Python機器學習及實踐-從零開始通往Kaggle競賽之路 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

繁體網頁||簡體網頁

☆☆☆☆☆

範淼 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 深度學習
• Kaggle
• 數據科學
• 算法
• 實踐
• 入門
• 模型
• 特徵工程

店鋪： 建湖新華書店圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302442875

商品編碼：25669763820

包裝：普及

開本：16

齣版時間：2017-02-01

內容介紹
基本信息

書名：	Python機器學習及實踐-從零開始通往Kaggle競賽之路
作者：	範淼	開本：
YJ：	49	頁數：
現價：	見1；CY=CY部	齣版時間	2016-10
書號：	9787302442875	印刷時間：
齣版社：	清華大學齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 範淼 ：清華大學計算機係人工智能研究所博士，研究方嚮涉及機器學習與自然語言處理技術。2015年3月受國傢留學基金委公派至美國紐約大學計算機係聯閤培養。攻讀博士期間，於所在研究領域內多個重要GJ會議與期刊上發錶論文近20篇。先後在Hulu、MSRA（微軟亞洲研究院）、百度自然語言處理部、Bosch（博世）北美矽榖研究院等多個公司的研發部門實習，並承擔機器學習與自然語言處理相關的研究任務。
李超： 工學博士，清華大學副研究員，信息技術研究院Web 與軟件技術研究中心副主任。中國計算機學會信息存儲技術專委會WY、中國計算機學會GJ會員、全國文獻影像技術標準化技術WY會（SAC/TC86/SC6）WY、IEEE 會員。研究領域包括海量數據存儲、組織與管理、分析，及其在數字圖書館/檔案館/教育/醫療/金融等領域的應用。主持及參與多項國傢973、863、科技支撐、自然基金等縱嚮項目及橫嚮閤作項目。已發錶學術論文50 餘篇、獲得授權發明專利10 餘項。
精彩導讀 D3章 進階篇       在D2章中，我們嚮讀者介紹瞭大量經典的機器學習模型，並且使用Python編程語言分析這些模型在許多不同現實數據上的性能錶現。然而，細心的讀者在深入研究這些數據或者查閱Scikit-learn的文檔之後J會發現： 所有我們在D2章中使用過的數據幾乎都經過瞭規範化處理，而且模型也大多隻是采用瞭默認的初始化配置。換言之，盡管我們可以使用經過處理之後的數據，在默認配置下學習到一套用以擬閤這些數據的參數，並且使用這些參數和默認配置取得一些看似良好的性能錶現；但是我們仍然無法迴答幾個Z為關鍵的問題： 實際研究和工作中接觸到的數據都是這樣規整的嗎？難道這些默認配置J是ZJ的麼？我們的模型性能是否還有提升的空間？本章“3.1模型使用技巧”節將會幫助讀者朋友解答上述疑問。閱讀完這一節，相信各位讀者朋友J會掌握如何通過抽取或者篩選數據特徵、優化模型配置，進一步提升經典模型的性能錶現。　　然而，隨著近些年機器學習研究與應用的快速發展，經典模型漸漸無法滿足日益增長的數據量和復雜的數據分析需求。因此，越來越多更加高效而且強力的學習模型以及對應的程序庫正逐漸被設計和編寫，並慢慢被科研圈和工業界所廣泛接受與采用。這些模型和程序庫包括： 用於自然語言處理的NLTK程序包；詞嚮量技術Word2Vec；能夠提供強大預測能力的XGBoost模型，以及Google發布的用於深度學習的Tensorflow框架等等。更加令人振奮的是，上述這些Z為流行的程序庫和模型， 不但提供瞭Python的編程接口API，而且有些成為Python編程語言的工具包，更是方便瞭我們後續的學習和使用。因此，在“3.2流行庫/模型實踐”節將會帶領各位讀者一同領略這些時下Z為流行的程序庫和新模型的奧妙。
　　3.1模型實用及技巧　　這一節將嚮讀者朋友傳授一係列更加偏嚮於實戰的模型使用技巧。相信各位讀者在D2章中品味瞭多個經典的機器學習模型之後，J會發現： 一旦我們確定使用某個模型，本書所提供的程序庫J可以幫助我們從標準的訓練數據中，依靠默認的配置學習到模型所需要的參數（Parameters）；接下來，我們便可以利用這組得來的參數指導模型在測試數據集上進行預測，進而對模型的錶現性能進行評價。　　但是，這套方案並不能保證: (1) 所有用於訓練的數據特徵都是Z好的；(2) 學習得到的參數一定是Z優的；(3) 默認配置下的模型總是ZJ的。也J是說，我們可以從多個角度對在前麵所使用過的模型進行性能提升。本節將嚮大傢介紹多種提升模型性能的方式，包括如何預處理數據、控製參數訓練以及優化模型配置等方法。　　3.1.1特徵提升　　早期機器學習的研究與應用，受模型種類和運算能力的限製。因此，大部分研發人員把更多的精力放在對數據的預處理上。他們期望通過對數據特徵的抽取或者篩選來達到提升模型性能的目的。所謂特徵抽取，J是逐條將原始數據轉化為特徵嚮量的形式，這個過程同時涉及對數據特徵的量化錶示；而特徵篩選則更進一步，在高維度、已量化的特徵嚮量中選擇對指定任務更有效的特徵組閤，進一步提升模型性能。　　3.1.1.1特徵抽取　　原始數據的種類有很多種，除瞭數字化的信號數據（聲紋、圖像），還有大量符號化的文本。然而，我們無法直接將符號化的文字本身用於計算任務，而是需要通過某些處理手段，預先將文本量化為特徵嚮量。　　有些用符號錶示的數據特徵已經相對結構化，並且以字典這種數據結構進行存儲。這時，我們使用DictVectorizer對特徵進行抽取和嚮量化。比如下麵的代碼55。
　　代碼55： DictVectorizer對使用字典存儲的數據進行特徵抽取與嚮量化　　>>> # 定義一組字典列錶，用來錶示多個數據樣本（每個字典代錶一個數據樣本）。　　>>>measurements= [{'city': 'Dubai', 'temperature': 33.}, {'city': 'London', 'temperature': 12.}, {'city': 'San Fransisco', 'temperature': 18.}]　　>>> # 從sklearn.feature_extraction 導入 DictVectorizer　　>>>from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer　　>>> # 初始化DictVectorizer特徵抽取器　　>>>vec=DictVectorizer()　　>>> # 輸齣轉化之後的特徵矩陣。　　>>>print vec.fit_transform(measurements).toarray()　　>>> # 輸齣各個維度的特徵含義。　　>>>print vec.get_feature_names()[[1. 0 0.33]　　[0. 1. 0.12.]　　[0. 0. 1.18.]]　　['city=Dubai', 'city=London', 'city=San Fransisco', 'temperature']
　　從代碼55的輸齣可以看到： 在特徵嚮量化的過程中，DictVectorizer對於類彆型（Categorical）與數值型（Numerical）特徵的處理方式有很大差異。由於類彆型特徵無法直接數字化錶示，因此需要藉助原特徵的名稱，組閤産生新的特徵，並采用0/1二值方式進行量化；而數值型特徵的轉化則相對方便，一般情況下隻需要維持原始特徵值即可。　　另外一些文本數據則錶現得更為原始，幾乎沒有使用特殊的數據結構進行存儲，隻是一係列字符串。我們處理這些數據，比較常用的文本特徵錶示方法為詞袋法（Bag of Words）： 顧名思義，不考慮詞語齣現的順序，隻是將訓練文本中的每個齣現過的詞匯單D視作一列特徵。我們稱這些不重復的詞匯集閤為詞錶（Vocabulary），於是每條訓練文本都可以在高維度的詞錶上映射齣一個特徵嚮量。而特徵數值的常見計算方式有兩種，分彆是： CountVectorizer和TfidfVectorizer。對於每一條訓練文本，CountVectorizer隻考慮每種詞匯（Term）在該條訓練文本中齣現的頻率（Term Frequency）。而TfidfVectorizer除瞭考量某一詞匯在D前文本中齣現的頻率（Term Frequency）之外，同時關注包含這個詞匯的文本條數的倒數（Inverse Document Frequency）。相比之下，訓練文本的條目越多，TfidfVectorizer這種特徵量化方式J更有優勢。因為我們計算詞頻（Term Frequency）的目的在於找齣對所在文本的含義更有貢獻的重要詞匯。然而，如果一個詞匯幾乎在每篇文本中齣現，說明這是一個常用詞匯，反而不會幫助模型對文本的分類；在訓練文本量較多的時候，利用TfidfVectorizer壓製這些常用詞匯的對分類決策的乾擾，往往可以起到提升模型性能的作用。　　我們通常稱這些在每條文本中都齣現的常用詞匯為停用詞（Stop Words），如英文中的the、a等。這些停用詞在文本特徵抽取中經常以黑名單的方式過濾掉，並且用來提高模型的性能錶現。下麵的代碼讓我們重新對“20類新聞文本分類”問題進行分析處理，這一次的重點在於列舉上述兩種文本特徵量化模型的使用方法，並比較他們的性能差異。　　……
目錄

●D1章簡介篇1

1.1機器學習綜述1

1.1.1任務3

1.1.2經驗5

1.1.3性能5

1.2Python編程庫8

1.2.1為什麼使用Python8

1.2.2Python機器學習的優勢9

1.2.3NumPy & SciPy10

1.2.4Matplotlib11

1.2.5Scikit�瞝earn11

1.2.6Pandas11

1.2.7Anaconda12

1.3Python環境配置12

1.3.1Windows係統環境12

1.3.2Mac OS 係統環境17

1.4Python編程基礎18

1.4.1Python基本語法19

1.4.2Python 數據類型20

1.4.3Python 數據運算22

1.4.4Python 流程控製26

1.4.5Python 函數（模塊）設計28

1.4.6Python 編程庫（包）的導入29

1.4.7Python 基礎綜閤實踐30

1.5章末小結33〖1〗Python機器學習及實踐〖1〗目錄●D2章基礎篇34

2.1監督學習經典模型34

2.1.1分類學習35

2.1.2迴歸預測64

2.2無監督學習經典模型81

2.2.1數據聚類81

2.2.2特徵降維91

2.3章末小結97

●D3章進階篇98

3.1模型實用技巧98

3.1.1特徵提升99

3.1.2模型正則化111

3.1.3模型檢驗121

3.1.4超參數搜索122

3.2流行庫/模型實踐129

3.2.1自然語言處理包（NLTK）131

3.2.2詞嚮量（Word2Vec）技術133

3.2.3XGBoost模型138

3.2.4Tensorflow框架140

3.3章末小結152

●D4章實戰篇153

4.1Kaggle平颱簡介153

4.2Titanic罹難乘客預測157

4.3IMDB影評得分估計165

4.4MNIST手寫體數字圖片識彆174

4.5章末小結180

●後記181

●參考文獻182

目錄
。。。。。。。。。。

《Python數據科學實戰：從入門到精通》 內容簡介： 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動創新和決策的核心要素。掌握數據分析和科學計算的能力，已經成為各行各業專業人士必備的技能。《Python數據科學實戰：從入門到精通》正是為 aspiring data scientists, analysts, researchers, 以及任何希望深入理解和利用數據的人們量身打造的一本深度實踐指南。本書將帶領讀者踏上一段從零開始、循序漸進的Python數據科學探索之旅，最終實現獨立完成復雜數據分析項目的目標。 本書並非淺嘗輒止的理論堆砌，而是聚焦於Python強大的數據科學生態係統，係統地闡述瞭從數據獲取、清洗、預處理、探索性數據分析 (EDA)，到數據建模、評估和可視化等整個數據科學工作流程。我們相信，真正掌握一門技術，在於反復的實踐和解決實際問題的能力，因此，本書的每一章都穿插瞭精心設計的案例分析和動手練習，旨在幫助讀者鞏固所學知識，並培養解決真實世界數據挑戰的信心。 核心內容涵蓋： 第一部分：Python基礎與數據科學環境搭建 在正式進入數據科學的海洋之前，紮實的基礎知識是必不可少的。本部分將從Python語言的核心概念入手，即使是編程新手也能快速上手。我們將重點講解Python的數據類型、控製流、函數、麵嚮對象編程等基礎知識，並特彆強調它們在數據處理中的應用。 Python入門： 深入淺齣地講解Python的基本語法、變量、運算符、數據結構（列錶、元組、字典、集閤）等，並提供大量代碼示例。 環境配置： 指導讀者如何安裝和配置Python開發環境，包括Anaconda發行版、Jupyter Notebook/Lab等交互式開發工具，以及常用的IDE（如VS Code）的配置，確保讀者能夠立即投入到實踐中。 NumPy： 作為Python科學計算的基石，NumPy提供瞭強大的N維數組對象和一係列用於數組操作的函數。本部分將詳細講解NumPy的數組創建、索引、切片、數學運算、綫性代數運算以及廣播機製，為後續的數據處理打下堅實基礎。 Pandas： Pandas庫是Python數據分析的瑞士軍刀。我們將深入探討其核心數據結構——Series和DataFrame，學習如何進行數據讀取（CSV、Excel、SQL數據庫等）、數據清洗（缺失值處理、重復值處理、數據類型轉換）、數據重塑（排序、分組、聚閤、閤並、連接）、時間序列數據處理以及數據透視錶等。通過實際數據操作，讀者將深刻理解Pandas在數據預處理階段的強大能力。 第二部分：數據可視化與探索性數據分析 (EDA) 數據可視化是將復雜數據轉化為易於理解的洞察的關鍵。本部分將引領讀者掌握多種數據可視化工具和技術，並學習如何通過EDA來理解數據的內在規律和特徵。 Matplotlib： Python最基礎、最靈活的繪圖庫。我們將學習如何創建各種靜態、動態、交互式的圖錶，包括摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、箱綫圖等，並掌握圖錶的定製化，如標題、標簽、圖例、顔色、樣式等。 Seaborn： Seaborn是基於Matplotlib的統計數據可視化庫，提供瞭更高級的接口和更美觀的默認樣式，特彆擅長繪製復雜的統計圖錶。我們將學習如何使用Seaborn繪製分布圖、關係圖、分類圖、迴歸圖、矩陣圖等，以及如何利用其便捷的函數快速探索數據間的關係。 探索性數據分析 (EDA)： 本部分將係統性地講解EDA的流程和技巧。通過對真實數據集進行分析，讀者將學會如何運用統計摘要、數據分布分析、相關性分析、異常值檢測以及不同特徵之間的關係探索等方法，來發現數據中的模式、趨勢、異常和潛在的問題，為後續的建模提供依據。 第三部分：機器學習基礎與實踐 在掌握瞭數據處理和分析的技能後，我們將正式進入機器學習的世界。本書將從機器學習的基本概念講起，介紹監督學習、無監督學習等主要範式，並重點講解幾種常用且強大的機器學習算法。 機器學習概述： 介紹機器學習的基本概念，如監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習；講解特徵工程、模型訓練、模型評估等核心流程。 Scikit-learn： 作為Python中最流行、功能最全麵的機器學習庫，Scikit-learn將貫穿本部分。我們將學習如何使用Scikit-learn進行數據預處理（特徵縮放、編碼、降維）、模型選擇（交叉驗證、網格搜索）、模型訓練（擬閤數據）、模型預測和模型評估（準確率、召迴率、F1分數、AUC等）。 監督學習算法： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 講解它們的基本原理、適用場景和Scikit-learn實現，並探討模型正則化技術（Lasso, Ridge）以防止過擬閤。 決策樹與隨機森林： 深入理解決策樹的構建過程，以及隨機森林如何通過集成學習提升模型性能和魯棒性。 支持嚮量機 (SVM)： 介紹SVM的核技巧，以及如何選擇閤適的核函數和參數來解決分類和迴歸問題。 K近鄰 (KNN)： 講解其簡單的原理和應用，以及距離度量的選擇。 集成學習（XGBoost/LightGBM）： 重點介紹梯度提升算法，並詳細講解XGBoost和LightGBM這兩個在Kaggle競賽中錶現卓越的庫，包括它們的原理、參數調優和實際應用技巧。 無監督學習算法： K-Means聚類： 學習如何進行數據聚類，發現數據的內在分組。 主成分分析 (PCA)： 掌握降維技術，用於數據壓縮和特徵提取。 第四部分：高級主題與項目實戰 為瞭讓讀者真正具備獨立解決問題的能力，本書將進一步探討一些高級機器學習技術，並引導讀者完成一係列端到端的數據科學項目。 模型評估與選擇： 深入講解各種模型評估指標的含義和適用場景，學習如何進行模型性能的橫嚮和縱嚮比較，以及如何利用交叉驗證、網格搜索和隨機搜索等技術進行超參數調優。 特徵工程進階： 探討更復雜的特徵工程技巧，包括特徵交互、特徵組閤、特徵選擇方法（如基於模型的方法、過濾法、包裝法）等，以提升模型性能。 模型解釋性： 學習如何理解和解釋機器學習模型的預測結果，介紹SHAP、LIME等模型解釋工具，幫助理解模型“黑箱”內部的決策過程。 時間序列分析基礎： 介紹時間序列數據的特性，以及ARIMA、Prophet等基礎時間序列預測模型，為處理具有時間依賴性的數據奠定基礎。 真實世界項目實踐： 房價預測項目： 從數據獲取、清洗、EDA、特徵工程、模型選擇到模型評估，完成一個完整的迴歸問題預測。 客戶流失預測項目： 運用分類算法，構建模型來預測客戶是否會流失。 文本情感分析項目（選講）： 介紹文本數據的預處理（如分詞、去停用詞、詞乾提取），並應用NLP技術進行情感分析。 本書特色： 實踐驅動： 每一個理論概念都伴隨著代碼示例和實際案例，強調“學以緻用”。 循序漸進： 內容設計符閤學習麯綫，從基礎概念到高級技巧，逐步深入。 工具全麵： 覆蓋Python數據科學領域最核心、最常用的庫，如NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM等。 項目導嚮： 通過完成真實世界的數據科學項目，讓讀者掌握端到端解決問題的能力。 通俗易懂： 語言力求簡潔明瞭，避免生澀的學術術語，讓技術小白也能輕鬆理解。 通過《Python數據科學實戰：從入門到精通》，您將不僅僅學會使用Python進行數據分析，更能培養起獨立思考、分析問題、解決問題的能力，為在數據科學領域的深入發展打下堅實的基礎，開啓您精彩的數據探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己仿佛經曆瞭一場酣暢淋灕的頭腦風暴。作者在介紹機器學習概念時，並沒有止步於枯燥的理論堆砌，而是巧妙地將每一個知識點都與Python的實際應用相結閤。例如，在講解綫性迴歸時，書中不僅給齣瞭數學公式，更重要的是提供瞭使用Scikit-learn庫實現綫性迴歸的完整代碼，並且詳細解釋瞭每一行代碼的含義，這對於我理解算法在實際編程中的應用至關重要。更讓我驚喜的是，書中對數據預處理的講解也非常到位，各種缺失值填充、異常值檢測、特徵縮放等方法都講得清晰明瞭，並且附帶瞭相應的Python代碼實現。這一點非常重要，因為在實際的機器學習項目中，數據預處理往往占據瞭大部分的時間和精力，擁有一個紮實的數據預處理基礎，能夠極大地提高建模效率。而且，書中還穿插瞭一些關於模型評估和調優的章節，比如交叉驗證、網格搜索等，這些都是提升模型性能的關鍵技術。我尤其喜歡書中關於模型選擇的討論，它幫助我理解瞭不同算法的適用場景和優缺點，從而能夠根據具體問題選擇最閤適的模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常幽默風趣，閱讀起來一點也不枯燥。作者在講解一些比較抽象的概念時，常常會用生動的比喻或者生活化的例子來輔助說明，讓我能夠輕鬆理解。比如，在解釋過擬閤和欠擬閤時，作者用“用力過猛”和“心有餘而力不足”來形容，形象地讓我記住瞭這兩個重要的概念。而且，書中不僅僅是提供代碼，還融入瞭很多作者在機器學習實踐中的思考和感悟。他會分享一些自己在學習和競賽過程中遇到的坑，以及如何一步步解決這些問題的經驗，這對於我來說非常有啓發性。感覺像是跟一位經驗豐富的老師在麵對麵交流，能夠學到很多書本上學不到的“內功心法”。我非常喜歡書中那些“彩蛋”式的知識點，比如一些提高代碼效率的小技巧，或者對某個算法背後更深層次的解釋，這些都讓我覺得這本書的內容非常豐富和有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的地方在於它將機器學習的理論知識與Kaggle競賽的實戰經驗進行瞭完美的融閤。作者顯然是經過瞭多次Kaggle實戰的洗禮，所以他提供的解決方案和思路都非常具有實操性。書中對一些經典的Kaggle競賽案例進行瞭深入的剖析，從數據理解、特徵工程到模型選擇、參數調優，每一步都講解得非常細緻。我特彆欣賞書中關於特徵工程的講解，作者提齣瞭很多非常有創意和實用的特徵構建方法，這些方法往往能夠顯著提升模型的準確率。例如，在處理文本數據時，書中介紹瞭TF-IDF、Word2Vec等多種文本錶示方法，並結閤實際案例展示瞭如何利用它們來提取有用的信息。此外，書中對模型集成（Ensemble Learning）的講解也非常深入，介紹瞭Stacking、Bagging、Boosting等多種集成方法，並且通過實際競賽案例展示瞭如何有效地組閤多個模型來獲得更好的預測結果。這對於我理解如何“壓榨”模型的潛力，在競賽中取得好成績至關重要。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的排版和組織結構也相當齣色。每一章的內容都循序漸進，邏輯清晰，讓我能夠很順暢地跟著作者的思路前進。章節之間過渡自然，不會讓人感到突兀。而且，書中在講解代碼時，都會配有詳細的注釋，這對於我這種需要仔細揣摩代碼的人來說，簡直是太友好瞭。更重要的是，書中提供的所有代碼都可以直接運行，這大大降低瞭學習的門檻，讓我能夠專注於理解算法和模型的原理，而不用花費大量時間去調試環境。我尤其喜歡書中在每個章節的末尾都會提供一些思考題或者小練習，這能夠幫助我鞏固所學的知識，並加深對內容的理解。當我能夠獨立完成這些練習時，我就會對自己的學習進度有一個清晰的認識。這本書就像一個精心設計的學習路徑圖，引領我一步步走嚮機器學習的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，一看就有一種專業且實用的感覺。書名“Python機器學習及實踐-從零開始通往Kaggle競賽之路”直接點明瞭核心內容，對於我這樣一直想深入學習機器學習，但又缺乏係統指導的讀者來說，簡直是福音。我尤其看重“從零開始”這幾個字，這意味著即便是對機器學習完全陌生的初學者，也能在這本書中找到自己的入門之路。我非常期待書中能夠詳細介紹機器學習的基本概念，比如監督學習、無監督學習、強化學習等，並且能用清晰易懂的語言來解釋它們背後的數學原理，而不會過於晦澀難懂。同時，我希望書中能夠提供大量實際的Python代碼示例，讓我能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實踐能力。Kaggle競賽作為書的“終點”，也暗示瞭書中會涉及一些實用的算法和技巧，能夠幫助我理解真實世界的數據挑戰，並學會如何構建有效的模型來解決問題。我非常好奇書中會選擇哪些經典的Kaggle競賽作為案例，以及它們是如何被拆解、分析和解決的。總而言之，我對這本書充滿瞭期待，希望它能夠成為我踏入機器學習世界的堅實起點。