机器学习之路――Caffe、Keras、scikit-learn实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阿布，胥嘉幸 著

图书标签:

• 机器学习
• 深度学习
• Caffe
• Keras
• scikit-learn
• Python
• 实战
• 算法
• 数据挖掘
• 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

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书适合能看懂Python 代码，对机器学习感兴趣，期望入门的读者。

都说这年头不会点机器学习不好意思出门，但高深的数学理论，复杂的算法又让很多人忘而却步，不知从何下手，《机器学习篇》绕过理论障碍，打通了一条由浅入深的机器学习之路。

丰富的实战案例讲解，介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。

内容简介

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习分类模型的训练（第1章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。接着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简单描述了RNN模型（第8章），接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目（第9章）。

作者简介

阿布：多年互联网金融技术从业经验，曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司，现自由职业，个人量化交易者，擅长个人中小资金量化交易领域系统开发，以及为中小型量化私募资金提供技术解决方案、技术支持、量化培训等工作。

胥嘉幸：北京大学硕士，先后就职于百度金融证券、百度糯米搜索部门。多年致力于大数据机器学习方面的研究，有深厚的数学功底和理论支撑。在将机器学习技术融于传统金融量化领域方面颇有研究。

目录

第一篇 机器学习篇

第1 章 初识机器学习 .................................................................................... 2

1.1 机器学习——赋予机器“学习”的灵魂 ..................................................................... 2

1.1.1 小红帽识别毒蘑菇 ................................................................................................................... 2

1.1.2 三种机器学习问题 ................................................................................................................... 6

1.1.3 常用符号 .................................................................................................................................. 6

1.1.4 回顾 .......................................................................................................................................... 7

1.2 KNN——相似的邻居请投票 ........................................................................................ 7

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

1.2.2 鸢尾花卉数据集（IRIS） ....................................................................................................... 9

1.2.3 训练模型 .................................................................................................................................. 9

1.2.4 评估模型 ................................................................................................................................ 12

1.2.5 关于KNN ............................................................................................................................... 14

1.2.6 运用KNN 模型 ...................................................................................................................... 15

1.2.7 回顾 ........................................................................................................................................ 16

1.3 逻辑分类I：线性分类模型 ........................................................................................ 16

1.3.1 参数化的模型 ........................................................................................................................ 16

1.3.2 逻辑分类：预测..................................................................................................................... 18

1.3.3 逻辑分类：评估..................................................................................................................... 22

1.3.4 逻辑分类：训练..................................................................................................................... 23

1.3.5 回顾 ........................................................................................................................................ 24

1.4 逻辑分类II：线性分类模型 ....................................................................................... 24

1.4.1 寻找模型的权重..................................................................................................................... 24

VI ∣ 机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn 实战

1.4.2 去均值和归一化..................................................................................................................... 31

1.4.3 实现 ........................................................................................................................................ 33

1.4.4 回顾 ........................................................................................................................................ 34

第2 章 机器学习进阶 .................................................................................. 35

2.1 特征工程 ...................................................................................................................... 35

2.1.1 泰坦尼克号生存预测 ............................................................................................................. 35

2.1.2 两类特征 ................................................................................................................................ 38

2.1.3 构造非线性特征..................................................................................................................... 41

2.1.4 回顾 .................................................................................

前言/序言

　　前言

　　越来越多的人期待能挤进机器学习这一行业，这些人往往有一些编程和自学能力，但数学等基础理论能力不足。对于这些人群，从头开始学习概率统计等基础学科是痛苦的，如果直接上手使用机器学习工具往往又感到理解不足，缺少点什么。本书就是面向这一人群，避过数学推导等复杂的理论推衍，介绍模型背后的一些简单直观的理解，以及如何上手使用。本书希望能够得到这些人的喜爱。

　　本书包含两部分：机器学习篇和深度学习篇。

　　机器学习篇（1～3 章）主要从零开始，介绍什么是数据特征，什么是机器学习模型，如何训练模型、调试模型，以及如何评估模型的成绩。通过一些简单的任务例子，讲解在使用模型时如何分析并处理任务数据的特征，如何组合多个模型共同完成任务，并在第3章初步尝试将机器学习技术运用到股票交易中，重复熟悉这些技术的同时，感受机器学习技术在落地到专业领域时常犯的错误。

　　深度学习篇（4～9 章）则主要介绍了一些很基础的深度学习模型，如DNN、CNN等，简单涵盖了一些RNN 的概念描述。我们更关注模型的直观原理和背后的生物学设计理念，希望读者能够带着这些理解，直接上手应用深度学习框架。说一点关于阅读本书的建议。本书在编写时不关注模型技术的数学推导及严谨表述，转而关注其背后的直观原理理解。建议读者以互动执行代码的方式学习，所有示例使用IPython Notebook 编写。读者可在Git 上找到对应章节的内容，一步一步运行书中讲解的知识点，直观感受每一步的执行效果。具体代码下载地址：https://github.com/bbfamily/abu。

　　本书适合有Python 编程能力的读者。如果读者有简单的数学基础，了解概率、矩阵则更佳。使用过Numpy、pandas 等数据处理工具的读者读起来也会更轻松，但这些都不是必需的。如果读者缺乏Python 编程能力，或者希望进一步获得Numpy、pandas 等工具使用相关的知识，可以关注公众号：abu_quant，获得一些技术资料及文章。

　　感谢出版社提供机会让我们编写本书，感谢编辑不辞辛苦地和我沟通排版等细节问题。

　　本书的完成同样需要感谢我们的几位朋友：吴汶（老虎美股）、刘兆丹（百度金融），感谢你们在本书编写作过程中提供的有力支持。感谢本书的试读人员：蔡志威、李寅龙。

深度学习的璀璨星河：从理论到实践的探索之旅 在信息爆炸的时代，数据的价值日益凸显，而深度学习作为一种能够从海量数据中学习复杂模式的强大工具，正以前所未有的速度改变着我们的世界。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗到艺术创作，深度学习的身影无处不在，它不仅是当前人工智能领域最炙手可热的技术，更是通往未来智能社会的重要基石。 然而，深度学习的广袤图景并非一片坦途，它既蕴含着激动人心的潜力，也布满了错综复杂的理论和实践挑战。要真正掌握深度学习的力量，理解其核心原理、熟悉主流框架、掌握实战技巧，并将其应用于解决实际问题，需要一个系统而深入的学习过程。本书旨在为所有渴望踏入深度学习殿堂的求知者提供一条清晰、可行且充满启发性的学习路径。 本书并非简单罗列代码或框架用法，而是致力于构建一个坚实的理论基础，并在此之上，引导读者一步步走向实践的彼岸。 我们将从深度学习的基石——机器学习——讲起，深入剖析其核心概念和算法思想。理解机器学习的原理，是掌握深度学习的关键。我们将探究监督学习、无监督学习、强化学习等不同的学习范式，并详细讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻等经典的机器学习算法。通过对这些算法的深入理解，读者将能够领悟到“数据驱动”的本质，以及模型训练、特征工程、模型评估等关键环节的重要性。 深入理解神经网络的演进之路 在夯实机器学习基础之后，我们将正式步入深度学习的核心领域。本书将从最基本的神经网络模型——感知机——开始，循序渐进地介绍多层感知机（MLP）、反向传播算法等深度学习的基石。我们将细致地讲解激活函数的选择、损失函数的计算、优化器的原理等构建和训练神经网络的关键要素。 随后，我们将重点介绍当前深度学习领域最受欢迎和最具影响力的模型架构。卷积神经网络（CNN）将是我们着重探讨的对象。我们将深入剖析卷积层、池化层、全连接层等CNN的核心组成部分，理解它们如何在图像识别、目标检测、图像分割等任务中发挥巨大作用。我们会通过丰富的案例，展示CNN在人脸识别、医学影像分析、自动驾驶视觉感知等领域的应用潜力。 循环神经网络（RNN）及其变种——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）——将是另一大重点。我们将解释RNN如何处理序列数据，理解其在自然语言处理、时间序列预测、语音识别等任务中的优势。从文本生成到机器翻译，从股票价格预测到情感分析，RNN家族展现出了强大的序列建模能力。 除了CNN和RNN，本书还将触及Transformer模型等新兴的强大架构。我们将解析其自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的创新之处，以及它如何在自然语言处理领域引发革命，并在计算机视觉等领域展现出强大的通用性。 从理论到实践的无缝衔接 理论的理解是深度的前提，而实践的掌握则是力量的源泉。本书将精心设计一系列真实世界的数据集和项目案例，带领读者将所学知识付诸实践。我们将从最简单的数据集入手，逐步挑战更复杂、更具挑战性的任务。 读者将亲手构建和训练各种类型的神经网络模型，并学习如何预处理数据、选择合适的模型架构、调整超参数、进行模型评估和优化。本书将引导读者掌握调试模型、分析错误、改进性能的实用技巧，培养解决实际问题的能力。 深入探讨与优化模型 训练好一个模型仅仅是开始，如何让模型更高效、更准确、更稳定地工作，是深度学习实践中的重要环节。本书将深入探讨各种模型优化技术。我们将讲解正则化方法（如L1、L2正则化、Dropout）如何防止模型过拟合，批量归一化（Batch Normalization）如何加速模型训练并提高稳定性，早停法（Early Stopping）如何有效避免训练过度。 我们还将讨论学习率衰减策略如何帮助模型更好地收敛，梯度裁剪（Gradient Clipping）在处理长序列时如何防止梯度爆炸。对于数据量不足的情况，我们将深入介绍数据增强（Data Augmentation）技术，例如对图像进行翻转、旋转、缩放、裁剪等操作，以及在自然语言处理中常用的技术。 理解模型的局限性与未来发展 深度学习并非万能，理解其局限性同样重要。本书将适时地讨论深度学习在可解释性、公平性、鲁棒性等方面面临的挑战。我们将介绍一些模型解释性技术，帮助读者理解模型做出决策的依据，以及如何提升模型的公平性和抗攻击能力。 同时，本书还将展望深度学习的未来发展趋势，例如联邦学习（Federated Learning）在保护用户隐私方面的重要性，生成对抗网络（GANs）在图像生成、风格迁移等方面的巨大潜力，以及强化学习在机器人控制、游戏AI等领域的突破。 为什么选择本书？ 本书的核心优势在于其系统性、实践性与前瞻性的结合。我们相信，学习深度学习不应是零散的知识点拼凑，而应是一个逻辑清晰、层层递进的探索过程。 理论与实践深度融合： 我们不仅讲解“是什么”，更深入分析“为什么”，并将理论知识与实际代码紧密结合，确保读者能够知其然，也知其所以然。 精选经典与前沿模型： 从基础的MLP到强大的Transformer，本书覆盖了深度学习领域最核心、最具代表性的模型架构。 丰富的实战案例： 通过贴近实际应用场景的项目，读者将获得宝贵的实践经验，培养独立解决问题的能力。 循序渐进的学习曲线： 从易到难，从基础到进阶，本书为不同层次的学习者提供了合适的学习路径。 培养批判性思维： 我们鼓励读者不仅要掌握技术，更要理解技术的局限性，并思考未来的发展方向。 谁适合阅读本书？ 计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业的学生： 为您的学术学习和职业发展打下坚实基础。 希望转型进入人工智能领域的开发者和工程师： 快速掌握深度学习的核心技能，拥抱AI浪潮。 对人工智能和深度学习充满好奇的科技爱好者： 开启您探索智能世界的大门。 希望将深度学习应用于实际业务场景的从业人员： 学习如何利用先进的AI技术解决业务难题，提升效率。 踏上这段深度学习之旅，您将不仅仅是掌握一项技术，更是开启了探索智能世界的新视角。本书将是您在这条璀璨星河中，最可靠的向导和最坚实的伙伴。让我们一起，用代码和智慧，构建更美好的智能未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，初看之下，就散发出一种既专业又接地气的气息。那深邃的蓝色背景，仿佛寓意着数据世界的广袤与未知，而那清晰的字体排版，又让人感到条理分明，心中涌起一股“原来如此”的明晰感。我尤其欣赏它在视觉上传达出的那种务实精神，没有太多花哨的装饰，一切都指向核心——实战。这不像那些堆砌理论的教科书，读起来像在啃坚硬的石头，这本书更像是为你准备好了一套精良的工具箱，每一个工具都标明了用途和用法。光是看到“Caffe、Keras、scikit-learn”这几个并列的词组，我就知道作者不是在泛泛而谈，而是直指当下工业界和研究领域最主流、最实用的三大阵营。这种平衡感把握得极好，它让你既能窥见深度学习的尖端应用（Caffe的工业级性能），又能享受到快速原型开发的便捷（Keras的优雅抽象），同时还能顾及到传统机器学习的扎实基础（scikit-learn的普适性）。这种广度与深度兼备的布局，让我对后续的学习内容充满了期待，它承诺的不是象牙塔里的理论推演，而是能够立即投入战斗的实战经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格，从前言透露出的语气来看，非常像一位经验丰富的前辈在手把手带新人。它没有采用高高在上的姿态去灌输知识，而是充满了一种鼓励和引导的口吻。我能想象到作者在撰写时，一定在斟酌如何用最少的术语解释最复杂的概念，如何在代码示例中植入关键的“陷阱”提示，以及如何在关键转折点设置“思考题”。这种“亦师亦友”的写作方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。毕竟，机器学习领域的新手最怕的就是“这个参数是干什么的？为什么选这个激活函数？”这种一问三不知的窘境。我期待书中能有大量的代码片段，并且这些片段不仅仅是孤立的功能展示，而是能够串联成一个完整的项目流程，从数据预处理到模型部署的每一个环节都有清晰的注释和逻辑解释。如果书中能加入一些实际生产环境可能遇到的“脏数据”处理案例，那就更是锦上添花，能让我提前领教到真实世界的复杂性。

评分☆☆☆☆☆

拿到书后的第一感受是那种沉甸甸的踏实感，纸张的质感相当不错，阅读体验很舒适，这对一本需要反复翻阅和对照代码的书来说至关重要。我翻开目录，立刻被其结构吸引住了。它似乎没有采取传统的“先理论后实践”的线性叙事方式，而是更倾向于“带着问题去学习”的驱动模式。每一个章节的标题都透露着一种“我们马上要解决一个具体难题”的信号，而不是晦涩的数学概念堆砌。例如，如果某一章聚焦于图像分类，我预感它会直接带我们进入如何配置环境、如何加载数据、如何选择网络结构，而不是先花大篇幅解释卷积的数学原理。这种以结果为导向的编排，对于我这种有着一定编程基础，但对算法细节感到头疼的实践者来说，简直是福音。我迫不及待地想知道，作者是如何巧妙地将Caffe那相对复杂的配置流程，通过Keras的高级封装进行平滑过渡的，并最终用scikit-learn的简洁接口来对比验证结果的。这种多框架并举的视角，无疑能帮助读者构建更全面、更灵活的技术栈认知地图。

评分☆☆☆☆☆

从读者的角度来看，一本好的实战书必须能够建立起读者的信心，让他敢于动手，不怕出错。我关注的重点在于，这本书在代码的“可复现性”上做得有多到位。这不仅仅是代码能跑起来那么简单，而是指环境依赖的清晰罗列、数据集获取的便捷指引，以及最关键的——关键步骤的“预期输出”的展示。如果书中每一段核心代码后，都能附上读者应该看到的结果截图或数据状态描述，那么它就成功地为读者搭建了一个参照系，让我们在调试过程中能快速定位问题所在。我特别希望作者能在深入探讨这些主流框架的同时，也能引入一些新兴的、但已被广泛认可的最佳实践。比如，如何有效地进行模型版本控制，如何利用TensorBoard等可视化工具来深入剖析训练过程中的梯度消失或爆炸问题，这些都是书本知识向职业技能跨越的关键点。这本书的出现，似乎正是瞄准了弥补理论与工程实践之间那道鸿沟的绝佳尝试。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的价值判断，很大程度上建立在它所覆盖的工具链的互补性上。Caffe代表着对效率和底层优化的追求，很多时候，当你需要榨干GPU的每一分性能时，它是不二之选；而Keras，则代表了易用性和快速迭代的哲学，它让我们可以像搭乐高积木一样构建复杂的网络。scikit-learn则像是一个万金油，处理特征工程、模型选择和传统算法时，它的简洁高效无人能及。这本书如果能清晰地阐述何时应该使用哪一个框架，以及它们之间的数据格式转换和模型迁移的技巧，那么它的实用价值将呈几何级增长。我希望看到的是一种融会贯通的境界，而不是简单地把三个工具的书籍内容拼凑在一起。例如，如何利用scikit-learn强大的交叉验证工具来指导Keras模型的超参数搜索，或者如何用Caffe训练出的高性能模型权重，反过来对scikit-learn中集成的某些组件进行微调，这种工具间的“对话”才是真正的实战智慧的体现。

评分☆☆☆☆☆

书的质量很好

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很好

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搞活动价格本身就不打折 实际没有以前优惠了。一起买了很多本人工智能相关书籍，学习理解 希望有所收获 提升自己。一切皆因 一起买了很多本人工智能相关书籍，学习理解 希望有所收获 提升自己。一切皆在 搞活动价格本身就不打折 实际没有以前优惠了。一起买了很多本人工智能相关书籍，学习理解 希望有所收获 提升自己。一切皆因 一起买了很多本人工智能相关书籍，学习理解 希望有所收获 提升自己。

评分☆☆☆☆☆

粗略翻了一下 这本书适合有一定基础的读者，

评分☆☆☆☆☆

很好很实用，就是想要的。

评分☆☆☆☆☆

实用的，来看看。例子挺多。

评分☆☆☆☆☆

特别实用的书，物流也很给力，赞

评分☆☆☆☆☆

人工智能是未来的发展趋势，机器学习是AI的核心。还没开始看

评分☆☆☆☆☆

讲解比较清晰，基本按照官方tutorial来写的，还补充了一些细节的地方，挺不错的