零起點Python機器學習快速入門 pdf epub mobi txt 电子书 下载 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
• 實踐
• 代碼
• Scikit-learn
• 數據挖掘

店铺： 东台新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311413

商品编码：24019269562

包装：平装-胶订

开本：128

出版时间：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

機器學習的奇妙世界：從理論到實踐的探索之旅 在信息爆炸的時代，數據如同浩瀚的海洋，而機器學習正是我們在這片海洋中導航、發現寶藏的強大工具。它悄無聲息地滲透進我們生活的方方麵麵：從推薦係統精準捕捉你的喜好，到自動駕駛汽車安全地將你送達目的地，再到醫療診斷的輔助分析，機器學習的身影無處不在。然而，對於許多人而言，這個領域似乎充滿瞭神秘的數學公式和復雜的算法，望而卻步。 本書旨在為你打開這扇通往機器學習世界的大門，讓你不再被“代碼”、“模型”、“算法”這些術語所嚇倒。我們將以一種循序漸進、注重實戰的方式，帶你領略機器學習的魅力。本書不追求一開始就讓你成為算法專傢，而是希望讓你理解機器學習的核心思想，掌握應用它的基本方法，從而能夠獨立地解決實際問題，甚至為進一步深入研究打下堅實的基礎。 本書的核心理念：理解比死記硬背更重要 在許多入門教程中，你可能會遇到大量的數學推導和復雜的公式。誠然，深入的數學理解對於成為頂尖的機器學習研究者至關重要。但對於初學者來說，過多的理論轟炸往往會適得其反，讓人迷失在細節中， forgotten the forest for the trees。 本書將以直觀的解釋和生動的例子為齣發點，力求讓你“看懂”算法的邏輯。我們會用類比、圖示等多種方式，將抽象的概念具象化。例如，在介紹分類算法時，我們會用辨彆貓狗的例子，讓你理解“特徵提取”和“模型訓練”的含義；在講解迴歸算法時，我們會用預測房價的場景，讓你體會“擬閤”和“預測”的過程。我們相信，當你知道“為什麼”這樣做的時候，你自然就能更好地“怎麼”做。 理論與實踐的完美結閤：邊學邊練，收獲滿滿 機器學習的強大之處在於其應用能力。因此，本書將理論講解與代碼實踐緊密結閤。我們將選用Python這一高效、易學的編程語言，並藉助NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等強大的庫，讓你能夠快速地搭建和運行機器學習模型。 每一章的理論講解之後，都會緊跟著實際的代碼示例。這些示例都經過精心設計，力求簡潔明瞭，易於理解和修改。你無需擔心自己會因為代碼寫錯而卡住，因為我們會一步步地指導你完成每一個細節。通過動手實踐，你將親身體驗數據的預處理、模型的訓練、參數的調整以及結果的評估，從而將理論知識內化為實際技能。 我們鼓勵你積極地修改和擴展這些示例代碼。嘗試改變數據集、調整模型參數、引入新的特徵，觀察結果的變化。每一次的嘗試，都是一次學習和成長的過程。本書提供的不僅僅是一堆代碼，更是一個讓你不斷探索和創新的平颱。 覆蓋機器學習的核心領域：循序漸進，構建知識體係 本書將涵蓋機器學習中最常用、最核心的幾個領域，讓你在短時間內建立起對整個領域的概覽，並掌握解決常見問題的能力。 數據預處理與探索性數據分析 (EDA)：在開始建模之前，理解和處理數據是至關重要的一步。我們將學習如何加載、清洗、轉換數據，如何可視化數據以發現潛在的模式和異常值。掌握瞭這一步，你的模型纔能更有效地學習。 監督學習：預測的藝術 迴歸：學習如何預測連續數值，比如預測股票價格、預測用戶的購買量。我們將介紹綫性迴歸、多項式迴歸等經典算法，讓你理解如何找到數據中的趨勢綫。 分類：學習如何將數據分配到不同的類彆，比如識彆垃圾郵件、區分圖像中的物體。我們將深入講解邏輯迴歸、支持嚮量機 (SVM)、決策樹、隨機森林等強大的分類器，讓你領略不同算法的優勢與適用場景。 無監督學習：發現隱藏的規律 聚類：學習如何將相似的數據點分組，比如用戶分群、文檔分類。我們將介紹K-Means等經典的聚類算法，讓你理解如何發現數據中的自然分組。 降維：學習如何減少數據的維度，同時保留最重要的信息，比如用於數據可視化或加速模型訓練。我們將介紹主成分分析 (PCA) 等技術。 模型評估與選擇：如何知道你的模型是否“好”？我們將學習各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等，並探討如何選擇最適閤你問題的模型，以及如何避免過擬閤和欠擬閤。 模型調優：如何讓你的模型錶現得更好？我們將學習交叉驗證、網格搜索等技術，讓你學會如何係統地調整模型參數，以獲得最佳的性能。 本書的獨特之處： “零起點”的設計理念：我們假設你可能對編程和機器學習一無所知。因此，本書從最基礎的概念講起，不依賴任何預備知識。即使你之前從未接觸過Python，也能輕鬆跟上。 注重“直覺”的解釋：我們將努力避免過於學術化的語言，而是用生活中常見的例子來解釋算法的原理，讓你在輕鬆的氛圍中掌握知識。 強調“應用”導嚮：本書的最終目標是讓你能夠實際運用機器學習解決問題。每一個知識點都將與實際應用場景相結閤，讓你看到理論的價值。 持續的“引導與鼓勵”：我們深知學習過程中會遇到挑戰。本書將以一種鼓勵性的語氣，引導你剋服睏難，享受學習的樂趣。 誰適閤閱讀本書？ 對機器學習感到好奇，但不知從何開始的初學者。 有一定編程基礎（如Python），想將其應用於數據科學領域的學生或開發者。 希望快速掌握機器學習基本概念和應用技巧，以便在工作或學習中應用的專業人士。 對人工智能、大數據等領域感興趣，想瞭解其核心驅動力的所有讀者。 開啓你的機器學習之旅 想象一下，你能夠用代碼賦予機器“學習”的能力，讓它們幫你分析海量數據、預測未來趨勢、甚至做齣智能決策。這不再是科幻小說中的場景，而是機器學習為你提供的現實可能性。 本書將是你開啓這段奇妙旅程的起點。我們相信，通過本書的學習，你將能夠： 理解機器學習的基本原理和核心算法。 熟練使用Python及其相關庫進行機器學習實踐。 獨立地完成數據預處理、模型訓練、評估和調優等任務。 解決現實世界中的各種數據分析和預測問題。 為未來深入學習更高級的機器學習技術打下堅實的基礎。 準備好迎接挑戰瞭嗎？讓我們一起踏上這段充滿探索與驚喜的機器學習之旅，用代碼點亮智能的未來！

评分☆☆☆☆☆

我最欣賞這本書的一點是它對機器學習概念的引入方式。不像很多教材上來就講復雜的數學公式和理論推導，《零起點Python機器學習快速入門》而是從實際應用場景齣發，比如圖像識彆、推薦係統等，讓讀者先對機器學習能做什麼有一個直觀的認識。然後，它會非常巧妙地將這些場景與具體的機器學習算法聯係起來，並且用非常直白的語言解釋算法的原理，比如決策樹是如何進行分類的，邏輯迴歸是如何預測概率的。我尤其喜歡書中關於“過擬閤”和“欠擬閤”的解釋，用一個非常形象的比喻，讓我瞬間就理解瞭這兩個經常被提及但又容易混淆的概念。而且，書中在介紹算法時，幾乎每一個算法都配有實際的代碼示例，並且這些代碼都非常簡潔、清晰，注釋也很到位。我跟著書中的代碼一步步地運行，看到數據經過算法處理後，能夠生成預期的結果，這種成就感是學習過程中非常寶貴的動力。它不是把算法當成黑盒子，而是讓你能夠“看懂”算法在做什麼，並且能夠自己動手實現。

评分☆☆☆☆☆

梯度下降算法的學習過程簡直是一場“奇妙的旅程”。我以前聽到“梯度下降”這個詞，就覺得腦袋裏嗡嗡作響，以為是多麼高深的數學概念。但是，《零起點Python機器學習快速入門》用非常生動的比喻，比如“在山榖裏尋找最低點”，一步步地引導我理解它的原理。書中不僅解釋瞭梯度下降的核心思想，還介紹瞭不同類型的梯度下降算法，比如批量梯度下降、隨機梯度下降，以及它們各自的優缺點。最讓我驚喜的是，書中並沒有僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭大量的代碼實現，並且通過調整學習率、迭代次數等參數，讓我親眼看到梯度下降算法是如何一步步地優化模型參數，收斂到最優解的。這種“動手實踐”的方式，讓我對梯度下降的理解不再是停留在錶麵，而是有瞭更深層次的認識。它讓我明白瞭，即便是看似復雜的優化算法，也可以通過清晰的講解和代碼演示，變得易於理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很簡潔，一眼就能看到“零起點”和“快速入門”幾個大字，這讓我這種完全沒有編程基礎，又想快速瞭解機器學習的人眼前一亮。我之前嘗試過一些編程書籍，但往往晦澀難懂，充斥著各種專業術語，很容易就勸退瞭。而這本《零起點Python機器學習快速入門》給我的第一印象就是它非常接地氣，語言風格通俗易懂，沒有一開始就拋齣復雜的概念。書中對Python的介紹也恰到好處，從最基礎的安裝配置，到常用的數據類型、控製流、函數等等，都進行瞭清晰的講解，而且配閤瞭大量的小例子，讓我邊學邊練，很快就掌握瞭Python的基礎語法。這一點真的非常重要，因為很多機器學習的書都會直接跳到算法，但如果連編程語言本身都不熟悉，後麵的內容學起來就會事倍功半。讓我印象深刻的是，書中在介紹Python基礎時，並沒有枯燥地羅列語法，而是通過一些簡單有趣的小項目來引導，比如如何用Python寫一個簡單的計算器，如何處理文本文件等等，這些實操性很強的例子，讓我覺得編程不再是高高在上的技能，而是可以實際應用的工具。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的驚喜在於它對模型評估和調優的詳盡指導。學完算法，能訓練模型隻是第一步，如何判斷模型的好壞，如何進一步提升模型性能，纔是更關鍵的環節。《零起點Python機器學習快速入門》在這方麵提供瞭非常全麵且實用的方法。書中詳細介紹瞭各種模型評估指標，比如準確率、精確率、召迴率、F1分數，並解釋瞭它們在不同場景下的含義和適用性。我印象特彆深刻的是它關於“交叉驗證”的講解，以及如何用它來避免模型在訓練集上錶現好，但在測試集上錶現差的情況。更重要的是，書中深入講解瞭模型調優的策略，比如網格搜索、隨機搜索，以及如何根據評估結果來調整模型的超參數，從而找到性能最優的模型。它不是把調優過程寫得過於神秘，而是提供瞭一套係統化的方法論，讓我可以有條不紊地進行模型優化，這種感覺非常好。

评分☆☆☆☆☆

這本書在數據預處理和特徵工程方麵的講解也讓我受益匪淺。很多時候，機器學習的成敗往往取決於數據的質量和特徵的選取，而不是算法本身有多麼高深。《零起點Python機器學習快速入門》在這方麵花瞭相當大的篇幅，從數據的清洗、缺失值的處理，到特徵的提取、轉換，都提供瞭非常實用的方法和建議。書中介紹瞭Pandas和NumPy這兩個Python強大的數據處理庫，並且通過大量的示例，教我如何用它們來高效地處理各種格式的數據。我之前總覺得數據處理很枯燥，但這本書通過一些實際的數據集，比如用戶行為數據、商品銷售數據等，讓我看到數據預處理是如何讓原本雜亂的數據變得有條理，並且如何通過特徵工程來挖掘齣對模型有用的信息。它還強調瞭數據可視化的重要性，比如用Matplotlib和Seaborn繪製各種圖錶，來幫助理解數據分布和特徵之間的關係，這對於我們這些初學者來說，是非常直觀的學習方式。