scikit-learn機器學習 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

作  者:黃永昌 編著 定  價:59 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2018年03月01日 頁  數:207 裝  幀:平裝 ISBN:9787111590248 ●前言
●第1章機器學習介紹1
●1.1什麼是機器學習1
●1.2機器學習有什麼用2
●1.3機器學習的分類3
●1.4機器學習應用開發的典型步驟4
●1.4.1數據采集和標記4
●1.4.2數據清洗5
●1.4.3特徵選擇5
●1.4.4模型選擇5
●1.4.5模型訓練和測試5
●1.4.6模型性能評估和優化5
●1.4.7模型使用6
●1.5復習題6
●第2章Python機器學習軟件包7
●2.1開發環境搭建7
●2.2IPython簡介8
●2.2.1IPython基礎8
●2.2.2IPython圖形界麵13
●2.3Numpy簡介15
●部分目錄

內容簡介

本書通過通俗易懂的語言、豐富的圖示和生動的實例，撥開瞭籠罩在機器學習上方復雜的數學“烏雲”，讓讀者以較低的代價和門檻入門機器學習。本書共分為11章，介紹瞭在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識，涵蓋的主要內容有機器學習概述、Python機器學習軟件包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、綫性迴歸算法、邏輯迴歸算法、決策樹、支持嚮量機、樸素貝葉斯算法、PCA算法和k-均值算法等。本書適閤有一定編程基礎的讀者閱讀，尤其適閤想從事機器學習、人工智能、深度學習及機器人相關技術的程序員和愛好者閱讀。另外，相關院校和培訓機構也可以將本書作為教材使用。 黃永昌 編著 黃永昌，2004年畢業於廈門大學自動化係。畢業後一直在夏新電子從事手機係統軟件的研發，直至2009年轉嚮Android係統軟件開發。熟悉C、Python、Java和等多種開發語言。對數據處理及分析有濃厚的興趣，於2014年開始學習和研究機器學習及數據挖掘領域的相關知識。2015年加入ABB集團，從事智能傢居係統的開發，通過分析服務器及客戶端日誌數據，為智能傢居係統開發智能決策模型。 前言    機器學習是近年來非常熱門的方嚮，然而普通的程序員想要轉行機器學習卻睏難重重。迴想起來，筆者在剛開始學習機器學習時，一上來就被一大堆數學公式和推導過程所摺磨，這樣的日子至今還曆曆在目。當時筆者也覺得機器學習是個門檻非常高的學科。但實際上，在機器學習的從業人員裏，究竟有多少人需要從頭去實現一個算法？又有多少人有機會去發明一個新算法？從一開始就被細節和難點纏住，這嚴重打擊瞭想進入機器學習領域新人的熱情和信心。    本書就是要解決這個問題。筆者希望盡量通過通俗的語言去描述算法的工作原理，並使用scikit-learn工具包演示算法的使用，以及算法所能解決的問題，給那些非科班齣身而想半路“殺進”人工智能領域的程序員，以及對機器學習感興趣的人提供一本入門的書籍。    等

《Python數據科學實戰：從原理到應用》 簡介 在這個數據爆炸的時代，理解和利用數據已成為一項核心競爭力。從商業決策到科學研究，從社交媒體趨勢到醫療診斷，數據的力量無處不在。然而，數據的價值並非自動顯現，它需要經過收集、清洗、轉換、分析、建模和解釋等一係列復雜的過程纔能被轉化為有意義的洞察和可執行的策略。本書《Python數據科學實戰：從原理到應用》正是為瞭幫助讀者掌握這一關鍵技能而生。 本書不是一本純粹的理論書籍，也不是一本簡單的工具手冊。它緻力於將理論知識與實際操作相結閤，帶領讀者一步步深入數據科學的世界。我們將從最基礎的數據處理和分析工具入手，通過豐富的代碼示例和真實的案例研究，讓讀者親身體驗數據科學項目的全過程。本書的核心目標是讓讀者不僅學會“如何做”，更理解“為什麼這樣做”，從而培養獨立解決實際數據問題的能力。 全書概覽 《Python數據科學實戰：從原理到應用》共分為四個主要部分，每個部分都圍繞著數據科學的生命周期展開，循序漸進地引導讀者掌握所需的技能。 第一部分：數據科學的基礎工具箱 在開始任何復雜的數據分析之前，我們需要一套強大且靈活的工具。這一部分將為讀者介紹Python數據科學生態係統中最核心的幾個庫，為後續的學習奠定堅實的基礎。 NumPy：數值計算的基石。 我們將深入理解NumPy數組（ndarray）的強大之處，學習如何高效地進行多維數組的創建、索引、切片、數學運算以及廣播機製。理解NumPy的底層原理對於優化代碼性能至關重要。我們將通過各種示例展示NumPy在處理大規模數值數據時的優勢，例如矩陣運算、嚮量化操作以及隨機數生成等。 Pandas：數據處理和分析的瑞士軍刀。 Pandas是數據科學傢日常工作中不可或缺的利器。本書將詳細講解Pandas的核心數據結構：Series和DataFrame。我們會學習如何從各種數據源（CSV, Excel, 數據庫等）讀取數據，進行數據清洗（缺失值處理、重復值刪除、異常值檢測），數據轉換（類型轉換、數據聚閤、分組操作），以及數據閤並與連接。大量的實際操作將幫助讀者熟練掌握數據預處理的各種技巧，為後續的建模打下乾淨、有序的數據基礎。 Matplotlib與Seaborn：數據可視化的藝術。 直觀的數據可視化是理解數據和溝通結果的關鍵。我們將學習使用Matplotlib創建各種靜態、動態、交互式的圖錶，包括摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖等。同時，Seaborn作為Matplotlib的高級接口，將幫助我們更輕鬆地繪製齣美觀且信息豐富的統計圖形，例如熱力圖、分布圖、分類圖等。通過可視化，讀者可以快速發現數據中的模式、趨勢和異常，為分析提供直觀的洞察。 第二部分：探索性數據分析（EDA）與特徵工程 有瞭基礎工具，我們就可以開始真正地“與數據對話”。這一部分將專注於探索性數據分析（EDA），這是理解數據集、發現隱藏信息、形成初步假設的關鍵步驟。在此基礎上，我們將進入特徵工程，它是提高模型性能最有效的方法之一。 深入的EDA技巧。 我們將學習如何利用統計描述（均值、中位數、標準差、分位數等）來概覽數據。通過多變量分析，如相關性分析、交叉錶分析，來揭示變量之間的關係。我們還會探討如何進行維度探索，識彆重要特徵。EDA不僅僅是計算，更是一種思維方式，本書將引導讀者形成一套係統性的EDA流程。 特徵工程的藝術與科學。 特徵工程是將原始數據轉化為模型能夠有效利用的特徵的過程。我們將學習： 處理分類特徵： One-Hot編碼、標簽編碼、序數編碼等，理解它們的適用場景和潛在問題。 處理數值特徵： 特徵縮放（標準化、歸一化），特徵變換（對數變換、Box-Cox變換），以及多項式特徵的創建。 處理日期和時間特徵： 從日期中提取年、月、日、星期、季度等信息。 創建交互特徵： 將現有特徵組閤起來，創造新的、可能更有預測能力的特徵。 處理文本數據： 基礎的文本預處理，如分詞、去除停用詞、詞乾提取，以及簡單的詞袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF錶示。 特徵選擇： 過濾法、包裹法和嵌入法的概念，以及如何基於相關性、方差等指標進行特徵篩選，減少模型復雜度，提高泛化能力。 第三部分：構建與評估預測模型 在完成瞭數據準備和特徵工程後，我們終於可以進入模型構建的核心環節。這一部分將介紹幾種常見且強大但又不至於過於復雜的預測模型，並重點講解如何評估它們的性能。 綫性模型： 綫性迴歸： 從最基礎的綫性迴歸開始，理解其假設，學習如何擬閤模型，解釋模型係數，以及評估模型性能（R²，MSE，MAE）。 邏輯迴歸： 用於二分類問題，理解其Sigmoid函數、損失函數（交叉熵），以及如何解釋概率輸齣。 樹模型： 決策樹： 易於理解和解釋，學習其構建原理（ID3, C4.5, CART），理解過擬閤問題，以及剪枝策略。 集成學習簡介： 介紹集成學習的基本思想，即“集體智慧”。 模型評估與調優： 評估指標： 迴歸模型（MSE, RMSE, MAE, R²），分類模型（準確率, 精確率, 召迴率, F1-score, AUC-ROC）。 交叉驗證： K-Fold交叉驗證，理解其在防止過擬閤和更可靠地評估模型方麵的作用。 超參數調優： 網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）的基本概念和應用。 第四部分：實際案例與項目實踐 理論學習最終需要通過實踐來鞏固和升華。在本書的最後一部分，我們將通過幾個精心挑選的實際案例，將前麵學到的知識融會貫通。這些案例將涵蓋不同的應用領域，例如： 電商用戶行為分析： 利用用戶購買記錄，分析用戶偏好，預測用戶流失。 房價預測： 基於房屋的各種特徵，構建模型預測房屋價格。 客戶流失預測： 識彆哪些客戶有流失的風險，以便采取挽留措施。 文本情感分析入門： 對用戶評論進行情感分類，判斷其是正麵還是負麵。 在每個案例中，我們將從問題定義、數據獲取、數據探索、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到結果解讀，完整地走一遍數據科學項目流程。這些案例不僅僅是代碼的堆砌，更重要的是引導讀者思考： 如何將實際業務問題轉化為數據科學問題？ 在麵對真實數據時，如何進行閤理的數據清洗和預處理？ 如何選擇最適閤當前問題的模型？ 如何解釋模型結果，並將其轉化為業務洞察？ 在項目完成後，如何迭代和改進模型？ 學習本書的價值 通過學習《Python數據科學實戰：從原理到應用》，您將獲得： 1. 紮實的基礎技能： 熟練掌握NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn等核心數據科學庫的使用。 2. 全麵的數據處理能力： 從數據清洗、轉換到探索性分析，能夠高效地處理各種類型的數據。 3. 精通特徵工程： 掌握構建和選擇有效特徵的各種技術，為模型性能提升打下基礎。 4. 模型構建與評估的實踐經驗： 能夠選擇、訓練和評估預測模型，理解常見的評估指標和調優方法。 5. 解決實際問題的能力： 通過案例實踐，能夠將所學知識應用於解決真實世界的數據科學挑戰。 6. 數據科學的思維模式： 培養係統性的分析問題、設計解決方案和解釋結果的能力。 本書適閤對數據科學感興趣的初學者、希望提升Python數據分析技能的數據分析師、需要應用數據科學方法解決問題的各行業從業者，以及希望係統學習數據科學理論與實踐的在校學生。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地踏上數據科學的探索之旅，發掘數據中的無限可能。