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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： 阜宁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：25607967638

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

《AI的崛起：从算法到应用的深度探索》 在信息爆炸的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，深刻地改变着社会的面貌，重塑着行业的格局。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗到金融风控，AI的触角无处不在，展现出无限的可能性。然而，AI的强大并非空中楼阁，其背后是复杂而精妙的算法、海量的数据以及日新月异的计算技术。 本书《AI的崛起：从算法到应用的深度探索》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，去理解人工智能的本质、核心技术以及其广泛的应用前景。我们不会从最基础的编程语法或数学公式讲起，而是将假定读者对计算机科学或数学有基本的了解，更侧重于探索AI的“为什么”和“怎么样”。我们将一同踏上一场穿越AI世界核心的旅程，揭示那些驱动智能机器运转的秘密，并思考AI如何赋能我们当下的和未来的世界。 第一部分：AI的理论基石——智能的算法之道 本部分将深入剖析人工智能的核心驱动力——各类智能算法。我们不会止步于概念的罗列，而是试图深入理解不同算法的内在逻辑、工作原理以及它们在解决实际问题中的优势与局限。 机器学习的演进与核心范式： 我们将回顾机器学习的发展历程，从早期的统计学习理论，到如今占据主导地位的深度学习。重点解析监督学习、无监督学习和强化学习这三大核心范式。 监督学习： 深入探讨线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及梯度提升树等经典算法。我们将分析它们如何通过带有标签的数据进行模式识别和预测，并讨论过拟合、欠拟合等关键挑战以及正则化、交叉验证等应对策略。 无监督学习： 聚焦聚类算法（如K-Means、DBSCAN）和降维技术（如主成分分析PCA、t-SNE）。理解它们如何从无结构的数据中发现隐藏的模式和洞察，以及在数据探索、异常检测等场景中的应用。 强化学习： 介绍其基于“试错”的学习机制，以及马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、深度Q网络（DQN）等核心概念。展望强化学习在游戏AI、机器人控制、资源优化等领域的巨大潜力。 神经网络与深度学习的革命： 神经网络是现代AI的核心。我们将详细解析感知机、多层感知机（MLP）的结构与原理。 卷积神经网络（CNN）： 深入探讨其在图像识别、计算机视觉领域的颠覆性作用。理解卷积层、池化层、激活函数等关键组件的设计理念，以及它们如何有效提取图像特征。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 解析它们在处理序列数据（如文本、语音）中的独特优势。理解其“记忆”机制如何捕捉时序依赖性，以及在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。 Transformer模型及其影响： 作为NLP领域的最新里程碑，Transformer以其自注意力机制彻底改变了序列建模。我们将详细解析其架构，并探讨其在机器翻译、文本生成等任务上的卓越表现。 其他关键AI算法家族： 除了上述核心技术，我们还将触及其他重要的AI算法，例如： 贝叶斯方法： 介绍贝叶斯定理及其在分类、推断中的应用，以及朴素贝叶斯分类器。 遗传算法与进化计算： 探索这些受自然选择启发的优化算法，以及它们在组合优化问题中的应用。 第二部分：AI的应用版图——赋能千行百业 理论是基础，应用是价值的体现。本部分将聚焦AI在不同领域的实际落地，展示AI如何解决现实世界的复杂问题，创造新的商业价值。 自然语言处理（NLP）：让机器理解人类语言 文本分类与情感分析： 如何识别文本的主题，判断用户的情绪倾向？例如，垃圾邮件过滤、舆情监控。 机器翻译与跨语言交流： 探索AI如何打破语言障碍，实现流畅的跨文化沟通。 问答系统与对话机器人： 构建能够理解并回答用户问题的智能助手，提升客户服务效率。 文本生成与内容创作： AI如何辅助甚至独立完成文章、报告、诗歌等内容的创作。 计算机视觉（CV）：赋予机器“眼睛” 图像识别与对象检测： 如何让机器“看懂”图像，识别其中的物体、场景。例如，人脸识别、自动驾驶中的障碍物检测。 图像分割与生成： 精确地将图像划分为不同区域，或根据描述生成新的图像。 视频分析： 从视频流中提取关键信息，实现行为识别、事件检测等。 医学影像分析： AI在辅助医生诊断疾病，提高诊断精度和效率方面扮演着越来越重要的角色。 推荐系统：个性化服务与精准触达 协同过滤与内容相似度： 分析用户行为和物品属性，为用户推荐可能感兴趣的内容。 深度学习在推荐系统中的应用： 利用神经网络捕捉更复杂的用户偏好和物品特征。 在电商、流媒体、社交媒体等领域的广泛应用。 金融科技（FinTech）：智能风控与创新服务 欺诈检测： 利用AI模型识别异常交易行为，防范金融风险。 信用评估： 基于大数据和AI模型，更精准地评估个人或企业的信用风险。 量化交易与算法交易： 利用AI进行市场分析和自动化交易决策。 智能投顾： 为用户提供个性化的投资建议和资产管理服务。 医疗健康：智慧医疗的未来 药物研发与发现： 加速新药的研发过程，降低成本。 疾病诊断与预测： 基于医学影像、基因数据等辅助诊断，预测疾病风险。 个性化治疗方案： 根据患者个体特征，制定最优的治疗计划。 医疗机器人与辅助手术： 提升手术的精度和安全性。 自动驾驶与智能交通：重塑出行体验 感知、决策与控制： 自动驾驶系统的核心组成部分，以及AI在其中扮演的角色。 交通流量优化与智能信号灯： 利用AI技术提升城市交通的运行效率。 车联网与协同感知： 未来交通的智能化趋势。 其他新兴领域： 机器人技术、智能制造、教育科技、游戏AI等，AI正在以前所未有的广度和深度改变着这些行业。 第三部分：AI的伦理、挑战与未来展望 任何强大的技术都伴随着责任和挑战。《AI的崛起》也不会回避AI发展过程中可能面临的伦理困境和社会影响。 AI的伦理边界： 偏见与公平性： 数据偏见如何导致AI模型的不公平，以及如何构建更公平的AI系统。 隐私与数据安全： 在AI应用中如何保护用户隐私，防止数据滥用。 责任归属与法律法规： 当AI犯错时，责任应如何界定？AI发展的法律框架将如何演变？ 就业与社会结构： AI自动化对就业市场的影响，以及社会需要如何适应。 AI发展面临的挑战： 数据依赖与数据质量： 高质量、大规模的数据是AI成功的关键，但获取和标注数据仍然是一个挑战。 可解释性（Explainable AI - XAI）： 理解AI决策过程的重要性，尤其是在高风险领域。 计算资源与能耗： 训练大型AI模型需要巨大的计算能力和能源消耗。 算法的鲁棒性与安全性： 如何确保AI系统不易受到对抗性攻击，保证其稳定运行。 AI的未来图景： 通用人工智能（AGI）的探索： 迈向具备人类般通用智能的AI的可能性。 AI与其他技术的融合： AI与5G、物联网、区块链等技术的协同发展。 人机协作的未来： AI不是取代人类，而是成为人类强大的辅助工具。 AI对人类文明的深远影响： 预测AI将如何重塑人类社会、科学研究乃至哲学思考。 结语 《AI的崛起：从算法到应用的深度探索》旨在为读者提供一个连贯且有深度的AI知识体系。我们希望通过对核心算法的深入解析，对实际应用的广泛呈现，以及对未来趋势的审慎思考，帮助读者构建起对人工智能的全面认知。这本书不是一本简单的工具书，而是一次对智能本质的追寻，对科技前沿的探索，以及对人类未来的展望。无论您是技术开发者、行业决策者，还是对AI充满好奇的每一位读者，都能从中获得启迪，共同迎接AI时代的到来，并积极参与到这场伟大的变革中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑是给那些对机器学习跃跃欲试，但又被高门槛吓退的群体打了一剂强心针。《零起点Python机器学习快速入门》给我最深刻的印象是它“快”的特质。我并非计算机科班出身，也从未接触过编程，但这本书却让我在很短的时间内，对机器学习这个听起来高大上的领域有了初步的认识和实践能力。 它没有深究那些晦涩的理论和复杂的数学推导，而是将重点放在了“如何快速上手”上。这一点非常契合我目前的学习需求。书中关于Python基础的讲解，虽然简略，但足够支撑起后续的机器学习实践。作者巧妙地避开了过多的细节，让我们能快速过渡到核心内容。 当涉及到机器学习算法时，这本书采取了一种“先用起来，再慢慢理解”的策略。它会提供可运行的代码，让我们通过实际操作来感受不同算法的效果。例如，在讲解分类问题时，会直接给出使用决策树或支持向量机进行预测的代码。这种“黑箱”式的引入方式，虽然在学术研究上可能不够严谨，但对于初学者建立直观印象和激发学习兴趣，却起到了关键作用。 此外，本书在数据处理和特征工程方面也提供了一些实用的技巧。虽然篇幅不长，但作者能够清晰地展示如何使用Pandas等库对数据进行清洗、转换和可视化，这对于理解机器学习模型的输入至关重要。我不再是只能盯着一堆数字发呆，而是能够初步地“看懂”数据，并知道如何让数据变得“更聪明”。 总而言之，《零起点Python机器学习快速入门》的价值在于它提供了一个高效的学习通道，让学习者能以较低的门槛快速进入机器学习的实际应用领域。它就像一座桥梁，连接了理论知识和实践操作，让我看到了掌握这项技能的可能性。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《零起点Python机器学习快速入门》，迫不及待地翻了几页，就感觉这本书的定位非常精准，特别适合我这种之前对编程和机器学习一窍不通的新手。封面设计简洁明了，没有那些花里胡哨的图，直接点明了主题，让人一眼就知道是干什么的。 我最看重的是它“零起点”这个概念。翻开目录，看到前面几章讲的是Python的基础语法，比如变量、数据类型、控制流、函数这些，感觉就像在上一个非常易懂的Python入门课。作者用了很多生活化的例子来解释概念，不像有些书那么枯燥，我甚至觉得有点像在看一本关于如何解决小问题的指南，而不是严肃的技术书籍。 到了机器学习的部分，我尤其惊喜。书中没有一开始就抛出复杂的算法公式，而是循序渐进地介绍一些基本概念，比如监督学习、无监督学习，以及一些常见的模型，像线性回归、逻辑回归。作者在讲解这些模型时，会先用最直观的方式解释它们是如何工作的，然后才引入代码实现。这让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动理解和探索。 代码示例也是一大亮点。我之前尝试过看一些技术博客，代码总是看得云里雾里，不知道怎么运行，也不知道每行代码到底有什么用。《零起点Python机器学习快速入门》里的代码都配有详细的注释，而且都是可以直接在Jupyter Notebook或Python环境中运行的。作者还推荐了一些常用的库，比如NumPy、Pandas、Scikit-learn，并且在书中演示了如何安装和使用它们。这对于我这种需要手把手指导的人来说，简直是太友好了。 总的来说，这本书让我对机器学习不再感到畏惧。它提供了一个清晰的学习路径，让我能够一步一个脚印地建立起自己的知识体系。即使我暂时还不能完全理解所有的数学原理，但至少我已经能够上手编写一些简单的机器学习程序，并看到结果了，这种成就感是无价的。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，人工智能和机器学习对我来说都像是一个遥不可及的“黑箱”，充满了神秘感，但又不知道从何下手。《零起点Python机器学习快速入门》这本书，确实做到了“零起点”的承诺，它给我最大的感受就是“豁然开朗”。 这本书最让我惊喜的是，它并没有回避Python语言本身。在机器学习的世界里，Python无疑是最重要的工具，而这本书花费了相当一部分篇幅来讲解Python的基础知识。但它讲得非常“有针对性”，不是那种泛泛而谈的编程课，而是直接点出机器学习中会用到的那些关键语法和概念，比如列表、字典、函数、循环等等。这让我觉得，我学的每一个Python知识点，都在为后续的学习铺路，而不是凭空学一堆没用的东西。 当我看到机器学习的部分时，这本书的“快速入门”就体现出来了。它不像很多教材那样，上来就给你灌输一大堆高深的理论和数学公式。相反，它会先讲一个最直观的机器学习应用场景，然后告诉你“哦，原来解决这个问题可以用这样的算法”，接着就直接给你展示如何用Python代码来实现。这种“先看到结果，再理解过程”的方式，对我来说真的太友好了。 而且，书中对代码的讲解也十分细致。它提供的每一个代码片段，都配有清晰的注释，让你知道每一行代码大概在做什么。它还会告诉你，如果你想运行这些代码，需要安装哪些库，在哪里可以下载。我之前看过的很多技术文章，代码都是直接丢在那里，根本不知道怎么用，这本书彻底解决了我的这个痛点。 总的来说，《零起点Python机器学习快速入门》这本书，最让我觉得它“值”的地方在于，它不仅教我“是什么”，更教我“怎么做”。它没有把机器学习变成一个复杂的学术研究，而是变成了一件可以动手实践的事情。这本书让我这个编程小白，也能有机会去触摸和感受机器学习的魅力。

评分☆☆☆☆☆

对于一个长期以来对人工智能和机器学习抱有浓厚兴趣，但又苦于没有合适入门路径的普通读者来说，《零起点Python机器学习快速入门》的出现，绝对是一场及时雨。这本书最令我印象深刻的是其“由浅入深”的学习设计，它并没有一开始就用复杂的术语和理论轰炸读者，而是选择了从最基础的Python编程概念入手，逐步引导读者进入更复杂的机器学习领域。 书中对Python基础知识的讲解，虽然篇幅有限，但胜在精炼且实用。作者没有过多地纠缠于语法细节，而是侧重于讲解那些在机器学习领域中最常用的功能和技巧，例如如何处理数据结构、如何进行条件判断和循环控制等。这使得我能够快速掌握必要的编程工具，为后续的学习打下坚实的基础。 在机器学习算法的介绍部分，这本书采取了一种“实践驱动”的学习方法。它不回避算法的存在，但也不会一开始就沉浸在复杂的数学公式中。相反，作者会先用通俗易懂的语言解释算法的核心思想，然后立即提供可以直接运行的Python代码示例。这种方式让我能够通过亲身实践，来理解算法的工作原理和应用场景，大大增强了学习的直观性和趣味性。 此外，书中对一些常用机器学习库的介绍和使用方法也相当到位。例如，对于NumPy、Pandas和Scikit-learn等库，作者都给出了清晰的安装指南和基础用法演示。这让我不再因为不知道如何安装和调用这些工具而望而却步，而是能够顺利地将它们集成到自己的学习过程中。 总而言之，《零起点Python机器学习快速入门》凭借其清晰的学习路径、实用的代码示例以及对初学者友好的讲解方式，成功地降低了机器学习的学习门槛。它让我看到了掌握这项前沿技术并非遥不可及，并且激发了我进一步深入学习的信心和动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对AI充满好奇，但又深知自己编程功底薄弱的读者，我在寻找一本能够真正帮助我入门的书籍时，无意间发现了《零起点Python机器学习快速入门》。这本书最吸引我的地方，是它那种“落地”导向的学习方式。它不是让你先背诵一堆公式，而是直接带你走进一个实际的项目场景。 我印象最深的是书中关于数据可视化和初步探索性数据分析（EDA）的章节。作者通过生动的图表和代码示例，展示了如何用Python来理解数据集的结构、分布以及变量之间的关系。这让我意识到，机器学习不仅仅是算法，更是对数据的深刻理解。以前我总觉得数据分析是个很专业的事情，看了这本书，觉得好像也没那么遥不可及。 在算法讲解方面，这本书的节奏感把握得很好。它会先介绍一个算法的核心思想，然后立即给出相应的Python代码实现。这种“先尝后懂”的模式，让我更容易将抽象的概念与具体的代码联系起来。例如，在讲到聚类算法时，书中的例子非常直观，让我能够通过运行代码，看到不同的数据点是如何被分组的。 而且，作者在讲解代码时，并没有假设读者已经精通Python的每一个细节。他会解释一些关键的函数和参数的含义，并给出一些常用的库的介绍。这对于我这种需要大量“提示”的读者来说，无疑是雪中送炭。我不再需要频繁地跳出本书去搜索Python语法，而是可以在阅读过程中就获得足够的信息。 总而言之，《零起点Python机器学习快速入门》最打动我的，是它那种“带你玩转”的态度。它让我觉得学习机器学习不是一件枯燥的任务，而是一次充满探索和发现的旅程。这本书为我打开了一扇大门，让我看到了通过实践来掌握这项技能的希望。