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何海群 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 入门
• 零基础
• 数据分析
• 算法
• 实践
• 代码
• Scikit-learn
• 数据挖掘

店铺： 江阴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：23433573545

包装：平装-胶订

开本：128

出版时间：2017-04-01

内容介绍
本书采用D创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，J能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。本书具有以下特色：D创的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。1次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂ExcelJ可看懂。

关联推荐
不需要任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用ExcelJ可以轻松学会本书讲解的知识点。  
目录
D 1 章 从阿尔法狗开始说起1 1.1 阿尔法狗的前世今生.......1 1.2 机器学习是什么.....2 1.3 机器学习大史记.....3 1.4 机器学习经典案例......... 11 D 2 章 开发环境......13 2.1 数据分析SX Python.....13 2.2 用户运行平台.......18 2.3 程序目录结构.......19 2.4 Spyder 编辑器界面设置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7 模块库控制面板...29 2.8 使用 pip 更新模块库......33D 1 章 从阿尔法狗开始说起1
1.1 阿尔法狗的前世今生.......1
1.2 机器学习是什么.....2
1.3 机器学习大史记.....3
1.4 机器学习经典案例......... 11
D 2 章 开发环境......13
2.1 数据分析SX Python.....13
2.2 用户运行平台.......18
2.3 程序目录结构.......19
2.4 Spyder 编辑器界面设置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模块库控制面板...29
2.8 使用 pip 更新模块库......33
D 3 章 Python 入门案例....39
3.1 案例 3-1：D一次编程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增强版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列举系统模块库清单.......44
3.4 案例 3-4：常用绘图风格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用绘图风格.......47
3.6 案例 3-6：常用颜色表 cors.....49
3.7 案例源码.....50
D 4 章 Python 基本语法....58
4.1 数据类型.....58
案例 4-1：基本运算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入门...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列表......64
案例 4-4：列表操作.......65
4.4 Tuple 元组...66
案例 4-5：元组操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 数据类型转换.......70
案例 4-7：控制语句.......71
案例 4-8：函数定义.......73
4.7 案例源码.....75
D 5 章 Python 人工智能入门与实践......85
5.1 从忘却开始.85
5.2 Iris 经典爱丽丝.....89
案例 5-1：Iris 爱丽丝 ....90
案例 5-2：爱丽丝进化与文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 数据切割函数.......98
案例 5-3：Iris 爱丽丝分解 ......99
案例 5-4：线性回归算法.......103
5.5 案例源码...109
D 6 章 机器学习经典算法案例（上） . 116
6.1 线性回归... 116
6.2 逻辑回归算法.....124
案例 6-1：逻辑回归算法.......125
6.3 朴素贝叶斯算法.127
案例 6-2：贝叶斯算法.129
6.4 KNN 近邻算法 ...130
案例 6-3：KNN 近邻算法.....133
6.5 随机森林算法.....135
案例 6-4：随机森林算法.......139
6.6 案例源码...140
D 7 章 机器学习经典算法案例（下） .149
7.1 决策树算法.........149
案例 7-1：决策树算法.151
7.2 GBDT 迭代决策树算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代决策树算法.154
7.3 SVM 向量机 .......156
案例 7-3：SVM 向量机算法.157
7.4 SVM-cross 向量机交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 向量机交叉算法....160
7.5 神经网络算法.....161
案例 7-5：MLP 神经网络算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神经网络回归算法...168
7.6 案例源码...170
D 8 章 机器学习组合算法 .........183
8.1 CCPP 数据集......183
案例 8-1：CCPP 数据集........184
案例 8-2：CCPP 数据切割....186
案例 8-3：读取 CCPP 数据集.........189
8.2 机器学习统一接口函数.........192
案例 8-4：机器学习统一接口.........193
案例 8-5：批量调用机器学习算法.201
案例 8-6：一体化调用.205
8.3 模型预制与保存.208
案例 8-7：储存算法模型.......210
案例 8-8：批量储存算法模型.........213
案例 8-9：批量加载算法模型.........215
案例 8-10：机器学习组合算法.......219
8.4 案例源码...224
附录 A Sklearn 常用模块和函数.242
附录 B J宽量化系统模块图......266 显示全部信息

揭秘人工智能的基石：深入浅出Python机器学习 欢迎踏入这场关于智能算法的奇妙旅程！本书并非一味追求速度，而是致力于构建坚实的理论基础与丰富的实践经验，让你真正理解机器学习的运作原理，而非仅仅是调用几个函数。我们将从最根本的概念出发，逐步深入到复杂的模型，让你在掌握强大工具的同时，也能洞悉其内在的逻辑。 第一部分：机器学习的基石——数据的理解与预处理 在任何智能系统的构建中，数据是无处不在的基石。本部分将引导你深入理解数据的本质，学会如何从纷繁复杂的信息中提取有价值的线索。 数据可视化：让数据“说话” 探索性数据分析（EDA）的艺术： 我们将学习如何运用各种图表，如直方图、散点图、箱线图等，来直观地展现数据的分布、相关性和潜在模式。理解数据的偏态、峰度、异常值，将为后续的模型选择和调优提供重要的指导。 选择合适的工具： 掌握`matplotlib`和`seaborn`等强大的可视化库，学会定制化图表，突出关键信息，让数据分析过程更加高效和富有洞察力。 案例分析： 通过实际数据集，演示如何通过可视化发现数据中的隐藏规律，例如不同类别之间的差异、特征之间的相关性等，为后续的模型构建奠定基础。 数据预处理：精雕细琢，铸就模型基石 数据清洗的必要性： 真实世界的数据往往是“脏”的，包含缺失值、异常值、噪声和不一致性。本部分将详细讲解如何识别和处理这些问题，确保数据的质量，避免“垃圾进，垃圾出”的窘境。 缺失值处理策略： 从简单的均值/中位数/众数填充，到更复杂的插值方法，再到基于模型预测的填充，我们将深入探讨各种策略的优劣，并提供适用的场景指导。 异常值检测与处理： 学习使用统计方法（如Z-score、IQR）和可视化技术来识别异常值，并探讨如何移除、替换或转换异常值，以防止它们对模型产生不良影响。 特征工程：挖掘数据的内在价值 特征提取与创造： 如何从原始数据中创造出对模型更有意义的新特征，例如将日期时间戳分解为年、月、日、星期几；将文本数据转换为数值向量（如TF-IDF、词嵌入）；对分类特征进行编码（独热编码、标签编码）。 特征缩放与归一化： 理解为什么特征的尺度差异会影响某些模型的性能（如梯度下降、SVM），并掌握标准化（StandardScaler）和归一化（MinMaxScaler）等技术，使不同尺度的特征具有可比性。 降维技术： 当数据维度过高时，会面临“维度灾难”。我们将学习主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等降维方法，在保留大部分信息的同时，降低数据复杂度，提高模型效率和泛化能力。 数据拆分：训练、验证与测试 理解交叉验证： 介绍K折交叉验证等技术，确保模型在未见过的数据上也能表现良好，避免过拟合。 训练集、验证集和测试集的划分策略： 讲解如何合理划分数据集，以 unbiased 的方式评估模型的性能，指导超参数的选择。 第二部分：经典机器学习算法解析与实践 掌握了数据的精髓，我们将开始探索机器学习的核心——各种强大的算法。本部分将深入剖析几种最常用、最经典的机器学习算法，并提供详实的Python实现。 监督学习的基石：线性模型 线性回归： 从最简单的模型开始，理解如何通过最小二乘法来拟合数据，预测连续值。我们将深入探讨模型的假设、系数的解释以及模型评估指标（如MSE、RMSE、R²）。 逻辑回归： 学习如何将线性模型用于分类问题，理解 Sigmoid 函数的作用，以及如何通过最大似然估计来优化模型。掌握分类模型的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC）。 正则化：L1与L2的威力 理解过拟合： 为什么模型会“死记硬背”训练数据，而在新数据上表现糟糕？ L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化： 学习如何通过在损失函数中加入惩罚项来抑制过拟合，理解它们在特征选择和模型平滑方面的作用。 决策树与集成学习：强大的预测能力 决策树： 深入理解决策树的构建过程，包括信息增益、基尼不纯度等分裂准则。学习如何剪枝来防止过拟合，理解其易于解释的优势。 随机森林： 为什么多个决策树比一个决策树更强大？学习随机森林的构建原理，包括样本的自助采样和特征的随机选择。理解其高准确率、鲁棒性和对异常值的抵抗能力。 梯度提升（Gradient Boosting）： 介绍 AdaBoost 和 XGBoost 等集成学习方法的思想，理解它们如何通过迭代地训练弱学习器来逐步提升整体性能。 支持向量机（SVM）：寻找最优分割超平面 线性SVM： 理解最大间隔分类器的思想，如何找到一个最优的超平面来分离不同类别的数据。 核技巧： 学习如何使用核函数（如多项式核、径向基核 RBF）将数据映射到高维空间，从而解决线性不可分的问题。 SVM的参数调整： 掌握 `C`（惩罚参数）和 `gamma`（核函数参数）等关键参数对模型性能的影响。 无监督学习的探索：发现数据中的隐藏结构 聚类分析： K-Means算法： 学习如何将数据分成 K 个簇，理解其迭代过程和肘部法则（Elbow Method）用于选择最优 K 值。 层次聚类： 了解凝聚型和分裂型层次聚类的方法，以及如何通过树状图（Dendrogram）来可视化聚类结果。 降维再探： t-SNE： 学习用于高维数据可视化的一种强大技术，能够保留数据的局部结构，生成美观的二维或三维嵌入图。 第三部分：模型评估、调优与实际应用 构建模型只是第一步，如何评估模型的优劣，如何进一步优化它，以及如何将其应用于实际问题，是本部分的核心内容。 模型评估：公正的裁判 回归模型的评估： 深入理解MSE、RMSE、MAE、R²等指标的含义，以及它们各自的适用场景。 分类模型的评估： 除了准确率，我们还将详细讲解精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵、ROC曲线和AUC值的计算与解读，让你能更全面地评价模型的性能。 交叉验证的实践： 结合具体场景，演示如何使用K折交叉验证来更可靠地评估模型，并指导模型选择。 模型调优：追求极致性能 超参数的重要性： 理解模型超参数与模型参数的区别，以及为什么调整超参数至关重要。 网格搜索（Grid Search）： 学习如何系统地尝试所有预定义的超参数组合，找到最优解。 随机搜索（Random Search）： 探讨随机搜索的优势，尤其是在高维超参数空间中，它往往能更有效地找到好的超参数。 更高级的调优策略： 简要介绍贝叶斯优化等更先进的超参数优化方法，拓宽你的视野。 真实世界的数据挑战与应对 处理不平衡数据集： 学习过采样（SMOTE）、欠采样等技术，以及在评估指标上的侧重，来应对分类问题中常见的类别不平衡情况。 模型解释性： 了解为什么理解模型是如何做出预测如此重要，尤其是在金融、医疗等领域。我们将介绍一些模型解释工具和技术。 流水线（Pipeline）： 学习如何将数据预处理、特征工程和模型训练整合成一个流水线，简化工作流程，减少人为错误。 项目实践：从理论到应用 构建完整的机器学习项目流程： 从问题定义、数据收集、数据探索、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估到模型部署，我们将贯穿整个项目生命周期。 多个真实数据集的实战案例： 通过一系列精心挑选的实际应用案例，如房价预测、客户流失预测、图像分类等，让你将所学知识融会贯通，解决实际问题。 本书旨在为你提供一个全面而深入的机器学习知识体系。通过理论讲解、算法剖析和大量的Python实践，你将能够独立地进行数据分析，构建和优化机器学习模型，为你在人工智能领域的探索打下坚实的基础。期待你在这趟智能之旅中收获满满！

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁明了，封面上“零起点”和“快速入门”的字样一下子就抓住了我这个Python新手的心。我一直对机器学习很感兴趣，但又觉得它高深莫测，很多书都充斥着晦涩难懂的数学公式和复杂的算法理论，让我望而却步。而这本书的出现，就像一束光照亮了我前行的道路。 拿到书后，我迫不及待地翻开。第一章就用非常通俗易懂的语言介绍了Python的基础知识，比如变量、数据类型、循环和条件语句等，简直是为我量身定做的。我之前尝试过其他Python入门书籍，但总感觉不够系统，跳跃性太强。这本书则循序渐进，每一步都讲解得很细致，甚至还提供了大量的代码示例，我跟着敲一遍，就能立刻掌握。 更让我惊喜的是，书中在讲解Python基础的同时，巧妙地融入了机器学习的概念。它并没有一开始就抛出复杂的模型，而是从一些非常直观的应用场景入手，比如如何用Python进行数据可视化，如何加载和处理数据集。这些内容让我感觉机器学习并没有那么遥远，而是可以通过简单的代码就能实现的。 书中对数据预处理的讲解也让我受益匪浅。在实际项目开发中，数据质量往往是影响模型效果的关键因素。这本书详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行特征编码和缩放等，这些都是我之前容易忽略但又至关重要的步骤。通过书中的指导，我学会了如何让我的数据变得更加“干净”和“有用”，为后续的模型训练打下了坚实的基础。 总而言之，这本书是我学习机器学习道路上的一位良师益友。它用最简单易懂的方式，带领我这个零基础的读者，一步步探索机器学习的奥秘。我深信，通过这本书的学习，我一定能够掌握机器学习的核心技术，并将其应用于实际问题中，实现我的目标。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体风格非常务实，没有过多的理论铺垫，而是直接切入主题。如果你跟我一样，迫切地想动手实践，而不是沉浸在抽象的数学证明中，那么这本书绝对是你的不二之选。它强调“做中学”，通过一个个具体的代码示例，让你在实践中理解机器学习的原理。 我特别喜欢书中关于监督学习和无监督学习的介绍。它并没有上来就讲决策树、支持向量机这些高阶算法，而是从最基础的线性回归和逻辑回归开始，一步步引导读者理解模型的构建过程。书中对于参数的调整、损失函数的选择等关键点都有详细的解释，并且会结合实际例子说明为什么要这样做。 书中的数据可视化部分也做得非常出色。利用Matplotlib和Seaborn库，我学会了如何绘制各种图表来探索数据的分布和特征之间的关系。这对于理解数据集的特性、发现潜在的模式非常有帮助，也为我后续进行特征工程提供了直观的依据。看着那些漂亮的图表一点点生成，真的很有成就感。 另外，书中还介绍了一些常用的机器学习库，比如Scikit-learn。对于初学者来说，这些库就像是瑞士军刀，提供了大量开箱即用的算法和工具，可以极大地提高开发效率。书中详细讲解了如何使用这些库来训练模型、评估性能，并且还提供了一些非常实用的调参技巧，这些都是非常宝贵的实战经验。 虽然书名是“零起点”，但我认为它也适合那些有一定Python基础，但对机器学习一无所知的人。它提供了一个非常好的切入点，让你快速建立起对机器学习的整体认知，并能够独立完成一些简单的机器学习任务。这本书为我打开了机器学习的大门，让我看到了更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

我个人对机器学习的理解一直停留在“很高大上”的层面，总觉得需要深厚的数学功底才能入门。然而，这本书完全打破了我的这种固有认知。它更侧重于“算法的应用”而非“算法的推导”，这对于只想快速上手并解决实际问题的我来说，简直是福音。 书中对于数据挖掘和特征工程的讲解，我觉得是这本书的亮点之一。它不是简单地告诉你怎么用库，而是深入浅出地讲解了如何从原始数据中提取有用的信息，如何构建新的特征来提升模型的性能。这些内容对我来说非常实用，因为我经常遇到数据不完整或者特征不明显的情况，不知道如何下手。 让我印象深刻的是，书中在讲解模型评估指标时，并没有仅仅列出各种指标的定义，而是结合具体场景，说明了在什么情况下应该关注哪些指标。比如，在处理不平衡数据集时，仅仅看准确率可能会产生误导，而F1分数和AUC则能更全面地反映模型的性能。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对模型评估有了更深入的理解。 书中还涉及了一些经典的机器学习算法，比如K近邻、朴素贝叶斯等。它的讲解方式不是枯燥地罗列公式，而是通过生动的比喻和图示，让你直观地理解算法的原理。例如，解释K近邻时，它会用“物以类聚，人以群分”来比喻，非常形象。 总的来说，这本书的“快”体现在它能够让你在最短的时间内，掌握机器学习的基本流程和常用工具，并且能够开始自己动手实践。它让我明白，机器学习并非遥不可及，而是可以通过系统的学习和大量的实践，成为我们解决问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

这本《零起点Python机器学习快速入门》给我的感觉更像是一个“实战训练营”，它不会花费大量篇幅去介绍机器学习的历史渊源或者理论的演进，而是直接把你拉到“战场”上，教你如何拿起“武器”（Python和机器学习库）去“作战”（解决实际问题）。 书中对于模型训练的整个流程做了非常细致的梳理，从数据加载、清洗、特征工程，到模型选择、训练、调参，再到模型评估和预测，每一步都进行了详细的阐述和代码演示。这让我对机器学习项目的整体框架有了清晰的认识，知道在实际操作中应该遵循怎样的步骤。 我特别欣赏书中对于“调参”这个环节的讲解。很多时候，模型效果不佳并非算法本身的问题，而是参数设置不当。这本书提供了一些非常实用的调参技巧和方法，比如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），并且解释了这些方法背后的思想，让我能够更有针对性地去优化模型。 另外，书中还探讨了一些常见的机器学习应用场景，比如分类、回归和聚类等。它会根据不同的场景，推荐合适的算法，并且给出具体的实现代码。这对我来说非常有价值，因为我经常不知道面对一个具体的问题时，应该使用哪种类型的模型。 这本书的优势在于它的“指导性”和“实用性”。它就像一位经验丰富的导师，不仅告诉你“怎么做”，还告诉你“为什么这么做”，让你在实践中不断成长。对于那些想要快速掌握机器学习并将其应用到实际工作中的读者，这本书无疑是一个非常好的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解逻辑非常清晰，而且每一章节之间都有很好的衔接，不会让人觉得突兀。它就像一个精心设计的路线图，一步步引导着你走向机器学习的彼岸。我喜欢它循序渐进的教学方式，尤其是在讲解一些稍显复杂的概念时，它总是会先给出一些基础的铺垫，然后再逐步深入。 书中对于数据预处理的强调，我认为非常正确。很多时候，我们对模型效果不满意，并不是因为模型不够强大，而是因为输入的数据存在问题。这本书详细讲解了如何进行数据清洗、缺失值填充、特征缩放等操作，并且提供了相应的Python代码实现。这让我意识到，数据预处理是机器学习项目成功的基石。 我尤其喜欢书中在讲解模型评估时，所采用的“举一反三”的方法。它不仅仅介绍了准确率、精确率、召回率这些基本的评估指标，还通过对比实验，说明了在不同场景下，不同指标的侧重点。比如，在处理金融欺诈的场景下，召回率的重要性可能会高于精确率。这种深入的分析，让我能够更准确地理解模型的性能。 书中还提及了一些关于模型解释性的内容，虽然篇幅不多，但对我启发很大。了解模型是如何做出决策的，对于我们信任模型、发现潜在问题都至关重要。这本书让我看到了机器学习的“透明度”一面，而不仅仅是“黑箱”。 总而言之，这本书为我提供了一个非常扎实的机器学习入门基础。它不仅仅是一本“技术手册”，更像是一本“思维指南”。通过这本书的学习，我不仅掌握了Python在机器学习领域的应用，更重要的是，我学会了如何以一种系统化的思维去面对和解决机器学习相关的问题。