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

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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： 建湖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：25574889925

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

機器學習的世界，從此刻為你敞開 你是否對人工智能的飛速發展感到好奇？是否對那些能夠識彆圖像、理解語言、甚至預測未來的強大程序充滿嚮往？你是否曾想過，那些看似神秘的“算法”背後究竟蘊藏著怎樣的智慧？現在，是時候讓你親手揭開機器學習的神秘麵紗，踏上這場充滿無限可能的探索之旅瞭。 本書旨在為那些對機器學習充滿熱情，卻又不知從何下手的朋友們提供一個清晰、實用的起點。我們深知，麵對一個全新的技術領域，從零開始可能會感到迷茫，擔心復雜的數學公式和抽象的概念會成為前進的絆腳石。正因如此，我們嘔心瀝血，力求用最直觀、最易懂的方式，帶領你一步步走進機器學習的世界，讓你在掌握核心概念的同時，也能迅速上手實踐。 告彆畏懼，擁抱Python：機器學習的通用語言 在開始學習任何一項新技術時，選擇閤適的工具至關重要。對於機器學習而言，Python無疑是當前最受歡迎、生態最成熟的編程語言。它擁有簡潔明瞭的語法，豐富的第三方庫支持，以及龐大的社區力量，使得學習和開發過程都變得異常高效。本書將從最基礎的Python編程概念講起，為你打下堅實的編程基礎。你不需要有任何編程經驗，我們將從變量、數據類型、控製流、函數等最核心的元素開始，循序漸進，確保你能夠流暢地閱讀和編寫Python代碼。 理解瞭Python的基礎後，我們將為你介紹一些對機器學習至關重要的Python庫，例如： NumPy：科學計算的基石，它提供瞭強大的多維數組對象和相關的數學函數，讓數據處理和矩陣運算變得輕而易舉。你將學會如何高效地創建、操作和利用NumPy數組來組織你的數據。 Pandas：數據分析的瑞士軍刀，它提供瞭DataFrame等核心數據結構，能夠讓你輕鬆地導入、清洗、轉換和分析各種類型的數據。從CSV文件讀取到數據閤並，從缺失值處理到數據分組，Pandas將成為你處理數據的得力助手。 Matplotlib/Seaborn：數據可視化的利器，它們能將抽象的數據轉化為生動直觀的圖錶，幫助你更好地理解數據的分布、關係和模式。你將學會如何繪製各種類型的圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖等，從而更有效地洞察數據中的信息。 通過對這些核心庫的掌握，你將為後續的學習打下堅實的基礎，能夠自信地處理和分析各種實際數據集。 核心概念，清晰呈現：機器學習的底層邏輯 光有編程工具是不夠的，理解機器學習背後的思想和原理同樣重要。本書將以最直觀的方式，為你解析機器學習的核心概念，讓你不再被各種術語所睏擾。我們將深入淺齣地講解： 監督學習：這是機器學習中最常見的一種範式。你將瞭解到什麼是“標簽”，什麼是“特徵”，以及如何利用已有的數據來訓練模型，使其能夠預測未知數據的標簽。我們會介紹各種經典的監督學習算法，例如： 綫性迴歸：理解模型如何通過擬閤一條直綫來預測連續數值。 邏輯迴歸：學習如何構建模型來進行二分類預測，例如判斷一封郵件是否為垃圾郵件。 決策樹：探索一種易於理解和解釋的樹狀模型，如何通過一係列的“問題”來做齣預測。 支持嚮量機（SVM）：瞭解如何找到最佳的決策邊界來分隔不同類彆的數據。 K近鄰（KNN）：學習一種簡單的、基於距離的分類或迴歸方法。 無監督學習：當數據沒有明確的標簽時，我們該如何從中發現隱藏的模式？本書將為你揭示無監督學習的奧秘，包括： 聚類分析：瞭解如何將相似的數據點分組，例如將客戶分成不同的群體。我們將介紹K-Means等經典的聚類算法。 降維：學習如何減少數據的維度，同時保留重要的信息，例如通過主成分分析（PCA）來簡化高維數據。 模型評估與優化：訓練齣模型隻是第一步，如何知道模型好不好？如何讓模型錶現得更好？本書將為你詳細講解各種模型評估的指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數等），以及常用的模型優化技巧（如交叉驗證、正則化等），讓你能夠客觀地評價模型的性能，並不斷提升其預測能力。 我們將盡可能地采用類比、圖示和簡單的數學解釋，避免過多的理論推導，讓你在理解算法的同時，也能感受到其背後的直觀邏輯。 實戰演練，觸類旁通：讓理論走進現實 學習任何技能，動手實踐是不可或缺的環節。本書將通過大量的實際案例和代碼示例，讓你在學習過程中就能親身體驗機器學習的魅力。每一個重要的概念和算法，我們都會配以完整的Python代碼，讓你能夠直接運行、修改和觀察結果。 你將有機會接觸到真實世界的數據集，並運用所學的知識來解決實際問題，例如： 構建一個簡單的房價預測模型：利用綫性迴歸，根據房屋的麵積、位置等特徵來預測房價。 實現一個垃圾郵件分類器：使用邏輯迴歸或樸素貝葉斯算法，識彆郵件的文本內容，判斷其是否為垃圾郵件。 對客戶進行分群：應用K-Means算法，根據客戶的購買行為或瀏覽偏好，將其劃分為不同的用戶群體，為個性化推薦提供基礎。 識彆手寫數字：利用更高級的算法（如SVM或簡單的神經網絡），識彆MNIST數據集中的手寫數字圖像。 通過這些實踐項目，你不僅能夠鞏固所學的知識，更能積纍寶貴的項目經驗，讓你在麵對更復雜的機器學習任務時，擁有更強的自信心。 為未來鋪墊：機器學習的進階之路 本書的設計初衷，是為你提供一個堅實的機器學習入門基礎，讓你能夠輕鬆地邁齣第一步。我們相信，當你掌握瞭本書的內容後，你將具備獨立解決一些基本機器學習問題的能力，並能夠理解更高級的學習材料和研究方嚮。 本書為你打開瞭通往更廣闊機器學習世界的大門。你將瞭解到： 模型選擇的策略：如何根據問題的特點選擇最適閤的算法。 特徵工程的重要性：如何通過對原始數據進行加工，提取齣對模型更有用的特徵。 深度學習的初步概念：為你對人工智能中更強大的技術——深度學習——提供一個初步的認識。 我們將告訴你，機器學習的世界並非止步於此，而是充滿瞭無限的可能性。本書的目的，是激發你對機器學習的興趣，並為你未來的深入學習指明方嚮。 誰適閤閱讀本書？ 對人工智能和機器學習充滿好奇，但沒有編程或數學背景的初學者。 有一定編程基礎，但想快速入門機器學習的開發者。 希望通過實踐項目，瞭解機器學習如何在實際應用中發揮作用的學生和職場人士。 任何渴望擁抱未來技術，掌握未來核心競爭力的學習者。 準備好瞭嗎？ 機器學習不再是遙不可及的科學幻想，它已經滲透到我們生活的方方麵麵，並以前所未有的速度改變著世界。現在，就是你加入這場變革的絕佳時機。本書將是你通往機器學習世界的可靠嚮導，帶你告彆迷茫，擁抱知識，用實踐書寫屬於你的精彩。讓我們一起，從零開始，揭開機器學習的神秘麵紗，探索智能的無限可能！

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的結構設計真的非常閤理，將復雜的機器學習流程拆解得清晰明瞭。從數據預處理的每一個小細節，到模型選擇的考量，再到模型評估的各種指標，作者都花瞭相當大的篇幅來講解，並且不是枯燥的理論輸齣，而是結閤瞭實際的Python庫，比如Pandas和NumPy，教我們如何高效地處理數據。我尤其喜歡它關於特徵工程的部分，裏麵講到瞭很多實用的技巧，比如如何處理缺失值、如何進行特徵縮放、如何進行特徵選擇，這些在實際項目中都是至關重要的環節。而且，作者並沒有直接給齣“最優解”，而是引導讀者去思考不同方法之間的權衡和取捨，培養我們獨立分析問題的能力。當我遇到某個模型不太理解的時候，翻到後麵的附錄或者案例分析，總能找到更深入的解釋或者具體的應用場景，讓人豁然開朗。這本書讓我明白，機器學習不是一蹴而就的，需要耐心和實踐，而這本書正是給瞭我一個堅實的基礎和明確的方嚮。

评分☆☆☆☆☆

作為一名希望將機器學習技術應用到實際工作中的人，這本書的實踐性讓我印象深刻。它不隻是停留在概念層麵，而是提供瞭非常多可以直接落地使用的代碼和案例。我印象最深的是關於模型部署的部分，雖然我纔剛剛入門，但能看到如何將訓練好的模型集成到實際的應用中，對我來說是一個巨大的鼓舞。書中涵蓋瞭多種常見的機器學習算法，從決策樹到支持嚮量機，再到神經網絡，每一種算法都配有清晰的代碼實現和性能分析。作者還會引導我們比較不同算法的優缺點，以及在什麼樣的數據集上使用哪種算法更閤適，這種對比分析非常有價值。而且，書中的例子都盡可能貼近實際業務場景，比如如何構建一個垃圾郵件分類器，或者如何預測房屋價格，這些都能讓我看到學習機器學習的直接價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常親切，就像一位經驗豐富的老師在手把手教你一樣。作者的錶達方式非常生動形象，善於使用類比和比喻來解釋抽象的概念，讓復雜的機器學習原理變得觸手可及。我最喜歡的一點是，作者在講解過程中，並沒有迴避一些常見的學習誤區和陷阱，反而會提前提醒我們，並給齣避免這些問題的建議。比如，在講到過擬閤和欠擬閤的時候，作者就詳細解釋瞭原因，並提供瞭多種解決方案，這讓我少走瞭很多彎路。書中的排版也很舒服，代碼塊清晰易讀，圖示也恰到好處，整體閱讀體驗非常好。我甚至會在遇到問題的時候，重新翻閱書中相關的章節，總能在其中找到新的啓發和思路。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一個學習旅程的夥伴，讓我感到充實和進步。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我驚喜的一點是，它並沒有把機器學習的數學基礎描繪成一道難以逾越的鴻溝。當然，數學是機器學習的基石，但這並不意味著你需要成為數學傢纔能入門。作者巧妙地將必要的數學概念融入到算法的講解中，比如在講到綫性迴歸的時候，會簡單解釋一下最小二乘法的原理，但不會深入到復雜的矩陣運算和微積分推導，而是側重於理解其思想和實際應用。這種“夠用就好”的數學講解方式，對於我這種對數學不那麼敏感的學習者來說，簡直是福音。它讓我能夠專注於理解算法的邏輯和背後的思想，而不是被一堆公式嚇倒。同時，書中也提供瞭一些拓展閱讀的建議，如果我對某個數學概念特彆感興趣，可以自行深入研究，這種循序漸進的學習路徑，讓我感覺既有廣度又有深度，能夠真正地掌握知識。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種從未接觸過編程，更彆提機器學習的“小白”量身定做的！翻開第一頁，我就被作者那種循序漸進的講解方式深深吸引。完全沒有令人望而生畏的專業術語堆砌，而是從最基礎的Python語法開始，一點一點地引導我們熟悉。我之前一直覺得機器學習是高不可攀的科學，需要深厚的數學功底和復雜的代碼知識，但這本書徹底顛覆瞭我的看法。作者用通俗易懂的比喻，比如把數據比作“樂高積木”，把算法比作“組裝說明書”，讓我一下子就理解瞭核心概念。而且，書中提供瞭大量可以直接運行的代碼示例，跟著敲一遍，再稍微修改一下，就能看到結果，這種即時反饋極大地激發瞭我的學習興趣和信心。最重要的是，它沒有止步於理論，而是非常貼近實際應用，很多例子都是我日常生活中能接觸到的場景，比如推薦係統、圖像識彆等，讓我覺得機器學習離我並不遙遠。我感覺這本書不僅僅是在教我技術，更是在點燃我對這個領域的探索熱情。