Python機器學習及實踐-從零開始通往Kaggle競賽之路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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範淼 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 深度學習
• Kaggle
• 數據科學
• 算法
• 實踐
• 入門
• 模型
• 特徵工程

店铺： 扬中新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302442875

商品编码：25741709424

包装：普及

开本：16

出版时间：2017-02-01

內容介紹
基本信息

書名：	Python機器學習及實踐-從零開始通往Kaggle競賽之路
作者：	範淼	開本：
YJ：	49	頁數：
現價：	見1；CY=CY部	齣版時間	2016-10
書號：	9787302442875	印刷時間：
齣版社：	清華大學齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 範淼 ：清華大學計算機係人工智能研究所博士，研究方嚮涉及機器學習與自然語言處理技術。2015年3月受國傢留學基金委公派至美國紐約大學計算機係聯閤培養。攻讀博士期間，於所在研究領域內多個重要GJ會議與期刊上發錶論文近20篇。先後在Hulu、MSRA（微軟亞洲研究院）、百度自然語言處理部、Bosch（博世）北美矽榖研究院等多個公司的研發部門實習，並承擔機器學習與自然語言處理相關的研究任務。
李超： 工學博士，清華大學副研究員，信息技術研究院Web 與軟件技術研究中心副主任。中國計算機學會信息存儲技術專委會WY、中國計算機學會GJ會員、全國文獻影像技術標準化技術WY會（SAC/TC86/SC6）WY、IEEE 會員。研究領域包括海量數據存儲、組織與管理、分析，及其在數字圖書館/檔案館/教育/醫療/金融等領域的應用。主持及參與多項國傢973、863、科技支撐、自然基金等縱嚮項目及橫嚮閤作項目。已發錶學術論文50 餘篇、獲得授權發明專利10 餘項。
精彩導讀 D3章 進階篇       在D2章中，我們嚮讀者介紹瞭大量經典的機器學習模型，並且使用Python編程語言分析這些模型在許多不同現實數據上的性能錶現。然而，細心的讀者在深入研究這些數據或者查閱Scikit-learn的文檔之後J會發現： 所有我們在D2章中使用過的數據幾乎都經過瞭規範化處理，而且模型也大多隻是采用瞭默認的初始化配置。換言之，盡管我們可以使用經過處理之後的數據，在默認配置下學習到一套用以擬閤這些數據的參數，並且使用這些參數和默認配置取得一些看似良好的性能錶現；但是我們仍然無法迴答幾個Z為關鍵的問題： 實際研究和工作中接觸到的數據都是這樣規整的嗎？難道這些默認配置J是ZJ的麼？我們的模型性能是否還有提升的空間？本章“3.1模型使用技巧”節將會幫助讀者朋友解答上述疑問。閱讀完這一節，相信各位讀者朋友J會掌握如何通過抽取或者篩選數據特徵、優化模型配置，進一步提升經典模型的性能錶現。　　然而，隨著近些年機器學習研究與應用的快速發展，經典模型漸漸無法滿足日益增長的數據量和復雜的數據分析需求。因此，越來越多更加高效而且強力的學習模型以及對應的程序庫正逐漸被設計和編寫，並慢慢被科研圈和工業界所廣泛接受與采用。這些模型和程序庫包括： 用於自然語言處理的NLTK程序包；詞嚮量技術Word2Vec；能夠提供強大預測能力的XGBoost模型，以及Google發布的用於深度學習的Tensorflow框架等等。更加令人振奮的是，上述這些Z為流行的程序庫和模型， 不但提供瞭Python的編程接口API，而且有些成為Python編程語言的工具包，更是方便瞭我們後續的學習和使用。因此，在“3.2流行庫/模型實踐”節將會帶領各位讀者一同領略這些時下Z為流行的程序庫和新模型的奧妙。
　　3.1模型實用及技巧　　這一節將嚮讀者朋友傳授一係列更加偏嚮於實戰的模型使用技巧。相信各位讀者在D2章中品味瞭多個經典的機器學習模型之後，J會發現： 一旦我們確定使用某個模型，本書所提供的程序庫J可以幫助我們從標準的訓練數據中，依靠默認的配置學習到模型所需要的參數（Parameters）；接下來，我們便可以利用這組得來的參數指導模型在測試數據集上進行預測，進而對模型的錶現性能進行評價。　　但是，這套方案並不能保證: (1) 所有用於訓練的數據特徵都是Z好的；(2) 學習得到的參數一定是Z優的；(3) 默認配置下的模型總是ZJ的。也J是說，我們可以從多個角度對在前麵所使用過的模型進行性能提升。本節將嚮大傢介紹多種提升模型性能的方式，包括如何預處理數據、控製參數訓練以及優化模型配置等方法。　　3.1.1特徵提升　　早期機器學習的研究與應用，受模型種類和運算能力的限製。因此，大部分研發人員把更多的精力放在對數據的預處理上。他們期望通過對數據特徵的抽取或者篩選來達到提升模型性能的目的。所謂特徵抽取，J是逐條將原始數據轉化為特徵嚮量的形式，這個過程同時涉及對數據特徵的量化錶示；而特徵篩選則更進一步，在高維度、已量化的特徵嚮量中選擇對指定任務更有效的特徵組閤，進一步提升模型性能。　　3.1.1.1特徵抽取　　原始數據的種類有很多種，除瞭數字化的信號數據（聲紋、圖像），還有大量符號化的文本。然而，我們無法直接將符號化的文字本身用於計算任務，而是需要通過某些處理手段，預先將文本量化為特徵嚮量。　　有些用符號錶示的數據特徵已經相對結構化，並且以字典這種數據結構進行存儲。這時，我們使用DictVectorizer對特徵進行抽取和嚮量化。比如下麵的代碼55。
　　代碼55： DictVectorizer對使用字典存儲的數據進行特徵抽取與嚮量化　　>>> # 定義一組字典列錶，用來錶示多個數據樣本（每個字典代錶一個數據樣本）。　　>>>measurements= [{'city': 'Dubai', 'temperature': 33.}, {'city': 'London', 'temperature': 12.}, {'city': 'San Fransisco', 'temperature': 18.}]　　>>> # 從sklearn.feature_extraction 導入 DictVectorizer　　>>>from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer　　>>> # 初始化DictVectorizer特徵抽取器　　>>>vec=DictVectorizer()　　>>> # 輸齣轉化之後的特徵矩陣。　　>>>print vec.fit_transform(measurements).toarray()　　>>> # 輸齣各個維度的特徵含義。　　>>>print vec.get_feature_names()[[1. 0 0.33]　　[0. 1. 0.12.]　　[0. 0. 1.18.]]　　['city=Dubai', 'city=London', 'city=San Fransisco', 'temperature']
　　從代碼55的輸齣可以看到： 在特徵嚮量化的過程中，DictVectorizer對於類彆型（Categorical）與數值型（Numerical）特徵的處理方式有很大差異。由於類彆型特徵無法直接數字化錶示，因此需要藉助原特徵的名稱，組閤産生新的特徵，並采用0/1二值方式進行量化；而數值型特徵的轉化則相對方便，一般情況下隻需要維持原始特徵值即可。　　另外一些文本數據則錶現得更為原始，幾乎沒有使用特殊的數據結構進行存儲，隻是一係列字符串。我們處理這些數據，比較常用的文本特徵錶示方法為詞袋法（Bag of Words）： 顧名思義，不考慮詞語齣現的順序，隻是將訓練文本中的每個齣現過的詞匯單D視作一列特徵。我們稱這些不重復的詞匯集閤為詞錶（Vocabulary），於是每條訓練文本都可以在高維度的詞錶上映射齣一個特徵嚮量。而特徵數值的常見計算方式有兩種，分彆是： CountVectorizer和TfidfVectorizer。對於每一條訓練文本，CountVectorizer隻考慮每種詞匯（Term）在該條訓練文本中齣現的頻率（Term Frequency）。而TfidfVectorizer除瞭考量某一詞匯在D前文本中齣現的頻率（Term Frequency）之外，同時關注包含這個詞匯的文本條數的倒數（Inverse Document Frequency）。相比之下，訓練文本的條目越多，TfidfVectorizer這種特徵量化方式J更有優勢。因為我們計算詞頻（Term Frequency）的目的在於找齣對所在文本的含義更有貢獻的重要詞匯。然而，如果一個詞匯幾乎在每篇文本中齣現，說明這是一個常用詞匯，反而不會幫助模型對文本的分類；在訓練文本量較多的時候，利用TfidfVectorizer壓製這些常用詞匯的對分類決策的乾擾，往往可以起到提升模型性能的作用。　　我們通常稱這些在每條文本中都齣現的常用詞匯為停用詞（Stop Words），如英文中的the、a等。這些停用詞在文本特徵抽取中經常以黑名單的方式過濾掉，並且用來提高模型的性能錶現。下麵的代碼讓我們重新對“20類新聞文本分類”問題進行分析處理，這一次的重點在於列舉上述兩種文本特徵量化模型的使用方法，並比較他們的性能差異。　　……
目錄

●D1章簡介篇1

1.1機器學習綜述1

1.1.1任務3

1.1.2經驗5

1.1.3性能5

1.2Python編程庫8

1.2.1為什麼使用Python8

1.2.2Python機器學習的優勢9

1.2.3NumPy & SciPy10

1.2.4Matplotlib11

1.2.5Scikit�瞝earn11

1.2.6Pandas11

1.2.7Anaconda12

1.3Python環境配置12

1.3.1Windows係統環境12

1.3.2Mac OS 係統環境17

1.4Python編程基礎18

1.4.1Python基本語法19

1.4.2Python 數據類型20

1.4.3Python 數據運算22

1.4.4Python 流程控製26

1.4.5Python 函數（模塊）設計28

1.4.6Python 編程庫（包）的導入29

1.4.7Python 基礎綜閤實踐30

1.5章末小結33〖1〗Python機器學習及實踐〖1〗目錄●D2章基礎篇34

2.1監督學習經典模型34

2.1.1分類學習35

2.1.2迴歸預測64

2.2無監督學習經典模型81

2.2.1數據聚類81

2.2.2特徵降維91

2.3章末小結97

●D3章進階篇98

3.1模型實用技巧98

3.1.1特徵提升99

3.1.2模型正則化111

3.1.3模型檢驗121

3.1.4超參數搜索122

3.2流行庫/模型實踐129

3.2.1自然語言處理包（NLTK）131

3.2.2詞嚮量（Word2Vec）技術133

3.2.3XGBoost模型138

3.2.4Tensorflow框架140

3.3章末小結152

●D4章實戰篇153

4.1Kaggle平颱簡介153

4.2Titanic罹難乘客預測157

4.3IMDB影評得分估計165

4.4MNIST手寫體數字圖片識彆174

4.5章末小結180

●後記181

●參考文獻182

目錄
。。。。。。。。。。

《Python機器學習與實戰：解鎖數據洞察，踏上智能實踐之旅》 在這個數據爆炸的時代，如何從海量信息中提煉價值，用智能技術解決實際問題，成為個人與企業發展的關鍵。本書正是為你量身打造的一條通往數據智能實踐的清晰路徑。我們不拘泥於理論的繁復，更注重理論與實踐的深度融閤，旨在幫助你掌握將機器學習技術應用於解決真實世界挑戰的核心能力。 本書的獨特之處： 以問題為導嚮，聚焦核心應用： 我們深知學習的終極目標是解決問題。因此，本書圍繞一係列典型的數據科學應用場景展開，如精準的客戶畫像構建、高效的風險預測模型、智能的推薦係統設計、以及自動化文本情感分析等。每一個章節都緊密關聯一個實際應用痛點，讓你在解決問題的過程中自然而然地掌握相關技術。 Python語言的靈活運用，賦能高效開發： Python以其簡潔易學的語法和豐富的第三方庫生態，已成為數據科學領域的首選語言。本書將充分發揮Python的優勢，深入介紹NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn等核心庫的使用。你將學習如何用Python進行數據清洗、特徵工程、模型訓練、性能評估，以及可視化展示，從而大大提升你的開發效率和模型構建能力。 從零開始，係統進階的學習麯綫： 無論你是初次接觸機器學習的新手，還是希望鞏固和拓展技能的開發者，本書都能滿足你的需求。我們從最基礎的數據概念和Python編程技巧入手，循序漸進地引入機器學習的基本原理、常用算法及其數學原理。隨後，深入探討高級主題，如深度學習、自然語言處理、計算機視覺等，讓你能夠應對更復雜的挑戰。 代碼驅動，親手實踐是王道： 理論的理解離不開實踐的檢驗。本書提供瞭大量高質量、可運行的Python代碼示例，覆蓋瞭數據預處理、模型選擇、參數調優、結果解讀等全流程。我們將鼓勵你動手修改、運行、甚至挑戰這些代碼，通過“做中學”的方式，將知識內化為你的核心競爭力。 案例豐富，覆蓋多元化領域： 為瞭讓學習更具啓發性，本書精心挑選瞭來自金融、電商、醫療、市場營銷等多個行業的真實案例。這些案例不僅展示瞭機器學習在不同領域的廣泛應用，也為你提供瞭模仿和藉鑒的寶貴素材。你將看到如何將學到的理論知識轉化為切實可行的商業解決方案。 注重模型的可解釋性與倫理考量： 在追求模型性能的同時，我們同樣強調模型的可解釋性和數據倫理的重要性。本書將引導你理解如何評估模型的公平性、魯棒性，以及如何避免算法偏見，讓你在構建智能係統時，能夠負責任地運用技術。 本書內容梗概： 第一部分：數據科學的基石——Python與數據處理 Python基礎與開發環境搭建： 快速掌握Python核心語法，配置Anaconda、Jupyter Notebook等開發工具，為後續學習打下堅實基礎。 NumPy與Pandas：數據處理的利器： 深入學習NumPy數組操作，Pandas DataFrame和Series的強大數據結構與分析功能，實現高效的數據加載、清洗、轉換和閤並。 數據可視化：洞察數據的窗口： 掌握Matplotlib和Seaborn庫，用圖錶直觀地展示數據分布、關係和趨勢，為特徵工程和模型評估提供直觀依據。 第二部分：機器學習入門——核心概念與算法 機器學習概述與工作流程： 理解監督學習、無監督學習、強化學習的基本概念，掌握數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練、評估與部署的完整流程。 迴歸算法：預測數值型輸齣： 學習綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，理解其原理，並應用於房價預測、銷售額預測等場景。 分類算法：識彆離散類彆： 深入掌握邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等分類算法，應用於垃圾郵件過濾、客戶流失預測、圖像識彆等。 模型評估與選擇： 學習精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等評估指標，掌握交叉驗證、網格搜索等模型調優技術，確保模型泛化能力。 特徵工程：提升模型性能的關鍵： 學習特徵選擇、特徵提取（如PCA、LDA）、特徵編碼、特徵縮放等技術，挖掘數據潛在價值，優化模型錶現。 第三部分：進階機器學習——深入探索與應用 集成學習：組閤力量，提升精度： 學習Bagging（如隨機森林）、Boosting（如AdaBoost、XGBoost、LightGBM）等集成學習方法，理解它們如何通過組閤多個弱學習器來獲得強大的預測能力，並應用於復雜數據集。 無監督學習：發現數據中的隱藏結構： 掌握聚類算法（K-Means、DBSCAN、層次聚類）和關聯規則挖掘（Apriori），應用於客戶細分、市場籃子分析等。 降維技術：簡化數據，加速訓練： 學習主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等降維方法，有效處理高維數據，提升模型效率。 時間序列分析：理解與預測隨時間變化的數據： 學習ARIMA、Prophet等模型，應用於股票價格預測、天氣預報、銷售趨勢分析等。 異常檢測：識彆不尋常的模式： 學習Isolation Forest、One-Class SVM等算法，應用於欺詐檢測、設備故障預警等。 第四部分：深度學習與前沿技術 神經網絡基礎： 理解人工神經網絡的基本結構、激活函數、反嚮傳播算法。 捲積神經網絡（CNN）： 學習CNN在圖像識彆、目標檢測等計算機視覺任務中的應用，包括模型構建、訓練與優化。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 掌握RNN及其變種在序列數據處理中的應用，如自然語言處理（文本生成、機器翻譯）、語音識彆等。 自然語言處理（NLP）技術： 深入學習詞嚮量（Word2Vec、GloVe）、文本分類、情感分析、主題模型（LDA）等NLP核心技術。 模型部署與服務化： 學習將訓練好的模型部署到生産環境，使用Flask、Django等框架構建API接口，實現模型的在綫應用。 第五部分：實戰項目與競賽策略（示例） 案例研究： 電商用戶行為分析與推薦係統構建： 從用戶瀏覽、購買數據齣發，構建協同過濾、基於內容的推薦模型，提升用戶體驗和轉化率。 金融風險評估模型： 利用曆史數據，構建信用評分、欺詐檢測模型，降低金融風險。 醫療影像分析： 基於深度學習模型，實現病竈識彆、輔助診斷。 市場營銷活動優化： 通過客戶畫像和預測模型，實現精準營銷，提高廣告投放效果。 學習如何參加數據科學競賽： 分享數據獲取、特徵工程、模型選擇、調優、提交策略等實戰經驗，幫助你更好地應對各種挑戰。 本書的目標讀者： 在校學生： 計算機科學、統計學、數學、工程學等專業的學生，希望係統學習機器學習理論與實踐。 在職開發者： 希望將機器學習技術融入現有産品或服務，提升技術棧的軟件工程師、數據分析師、産品經理。 數據科學愛好者： 對數據分析、人工智能充滿熱情，渴望掌握實際應用能力的個人。 轉型從業者： 希望進入數據科學、人工智能領域工作的相關專業人士。 通過本書的學習，你將不僅掌握一係列強大的機器學習算法和Python工具，更重要的是，你將培養起獨立分析問題、設計解決方案、並用代碼實現智能預測和決策的能力。讓我們一起，從零開始，踏上這場精彩的數據智能實踐之旅！

评分☆☆☆☆☆

作為一名對機器學習領域充滿熱情但又缺乏係統性學習經驗的讀者，我一直渴望找到一本能夠真正引領我入門並走嚮進階的書籍。當我翻開《Python機器學習及實踐-從零開始通往Kaggle競賽之路》時，我便知道我找到瞭。這本書的結構設計非常巧妙，從最基礎的Python環境搭建和庫的介紹，到深入的機器學習算法原理講解，再到極具價值的Kaggle競賽實踐，每一個環節都循序漸進，邏輯嚴謹。作者在講解算法時，摒棄瞭枯燥乏味的公式堆砌，而是通過生動形象的比喻和直觀的代碼示例，將復雜的概念化繁為簡，讓我能夠輕鬆理解並掌握。我尤其欣賞書中對特徵工程和模型調優的深入探討，這往往是決定模型成敗的關鍵。作者分享的實戰經驗和技巧，讓我受益匪淺。更令人興奮的是，本書將Kaggle競賽作為重要的實踐平颱，通過分析真實的競賽案例，讓我能夠將所學知識融會貫通，並培養解決實際問題的能力。這本書不僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師，陪伴我在這條機器學習的道路上不斷前行。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容確實是讓我眼前一亮，也解決瞭我一直以來在機器學習學習過程中遇到的不少難題。首先，它在介紹Python基礎庫的時候，就做到瞭“恰到好處”，既不會因為過於基礎而浪費篇幅，又能快速地將讀者帶入到機器學習的語境中。我特彆喜歡它對梯度下降等核心優化算法的講解，作者並沒有止步於錶麵，而是細緻地梳理瞭其背後的數學邏輯，並且通過可視化的方式，讓我能夠直觀地理解算法的運行過程。這一點對於我這樣喜歡刨根問底的學習者來說，簡直太重要瞭！而且，書中對各個經典機器學習模型，比如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等，都進行瞭非常透徹的解析，不僅包括瞭算法原理，還深入探討瞭它們的優缺點以及適用場景。最讓我驚喜的是，這本書並沒有停留在理論層麵，而是將重心放在瞭“實踐”和“Kaggle競賽”上，提供瞭大量真實的數據集和競賽案例，引導讀者一步步完成從數據準備到模型部署的全過程。我跟著書中的例子，一步步完成瞭好幾個項目，感覺自己的實戰能力得到瞭極大的提升，對如何參加Kaggle競賽也更有信心瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書我之前就聽聞過，一直想入手。最近終於忍不住瞭，買迴來翻瞭翻，真的是太驚喜瞭！首先，這本書的封麵設計就挺吸引我的，不是那種死闆的技術書風格，反而帶點藝術感。打開之後，裏麵的排版也讓人賞心悅目，文字清晰，代碼示例也處理得恰到好處，不會過於擁擠。我最看重的是它講解的深度。雖然書名寫著“從零開始”，但它並沒有流於錶麵，而是深入淺齣地剖析瞭機器學習的核心概念，包括那些看似基礎的算法，作者也給齣瞭非常詳盡的數學推導和背後的邏輯。我之前看過一些其他書，講到某些算法的時候，感覺像是直接給齣瞭答案，而這本書則是一步步帶你構建齣這個答案的過程，讓你不僅知其然，更知其所以然。而且，它還強調瞭“實踐”，這點對我來說太重要瞭。書中的案例選取都非常有代錶性，涵蓋瞭數據預處理、特徵工程、模型選擇、調優等一係列實用的環節，跟著書中的步驟一步步操作，感覺自己真的在解決一個實際問題。特彆是對於Kaggle競賽的側重，讓這本書的實戰性大大增強，感覺目標明確，非常有學習動力。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書之後，我立刻就被它的內容所吸引。作為一名對機器學習充滿好奇的學習者，我之前嘗試過很多在綫課程和零散的資料，但總感覺缺乏係統性。而這本書就像一座燈塔，指引瞭我前進的方嚮。它的邏輯結構非常清晰，從最基礎的Python庫介紹，到各種經典機器學習算法的原理講解，再到如何將這些算法應用於實際問題，每一步都銜接得非常自然。我特彆欣賞作者在講解算法時，並沒有簡單地羅列公式，而是用通俗易懂的語言，配閤豐富的圖示和代碼示例，將復雜的概念變得生動有趣。讀起來一點都不枯燥，反而有一種豁然開朗的感覺。更讓我驚喜的是，書中還專門闢齣瞭篇幅講解如何進行有效的特徵工程和模型評估，這在很多同類書籍中都是比較欠缺的。這些細節的處理，充分體現瞭作者深厚的功底和豐富的實戰經驗。我感覺這本書不僅是知識的傳授，更是一種思維方式的培養，讓我能夠更深入地理解機器學習的本質，並能夠靈活運用到各種實際場景中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名數據分析師，一直想在機器學習領域有所突破。偶然間發現瞭這本《Python機器學習及實踐-從零開始通往Kaggle競賽之路》，抱著試試看的心態入手瞭。這本書給我帶來的驚喜遠超預期！首先，它非常注重理論與實踐的結閤。在講解每一個算法時，作者不僅會深入剖析其數學原理，還會通過Python代碼清晰地展示如何實現，並且每一個案例都充滿瞭實戰的味道，讓我能夠立刻上手操作，鞏固所學知識。我尤其喜歡書中關於數據預處理和特徵工程的章節，這部分內容對於提升模型性能至關重要，作者給齣瞭許多非常實用的技巧和方法，是其他書中很少見的。而且，書中的Kaggle競賽部分，更是把我帶入瞭一個全新的學習維度。作者分享瞭自己在Kaggle競賽中的經驗和策略，讓我對如何在大賽中取得好成績有瞭更清晰的認識。這本書的語言風格也比較平易近人，即使是初學者也能輕鬆理解，同時又包含瞭足夠深入的內容，能夠滿足有一定基礎的學習者的需求。總而言之，這是一本非常值得推薦的機器學習實戰指南。