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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： 句容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：24484784455

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

探索智能的奥秘：从数据到洞察的机器学习之旅 我们生活在一个数据爆炸的时代，海量的信息如同奔腾的河流，蕴藏着巨大的潜力。如何从这些数据中提取有价值的见解，预测未来趋势，甚至让机器拥有“学习”的能力，成为现代科技发展的核心议题。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场引领你踏入人工智能前沿领域的奇妙旅程。它将带你走出对“机器学习”的刻板印象，揭开其神秘面纱，让你理解其背后深刻的逻辑，掌握实用的分析工具，并最终能够运用这些力量，解决现实世界中的复杂问题。 你是否曾对那些能够识别图像、理解语音、甚至撰写文章的智能系统感到惊叹？ 你是否好奇它们是如何“思考”和“学习”的？这些令人着迷的能力，正是机器学习的魅力所在。本书将以一种循序渐进、深入浅出的方式，为你剖析机器学习的本质。我们将从最基础的概念讲起，比如什么是模型，什么是训练，什么是预测。你不需要担心晦涩的数学公式，本书会尽量用直观的比喻和易懂的语言来解释复杂的原理，让你在理解概念的同时，也能建立起对整个领域清晰的认知框架。 机器学习并非遥不可及的象牙塔，而是人人皆可触及的实用技能。 尤其在这个数字化浪潮席卷的时代，无论是数据科学家、软件工程师，还是市场分析师、产品经理，掌握机器学习的基本原理和应用，都能极大地提升你的工作效率和解决问题的能力。本书的目标是让你在最短的时间内，建立起一套能够独立分析数据、构建简单机器学习模型并评估其性能的能力。我们不会追求对所有算法的深挖细究，而是聚焦于那些最常用、最有效、最能快速产生价值的方法。 旅程的第一站：理解数据的语言。 任何机器学习模型都离不开数据。本书将带你认识不同类型的数据，学习如何对数据进行清洗、预处理和可视化。你将学会如何发现数据中的模式、异常值和潜在的关联，为后续的模型构建打下坚实的基础。想象一下，你面前有一堆杂乱无章的零件，你需要将它们整理好，分类，才能方便地组装成一件精密的机器。数据预处理的过程，正是如此。你将学习如何处理缺失值、如何进行特征编码、如何对数据进行缩放等关键步骤，确保你的数据能够被机器学习模型有效利用。 接下来，我们将正式进入机器学习的核心领域。 你将接触到各种经典的机器学习算法，并理解它们各自的适用场景和工作原理。我们将重点介绍那些被广泛应用于实际项目中的算法，比如： 监督学习：这是机器学习中最常见的一类。你将学习如何利用带有标签的数据来训练模型，从而实现预测和分类。例如，你可能想根据房屋的面积、地段等信息来预测其价格（回归问题），或者根据用户的浏览历史来预测他们是否会对某个产品感兴趣（分类问题）。我们将深入探讨线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）等算法，并理解它们在不同场景下的优势和局限。 无监督学习：在数据没有标签的情况下，我们如何从中发现隐藏的结构和模式？无监督学习将为你打开另一扇门。你将学习如何进行聚类，将相似的数据点分组，例如，根据消费者的购买习惯将他们分成不同的客户群体；你还将接触到降维技术，如主成分分析（PCA），它能帮助我们去除数据中的冗余信息，使其更易于理解和处理。 集成学习：当单一模型不足以达到最佳效果时，我们可以将多个模型结合起来，形成一个更强大的“团队”。你将了解如何利用随机森林、梯度提升等集成方法，来提升模型的准确性和鲁棒性。 理论与实践，缺一不可。 本书绝非纸上谈兵。我们将大量引入Python这门强大的编程语言，以及它在机器学习领域的核心库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。你将亲自动手编写代码，实现各种机器学习算法，并在真实的数据集上进行实验。我们将提供一系列的示例代码和项目，涵盖从数据加载、模型训练到结果评估的整个流程。通过这些实践环节，你将深刻体会到算法的运作机制，并学会如何根据具体问题选择合适的模型和调优参数，从而获得令人满意的结果。 预测，是机器学习最令人兴奋的应用之一。 你将学习如何构建预测模型，用于解决诸如股票价格预测、销售额预测、用户流失预测等实际业务问题。我们不仅会教你如何训练模型，更会强调如何评估模型的预测效果，以及如何解读模型的结果，从中提取 actionable insights。 分类，是另一个广泛应用的领域。 你将学习如何训练分类模型，用于识别垃圾邮件、判断图像内容、诊断疾病等。例如，你可能需要开发一个系统，能够自动识别一张图片中的猫或狗，或者根据病人的症状预测他们患某种疾病的概率。 数据可视化，是理解和呈现模型结果的关键。 我们将使用Matplotlib和Seaborn等库，帮助你绘制出直观的图表，清晰地展示数据的分布、模型的性能以及预测的结果。通过可视化，你可以更容易地发现数据中的规律，更清晰地向他人解释你的模型。 本书的另一个重要亮点是，它将引领你理解机器学习的“模型评估”和“模型选择”的重要性。 仅仅训练出一个模型是不够的，我们还需要知道这个模型好不好用，在什么时候会出错。你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，并理解它们各自的含义。你还将学习如何进行交叉验证，以避免模型过拟合，确保模型在未见过的数据上也能有良好的表现。 此外，本书还会触及一些进阶但同样实用的概念。 例如，你将了解特征工程的重要性，即如何通过对原始数据进行转换和组合，创造出更能反映问题本质的特征，从而极大地提升模型的性能。我们还会简单介绍深度学习的一些基本思想，让你对这个更前沿的领域有一个初步的认识，为未来的深入学习铺平道路。 本书的目标读者是任何对智能技术充满好奇，希望利用数据解决实际问题，并且愿意付出努力去学习的初学者。 你无需拥有深厚的数学背景或多年的编程经验。我们假定你具备基本的计算机操作能力，并愿意通过实践来学习。通过本书的学习，你将能够： 理解机器学习的基本概念、原理和常见的算法。 熟练使用Python及其相关库进行数据处理和分析。 掌握构建、训练和评估简单机器学习模型的实用技能。 能够将机器学习应用于解决实际问题，如预测和分类。 建立起对人工智能领域更清晰的认知，并为进一步的学习打下坚实基础。 这是一次充满发现的旅程。 机器学习不仅仅是技术，它更是理解世界、预测未来的有力工具。本书将陪伴你，从“零起点”出发，逐步解锁数据的力量，拥抱智能的未来。无论你的目标是提升职业技能，还是仅仅为了满足对智能技术的好奇心，相信你都能在这本书中找到你所需的知识和启发。准备好，与我们一同踏上这场激动人心的智能探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《零起点Python机器学习快速入门》，说实话，我最初的期待并不高，毕竟“零起点”和“快速入门”这两个词有时候会让我联想到一些泛泛而谈、缺乏深度的内容。但是，这本书真的给了我不少惊喜。从我个人的角度来说，这本书最大的亮点在于它循序渐进的讲解方式。作者并没有一上来就抛出复杂的算法和晦涩的数学公式，而是从最基础的Python语法开始，而且是那种非常实用、直接就能应用到数据处理和分析中的语法。比如，它会详细讲解NumPy和Pandas这两个库的基础操作，这些操作对于后续的机器学习建模来说是必不可少的基石。我之前尝试过一些其他的Python教程，经常在一些基础概念上卡壳，导致学习进度严重滞后，但这本书在这方面做得非常好，它用清晰的比喻和简单的例子，将原本可能枯燥的代码讲解得生动有趣。而且，它不会假设你已经掌握了任何编程知识，而是从头开始，一步一步地引导你。对于像我这样，对编程了解不多，但又想快速接触机器学习领域的初学者来说，这种“保姆式”的教学风格实在是太友好了。这本书的结构安排也很合理，它不会一次性塞给你太多信息，而是将知识点拆分成小模块，每个模块都有相应的练习题，让你在学习过程中能够及时巩固。我特别喜欢它处理数据预处理的部分，这部分内容通常是机器学习项目中最耗时也最容易出错的环节，但这本书用非常直观的方式讲解了缺失值处理、特征编码、特征缩放等关键步骤，让我对数据预处理有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教你写代码的书，更像是在引导你构建一种解决问题的思维方式。我之前一直觉得机器学习是很高深、很遥远的东西，需要很强的数学功底才能触及。然而，《零起点Python机器学习快速入门》这本书彻底打破了我的这种刻板印象。它在介绍机器学习算法时，并没有过多地纠结于背后的复杂数学推导，而是更侧重于算法的直观理解和实际应用。例如，在讲解决策树的时候，它会用一个生动的例子，比如“是否玩游戏”的场景，来解释决策树的构建过程，让你明白它是如何根据特征进行判断和分类的。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够更快地抓住算法的核心思想，而不是被细节绊住。而且，书中对于每个算法的介绍，都会紧接着一个实际案例，通过代码实现，让你亲眼看到算法是如何工作的，以及它能解决什么样的问题。这对我来说，是一种非常有效的学习方式。我记得书中有一个关于鸢尾花分类的例子，用简单的几行代码就实现了准确的分类，这让我非常有成就感，也更有动力去探索更复杂的模型。此外，这本书还非常注重实践，提供了很多可以动手操作的代码示例，并且鼓励读者去修改和尝试。我尝试着修改了一些参数，观察模型性能的变化，这个过程让我对机器学习模型有了更深的理解，也让我明白，在实际应用中，模型的选择和调优是一个不断试错和优化的过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅不算太长，但内容密度却相当可观。我个人非常欣赏它在介绍具体机器学习算法时的“小步快跑”策略。作者似乎很清楚初学者的注意力是有限的，所以他不会在一个算法上花费过多的篇幅进行详尽的理论阐述，而是选取了最核心、最常用的算法，比如线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻、聚类算法等，然后用非常简洁、易懂的方式将其原理和应用场景介绍清楚。每介绍完一个算法，就会立刻配上Python代码示例，让你能够立刻上手实践。我特别喜欢它关于模型评估的部分，这部分内容在很多入门教程中往往是被忽略的，但这本书却花了相当的篇幅来讲解准确率、精确率、召回率、F1分数等评估指标，并且解释了它们各自的意义和适用场景。这让我明白，仅仅建立一个模型是不够的，更重要的是如何客观地评价模型的性能。书中还穿插了一些关于特征工程的技巧，比如如何选择合适的特征、如何进行特征转换等，这些内容对于提高模型的预测能力至关重要。我之前尝试用一些公开数据集做过一些小的项目，但效果总是不尽如人意，现在回过头来看，很大一部分原因就是对特征工程的理解不足。这本书在这方面的指导，对我来说非常有价值。而且，它在介绍这些概念时，并没有使用过于生僻的术语，而是尽量用通俗易懂的语言来解释，让我能够更容易地接受和理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《零起点Python机器学习快速入门》给我的感觉，就像是为你搭建了一个进入机器学习世界的“任意门”，门后是充满无限可能的数据世界。我尤其赞赏它在内容组织上的巧妙之处。它不是将机器学习算法像罗列菜谱一样堆砌起来，而是将整个学习流程串联成一条清晰的脉络。从数据读取、清洗、预处理，到模型选择、训练、评估，再到模型调优，每一个环节都讲解得非常到位。而且，书中提供的代码示例，往往是经过精心设计的，能够清晰地展示每一个步骤的操作和结果。我曾经尝试过一些其他教材，虽然也讲了相似的内容，但代码的复杂度或者讲解的跳跃性，让我很难跟上。这本书在这方面做得非常棒，它的代码风格简洁明了，注释也很丰富，对于我这样的新手来说，简直是福音。而且，它鼓励读者动手去修改代码，去探索不同的参数设置会带来什么样的影响。我经常会在书中提供的代码基础上，自己尝试着去替换数据集、调整参数，观察模型的预测结果，这个过程让我非常有参与感，也让我学到了很多书本上没有直接提及的实践经验。此外，书中还提到了一些关于模型解释性的概念，虽然没有深入展开，但已经足以引起我的兴趣，让我开始思考如何去理解模型的“黑箱”，以及如何让模型的结果更具说服力。

评分☆☆☆☆☆

就个人而言，我一直以来都对利用数据分析来解决实际问题抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的知识和实践指导。《零起点Python机器学习快速入门》这本书，则恰好填补了我的这一空白。它以一种非常接地气的方式，将机器学习的复杂理论转化为可以直接操作的代码和可理解的流程。书中对数据处理的讲解尤为细致，从数据加载、缺失值填充、异常值检测，到数据标准化、特征选择，每一个步骤都配有清晰的代码示例和详细的解释。这让我能够清晰地看到，在将原始数据转化为可用于机器学习模型的“干净”数据过程中，具体需要做哪些操作。我之前在做一些数据分析项目时，经常会因为数据处理不当而导致模型效果不佳，这本书在这方面的指导，让我茅塞顿开。而且，它在介绍各种机器学习算法时，不仅仅是简单地罗列公式，而是更注重算法的直观理解和应用场景的分析。例如，在讲解分类算法时，它会根据不同场景下的数据特点，推荐使用哪种算法更合适，以及在模型评估时需要关注哪些指标。这让我能够更灵活地运用所学知识，而不是死记硬背。这本书还提供了一些关于模型优化的建议，比如交叉验证、网格搜索等，这些都是提升模型性能的关键技术，对于我来说，是宝贵的学习资料。