机器学习实战 [美] Peter Harrington ,李锐,李鹏,曲亚东, 97871 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Peter Harrington，李锐 著

图书标签:

• 机器学习
• Python
• 算法
• 编程
• 数据挖掘
• 人工智能
• 实战
• 入门
• Peter Harrington
• 李锐

店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115317957

商品编码：27392059098

包装：平装

出版时间：2013-06-01

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基本信息

书名:机器学习实战

定价：69.00元

售价：40.02元,便宜28.98元,折扣58

作者: Peter Harrington ,李锐,,曲亚东,

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2013-06-01

ISBN：9787115317957

字数：490000

页码：315

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.540kg

编辑推荐

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内容提要

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　　机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。
　　本书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及推荐等。
　　本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。

目录

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作者介绍

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　　Peter Harrington
　　拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。

文摘

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序言

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《Python深度学习：基于TensorFlow与Keras的实践指南》 一、本书的价值与定位 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习无疑是最为耀眼的技术之一。它以强大的模式识别和特征学习能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了突破性进展，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，深度学习理论的复杂性和实现上的门槛，让许多渴望掌握这项技术的开发者和研究人员望而却步。《Python深度学习：基于TensorFlow与Keras的实践指南》正是为了弥合这一鸿沟而生。 本书并非泛泛而谈的理论书籍，也不是零散的技巧集合。它是一本面向实践的深度学习入门与进阶指南，旨在于帮助读者从零开始，一步步构建并掌握使用TensorFlow和Keras框架进行深度学习模型开发的能力。本书强调理论与实践的紧密结合，通过大量的代码示例和项目实操，让读者在动手实践中理解抽象的深度学习概念，掌握实用的模型构建技巧，并最终能够独立解决实际的深度学习问题。 本书的独特价值在于： 系统性与完整性： 从深度学习的基本原理，到主流框架TensorFlow和Keras的深入讲解，再到各类经典模型（如CNN、RNN、LSTM、Transformer等）的实现与应用，本书构建了一个完整的深度学习知识体系，帮助读者建立起坚实的基础。 实践导向： 全书贯穿大量可运行的代码示例，并设计了多个贴近实际应用场景的完整项目，如图像分类、文本生成、情感分析、推荐系统等，让读者在实际操作中学习，将理论知识转化为解决问题的能力。 框架聚焦： 重点围绕当下最流行、最易用的深度学习框架TensorFlow和Keras展开，详细讲解其API的使用方法、模型构建流程和训练技巧，让读者能够快速上手，高效地开发深度学习应用。 循序渐进： 难度设计合理，从基础概念入手，逐步深入到复杂的模型和高级技术，适合初学者入门，也为有一定基础的开发者提供了进阶的参考。 贴近前沿： 关注深度学习领域的最新发展，介绍了一些前沿的模型和技术，如Transformer架构及其在NLP领域的应用，帮助读者了解行业动态，保持技术竞争力。 二、本书内容概览 本书共分为多个章节，层层递进，涵盖了深度学习的方方面面。 第一部分：深度学习基础与环境搭建 第一章：深度学习概览 本章将带您领略深度学习的迷人世界。我们将从机器学习的演进出发，阐述深度学习为何能够取得如此辉煌的成就。您将了解到神经网络的基本构成，如神经元、层、激活函数等。同时，我们将探讨深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的广泛应用，让您对这项技术有一个初步而清晰的认识。 第二章：Python与科学计算库 为了进行深度学习的实践，Python语言是必不可少的。本章将为您快速回顾Python的基础知识，重点介绍NumPy、Pandas、Matplotlib等数据科学领域的核心库。您将学习如何使用NumPy进行高效的数值计算，如何利用Pandas进行数据处理和分析，以及如何使用Matplotlib进行数据可视化，为后续的深度学习模型开发打下坚实的Python基础。 第三章：TensorFlow与Keras入门 本章将正式引入深度学习的两大核心工具：TensorFlow和Keras。我们将详细介绍TensorFlow的安装配置，包括GPU版本的安装。随后，我们将重点讲解Keras这个高级API，它极大地简化了TensorFlow的使用。您将学习如何使用Keras构建简单的序列模型，如何定义层、损失函数、优化器，以及如何进行模型的编译和初步的训练。 第二部分：神经网络基础与模型构建 第四章：神经网络的核心组件 深入剖析神经网络的数学原理。您将学习梯度下降算法是如何工作的，以及反向传播算法如何有效地更新模型参数。我们将详细讲解不同的激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）及其作用，并讨论损失函数（如交叉熵、均方误差）的选择原则。此外，本章还会介绍优化器（如SGD、Adam、RMSprop）的原理和使用场景。 第五章：构建深度神经网络（DNN） 本章将引导您构建更深层次的神经网络。我们将学习如何设计多层感知机（MLP），以及如何通过堆叠更多的隐藏层来提升模型的表达能力。您将掌握如何处理过拟合问题，通过正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）和早停法来提升模型的泛化能力。通过实际案例，您将学会如何使用Keras实现并训练一个完整的DNN模型。 第六章：卷积神经网络（CNN）——图像处理的利器 卷积神经网络是处理图像数据的强大工具。本章将详细讲解CNN的核心概念，包括卷积层、池化层、全连接层等。您将理解卷积核是如何提取图像特征的，池化层又是如何降低维度和提升鲁棒性的。我们将通过构建经典的CNN模型（如LeNet、AlexNet的简化版本）来解决图像分类问题，让您直观感受CNN在图像识别上的强大威力。 第三部分：序列模型与自然语言处理 第七章：循环神经网络（RNN）——处理序列数据的基石 当数据具有时间序列特性时，循环神经网络便派上了用场。本章将为您介绍RNN的基本原理，包括其循环结构如何处理序列信息。您将了解RNN在处理文本、语音等序列数据时的优势。然而，传统的RNN也存在梯度消失/爆炸的问题，我们将为后续章节的改进模型铺垫。 第八章：长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU） 为了解决RNN的长期依赖问题，LSTM和GRU应运而生。本章将深入讲解LSTM的“门控”机制，包括遗忘门、输入门、输出门，以及GRU如何通过简化结构达到类似的效果。您将学习如何使用Keras实现LSTM和GRU模型，并将其应用于序列建模任务，如时间序列预测、文本情感分析等。 第九章：自然语言处理（NLP）基础与应用 本章将聚焦于NLP领域的深度学习应用。您将学习文本的预处理方法，如分词、编码（One-hot、Word Embeddings）。我们将重点讲解词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe），以及如何利用预训练的词向量提升模型性能。您将通过实例学习如何使用RNN/LSTM/GRU构建文本分类、命名实体识别、机器翻译等NLP模型。 第十章：Transformer模型与注意力机制 Transformer模型是近年来NLP领域最具革命性的架构。本章将深入剖析Transformer的核心——自注意力机制（Self-Attention）。您将理解多头注意力、位置编码等关键组成部分。我们将演示如何使用Keras实现Transformer模型，并将其应用于文本生成、问答系统等任务，让您掌握这一前沿技术。 第四部分：模型评估、优化与部署 第十一章：模型评估与调优 训练好模型只是第一步，如何科学地评估模型的性能并进行调优至关重要。本章将介绍各种模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC等），以及如何进行交叉验证。您将学习如何通过超参数调优（如网格搜索、随机搜索）来找到最佳的模型配置。 第十二章：生成对抗网络（GAN）与迁移学习 本章将介绍两种强大的深度学习技术。首先，我们将探索生成对抗网络（GAN），它能够生成逼真的图像、文本等数据。您将理解GAN的生成器和判别器的博弈过程，并学习如何使用Keras实现一个简单的GAN。其次，我们将深入讲解迁移学习，它允许我们将预训练模型的知识应用到新的任务中，极大地加速模型开发并提升性能。 第十三章：模型部署与实战案例 将训练好的模型部署到实际应用中是深度学习价值的最终体现。本章将介绍模型部署的常用方法，包括将模型保存为TensorFlow SavedModel格式，以及如何利用Flask等Web框架构建简单的API接口。我们将提供一个完整的端到端实战案例，例如构建一个能够识别猫狗的Web应用，让您完整体验从数据准备到模型部署的全过程。 三、本书的读者对象 本书适合以下人群： 希望系统学习深度学习的初学者： 即使您对深度学习一无所知，本书也将带领您从基础概念开始，循序渐进地掌握深度学习的核心技术。 具备一定编程基础的开发者： 如果您熟悉Python语言，并对机器学习有初步了解，本书将帮助您快速掌握深度学习框架的使用，并将其应用于实际项目中。 对人工智能领域感兴趣的学生和研究人员： 本书提供了一个坚实的理论基础和丰富的实践经验，可以作为您进一步深入研究的起点。 希望将深度学习应用于实际业务的技术人员： 通过本书的学习，您将能够构建和部署满足业务需求的深度学习解决方案。 四、学习本书的建议 为了最大化学习效果，我们建议读者： 1. 动手实践： 深度学习是一门实践性很强的学科，请务必亲手运行书中的所有代码示例，并尝试修改参数、调整模型结构，观察结果的变化。 2. 理解原理： 不要仅仅停留在代码层面，尝试去理解每一个算法、每一个模型背后的数学原理和逻辑。 3. 主动思考： 在学习过程中，多思考“为什么”和“怎么样”，尝试将学到的知识应用到您感兴趣的其他问题中。 4. 参与社区： 深度学习社区活跃，遇到问题时，积极查阅文档、搜索资料，并参与到相关的技术论坛和交流群组中。 《Python深度学习：基于TensorFlow与Keras的实践指南》将是您探索人工智能前沿、掌握深度学习技术的得力助手。让我们一起踏上这段激动人心的深度学习之旅！

评分☆☆☆☆☆

我是一个对计算机科学和算法有着浓厚兴趣的学生，一直以来都对机器学习这个前沿领域充满了探索的渴望。当我看到《机器学习实战》这本书时，我立刻被它所吸引。这本书的出版信息表明它是由一群经验丰富的专家共同完成的，这让我对内容的质量充满了信心。我更倾向于那种能够结合理论讲解和实际操作的书籍，因为我深知，学习编程和算法，尤其是机器学习，只有通过大量的动手实践，才能真正掌握其精髓。我期待这本书能够为我提供清晰、简洁的代码示例，并且这些代码能够运行在当下主流的开发环境中，让我能够轻松地复现和验证书中的内容。更重要的是，我希望书中能够引导我理解这些代码背后的逻辑和原理，而不是仅仅停留在“复制粘贴”的层面。我希望这本书能够从零开始，逐步引导我建立起对机器学习核心概念的深刻理解，比如分类、回归、聚类等，并教会我如何选择合适的算法来解决不同类型的问题。如果书中还能包含一些关于机器学习的最新发展趋势和未来方向的介绍，那就更好了，能够帮助我拓宽视野，对这个领域有更长远的规划。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对数据科学和人工智能充满好奇的读者来说，选择一本高质量的机器学习书籍至关重要。这本书的作者 Peter Harrington 在机器学习领域有着丰富的经验，他的著作自然备受期待。我了解到这本书不仅理论扎实，更注重实践，这一点对我来说非常有吸引力。我希望这本书能够提供清晰的代码示例，并附带详细的解释，让我能够理解每一行代码的作用，以及它如何实现特定的机器学习功能。从我以往的学习经验来看，很多技术书籍在理论讲解方面可能做得很好，但在代码实现上却显得不够清晰，导致读者难以将理论付诸实践。这本书如果能在这方面做得出色，那我将非常欣慰。我尤其关心书中是否会涉及到一些常用的机器学习库，比如 scikit-learn、TensorFlow 或 PyTorch，因为这些工具是我们进行机器学习开发不可或缺的一部分。我希望书中能够引导我如何熟练运用这些库来解决实际问题，并提供一些构建端到端机器学习项目的案例，从数据收集到模型部署，全流程的讲解将是极大的帮助。如果书中还能包含一些关于机器学习模型的可解释性方面的讨论，那就更完美了，因为理解模型的决策过程，对于建立信任和发现潜在问题非常有意义。

评分☆☆☆☆☆

从一个热衷于新技术和数据驱动解决方案的行业从业者的角度来看，一本好的机器学习实战书籍能够极大地提升我的工作效率和解决问题的能力。这本书的名字《机器学习实战》恰如其分地表达了它的核心价值，这正是我目前迫切需要的。我希望这本书能够提供一些真正贴合实际应用场景的案例，而不是那些过于简化或理论化的演示。我尤其关注书中关于机器学习项目生命周期的讲解，从问题定义、数据收集、模型选择、训练、评估到部署，每一个环节的细节都至关重要。我希望书中能够给出一些在实际项目中可能遇到的挑战和解决方案，例如如何处理不平衡数据集、如何应对过拟合或欠拟合、如何进行有效的特征选择等。另外，如果书中能够涉及到一些目前在工业界广泛使用的机器学习框架和工具，并给出相应的实践指导，那将非常有价值。例如，如何利用已有的预训练模型进行迁移学习，或者如何优化模型的性能以满足生产环境的要求。我期待这本书能够成为我的一个得力助手，帮助我更好地理解和应用机器学习技术，在我的工作领域中创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器学习实战》的封面设计我一直很喜欢，沉稳而又不失科技感，深蓝色的背景搭配银白色的字体，仿佛预示着书中隐藏着通往智能世界的钥匙。我拿到这本书的时候，就被它厚实的纸张和清晰的排版所吸引，感觉是一本值得细细品读的“硬核”书籍。我之前也接触过一些机器学习的入门教程，但总感觉少了点什么，像是缺少了将理论知识转化为实际应用的桥梁。这本书的名字就恰恰点出了我的需求，我期待它能够填补我在这方面的空白，让我不仅能理解那些高深的算法原理，更能亲手实践，构建出属于自己的机器学习模型。书中的代码示例也是我非常看重的一点，毕竟“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，只有通过大量的实践，才能真正掌握这些知识，并且在遇到问题时，能够灵活地运用所学知识去解决。我希望这本书能够提供足够丰富的案例，覆盖不同的应用场景，这样我在学习过程中，可以更有针对性地去理解和掌握。同时，我也希望书中在解释概念的时候，能够通俗易懂，避免过于晦涩的术语，让我这个初学者能够快速入门，不至于被复杂的理论吓退。总而言之，我对这本书的期望非常高，希望它能成为我机器学习学习道路上的一位良师益友。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，首先映入眼帘的是序言部分，作者寥寥数语却道出了机器学习的魅力所在，让我对即将展开的学习之旅充满了期待。我个人比较喜欢那种循序渐进的学习方式，希望这本书能够从最基础的概念讲起，一步一步地引导读者深入，而不是上来就抛出一堆复杂的公式和算法。从目录上看，这本书涵盖了机器学习的各个重要领域，包括监督学习、无监督学习、深度学习等，这正是我希望能够全面了解的方向。我特别关注书中关于数据预处理和特征工程的部分，在我看来，这些是构建一个优秀机器学习模型的基础，如果基础打不好，再先进的算法也难以发挥其应有的作用。我希望书中能够提供一些实用的技巧和建议，教我如何有效地清洗数据、如何提取有用的特征，以及如何避免常见的陷阱。此外，我也对书中关于模型评估和调优的部分很感兴趣，了解如何衡量一个模型的性能，以及如何通过调整参数来提升模型的效果，这对于实际项目至关重要。这本书的译者团队也让我印象深刻，专业的翻译团队能够确保技术的准确传达，这是我选择这本书的一个重要原因。我希望这本书能够成为我深入理解和掌握机器学习技术的有力支撑。