機器學習之路――Caffe、Keras、scikit-learn實戰 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阿布，胥嘉幸 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 深度學習
• Caffe
• Keras
• scikit-learn
• Python
• 實戰
• 算法
• 數據挖掘
• 人工智能

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121321603

版次：1

商品编码：12138075

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：328

字数：405000

正文语种：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤能看懂Python 代碼，對機器學習感興趣，期望入門的讀者。

都說這年頭不會點機器學習不好意思齣門，但高深的數學理論，復雜的算法又讓很多人忘而卻步，不知從何下手，《機器學習篇》繞過理論障礙，打通瞭一條由淺入深的機器學習之路。

豐富的實戰案例講解，介紹如何將機器學習技術運用到股票量化交易、圖片渲染、圖片識彆等領域。

內容簡介

機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。本書《機器學習篇》從小紅帽采蘑菇的故事開篇，介紹瞭基礎的機器學習分類模型的訓練（第1章）。如何評估、調試模型？如何閤理地發掘事物的特徵？如何利用幾個模型共同發揮作用？後續章節一步一步講述瞭如何優化模型，更好地完成分類預測任務（第2章），並且初步嘗試將這些技術運用到金融股票交易中（第3章）。自然界*好的非綫性模型莫過於人類的大腦。《深度學習篇》從介紹並對比一些常見的深度學習框架開始（第4章），講解瞭DNN模型的直觀原理，嘗試給齣一些簡單的生物學解釋，完成簡單的圖片識彆任務（第5章）。後續章節在此基礎上，完成更為復雜的圖片識彆CNN模型（第6章）。接著，本書展示瞭使用Caffe完成一個完整的圖片識彆項目，從準備數據集，到完成識彆任務（第7章）。後麵簡單描述瞭RNN模型（第8章），接著展示瞭一個將深度學習技術落地到圖片處理領域的項目（第9章）。

作者簡介

阿布：多年互聯網金融技術從業經驗，曾就職於奇虎360、百度互聯網證券、百度金融等互聯網型金融公司，現自由職業，個人量化交易者，擅長個人中小資金量化交易領域係統開發，以及為中小型量化私募資金提供技術解決方案、技術支持、量化培訓等工作。

胥嘉幸：北京大學碩士，先後就職於百度金融證券、百度糯米搜索部門。多年緻力於大數據機器學習方麵的研究，有深厚的數學功底和理論支撐。在將機器學習技術融於傳統金融量化領域方麵頗有研究。

目錄

第一篇 機器學習篇

第1 章 初識機器學習 .................................................................................... 2

1.1 機器學習——賦予機器“學習”的靈魂 ..................................................................... 2

1.1.1 小紅帽識彆毒蘑菇 ................................................................................................................... 2

1.1.2 三種機器學習問題 ................................................................................................................... 6

1.1.3 常用符號 .................................................................................................................................. 6

1.1.4 迴顧 .......................................................................................................................................... 7

1.2 KNN——相似的鄰居請投票 ........................................................................................ 7

1.2.1 模型原理 .................................................................................................................................. 7

1.2.2 鳶尾花卉數據集（IRIS） ....................................................................................................... 9

1.2.3 訓練模型 .................................................................................................................................. 9

1.2.4 評估模型 ................................................................................................................................ 12

1.2.5 關於KNN ............................................................................................................................... 14

1.2.6 運用KNN 模型 ...................................................................................................................... 15

1.2.7 迴顧 ........................................................................................................................................ 16

1.3 邏輯分類I：綫性分類模型 ........................................................................................ 16

1.3.1 參數化的模型 ........................................................................................................................ 16

1.3.2 邏輯分類：預測..................................................................................................................... 18

1.3.3 邏輯分類：評估..................................................................................................................... 22

1.3.4 邏輯分類：訓練..................................................................................................................... 23

1.3.5 迴顧 ........................................................................................................................................ 24

1.4 邏輯分類II：綫性分類模型 ....................................................................................... 24

1.4.1 尋找模型的權重..................................................................................................................... 24

VI ∣ 機器學習之路——Caffe、Keras、scikit-learn 實戰

1.4.2 去均值和歸一化..................................................................................................................... 31

1.4.3 實現 ........................................................................................................................................ 33

1.4.4 迴顧 ........................................................................................................................................ 34

第2 章 機器學習進階 .................................................................................. 35

2.1 特徵工程 ...................................................................................................................... 35

2.1.1 泰坦尼剋號生存預測 ............................................................................................................. 35

2.1.2 兩類特徵 ................................................................................................................................ 38

2.1.3 構造非綫性特徵..................................................................................................................... 41

2.1.4 迴顧 .................................................................................

前言/序言

　　前言

　　越來越多的人期待能擠進機器學習這一行業，這些人往往有一些編程和自學能力，但數學等基礎理論能力不足。對於這些人群，從頭開始學習概率統計等基礎學科是痛苦的，如果直接上手使用機器學習工具往往又感到理解不足，缺少點什麼。本書就是麵嚮這一人群，避過數學推導等復雜的理論推衍，介紹模型背後的一些簡單直觀的理解，以及如何上手使用。本書希望能夠得到這些人的喜愛。

　　本書包含兩部分：機器學習篇和深度學習篇。

　　機器學習篇（1～3 章）主要從零開始，介紹什麼是數據特徵，什麼是機器學習模型，如何訓練模型、調試模型，以及如何評估模型的成績。通過一些簡單的任務例子，講解在使用模型時如何分析並處理任務數據的特徵，如何組閤多個模型共同完成任務，並在第3章初步嘗試將機器學習技術運用到股票交易中，重復熟悉這些技術的同時，感受機器學習技術在落地到專業領域時常犯的錯誤。

　　深度學習篇（4～9 章）則主要介紹瞭一些很基礎的深度學習模型，如DNN、CNN等，簡單涵蓋瞭一些RNN 的概念描述。我們更關注模型的直觀原理和背後的生物學設計理念，希望讀者能夠帶著這些理解，直接上手應用深度學習框架。說一點關於閱讀本書的建議。本書在編寫時不關注模型技術的數學推導及嚴謹錶述，轉而關注其背後的直觀原理理解。建議讀者以互動執行代碼的方式學習，所有示例使用IPython Notebook 編寫。讀者可在Git 上找到對應章節的內容，一步一步運行書中講解的知識點，直觀感受每一步的執行效果。具體代碼下載地址：https://github.com/bbfamily/abu。

　　本書適閤有Python 編程能力的讀者。如果讀者有簡單的數學基礎，瞭解概率、矩陣則更佳。使用過Numpy、pandas 等數據處理工具的讀者讀起來也會更輕鬆，但這些都不是必需的。如果讀者缺乏Python 編程能力，或者希望進一步獲得Numpy、pandas 等工具使用相關的知識，可以關注公眾號：abu_quant，獲得一些技術資料及文章。

　　感謝齣版社提供機會讓我們編寫本書，感謝編輯不辭辛苦地和我溝通排版等細節問題。

　　本書的完成同樣需要感謝我們的幾位朋友：吳汶（老虎美股）、劉兆丹（百度金融），感謝你們在本書編寫作過程中提供的有力支持。感謝本書的試讀人員：蔡誌威、李寅龍。

深度學習的璀璨星河：從理論到實踐的探索之旅 在信息爆炸的時代，數據的價值日益凸顯，而深度學習作為一種能夠從海量數據中學習復雜模式的強大工具，正以前所未有的速度改變著我們的世界。從智能語音助手到自動駕駛汽車，從精準醫療到藝術創作，深度學習的身影無處不在，它不僅是當前人工智能領域最炙手可熱的技術，更是通往未來智能社會的重要基石。 然而，深度學習的廣袤圖景並非一片坦途，它既蘊含著激動人心的潛力，也布滿瞭錯綜復雜的理論和實踐挑戰。要真正掌握深度學習的力量，理解其核心原理、熟悉主流框架、掌握實戰技巧，並將其應用於解決實際問題，需要一個係統而深入的學習過程。本書旨在為所有渴望踏入深度學習殿堂的求知者提供一條清晰、可行且充滿啓發性的學習路徑。 本書並非簡單羅列代碼或框架用法，而是緻力於構建一個堅實的理論基礎，並在此之上，引導讀者一步步走嚮實踐的彼岸。 我們將從深度學習的基石——機器學習——講起，深入剖析其核心概念和算法思想。理解機器學習的原理，是掌握深度學習的關鍵。我們將探究監督學習、無監督學習、強化學習等不同的學習範式，並詳細講解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、K近鄰等經典的機器學習算法。通過對這些算法的深入理解，讀者將能夠領悟到“數據驅動”的本質，以及模型訓練、特徵工程、模型評估等關鍵環節的重要性。 深入理解神經網絡的演進之路 在夯實機器學習基礎之後，我們將正式步入深度學習的核心領域。本書將從最基本的神經網絡模型——感知機——開始，循序漸進地介紹多層感知機（MLP）、反嚮傳播算法等深度學習的基石。我們將細緻地講解激活函數的選擇、損失函數的計算、優化器的原理等構建和訓練神經網絡的關鍵要素。 隨後，我們將重點介紹當前深度學習領域最受歡迎和最具影響力的模型架構。捲積神經網絡（CNN）將是我們著重探討的對象。我們將深入剖析捲積層、池化層、全連接層等CNN的核心組成部分，理解它們如何在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等任務中發揮巨大作用。我們會通過豐富的案例，展示CNN在人臉識彆、醫學影像分析、自動駕駛視覺感知等領域的應用潛力。 循環神經網絡（RNN）及其變種——長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）——將是另一大重點。我們將解釋RNN如何處理序列數據，理解其在自然語言處理、時間序列預測、語音識彆等任務中的優勢。從文本生成到機器翻譯，從股票價格預測到情感分析，RNN傢族展現齣瞭強大的序列建模能力。 除瞭CNN和RNN，本書還將觸及Transformer模型等新興的強大架構。我們將解析其自注意力機製（Self-Attention Mechanism）的創新之處，以及它如何在自然語言處理領域引發革命，並在計算機視覺等領域展現齣強大的通用性。 從理論到實踐的無縫銜接 理論的理解是深度的前提，而實踐的掌握則是力量的源泉。本書將精心設計一係列真實世界的數據集和項目案例，帶領讀者將所學知識付諸實踐。我們將從最簡單的數據集入手，逐步挑戰更復雜、更具挑戰性的任務。 讀者將親手構建和訓練各種類型的神經網絡模型，並學習如何預處理數據、選擇閤適的模型架構、調整超參數、進行模型評估和優化。本書將引導讀者掌握調試模型、分析錯誤、改進性能的實用技巧，培養解決實際問題的能力。 深入探討與優化模型 訓練好一個模型僅僅是開始，如何讓模型更高效、更準確、更穩定地工作，是深度學習實踐中的重要環節。本書將深入探討各種模型優化技術。我們將講解正則化方法（如L1、L2正則化、Dropout）如何防止模型過擬閤，批量歸一化（Batch Normalization）如何加速模型訓練並提高穩定性，早停法（Early Stopping）如何有效避免訓練過度。 我們還將討論學習率衰減策略如何幫助模型更好地收斂，梯度裁剪（Gradient Clipping）在處理長序列時如何防止梯度爆炸。對於數據量不足的情況，我們將深入介紹數據增強（Data Augmentation）技術，例如對圖像進行翻轉、鏇轉、縮放、裁剪等操作，以及在自然語言處理中常用的技術。 理解模型的局限性與未來發展 深度學習並非萬能，理解其局限性同樣重要。本書將適時地討論深度學習在可解釋性、公平性、魯棒性等方麵麵臨的挑戰。我們將介紹一些模型解釋性技術，幫助讀者理解模型做齣決策的依據，以及如何提升模型的公平性和抗攻擊能力。 同時，本書還將展望深度學習的未來發展趨勢，例如聯邦學習（Federated Learning）在保護用戶隱私方麵的重要性，生成對抗網絡（GANs）在圖像生成、風格遷移等方麵的巨大潛力，以及強化學習在機器人控製、遊戲AI等領域的突破。 為什麼選擇本書？ 本書的核心優勢在於其係統性、實踐性與前瞻性的結閤。我們相信，學習深度學習不應是零散的知識點拼湊，而應是一個邏輯清晰、層層遞進的探索過程。 理論與實踐深度融閤： 我們不僅講解“是什麼”，更深入分析“為什麼”，並將理論知識與實際代碼緊密結閤，確保讀者能夠知其然，也知其所以然。 精選經典與前沿模型： 從基礎的MLP到強大的Transformer，本書覆蓋瞭深度學習領域最核心、最具代錶性的模型架構。 豐富的實戰案例： 通過貼近實際應用場景的項目，讀者將獲得寶貴的實踐經驗，培養獨立解決問題的能力。 循序漸進的學習麯綫： 從易到難，從基礎到進階，本書為不同層次的學習者提供瞭閤適的學習路徑。 培養批判性思維： 我們鼓勵讀者不僅要掌握技術，更要理解技術的局限性，並思考未來的發展方嚮。 誰適閤閱讀本書？ 計算機科學、軟件工程、數據科學等相關專業的學生： 為您的學術學習和職業發展打下堅實基礎。 希望轉型進入人工智能領域的開發者和工程師： 快速掌握深度學習的核心技能，擁抱AI浪潮。 對人工智能和深度學習充滿好奇的科技愛好者： 開啓您探索智能世界的大門。 希望將深度學習應用於實際業務場景的從業人員： 學習如何利用先進的AI技術解決業務難題，提升效率。 踏上這段深度學習之旅，您將不僅僅是掌握一項技術，更是開啓瞭探索智能世界的新視角。本書將是您在這條璀璨星河中，最可靠的嚮導和最堅實的夥伴。讓我們一起，用代碼和智慧，構建更美好的智能未來。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的價值判斷，很大程度上建立在它所覆蓋的工具鏈的互補性上。Caffe代錶著對效率和底層優化的追求，很多時候，當你需要榨乾GPU的每一分性能時，它是不二之選；而Keras，則代錶瞭易用性和快速迭代的哲學，它讓我們可以像搭樂高積木一樣構建復雜的網絡。scikit-learn則像是一個萬金油，處理特徵工程、模型選擇和傳統算法時，它的簡潔高效無人能及。這本書如果能清晰地闡述何時應該使用哪一個框架，以及它們之間的數據格式轉換和模型遷移的技巧，那麼它的實用價值將呈幾何級增長。我希望看到的是一種融會貫通的境界，而不是簡單地把三個工具的書籍內容拼湊在一起。例如，如何利用scikit-learn強大的交叉驗證工具來指導Keras模型的超參數搜索，或者如何用Caffe訓練齣的高性能模型權重，反過來對scikit-learn中集成的某些組件進行微調，這種工具間的“對話”纔是真正的實戰智慧的體現。

评分☆☆☆☆☆

從讀者的角度來看，一本好的實戰書必須能夠建立起讀者的信心，讓他敢於動手，不怕齣錯。我關注的重點在於，這本書在代碼的“可復現性”上做得有多到位。這不僅僅是代碼能跑起來那麼簡單，而是指環境依賴的清晰羅列、數據集獲取的便捷指引，以及最關鍵的——關鍵步驟的“預期輸齣”的展示。如果書中每一段核心代碼後，都能附上讀者應該看到的結果截圖或數據狀態描述，那麼它就成功地為讀者搭建瞭一個參照係，讓我們在調試過程中能快速定位問題所在。我特彆希望作者能在深入探討這些主流框架的同時，也能引入一些新興的、但已被廣泛認可的最佳實踐。比如，如何有效地進行模型版本控製，如何利用TensorBoard等可視化工具來深入剖析訓練過程中的梯度消失或爆炸問題，這些都是書本知識嚮職業技能跨越的關鍵點。這本書的齣現，似乎正是瞄準瞭彌補理論與工程實踐之間那道鴻溝的絕佳嘗試。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，初看之下，就散發齣一種既專業又接地氣的氣息。那深邃的藍色背景，仿佛寓意著數據世界的廣袤與未知，而那清晰的字體排版，又讓人感到條理分明，心中湧起一股“原來如此”的明晰感。我尤其欣賞它在視覺上傳達齣的那種務實精神，沒有太多花哨的裝飾，一切都指嚮核心——實戰。這不像那些堆砌理論的教科書，讀起來像在啃堅硬的石頭，這本書更像是為你準備好瞭一套精良的工具箱，每一個工具都標明瞭用途和用法。光是看到“Caffe、Keras、scikit-learn”這幾個並列的詞組，我就知道作者不是在泛泛而談，而是直指當下工業界和研究領域最主流、最實用的三大陣營。這種平衡感把握得極好，它讓你既能窺見深度學習的尖端應用（Caffe的工業級性能），又能享受到快速原型開發的便捷（Keras的優雅抽象），同時還能顧及到傳統機器學習的紮實基礎（scikit-learn的普適性）。這種廣度與深度兼備的布局，讓我對後續的學習內容充滿瞭期待，它承諾的不是象牙塔裏的理論推演，而是能夠立即投入戰鬥的實戰經驗。

评分☆☆☆☆☆

拿到書後的第一感受是那種沉甸甸的踏實感，紙張的質感相當不錯，閱讀體驗很舒適，這對一本需要反復翻閱和對照代碼的書來說至關重要。我翻開目錄，立刻被其結構吸引住瞭。它似乎沒有采取傳統的“先理論後實踐”的綫性敘事方式，而是更傾嚮於“帶著問題去學習”的驅動模式。每一個章節的標題都透露著一種“我們馬上要解決一個具體難題”的信號，而不是晦澀的數學概念堆砌。例如，如果某一章聚焦於圖像分類，我預感它會直接帶我們進入如何配置環境、如何加載數據、如何選擇網絡結構，而不是先花大篇幅解釋捲積的數學原理。這種以結果為導嚮的編排，對於我這種有著一定編程基礎，但對算法細節感到頭疼的實踐者來說，簡直是福音。我迫不及待地想知道，作者是如何巧妙地將Caffe那相對復雜的配置流程，通過Keras的高級封裝進行平滑過渡的，並最終用scikit-learn的簡潔接口來對比驗證結果的。這種多框架並舉的視角，無疑能幫助讀者構建更全麵、更靈活的技術棧認知地圖。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格，從前言透露齣的語氣來看，非常像一位經驗豐富的前輩在手把手帶新人。它沒有采用高高在上的姿態去灌輸知識，而是充滿瞭一種鼓勵和引導的口吻。我能想象到作者在撰寫時，一定在斟酌如何用最少的術語解釋最復雜的概念，如何在代碼示例中植入關鍵的“陷阱”提示，以及如何在關鍵轉摺點設置“思考題”。這種“亦師亦友”的寫作方式，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。畢竟，機器學習領域的新手最怕的就是“這個參數是乾什麼的？為什麼選這個激活函數？”這種一問三不知的窘境。我期待書中能有大量的代碼片段，並且這些片段不僅僅是孤立的功能展示，而是能夠串聯成一個完整的項目流程，從數據預處理到模型部署的每一個環節都有清晰的注釋和邏輯解釋。如果書中能加入一些實際生産環境可能遇到的“髒數據”處理案例，那就更是錦上添花，能讓我提前領教到真實世界的復雜性。

评分☆☆☆☆☆

物流速度快，快递小哥服务态度好

评分☆☆☆☆☆

很好的书 多读书读好书 乃人生一快事

评分☆☆☆☆☆

书的质量挺好的，开始学习。

评分☆☆☆☆☆

内容一般，代码无结果展现，感觉写的仓促！

评分☆☆☆☆☆

不是特别好，不建议阅读

评分☆☆☆☆☆

粗略翻了一下 这本书适合有一定基础的读者，

评分☆☆☆☆☆

内容一般，代码无结果展现，感觉写的仓促！

评分☆☆☆☆☆

虽然便宜然而daoban

评分☆☆☆☆☆

这本书给我了一些新的启发，值得好好总结，希望能用在工作中