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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： 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

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

机器学习的奇妙世界：从理论到实践的探索之旅 在信息爆炸的时代，数据如同浩瀚的海洋，而机器学习正是我们在这片海洋中导航、发现宝藏的强大工具。它悄无声息地渗透进我们生活的方方面面：从推荐系统精准捕捉你的喜好，到自动驾驶汽车安全地将你送达目的地，再到医疗诊断的辅助分析，机器学习的身影无处不在。然而，对于许多人而言，这个领域似乎充满了神秘的数学公式和复杂的算法，望而却步。 本书旨在为你打开这扇通往机器学习世界的大门，让你不再被“代码”、“模型”、“算法”这些术语所吓倒。我们将以一种循序渐进、注重实战的方式，带你领略机器学习的魅力。本书不追求一开始就让你成为算法专家，而是希望让你理解机器学习的核心思想，掌握应用它的基本方法，从而能够独立地解决实际问题，甚至为进一步深入研究打下坚实的基础。 本书的核心理念：理解比死记硬背更重要 在许多入门教程中，你可能会遇到大量的数学推导和复杂的公式。诚然，深入的数学理解对于成为顶尖的机器学习研究者至关重要。但对于初学者来说，过多的理论轰炸往往会适得其反，让人迷失在细节中， forgotten the forest for the trees。 本书将以直观的解释和生动的例子为出发点，力求让你“看懂”算法的逻辑。我们会用类比、图示等多种方式，将抽象的概念具象化。例如，在介绍分类算法时，我们会用辨别猫狗的例子，让你理解“特征提取”和“模型训练”的含义；在讲解回归算法时，我们会用预测房价的场景，让你体会“拟合”和“预测”的过程。我们相信，当你知道“为什么”这样做的时候，你自然就能更好地“怎么”做。 理论与实践的完美结合：边学边练，收获满满 机器学习的强大之处在于其应用能力。因此，本书将理论讲解与代码实践紧密结合。我们将选用Python这一高效、易学的编程语言，并借助NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等强大的库，让你能够快速地搭建和运行机器学习模型。 每一章的理论讲解之后，都会紧跟着实际的代码示例。这些示例都经过精心设计，力求简洁明了，易于理解和修改。你无需担心自己会因为代码写错而卡住，因为我们会一步步地指导你完成每一个细节。通过动手实践，你将亲身体验数据的预处理、模型的训练、参数的调整以及结果的评估，从而将理论知识内化为实际技能。 我们鼓励你积极地修改和扩展这些示例代码。尝试改变数据集、调整模型参数、引入新的特征，观察结果的变化。每一次的尝试，都是一次学习和成长的过程。本书提供的不仅仅是一堆代码，更是一个让你不断探索和创新的平台。 覆盖机器学习的核心领域：循序渐进，构建知识体系 本书将涵盖机器学习中最常用、最核心的几个领域，让你在短时间内建立起对整个领域的概览，并掌握解决常见问题的能力。 数据预处理与探索性数据分析 (EDA)：在开始建模之前，理解和处理数据是至关重要的一步。我们将学习如何加载、清洗、转换数据，如何可视化数据以发现潜在的模式和异常值。掌握了这一步，你的模型才能更有效地学习。 监督学习：预测的艺术 回归：学习如何预测连续数值，比如预测股票价格、预测用户的购买量。我们将介绍线性回归、多项式回归等经典算法，让你理解如何找到数据中的趋势线。 分类：学习如何将数据分配到不同的类别，比如识别垃圾邮件、区分图像中的物体。我们将深入讲解逻辑回归、支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林等强大的分类器，让你领略不同算法的优势与适用场景。 无监督学习：发现隐藏的规律 聚类：学习如何将相似的数据点分组，比如用户分群、文档分类。我们将介绍K-Means等经典的聚类算法，让你理解如何发现数据中的自然分组。 降维：学习如何减少数据的维度，同时保留最重要的信息，比如用于数据可视化或加速模型训练。我们将介绍主成分分析 (PCA) 等技术。 模型评估与选择：如何知道你的模型是否“好”？我们将学习各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等，并探讨如何选择最适合你问题的模型，以及如何避免过拟合和欠拟合。 模型调优：如何让你的模型表现得更好？我们将学习交叉验证、网格搜索等技术，让你学会如何系统地调整模型参数，以获得最佳的性能。 本书的独特之处： “零起点”的设计理念：我们假设你可能对编程和机器学习一无所知。因此，本书从最基础的概念讲起，不依赖任何预备知识。即使你之前从未接触过Python，也能轻松跟上。 注重“直觉”的解释：我们将努力避免过于学术化的语言，而是用生活中常见的例子来解释算法的原理，让你在轻松的氛围中掌握知识。 强调“应用”导向：本书的最终目标是让你能够实际运用机器学习解决问题。每一个知识点都将与实际应用场景相结合，让你看到理论的价值。 持续的“引导与鼓励”：我们深知学习过程中会遇到挑战。本书将以一种鼓励性的语气，引导你克服困难，享受学习的乐趣。 谁适合阅读本书？ 对机器学习感到好奇，但不知从何开始的初学者。 有一定编程基础（如Python），想将其应用于数据科学领域的学生或开发者。 希望快速掌握机器学习基本概念和应用技巧，以便在工作或学习中应用的专业人士。 对人工智能、大数据等领域感兴趣，想了解其核心驱动力的所有读者。 开启你的机器学习之旅 想象一下，你能够用代码赋予机器“学习”的能力，让它们帮你分析海量数据、预测未来趋势、甚至做出智能决策。这不再是科幻小说中的场景，而是机器学习为你提供的现实可能性。 本书将是你开启这段奇妙旅程的起点。我们相信，通过本书的学习，你将能够： 理解机器学习的基本原理和核心算法。 熟练使用Python及其相关库进行机器学习实践。 独立地完成数据预处理、模型训练、评估和调优等任务。 解决现实世界中的各种数据分析和预测问题。 为未来深入学习更高级的机器学习技术打下坚实的基础。 准备好迎接挑战了吗？让我们一起踏上这段充满探索与惊喜的机器学习之旅，用代码点亮智能的未来！

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的一点是它对机器学习概念的引入方式。不像很多教材上来就讲复杂的数学公式和理论推导，《零起点Python机器学习快速入门》而是从实际应用场景出发，比如图像识别、推荐系统等，让读者先对机器学习能做什么有一个直观的认识。然后，它会非常巧妙地将这些场景与具体的机器学习算法联系起来，并且用非常直白的语言解释算法的原理，比如决策树是如何进行分类的，逻辑回归是如何预测概率的。我尤其喜欢书中关于“过拟合”和“欠拟合”的解释，用一个非常形象的比喻，让我瞬间就理解了这两个经常被提及但又容易混淆的概念。而且，书中在介绍算法时，几乎每一个算法都配有实际的代码示例，并且这些代码都非常简洁、清晰，注释也很到位。我跟着书中的代码一步步地运行，看到数据经过算法处理后，能够生成预期的结果，这种成就感是学习过程中非常宝贵的动力。它不是把算法当成黑盒子，而是让你能够“看懂”算法在做什么，并且能够自己动手实现。

评分☆☆☆☆☆

梯度下降算法的学习过程简直是一场“奇妙的旅程”。我以前听到“梯度下降”这个词，就觉得脑袋里嗡嗡作响，以为是多么高深的数学概念。但是，《零起点Python机器学习快速入门》用非常生动的比喻，比如“在山谷里寻找最低点”，一步步地引导我理解它的原理。书中不仅解释了梯度下降的核心思想，还介绍了不同类型的梯度下降算法，比如批量梯度下降、随机梯度下降，以及它们各自的优缺点。最让我惊喜的是，书中并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了大量的代码实现，并且通过调整学习率、迭代次数等参数，让我亲眼看到梯度下降算法是如何一步步地优化模型参数，收敛到最优解的。这种“动手实践”的方式，让我对梯度下降的理解不再是停留在表面，而是有了更深层次的认识。它让我明白了，即便是看似复杂的优化算法，也可以通过清晰的讲解和代码演示，变得易于理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很简洁，一眼就能看到“零起点”和“快速入门”几个大字，这让我这种完全没有编程基础，又想快速了解机器学习的人眼前一亮。我之前尝试过一些编程书籍，但往往晦涩难懂，充斥着各种专业术语，很容易就劝退了。而这本《零起点Python机器学习快速入门》给我的第一印象就是它非常接地气，语言风格通俗易懂，没有一开始就抛出复杂的概念。书中对Python的介绍也恰到好处，从最基础的安装配置，到常用的数据类型、控制流、函数等等，都进行了清晰的讲解，而且配合了大量的小例子，让我边学边练，很快就掌握了Python的基础语法。这一点真的非常重要，因为很多机器学习的书都会直接跳到算法，但如果连编程语言本身都不熟悉，后面的内容学起来就会事倍功半。让我印象深刻的是，书中在介绍Python基础时，并没有枯燥地罗列语法，而是通过一些简单有趣的小项目来引导，比如如何用Python写一个简单的计算器，如何处理文本文件等等，这些实操性很强的例子，让我觉得编程不再是高高在上的技能，而是可以实际应用的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜在于它对模型评估和调优的详尽指导。学完算法，能训练模型只是第一步，如何判断模型的好坏，如何进一步提升模型性能，才是更关键的环节。《零起点Python机器学习快速入门》在这方面提供了非常全面且实用的方法。书中详细介绍了各种模型评估指标，比如准确率、精确率、召回率、F1分数，并解释了它们在不同场景下的含义和适用性。我印象特别深刻的是它关于“交叉验证”的讲解，以及如何用它来避免模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差的情况。更重要的是，书中深入讲解了模型调优的策略，比如网格搜索、随机搜索，以及如何根据评估结果来调整模型的超参数，从而找到性能最优的模型。它不是把调优过程写得过于神秘，而是提供了一套系统化的方法论，让我可以有条不紊地进行模型优化，这种感觉非常好。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据预处理和特征工程方面的讲解也让我受益匪浅。很多时候，机器学习的成败往往取决于数据的质量和特征的选取，而不是算法本身有多么高深。《零起点Python机器学习快速入门》在这方面花了相当大的篇幅，从数据的清洗、缺失值的处理，到特征的提取、转换，都提供了非常实用的方法和建议。书中介绍了Pandas和NumPy这两个Python强大的数据处理库，并且通过大量的示例，教我如何用它们来高效地处理各种格式的数据。我之前总觉得数据处理很枯燥，但这本书通过一些实际的数据集，比如用户行为数据、商品销售数据等，让我看到数据预处理是如何让原本杂乱的数据变得有条理，并且如何通过特征工程来挖掘出对模型有用的信息。它还强调了数据可视化的重要性，比如用Matplotlib和Seaborn绘制各种图表，来帮助理解数据分布和特征之间的关系，这对于我们这些初学者来说，是非常直观的学习方式。