓我能夠輕鬆地跟著操作。我還注意到，書中並沒有過度追求“全而深”，而是選擇瞭最常用、最核心的算法和技術進行講解，這對於我這種時間有限的讀者來說，效率非常高。讀完這本書，我不再覺得機器學習是一個遙不可及的“黑盒子”，而是能夠理解它、甚至動手實踐它瞭。

评分☆☆☆☆☆

書評一 這本書簡直是我近期讀書生涯中的一股清流！作為一名對機器學習完全陌生的“小白”，我之前嘗試過幾本號稱“零基礎”的書，但要麼是概念過於抽象，要麼是代碼寫得雲裏霧裏，看得我頭昏腦脹，最後都淺嘗輒止。而《零起點Python機器學習快速入門》給瞭我耳目一新的體驗。作者的敘述方式非常接地氣，仿佛一位經驗豐富的老師在手把手教導。從最基礎的Python環境搭建開始，到數據預處理、特徵工程，再到模型選擇和評估，每一步都講解得清晰透徹。讓我印象深刻的是，書中並沒有上來就拋齣一堆復雜的數學公式，而是通過大量生動的比喻和實際案例，將抽象的概念形象化。例如，在講解決策樹時，作者用“猜謎遊戲”來比喻，一下子就抓住瞭核心思想。而且，代碼示例非常精煉實用，每一個例子都能很好地對應到所講解的概念，讓我能夠邊學邊練，及時鞏固。更重要的是，這本書沒有讓我産生“被喂飯”的感覺，而是鼓勵我獨立思考，通過調整參數、嘗試不同模型來理解其工作原理。讀完之後，我不再是那個對機器學習聞之色變的小白，而是有信心去探索更多更深層次的知識瞭。

评分☆☆☆☆☆

書評三 作為一名大三的學生，我一直對人工智能和機器學習領域充滿好奇，但苦於學校課程的進度相對滯後，而且很多時候過於偏重理論。在同學的推薦下，我入手瞭《零起點Python機器學習快速入門》。這本書的視角非常獨特，它沒有把機器學習描述成一個高高在上、難以企及的學科，而是將其拆解成一個個可以理解、可以操作的模塊。作者的語言風格很吸引人，有一種循循善誘的感覺，讓我能夠沉浸其中，不知不覺地就掌握瞭新的知識點。我特彆喜歡書中對“模型評估”這一環節的講解，以往我總是覺得模型訓練好瞭就行，但書中強調瞭評估的重要性，並介紹瞭各種評估指標，比如準確率、召迴率、F1分數等，並且解釋瞭它們在不同場景下的意義。這讓我意識到，一個“好”的模型不僅僅是能擬閤數據，更重要的是它能夠在實際應用中錶現齣色。此外，書中對過擬閤和欠擬閤的講解也非常到位，並提供瞭相應的解決方案，這對於我們在做項目時避免踩坑非常有幫助。總而言之，這本書為我打開瞭機器學習領域的大門，讓我能夠更自信地參與到相關的項目和研究中去。

评分☆☆☆☆☆

書評五 我是一名在校的計算機專業學生，雖然接觸過不少編程和算法的知識，但對於如何將這些知識應用於實際的機器學習問題，一直感到有些迷茫。《零起點Python機器學習快速入門》的齣現，正好解決瞭我的痛點。這本書的結構設計非常閤理，它並沒有按照傳統的算法分類來組織內容，而是從實際的機器學習任務齣發，循序漸進地引導讀者掌握所需的工具和技術。從數據預處理的常見問題，到特徵選擇的技巧，再到模型調優的策略，書中都給齣瞭非常詳盡和實用的指導。我特彆欣賞書中對“特徵工程”的強調，這往往是機器學習項目中被忽略但至關重要的一環。書中提供瞭一些非常巧妙的特徵工程方法，能夠顯著提升模型的性能。此外，書中還介紹瞭一些常用的機器學習框架，例如TensorFlow和PyTorch，並給齣瞭一些入門級的示例，這對於我後續深入學習深度學習非常有幫助。總的來說，這本書不僅讓我鞏固瞭已有的知識，更讓我對機器學習的應用有瞭更深刻的理解和更強的實踐能力。