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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
• Scikit-learn
• 数据挖掘
• 人工智能
• 实践

店铺： 宝应新华书店专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311413

商品编码：24798619827

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 你是否曾对那些能够识别图像、理解语音、甚至预测市场趋势的计算机程序感到好奇？你是否渴望掌握一门能够让你驾驭海量数据，从中挖掘宝贵价值的技能？本书将引领你踏上一段激动人心的机器学习探索之旅，从最基础的概念出发，逐步深入到核心的算法和实际应用，让你亲手构建智能系统。 告别枯燥的理论，拥抱实践的乐趣 机器学习，这个听起来高深莫测的领域，其实并不遥远。它本质上是赋予计算机从数据中学习的能力，而无需进行明确的编程。想象一下，我们不再需要为每一种猫的品种编写识别规则，而是让计算机通过观察成千上万张猫的图片来“学会”识别。这正是机器学习的魅力所在。 本书的目标是让你能够快速、高效地理解并实践机器学习的核心思想。我们将摒弃繁琐的数学推导和晦涩的理论阐述，而是将重点放在概念的直观理解和代码的实际应用上。你将通过清晰易懂的讲解，掌握机器学习的基本流程：数据准备、模型选择、训练、评估以及优化。更重要的是，你将亲手编写代码，一步步构建出属于自己的机器学习模型，亲身体验数据转化为智能的过程。 从基础到进阶，全面构建你的机器学习知识体系 本书将为你构建一个扎实的机器学习知识体系，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的算法和技术。 第一篇：机器学习的基石——理解数据与基础概念 在踏上机器学习的道路之前，我们首先需要了解我们的“原材料”——数据。你将学习如何看待数据，理解不同类型数据的特点，以及如何对数据进行初步的探索和清洗。 数据是什么？ 我们将从最基本的数据类型讲起，包括数值型数据、类别型数据，以及它们在机器学习中的重要性。你将理解为什么原始数据往往不能直接用于模型训练，以及数据清洗的必要性。 数据的探索性分析 (EDA)： 了解你的数据是成功的第一步。我们将学习如何使用可视化工具来揭示数据的分布、模式、关联性以及异常值。通过直观的图表，你将能够快速地洞察数据的内在规律，为后续的模型选择提供依据。 特征工程： 原始数据往往无法直接发挥最大作用，我们需要对其进行“加工”，提取更有意义的特征。你将学习如何创建新的特征，转换现有特征，以及如何处理缺失值和异常值，为模型提供更优质的输入。 机器学习的类型： 我们将介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大机器学习范畴。理解它们的区别和适用场景，能够帮助你为不同的问题选择合适的方法。 模型评估指标： 如何判断一个模型是否“好”？我们将学习各种常用的模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等，并理解它们在不同场景下的意义。 第二篇：核心算法的实践——掌握机器学习的常用模型 掌握了基础概念后，我们将正式进入机器学习的核心算法部分。本书将重点介绍那些在实际应用中最常用、最有效的算法，并结合代码实例进行讲解。 线性回归： 这是最简单的回归算法之一，用于预测连续值。你将学习如何利用线性回归来预测房价、销量等，理解最小二乘法的原理。 逻辑回归： 尽管名字中有“回归”，但逻辑回归实际上是用于二分类问题的强大工具。你将学习如何用它来判断邮件是否为垃圾邮件、用户是否会点击广告等，理解Sigmoid函数的作用。 决策树： 决策树以其直观易懂的决策过程而闻名。你将学习如何构建决策树来解决分类和回归问题，理解信息增益和基尼不纯度的概念。 支持向量机 (SVM)： SVM是一种强大的分类算法，能够处理高维数据。你将学习如何利用SVM来识别手写数字、进行文本分类等，理解核函数和最大间隔的原理。 K近邻算法 (KNN)： KNN是一种简单而有效的分类和回归算法，基于“物以类聚”的思想。你将学习如何利用KNN来推荐商品、进行相似度计算等。 K-Means聚类： 这是最常用的无监督学习算法之一，用于将数据分成不同的簇。你将学习如何利用K-Means来对客户进行细分、进行图像分割等，理解簇中心的迭代更新过程。 主成分分析 (PCA)： PCA是一种降维技术，用于减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息。你将学习如何利用PCA来加速模型训练、可视化高维数据等。 第三篇：进阶探索与实战应用——构建更强大的智能系统 掌握了核心算法后，我们将进一步探索更高级的技术，并将所学知识应用于实际问题中。 集成学习： 通过组合多个模型来提升整体性能，是机器学习领域的一大突破。你将学习Bagging（如随机森林）和Boosting（如Adaboost、XGBoost）等集成学习方法，并理解它们如何克服单一模型的局限性。 神经网络与深度学习入门： 深度学习是当前机器学习领域最热门的方向。我们将为你揭开神经网络的面纱，介绍其基本结构（感知器、隐藏层、输出层），并为你后续深入学习打下基础。 模型部署与应用： 构建好模型只是第一步，如何将模型投入实际应用同样重要。我们将探讨模型部署的基本概念，让你了解如何将训练好的模型集成到实际的应用程序中。 真实世界案例分析： 我们将通过几个精心挑选的真实世界案例，让你看到机器学习是如何解决实际问题的。从商品推荐系统到医疗诊断辅助，从金融风险预测到自然语言处理，你将看到机器学习的无限可能。 谁适合阅读本书？ 这本书是为所有对机器学习充满好奇，渴望掌握这项强大技能的人而设计的。无论你是： 初学者： 你对编程有一定的了解，但对机器学习一无所知，想要系统地入门。 开发者： 你希望将机器学习技术融入你的项目中，提升产品的智能化水平。 数据分析师： 你已经具备数据分析的基础，想要进一步提升你的技能，利用机器学习挖掘更深层的数据价值。 学生或研究者： 你想快速掌握机器学习的实用技术，为你的学习和研究打下坚实的基础。 本书的特点 以实践为导向： 每一章都配有清晰的代码示例，让你边学边练。 通俗易懂的讲解： 避免使用过于专业的术语，用最直观的方式解释复杂的概念。 由浅入深的学习路径： 从基础到进阶，循序渐进，让你逐步建立信心。 精选的核心算法： 聚焦最常用、最有效的机器学习算法，让你学以致用。 案例驱动的学习： 通过实际案例来巩固和应用所学知识。 开启你的智能之旅 在这个数据爆炸的时代，机器学习已经成为一项不可或缺的关键技能。它正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。本书将是你开启这段激动人心旅程的最佳起点。让我们一起，从数据中发掘智能，用代码创造未来！

评分☆☆☆☆☆

书评一 这本书简直是我近期读书生涯中的一股清流！作为一名对机器学习完全陌生的“小白”，我之前尝试过几本号称“零基础”的书，但要么是概念过于抽象，要么是代码写得云里雾里，看得我头昏脑胀，最后都浅尝辄止。而《零起点Python机器学习快速入门》给了我耳目一新的体验。作者的叙述方式非常接地气，仿佛一位经验丰富的老师在手把手教导。从最基础的Python环境搭建开始，到数据预处理、特征工程，再到模型选择和评估，每一步都讲解得清晰透彻。让我印象深刻的是，书中并没有上来就抛出一堆复杂的数学公式，而是通过大量生动的比喻和实际案例，将抽象的概念形象化。例如，在讲解决策树时，作者用“猜谜游戏”来比喻，一下子就抓住了核心思想。而且，代码示例非常精炼实用，每一个例子都能很好地对应到所讲解的概念，让我能够边学边练，及时巩固。更重要的是，这本书没有让我产生“被喂饭”的感觉，而是鼓励我独立思考，通过调整参数、尝试不同模型来理解其工作原理。读完之后，我不再是那个对机器学习闻之色变的小白，而是有信心去探索更多更深层次的知识了。

评分☆☆☆☆☆

书评四 坦白说，我是一名多年不碰书本的职场人士，这次拿起《零起点Python机器学习快速入门》纯属偶然，但却意外地给了我巨大的惊喜。我一直觉得机器学习是那种需要极高智商和深厚数学功底才能掌握的学科，但这本书彻底改变了我的看法。作者的写作方式非常“反公式化”，更注重于培养读者的“直觉”和“工程思维”。在讲解算法时，他并没有死抠数学证明，而是通过更直观的例子，让我们理解算法的“意图”和“工作逻辑”。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者用“找一条最好的边界线”来形象地比喻，一下子就让我明白了它的核心思想。书中对Python库的运用也介绍得非常详细，从数据读取、清洗到模型训练、预测，每一个步骤都有清晰的代码示例，让我能够轻松地跟着操作。我还注意到，书中并没有过度追求“全而深”，而是选择了最常用、最核心的算法和技术进行讲解，这对于我这种时间有限的读者来说，效率非常高。读完这本书，我不再觉得机器学习是一个遥不可及的“黑盒子”，而是能够理解它、甚至动手实践它了。

评分☆☆☆☆☆

书评五 我是一名在校的计算机专业学生，虽然接触过不少编程和算法的知识，但对于如何将这些知识应用于实际的机器学习问题，一直感到有些迷茫。《零起点Python机器学习快速入门》的出现，正好解决了我的痛点。这本书的结构设计非常合理，它并没有按照传统的算法分类来组织内容，而是从实际的机器学习任务出发，循序渐进地引导读者掌握所需的工具和技术。从数据预处理的常见问题，到特征选择的技巧，再到模型调优的策略，书中都给出了非常详尽和实用的指导。我特别欣赏书中对“特征工程”的强调，这往往是机器学习项目中被忽略但至关重要的一环。书中提供了一些非常巧妙的特征工程方法，能够显著提升模型的性能。此外，书中还介绍了一些常用的机器学习框架，例如TensorFlow和PyTorch，并给出了一些入门级的示例，这对于我后续深入学习深度学习非常有帮助。总的来说，这本书不仅让我巩固了已有的知识，更让我对机器学习的应用有了更深刻的理解和更强的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

书评三 作为一名大三的学生，我一直对人工智能和机器学习领域充满好奇，但苦于学校课程的进度相对滞后，而且很多时候过于偏重理论。在同学的推荐下，我入手了《零起点Python机器学习快速入门》。这本书的视角非常独特，它没有把机器学习描述成一个高高在上、难以企及的学科，而是将其拆解成一个个可以理解、可以操作的模块。作者的语言风格很吸引人，有一种循循善诱的感觉，让我能够沉浸其中，不知不觉地就掌握了新的知识点。我特别喜欢书中对“模型评估”这一环节的讲解，以往我总是觉得模型训练好了就行，但书中强调了评估的重要性，并介绍了各种评估指标，比如准确率、召回率、F1分数等，并且解释了它们在不同场景下的意义。这让我意识到，一个“好”的模型不仅仅是能拟合数据，更重要的是它能够在实际应用中表现出色。此外，书中对过拟合和欠拟合的讲解也非常到位，并提供了相应的解决方案，这对于我们在做项目时避免踩坑非常有帮助。总而言之，这本书为我打开了机器学习领域的大门，让我能够更自信地参与到相关的项目和研究中去。

评分☆☆☆☆☆

书评二 不得不说，这本书的出版时机真是太对了！我是一名在传统行业工作的从业者，最近公司开始推行数据驱动的决策，作为部门里的技术担当，我感觉到了前所未有的压力。虽然接触过一些编程，但机器学习对我来说一直是个神秘的领域。尝试了市面上一些讲机器学习的书，大多都充斥着复杂的算法推导和高深的数学理论，让我望而却步。然而，《零起点Python机器学习快速入门》却恰恰弥补了这一市场空白。它没有回避核心概念，但又以一种非常友好的方式呈现。书中对Python在机器学习中的应用做了非常详尽的介绍，特别是对Scikit-learn这个强大的库的使用，给出了非常实用的指南。我尤其欣赏书中关于数据可视化部分的讲解，通过清晰的图表，我能直观地看到数据之间的关系以及模型训练的效果，这对于理解模型行为至关重要。本书还涉及了常见的机器学习任务，比如分类、回归和聚类，并且给出了针对性的解决方案。我尝试着将书中的代码应用到一些公司内部的实际数据上，竟然真的看到了不错的效果，这极大地提升了我的工作信心。这本书就像一座桥梁，将我与机器学习的世界连接了起来，让我能够以更快的速度切入实际应用。