Python機器學習實踐指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Alexander，T.，Combs 著，黃申 譯

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 實踐
• 數據科學
• 算法
• 模型
• Scikit-learn
• TensorFlow
• 深度學習
• 數據分析

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115449061

版次：1

商品編碼：12180152

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：251

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

機器學習正在迅速成為數據驅動型世界的一個bi備模塊。許多不同的領域，如機器人、醫學、零售和齣版等，都需要依賴這門技術。通過閱讀 Python機器學習實踐指南 ，你將學習如何一步步構建真實的機器學習應用程序。
Python機器學習實踐指南 以通俗易懂，簡潔明瞭的方式，教你如何使用機器學習來收集、分析並操作大量的數據。通過易於理解的項目，本書講解如何處理各種類型的數據、如何以及何時應用不同的機器學習技術，包括監督學習和無監督學習。本書中的每個項目都同時提供瞭教學和實踐，你將學習如何使用聚類技術來發現低價的機票，以及如何使用綫性迴歸找到一間便宜的公寓 。
Python機器學習實踐指南 適閤的讀者包括瞭解數據科學的Python程序員、數據科學傢、架構師，以及想要構建完整的、基於Python的機器學習係統的人們。
通過閱讀Python機器學習實踐指南 ，你將能：
·瞭解Python機器學習的生態係統；
·瞭解如何執行綫性迴歸；
·機器視覺概念的介紹；
·高級數據可視化技術；
·如何使用第三方API，部署機器學習模型；
·時間序列的建模技術；
·如何構建無監督模型。

內容簡介

機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域，同時Python 語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結閤瞭機器學習和Python 語言兩個熱門的領域，通過利用兩種核心的機器學習算法來將Python 語言在數據分析方麵的優勢發揮到**。
全書共有10 章。第1 章講解瞭Python 機器學習的生態係統，剩餘9 章介紹瞭眾多與機器學習相關的算法，包括各類分類算法、數據可視化技術、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO 市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方麵的應用。
本書適閤Python 程序員、數據分析人員、對算法感興趣的讀者、機器學習領域的從業人員及科研人員閱讀。

作者簡介

Alexander T. Combs 是一位經驗豐富的數據科學傢、策略師和開發人員。他有金融數據抽取、自然語言處理和生成，以及定量和統計建模的背景。他目前是紐約沉浸式數據科學項目的一名全職zi深講師。

目錄

目　錄
第1章Python機器學習的生態係統 1
1．1 數據科學/機器學習的工作
流程 2
1．1．1 獲取 2
1．1．2 檢查和探索 2
1．1．3 清理和準備 3
1．1．4 建模 3
1．1．5 評估 3
1．1．6 部署 3
1．2 Python庫和功能 3
1．2．1 獲取 4
1．2．2 檢查 4
1．2．3 準備 20
1．2．4 建模和評估 26
1．2．5 部署 34
1．3 設置機器學習的環境 34
1．4 小結 34
第2章構建應用程序，發現低價的
公寓 35
2．1 獲取公寓房源數據 36
使用import．io抓取房源
數據 36
2．2 檢查和準備數據 38
2．2．1 分析數據 46
2．2．2 可視化數據 50
2．3 對數據建模 51
2．3．1 預測 54
2．3．2 擴展模型 57
2．4 小結 57
第3章構建應用程序，發現低價的
機票 58
3．1 獲取機票價格數據 59
3．2 使用高級的網絡爬蟲技術
檢索票價數據 60
3．3 解析DOM以提取定價數據 62
通過聚類技術識彆
異常的票價 66
3．4 使用IFTTT發送實時提醒 75
3．5 整閤在一起 78
3．6 小結 82
第4章使用邏輯迴歸預測IPO市場 83
4．1 IPO市場 84
4．1．1 什麼是IPO 84
4．1．2 近期IPO市場錶現 84
4．1．3 基本的IPO策略 93
4．2 特徵工程 94
4．3 二元分類 103
4．4 特徵的重要性 108
4．5 小結 111
第5章創建自定義的新聞源 112
5．1 使用Pocket應用程序，創建一個監督訓練的集閤 112
5．1．1 安裝Pocket的Chrome
擴展程序 113
5．1．2 使用Pocket API來檢索
故事 114
5．2 使用embed．ly API下載故事的
內容 119
5．3 自然語言處理基礎 120
5．4 支持嚮量機 123
5．5 IFTTT與文章源、Google錶單
和電子郵件的集成 125
通過IFTTT設置新聞源
和Google錶單 125
5．6 設置你的每日個性化
新聞簡報 133
5．7 小結 137
第6章預測你的內容是否會廣為
流傳 138
6．1 關於病毒性，研究告訴我們瞭
些什麼 139
6．2 獲取分享的數量和內容 140
6．3 探索傳播性的特徵 149
6．3．1 探索圖像數據 149
6．3．2 探索標題 152
6．3．3 探索故事的內容 156
6．4 構建內容評分的預測模型 157
6．5 小結 162
第7章使用機器學習預測股票市場 163
7．1 市場分析的類型 164
7．2 關於股票市場，研究告訴
我們些什麼 165
7．3 如何開發一個交易策略 166
7．3．1 延長我們的分析
周期 172
7．3．2 使用支持嚮量迴歸，
構建我們的模型 175
7．3．3 建模與動態時間扭麯 182
7．4 小結 186
第8章建立圖像相似度的引擎 187
8．1 圖像的機器學習 188
8．2 處理圖像 189
8．3 查找相似的圖像 191
8．4 瞭解深度學習 195
8．5 構建圖像相似度的引擎 198
8．6 小結 206
第9章打造聊天機器人 207
9．1 圖靈測試 207
9．2聊天機器人的曆史 208
9．3 聊天機器人的設計 212
9．4 打造一個聊天機器人 217
9．5 小結 227
第10章構建推薦引擎 228
10．1 協同過濾 229
10．1．1 基於用戶的過濾 230
10．1．2 基於項目的過濾 233
10．2 基於內容的過濾 236
10．3 混閤係統 237
10．4 構建推薦引擎 238
10．5 小結 251

《Python機器學習實踐指南》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的Python機器學習實踐指南。從基礎概念的梳理，到高級算法的應用，再到項目實戰的演練，本書力求以清晰易懂的語言和豐富詳實的案例，帶領讀者一步步掌握機器學習的核心技術，並將其應用於解決實際問題。 第一部分：機器學習基礎與Python環境搭建 在機器學習的世界裏，理解其基本原理是至關重要的第一步。本部分將從最基礎的概念入手，解釋機器學習的定義、分類（監督學習、無監督學習、強化學習）以及常見的應用場景，幫助讀者建立起對機器學習的整體認知。我們將探討數據在機器學習中的作用，包括數據的收集、清洗、預處理以及特徵工程的重要性，並闡述模型訓練、評估和優化的基本流程。 為瞭能夠順利地進行機器學習實踐，掌握必要的Python工具和庫是不可或缺的。本部分將詳細介紹如何搭建Python機器學習開發環境，包括Python解釋器的安裝、集成開發環境（IDE）的選擇（如PyCharm, VS Code等）以及核心庫的安裝與配置。我們將重點講解以下幾個關鍵庫： NumPy: 科學計算的基礎庫，用於處理多維數組和矩陣運算，是幾乎所有Python數據科學庫的基石。我們將學習NumPy的數組創建、索引、切片、數學函數以及廣播機製等常用操作。 Pandas: 數據分析和處理的利器，提供DataFrame和Series等數據結構，極大地方便瞭數據的讀取、清洗、轉換和分析。本部分將詳細介紹Pandas的數據讀取（CSV, Excel等）、數據篩選、缺失值處理、數據閤並與連接、分組聚閤等核心功能。 Matplotlib & Seaborn: 數據可視化是理解數據模式和模型錶現的重要手段。我們將學習如何使用Matplotlib繪製各種類型的圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、直方圖等，並瞭解如何通過Seaborn更便捷地創建美觀且信息豐富的統計圖錶，從而更好地進行探索性數據分析（EDA）。 在掌握瞭這些基礎工具後，我們將進一步介紹機器學習的數學基礎，包括綫性代數、微積分和概率論在機器學習算法中的應用，讓讀者理解算法背後的數學原理，從而能夠更靈活地應用和調整算法。 第二部分：監督學習算法精講與實踐 監督學習是機器學習中最常見也最廣泛應用的類型，其核心在於利用帶有標簽的數據進行模型訓練，以預測未知數據的標簽。本部分將深入剖析各種經典的監督學習算法，並結閤Python代碼進行實踐。 綫性迴歸與多項式迴歸: 作為最基礎的迴歸算法，我們將講解綫性迴歸的原理、模型構建、損失函數以及梯度下降等優化方法。隨後，我們將擴展到多項式迴歸，探討如何處理非綫性關係，並分析過擬閤和欠擬閤問題。 邏輯迴歸: 盡管名字中有“迴歸”，但邏輯迴歸實際上是一種強大的二分類算法。我們將詳細解釋其Sigmoid函數、損失函數（交叉熵）以及如何用於概率預測。 支持嚮量機 (SVM): SVM是一種強大的分類算法，通過尋找最優超平麵來分離不同類彆的數據。本部分將詳細講解綫性SVM、核技巧（如多項式核、高斯核）以及軟間隔SVM的概念，幫助讀者理解其在高維空間中的錶現。 決策樹: 決策樹以其直觀易懂的結構和易於解釋的特點而受到歡迎。我們將學習如何構建決策樹，包括節點分裂的準則（如信息增益、基尼係數），以及如何進行剪枝以防止過擬閤。 隨機森林: 作為決策樹的集成學習方法，隨機森林通過構建多個決策樹並進行投票來提高預測的準確性和魯棒性。我們將探討隨機森林的構建過程、特徵隨機選擇以及袋外誤差估計。 梯度提升算法 (XGBoost, LightGBM): XGBoost和LightGBM是當前性能最頂尖的梯度提升算法庫。本部分將深入講解梯度提升的原理，包括基學習器的構建、殘差擬閤以及正則化技術，並重點介紹XGBoost和LightGBM的強大功能和高效實現。 在介紹每種算法時，本書都會提供相應的Python實現，並使用Scikit-learn等庫進行模型的訓練、預測和評估。我們將詳細講解模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值等，並指導讀者如何根據具體問題選擇閤適的評估指標。 第三部分：無監督學習算法探索 無監督學習處理的是沒有標簽的數據，其目標是從數據中發現隱藏的結構、模式或關係。本部分將介紹幾種重要的無監督學習算法。 K-Means聚類: K-Means是最常用的聚類算法之一，其目標是將數據點分配到K個簇中，使得每個簇內數據點的方差最小。我們將講解K-Means的算法流程、初始化方法、簇中心更新以及如何選擇閤適的K值（如肘部法則、輪廓係數）。 層次聚類: 層次聚類可以生成一個數據點之間關係的層次結構（樹狀圖）。我們將介紹凝聚型聚類和分裂型聚類的基本思想，以及如何根據樹狀圖進行簇的劃分。 主成分分析 (PCA): PCA是一種常用的降維技術，通過綫性變換將高維數據投影到低維空間，同時最大化保留數據的方差。我們將講解PCA的數學原理，包括協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量，以及如何使用PCA進行特徵提取和可視化。 獨立成分分析 (ICA): ICA旨在尋找數據中的統計上獨立的成分。我們將簡要介紹ICA的應用場景，如信號分離。 降維技術 (t-SNE, UMAP): 除瞭PCA，我們還會介紹t-SNE和UMAP等非綫性降維技術，它們在可視化高維數據方麵錶現齣色，能夠更好地揭示數據的局部結構。 本書將通過實際數據集演示這些無監督學習算法的應用，幫助讀者理解如何利用它們來探索數據的內在結構、發現潛在的群體或壓縮數據維度。 第四部分：深度學習基礎與PyTorch入門 隨著深度學習的飛速發展，掌握深度學習技術已成為機器學習領域的重要課題。本部分將為讀者引入深度學習的基本概念，並以PyTorch為主要框架進行實踐。 神經網絡基礎: 我們將從最基本的神經元模型講起，介紹激活函數、多層感知機（MLP）的結構、前嚮傳播和反嚮傳播算法，以及損失函數和優化器（如SGD, Adam）。 捲積神經網絡 (CNN): CNN是處理圖像數據的強大工具。我們將講解捲積層、池化層、全連接層等核心組成部分，以及它們在圖像識彆、目標檢測等任務中的應用。 循環神經網絡 (RNN) 和長短期記憶網絡 (LSTM): RNN及其變體LSTM在處理序列數據（如文本、時間序列）方麵錶現齣色。我們將講解RNN的循環結構，以及LSTM如何解決RNN的梯度消失問題，並介紹它們在自然語言處理（NLP）等領域的應用。 PyTorch入門: PyTorch是一個流行的深度學習框架，以其靈活性和易用性著稱。本部分將介紹PyTorch的基本張量操作，如何定義神經網絡模型（nn.Module），如何加載數據集，以及如何進行模型訓練和評估。 本書將通過構建簡單的CNN和RNN模型來演示深度學習的實踐過程，幫助讀者建立對深度學習模型構建和訓練的基本認知。 第五部分：機器學習項目實戰與部署 理論知識的學習最終需要通過實際項目來鞏固和提升。本部分將選取幾個經典的機器學習項目，帶領讀者從數據收集、預處理、模型選擇、訓練、評估到最終部署，完成一個完整的機器學習項目生命周期。 項目一：情感分析: 利用文本數據，構建模型對文本的情感傾嚮進行分類，涉及文本預處理、詞嚮量錶示（如TF-IDF, Word2Vec）以及分類模型的應用。 項目二：房價預測: 利用房屋特徵數據，構建迴歸模型預測房屋價格，涉及特徵工程、迴歸算法的選擇與調優。 項目三：圖像分類: 利用圖像數據集，構建CNN模型實現圖像分類任務，涉及數據增強、模型設計與訓練。 在項目實戰部分，我們將強調機器學習工程師在項目開發中的關鍵技能，如數據分析、特徵工程、模型選擇與調優、交叉驗證、超參數優化以及模型的可解釋性。 最後，本部分還將簡要介紹如何將訓練好的模型進行部署，使其能夠服務於實際應用。我們將討論常見的部署方式，如使用Flask/Django構建API接口，或利用ONNX等工具進行模型導齣。 第六部分：機器學習的進階主題與最佳實踐 在掌握瞭基本的機器學習算法和實踐方法後，本部分將進一步探討一些進階主題和機器學習的最佳實踐，幫助讀者提升技能水平，應對更復雜的挑戰。 模型集成與泛化能力提升: 除瞭隨機森林和梯度提升，我們將介紹其他模型集成技術，如堆疊（Stacking），並探討如何通過數據增強、正則化、早停等方法提升模型的泛化能力，避免過擬閤。 超參數調優: 超參數對模型性能有著至關重要的影響。我們將介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高級的貝葉斯優化等超參數調優方法，並講解如何使用Scikit-learn的GridSearchCV和RandomizedSearchCV進行實踐。 特徵工程的深入探討: 特徵工程是機器學習項目成功的關鍵。我們將更深入地探討各種特徵工程技術，包括創建交互特徵、多項式特徵，以及如何處理類彆特徵（如獨熱編碼、標簽編碼）、數值特徵（如標準化、歸一化）以及時間序列特徵。 異常檢測: 介紹如何識彆數據中的異常值，這在金融欺詐檢測、工業故障診斷等領域具有重要意義。 推薦係統基礎: 簡要介紹協同過濾、基於內容的推薦等推薦係統的基本原理，並講解其在電商、內容平颱等場景的應用。 機器學習的可解釋性 (XAI): 隨著模型復雜度的提高，理解模型為何做齣某個預測變得越來越重要。我們將介紹一些可解釋性技術，如SHAP和LIME，幫助讀者理解模型的決策過程。 機器學習項目的生命周期管理: 討論在實際項目中如何進行版本控製、實驗跟蹤、模型部署與監控，以及模型更新策略。 道德與偏見問題: 探討機器學習模型可能存在的偏見問題，以及如何識彆和緩解這些偏見，確保模型的公平性和倫理性。 本書在每個章節都配有豐富的代碼示例，讀者可以通過實際操作來加深理解。同時，書中還包含瞭一些練習題，幫助讀者檢驗學習成果。無論您是機器學習領域的初學者，還是希望係統梳理和提升機器學習實踐技能的開發者，本書都將是您不可或缺的學習伴侶。通過本書的學習，您將能夠自信地運用Python和各種機器學習算法來解決實際問題，並在不斷發展的機器學習領域中取得進步。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對人工智能和數據科學領域充滿好奇的初學者，我一直渴望找到一本能夠帶我入門，並且能夠真正動手實踐的書籍。在眾多的推薦中，《Python機器學習實踐指南》這個名字引起瞭我的注意。從書名上就能感受到它強調的是“實踐”，這正是我最看重的一點。我一直認為，理論知識固然重要，但隻有通過實際操作，纔能真正理解概念的內涵，纔能在遇到問題時找到解決的思路。我看過一些理論性很強的書籍，雖然內容紮實，但總覺得缺乏一點“手感”，似乎離實際應用還有些距離。而這本書聽起來，就像一位經驗豐富的導師，能夠手把手地教我如何將機器學習的知識轉化為解決實際問題的工具。我特彆期待它能包含一些從零開始的項目，能夠讓我一步步地構建模型，觀察模型的訓練過程，並評估其性能。如果書中能夠提供一些經典的機器學習算法的Python實現，並解釋其背後的數學原理，那將是錦上添花。而且，我希望它能涵蓋一些常用的機器學習庫，比如Scikit-learn、Pandas和NumPy，因為我瞭解到這些庫是Python進行數據科學和機器學習開發的核心。這本書的齣現，讓我對剋服初學者的門檻充滿信心，仿佛我手中的鍵盤已經躍躍欲試，準備迎接一場激動人心的機器學習探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

我是一名希望提升數據可視化能力的數據分析師，一直希望找到一本能夠幫助我更有效地展示數據洞察的書籍。《Python機器學習實踐指南》這個書名，雖然聽起來偏重於機器學習，但我相信其中關於數據處理和模型結果可視化的部分，對我來說會非常重要。我之前接觸過一些數據可視化工具，但總覺得在將復雜的模型結果以清晰、直觀的方式呈現給非技術背景的受眾時，遇到瞭瓶頸。我期待這本書能夠提供關於如何使用Python庫，如Matplotlib、Seaborn或Plotly，來創建各種類型的圖錶，包括但不限於散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖等。更重要的是，我希望它能夠教我如何根據不同的分析目的，選擇最閤適的可視化方法，以及如何通過精心的設計，讓數據圖錶更具吸引力和說服力。如果書中能夠提供一些關於如何將機器學習模型的預測結果、性能評估指標等可視化呈現的示例，那就太棒瞭。我希望這本書能夠幫助我提升數據分析的最終環節——如何有效地將分析成果轉化為易於理解的視覺語言，從而更好地支持決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對自然語言處理（NLP）領域有著濃厚興趣的開發者，我一直在尋找一本能夠全麵指導我使用Python進行NLP實踐的書籍。《Python機器學習實踐指南》這個名字，讓我對它充滿瞭期待。我之前接觸過一些NLP的基礎概念，比如文本錶示、詞嚮量等，但將這些概念應用到實際任務中，比如文本分類、情感分析或機器翻譯，卻感到力不從心。這本書恰好可以彌補我在這方麵的知識空白。我非常希望它能夠深入講解如何利用Python的強大生態係統來處理和分析文本數據。比如，我期待書中能夠介紹一些常用的NLP庫，如NLTK、spaCy或Gensim，並提供詳細的使用教程和示例。同時，我也希望它能夠涵蓋一些主流的NLP模型，無論是傳統的機器學習模型，還是近年來興起的深度學習模型，如循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）或Transformer模型，並且能夠指導我如何在Python中實現和訓練這些模型。書中能夠提供一些實際的NLP項目，讓我能夠從頭到尾地完成一個項目，從而加深對NLP技術的理解和掌握，這將是極有價值的。我希望能這本書能夠幫助我解決在NLP實踐中遇到的各種挑戰，並為我打開更廣闊的NLP應用領域。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在鑽研如何將統計學知識應用於實際的數據分析場景，尤其是在處理非結構化數據和構建預測模型方麵，總感覺有些力不從心。《Python機器學習實踐指南》這本書的齣現，恰好為我提供瞭一個絕佳的切入點。我之前接觸過一些基礎的統計建模，但對於如何將這些模型轉化為可執行的Python代碼，並進一步優化其性能，一直感到睏惑。這本書的書名中“實踐指南”四個字，讓我看到瞭希望。我期待它能夠深入淺齣地講解一些核心的機器學習算法，例如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機以及決策樹等，並且不僅僅停留在理論層麵，而是能夠通過實際的代碼示例，展示這些算法在Python中的具體實現。更重要的是，我希望它能夠教會我如何進行數據預處理，包括數據清洗、特徵工程、特徵選擇等關鍵步驟，因為我深知數據質量對模型性能的決定性影響。此外，如果書中能夠包含一些模型評估和選擇的策略，比如交叉驗證、ROC麯綫、精確率-召迴率分析等，那將極大地幫助我提升模型的可靠性和泛化能力。我對這本書寄予厚望，希望能它能幫助我將統計學的理論知識與Python編程能力相結閤，真正做到學以緻用，在數據分析的道路上更進一步。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機視覺（CV）充滿熱情的工程師，一直想把理論知識轉化為實際應用。《Python機器學習實踐指南》這個書名，正是我所尋找的。我看過一些關於CV的書籍，但它們要麼過於理論化，要麼對編程實現方麵的講解不夠深入。這本書聽起來，能夠提供一個更貼近實際操作的學習路徑。我特彆期待它能詳細講解如何利用Python庫，如OpenCV、Pillow來加載、處理和增強圖像數據。此外，我希望書中能夠介紹一些經典的CV任務，例如圖像分類、目標檢測、圖像分割等，並且能夠提供相應的Python代碼實現。特彆是那些基於深度學習的CV模型，如捲積神經網絡（CNN），我希望書中能夠詳細解釋其原理，並指導我如何在Python中構建、訓練和部署這些模型。能夠看到一些完整的CV項目示例，讓我能夠一步步地完成從數據準備到模型評估的全過程，這將是對我學習非常有益的。我渴望通過這本書，能夠真正掌握在Python中進行計算機視覺開發的能力，並能夠將其應用到我感興趣的實際項目中。

評分☆☆☆☆☆

寫的很不錯，很詳細，，

評分☆☆☆☆☆

還不錯，機器學習還是要動手實踐的！

評分☆☆☆☆☆

還不錯，機器學習還是要動手實踐的！

評分☆☆☆☆☆

這本P圖不錯，看瞭也看不懂，假裝很高深的樣子

評分☆☆☆☆☆

質量好，正是需要的。

評分☆☆☆☆☆

書是正版的，希望能讀到有用的信息。

評分☆☆☆☆☆

熱門領域，跟風補補相關知識

評分☆☆☆☆☆

還沒打開。看著不錯。完整。配送快。

評分☆☆☆☆☆

送貨快，書有塑料紙包著，內容還來不及看