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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
• 快速入门
• 人工智能

店铺： 扬中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：25781693801

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

《精通Python数据科学：从理论到实战的深度探索》 内容简介： 在当今数据爆炸的时代，驾驭海量信息、挖掘隐藏价值的能力已成为个人与组织的核心竞争力。本书《精通Python数据科学：从理论到实战的深度探索》旨在为广大对数据科学充满热情，并希望在Python这门强大且灵活的编程语言基础上，构建扎实理论基础和卓越实践技能的学习者提供一条清晰的学习路径。本书并非零基础的入门指南，而是定位于已具备一定Python编程基础，并对数据科学的概念有所了解，渴望将理论知识转化为实际项目能力的读者。我们将深入剖析数据科学的核心组成部分，从数据获取、清洗、探索性分析，到模型构建、评估与部署，层层递进，确保读者能够全面掌握数据科学的整个生命周期。 本书的首要目标是构建坚实的数据科学理论框架。我们将从概率论、统计学、线性代数等数据科学的数学基石出发，以通俗易懂的方式阐释其在数据科学中的重要性及应用。例如，在统计学部分，我们将详细介绍描述性统计（均值、中位数、方差、标准差等）如何帮助我们理解数据的中心趋势和离散程度；推断性统计（假设检验、置信区间等）则会引领我们如何从样本数据推断总体特征，为决策提供科学依据。线性代数在机器学习中扮演着至关重要的角色，本书将深入讲解向量、矩阵运算、特征值与特征向量等概念，并展示它们如何在数据降维（如PCA）、模型参数表示等方面发挥作用。我们不会停留在概念层面，而是结合Python的强大科学计算库（如NumPy和SciPy）进行实际的公式推导和计算演示，让读者在实践中理解数学理论的威力。 核心的篇幅将聚焦于Python在数据科学领域的关键库和工具。我们将系统介绍NumPy，作为Python科学计算的基础，深入探讨其多维数组对象（ndarray）的高效操作、广播机制以及向量化计算的优势，这为后续所有的数据处理和模型构建奠定了效率基础。Pandas库将是数据处理的核心工具，我们将从DataFrame和Series这两个核心数据结构入手，详尽讲解数据的读取（CSV, Excel, SQL等）、索引、选择、过滤、合并、分组、聚合以及时间序列处理等复杂操作。本书将通过大量实际数据示例，演示如何使用Pandas高效地清洗和转换不规整、缺失或异常的数据，使其成为可供分析的“干净”数据。 在数据探索性分析（EDA）阶段，我们不仅会运用Pandas进行初步的数据概览，更会深入讲解数据可视化技术。Matplotlib作为Python最基础的可视化库，我们将学习如何绘制各种静态图表，如散点图、折线图、柱状图、直方图、箱线图等，用以发现数据中的模式、趋势和异常值。在此基础上，我们将重点介绍Seaborn库，它建立在Matplotlib之上，提供了更高级、更美观的统计图形绘制功能，能够轻松实现复杂的数据关系可视化，例如多变量关系图、热力图、分布图等。本书强调，良好的可视化是理解数据、发现洞察的关键步骤，我们将引导读者如何根据不同的分析目的选择最合适的图表类型，并解读图表所传达的信息。 机器学习模型的构建与应用是本书的重头戏。我们将涵盖从监督学习到无监督学习的经典算法。在监督学习方面，我们将详细讲解线性回归、逻辑回归、决策回归树、随机森林、支持向量机（SVM）以及K近邻（KNN）等算法的原理、适用场景、优缺点及Python实现。例如，对于线性回归，我们会深入讲解最小二乘法原理，并展示如何使用Scikit-learn库来拟合模型、预测连续值。逻辑回归将是分类问题的入门，我们会阐释其Sigmoid函数和损失函数。决策树和随机森林的非线性建模能力、处理高维数据的优势将被充分展现。支持向量机（SVM）的核技巧将是理解其强大泛化能力的关键。 对于模型评估与调优，本书将提供一套系统的实践方法。我们将详细介绍各种评估指标，如回归问题的均方误差（MSE）、R²分数，分类问题的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值。我们将重点讲解过拟合和欠拟合的概念，并介绍交叉验证（Cross-validation）等技术来更可靠地评估模型性能。模型超参数的调优是提升模型精度的关键，我们将深入探讨网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数优化策略，并展示如何使用Scikit-learn的相应工具来实现。 在无监督学习方面，我们将探讨聚类分析（如K-Means、DBSCAN）和降维技术（如主成分分析PCA）。K-Means将作为聚类分析的入门，我们会讲解其迭代过程和肘部法则（Elbow Method）来确定聚类数量。DBSCAN则能帮助我们发现任意形状的簇。PCA的原理及其在数据压缩和特征提取中的应用也将得到详细阐述。 本书的一个重要特色是强调实战项目。我们不会仅仅停留在理论和代码的讲解，而是会设计一系列贴近实际应用场景的项目，引导读者从数据准备到模型部署完成整个流程。这些项目可能涵盖： 电商用户行为分析与推荐系统初步： 利用用户购买历史数据，分析购买模式，构建简单的协同过滤推荐模型。 金融欺诈检测： 使用信用卡交易数据，训练分类模型来识别潜在的欺诈交易。 文本情感分析： 对社交媒体评论或产品评价进行情感极性分析，训练模型识别积极、消极或中性情感。 图像分类基础： 利用经典的图像数据集（如MNIST或CIFAR-10），训练卷积神经网络（CNN）模型进行图像识别（将引入TensorFlow/Keras或PyTorch的基础概念）。 通过这些项目，读者将有机会将所学的理论知识和工具应用到真实的问题中，经历从数据获取、数据清洗、特征工程、模型选择、训练、评估到结果解释的全过程。每个项目都会提供详细的代码实现、思路解析和潜在的改进方向，帮助读者积累宝贵的项目经验。 此外，本书还会触及模型部署的初步概念。虽然不深入探讨复杂的生产环境部署，但我们会介绍如何将训练好的模型保存下来，以及如何使用Flask或Streamlit等轻量级框架构建简单的API接口或Web应用，让模型能够接受新的输入并返回预测结果。这将帮助读者理解数据科学项目从实验室走向实际应用的桥梁。 本书的语言风格力求严谨而不失活泼，理论讲解深入浅出，代码示例清晰可运行。我们鼓励读者积极动手实践，不断尝试和探索。每章结束后会附带思考题和进阶练习，以巩固所学知识。 《精通Python数据科学：从理论到实战的深度探索》适合以下读者群体： 已掌握Python基础语法，并希望系统学习数据科学知识的工程师、分析师。 希望将数据驱动的思维应用于业务决策的专业人士。 正在进行相关课程学习，希望加深理解并进行实践的在校学生。 对机器学习、人工智能领域有浓厚兴趣，并希望通过Python实现技术路径的初学者。 本书将是一本陪伴您从数据科学的学习者成长为一名合格的数据科学实践者的宝贵资源。通过本书的学习，您将不仅掌握一套强大的数据分析工具，更能培养数据驱动的思维方式，为解决现实世界中的复杂问题提供坚实的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对机器学习这个词感到既熟悉又陌生。熟悉是因为在新闻和科技报道中经常听到，陌生是因为总觉得它是一个高大上的、需要深厚数学功底才能掌握的领域。直到我读了《零起点Python机器学习快速入门》，才彻底打破了这个固有认知。这本书就像一把钥匙，为我打开了机器学习的大门。 最让我印象深刻的是，它没有一开始就灌输枯燥的概念，而是从一个非常“接地气”的角度切入。书中用了很多生动的比喻和简单的例子来解释机器学习的基本原理。例如，在讲解“过拟合”和“欠拟合”时，书中用“考试作弊”和“没学好”来类比，一下子就让我明白了其中的区别，比那些冰冷的数学定义要容易理解得多。而且，这本书非常注重实践，几乎每一章都会有让你动手敲代码的环节。我跟着书中的指引，一步步地完成了数据加载、预处理、模型训练、评估等全过程，这个过程虽然简单，但让我切实感受到了机器学习的魅力。 书中对Python语言的应用也讲解得非常到位。我之前对Python只有一些浅显的了解，但这本书通过机器学习的应用场景，让我看到了Python强大的数据处理和模型构建能力。书中提供的代码示例都非常简洁高效，并且都有详细的注释，让我能够轻松地理解每一行代码的作用。我尤其喜欢书中关于“特征工程”的讲解，它不是简单地介绍一些技巧，而是通过实际的例子，让我明白如何从原始数据中提取出对模型有用的信息。这种“由浅入深，由表及里”的学习方式，让我觉得学习过程充满了乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对机器学习的印象就是高深莫测，充满了复杂的算法和大量的数学公式，感觉离我的工作和生活太遥远了。直到我翻开《零起点Python机器学习快速入门》，才发现原来它也可以如此亲切和实用。这本书给我最大的感受就是“门槛极低，收获满满”。 我之前对Python语言本身也了解不多，但这本书从最基础的Python环境搭建讲起，循序渐进，即使是完全没有编程基础的我也能很快跟上。书中提供的代码示例都非常简洁明了，而且都经过了精心设计，能够让你在实践中快速理解相关的概念。例如，在讲解数据可视化的时候，书中并不是简单地介绍 Matplotlib 的用法，而是直接用一个数据分析的场景，让你通过绘制图表来理解数据的分布和趋势。这种“做中学”的方式，让我对编程不再感到陌生，也为后续的机器学习学习打下了坚实的基础。 更令人惊喜的是，书中对机器学习核心概念的阐述，也做得非常到位。它没有一开始就抛出复杂的数学模型，而是从问题的本质出发，用生动的例子来解释什么是监督学习、无监督学习，以及常见的算法如线性回归、逻辑回归等等。我记得书中用一个预测房价的例子，详细地讲解了如何构建一个简单的回归模型，并且能够通过调整参数来优化预测结果。这种直观的演示，让我对这些抽象的概念有了清晰的认知，而不是停留在死记硬背的层面。我感觉自己不再是被动地接受信息，而是主动地参与到学习过程中，这种感觉非常好。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满好奇的普通上班族，一直想了解机器学习到底能做什么，但是接触到的资料都让我觉得太难了。《零起点Python机器学习快速入门》这本书，简直就是为我这种“小白”量身定制的。它让我发现，原来机器学习并没有想象中那么高不可攀。 这本书最大的优点是它的“零起点”定位非常真实。我完全没有Python编程基础，甚至对命令行操作都感到陌生，但是这本书从安装Python环境开始，一步一步地教我，就像一个耐心的老师。它没有跳过任何一个基础步骤，让我能够稳扎稳打地前进。书中提供的代码都非常简洁，并且每个代码块都有清晰的说明，让我知道我正在做什么，以及为什么这么做。我记得在学习如何构建一个简单的分类模型时，书中提供的代码可以直接运行，然后输出结果，这让我非常有成就感。 更重要的是，这本书让我对机器学习的概念有了非常直观的理解。它没有一开始就抛出复杂的公式，而是通过一些生活化的例子来解释。比如，用“识别猫和狗”的图片来讲解分类问题，用“推荐你可能喜欢的电影”来讲解推荐系统。这些例子让我能够快速地将抽象的概念与现实生活联系起来，从而更好地理解机器学习的原理和应用。书中对模型评估的讲解也做得很好，让我知道如何判断一个模型的好坏，而不是仅仅看它是否能运行。这种“寓教于乐”的学习方式，让我觉得学习过程非常愉快，也让我更有信心去探索更深入的机器学习知识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析和人工智能领域充满好奇但又缺乏专业背景的职场人士，《零起点Python机器学习快速入门》就像是我的“救命稻草”。我一直想了解机器学习到底是怎么回事，但网上的各种资料要么太专业，要么不成体系，让我无从下手。这本书的出现，彻底改变了我的学习路径。 它最大的亮点在于其“快速入门”的定位。我不需要花费大量时间去钻研深奥的数学理论，而是可以直接通过Python来动手实践。书中提供的代码库非常完善，并且与讲解的内容完美契合。我记得在学习第一个机器学习模型时，书中提供的代码可以直接复制粘贴，然后通过修改少量参数就能看到效果。这种“即插即用”的体验，极大地提升了我的学习效率和兴趣。而且，书中对每一个关键步骤都进行了详细的解释，让我明白为什么这么做，而不是仅仅知道怎么做。 此外，书中对机器学习的应用场景也进行了生动的描绘。它没有停留在理论层面，而是通过实际案例，展示了机器学习在图像识别、文本分析、推荐系统等领域的应用。我读到关于如何用机器学习来识别垃圾邮件时，感觉非常震撼，因为这是我日常生活中经常遇到的问题，而这本书告诉我，原来可以用代码来解决！这种将技术与实际生活相结合的讲解方式，让我更加理解学习机器学习的价值和意义。这本书让我觉得，机器学习并非遥不可及，而是触手可及的技术，我完全可以将其融入到我的工作和个人项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是为我这种对机器学习一窍不通的人量身打造的！我之前尝试过一些在线教程，但总是被各种复杂的数学公式和晦涩的概念搞得晕头转向，感觉自己离“入门”两个字还差十万八千里。而《零起点Python机器学习快速入门》的出现，简直就是一道曙光。它完全颠覆了我对学习新技术的恐惧感。 从第一页开始，作者就用一种非常平易近人的方式引导我进入Python的世界。我之前对编程也只有模糊的概念，但这本书的例子非常生动，几乎是手把手地教我如何安装必要的工具，如何编写我的第一个Python程序。更重要的是，它没有一开始就堆砌大量的理论，而是通过一个个小项目，让我边学边做。比如，学习数据加载时，它不是枯燥地讲解 Pandas 的 API，而是直接用一个实际的数据集，演示如何读取、查看数据，甚至进行一些基本的数据清洗。这种“学以致用”的方式，让我瞬间就有了成就感，也更有动力继续下去。 而且，书中对机器学习概念的讲解，也是我见过的最清晰的版本。它没有回避核心概念，但会用非常形象的比喻来解释，比如把模型比作一个“学习者”，把数据比作“经验”，把训练过程比作“考试”。这种接地气的解释，让我一下子就抓住了本质。当我看到书中用简单的几行代码就实现了一个图片分类器时，我简直不敢相信自己的眼睛！这比我之前看的那些长篇大论的理论要直观太多了。我感觉自己真的不再是那个对机器学习感到畏惧的“零起点”了，而是踏上了探索这个奇妙领域的坚实步伐。