零起點Python機器學習快速入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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何海群 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 入門
• 零基礎
• 數據分析
• 算法
• 實踐
• 代碼
• 快速入門
• 人工智能

店鋪： 揚中新華書店圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121311413

商品編碼：25781693801

包裝：平裝-膠訂

開本：128

齣版時間：2017-04-01

內容介紹
本書采用D創的黑箱模式，MBA案例教學機製，結閤一綫實戰案例，介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，普通讀者，隻要懂Word、Excel，J能夠輕鬆閱讀全書，並學習使用書中的知識，分析大數據。本書具有以下特色：D創的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。1次係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件，不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn Pandas模式，無須任何理論基礎，全程采用MBA案例模式，懂ExcelJ可看懂。

關聯推薦
不需要任何編程、交易經驗，也不需要具備超強的數據分析能力，隻要會使用ExcelJ可以輕鬆學會本書講解的知識點。  
目錄
D 1 章 從阿爾法狗開始說起1 1.1 阿爾法狗的前世今生.......1 1.2 機器學習是什麼.....2 1.3 機器學習大史記.....3 1.4 機器學習經典案例......... 11 D 2 章 開發環境......13 2.1 數據分析SX Python.....13 2.2 用戶運行平颱.......18 2.3 程序目錄結構.......19 2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7 模塊庫控製麵闆...29 2.8 使用 pip 更新模塊庫......33D 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1.1 阿爾法狗的前世今生.......1
1.2 機器學習是什麼.....2
1.3 機器學習大史記.....3
1.4 機器學習經典案例......... 11
D 2 章 開發環境......13
2.1 數據分析SX Python.....13
2.2 用戶運行平颱.......18
2.3 程序目錄結構.......19
2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模塊庫控製麵闆...29
2.8 使用 pip 更新模塊庫......33
D 3 章 Python 入門案例....39
3.1 案例 3-1：D一次編程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增強版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列舉係統模塊庫清單.......44
3.4 案例 3-4：常用繪圖風格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用繪圖風格.......47
3.6 案例 3-6：常用顔色錶 cors.....49
3.7 案例源碼.....50
D 4 章 Python 基本語法....58
4.1 數據類型.....58
案例 4-1：基本運算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入門...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列錶......64
案例 4-4：列錶操作.......65
4.4 Tuple 元組...66
案例 4-5：元組操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 數據類型轉換.......70
案例 4-7：控製語句.......71
案例 4-8：函數定義.......73
4.7 案例源碼.....75
D 5 章 Python 人工智能入門與實踐......85
5.1 從忘卻開始.85
5.2 Iris 經典愛麗絲.....89
案例 5-1：Iris 愛麗絲 ....90
案例 5-2：愛麗絲進化與文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 數據切割函數.......98
案例 5-3：Iris 愛麗絲分解 ......99
案例 5-4：綫性迴歸算法.......103
5.5 案例源碼...109
D 6 章 機器學習經典算法案例（上） . 116
6.1 綫性迴歸... 116
6.2 邏輯迴歸算法.....124
案例 6-1：邏輯迴歸算法.......125
6.3 樸素貝葉斯算法.127
案例 6-2：貝葉斯算法.129
6.4 KNN 近鄰算法 ...130
案例 6-3：KNN 近鄰算法.....133
6.5 隨機森林算法.....135
案例 6-4：隨機森林算法.......139
6.6 案例源碼...140
D 7 章 機器學習經典算法案例（下） .149
7.1 決策樹算法.........149
案例 7-1：決策樹算法.151
7.2 GBDT 迭代決策樹算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代決策樹算法.154
7.3 SVM 嚮量機 .......156
案例 7-3：SVM 嚮量機算法.157
7.4 SVM-cross 嚮量機交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 嚮量機交叉算法....160
7.5 神經網絡算法.....161
案例 7-5：MLP 神經網絡算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神經網絡迴歸算法...168
7.6 案例源碼...170
D 8 章 機器學習組閤算法 .........183
8.1 CCPP 數據集......183
案例 8-1：CCPP 數據集........184
案例 8-2：CCPP 數據切割....186
案例 8-3：讀取 CCPP 數據集.........189
8.2 機器學習統一接口函數.........192
案例 8-4：機器學習統一接口.........193
案例 8-5：批量調用機器學習算法.201
案例 8-6：一體化調用.205
8.3 模型預製與保存.208
案例 8-7：儲存算法模型.......210
案例 8-8：批量儲存算法模型.........213
案例 8-9：批量加載算法模型.........215
案例 8-10：機器學習組閤算法.......219
8.4 案例源碼...224
附錄 A Sklearn 常用模塊和函數.242
附錄 B J寬量化係統模塊圖......266 顯示全部信息

《精通Python數據科學：從理論到實戰的深度探索》 內容簡介： 在當今數據爆炸的時代，駕馭海量信息、挖掘隱藏價值的能力已成為個人與組織的核心競爭力。本書《精通Python數據科學：從理論到實戰的深度探索》旨在為廣大對數據科學充滿熱情，並希望在Python這門強大且靈活的編程語言基礎上，構建紮實理論基礎和卓越實踐技能的學習者提供一條清晰的學習路徑。本書並非零基礎的入門指南，而是定位於已具備一定Python編程基礎，並對數據科學的概念有所瞭解，渴望將理論知識轉化為實際項目能力的讀者。我們將深入剖析數據科學的核心組成部分，從數據獲取、清洗、探索性分析，到模型構建、評估與部署，層層遞進，確保讀者能夠全麵掌握數據科學的整個生命周期。 本書的首要目標是構建堅實的數據科學理論框架。我們將從概率論、統計學、綫性代數等數據科學的數學基石齣發，以通俗易懂的方式闡釋其在數據科學中的重要性及應用。例如，在統計學部分，我們將詳細介紹描述性統計（均值、中位數、方差、標準差等）如何幫助我們理解數據的中心趨勢和離散程度；推斷性統計（假設檢驗、置信區間等）則會引領我們如何從樣本數據推斷總體特徵，為決策提供科學依據。綫性代數在機器學習中扮演著至關重要的角色，本書將深入講解嚮量、矩陣運算、特徵值與特徵嚮量等概念，並展示它們如何在數據降維（如PCA）、模型參數錶示等方麵發揮作用。我們不會停留在概念層麵，而是結閤Python的強大科學計算庫（如NumPy和SciPy）進行實際的公式推導和計算演示，讓讀者在實踐中理解數學理論的威力。 核心的篇幅將聚焦於Python在數據科學領域的關鍵庫和工具。我們將係統介紹NumPy，作為Python科學計算的基礎，深入探討其多維數組對象（ndarray）的高效操作、廣播機製以及嚮量化計算的優勢，這為後續所有的數據處理和模型構建奠定瞭效率基礎。Pandas庫將是數據處理的核心工具，我們將從DataFrame和Series這兩個核心數據結構入手，詳盡講解數據的讀取（CSV, Excel, SQL等）、索引、選擇、過濾、閤並、分組、聚閤以及時間序列處理等復雜操作。本書將通過大量實際數據示例，演示如何使用Pandas高效地清洗和轉換不規整、缺失或異常的數據，使其成為可供分析的“乾淨”數據。 在數據探索性分析（EDA）階段，我們不僅會運用Pandas進行初步的數據概覽，更會深入講解數據可視化技術。Matplotlib作為Python最基礎的可視化庫，我們將學習如何繪製各種靜態圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、直方圖、箱綫圖等，用以發現數據中的模式、趨勢和異常值。在此基礎上，我們將重點介紹Seaborn庫，它建立在Matplotlib之上，提供瞭更高級、更美觀的統計圖形繪製功能，能夠輕鬆實現復雜的數據關係可視化，例如多變量關係圖、熱力圖、分布圖等。本書強調，良好的可視化是理解數據、發現洞察的關鍵步驟，我們將引導讀者如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶類型，並解讀圖錶所傳達的信息。 機器學習模型的構建與應用是本書的重頭戲。我們將涵蓋從監督學習到無監督學習的經典算法。在監督學習方麵，我們將詳細講解綫性迴歸、邏輯迴歸、決策迴歸樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）以及K近鄰（KNN）等算法的原理、適用場景、優缺點及Python實現。例如，對於綫性迴歸，我們會深入講解最小二乘法原理，並展示如何使用Scikit-learn庫來擬閤模型、預測連續值。邏輯迴歸將是分類問題的入門，我們會闡釋其Sigmoid函數和損失函數。決策樹和隨機森林的非綫性建模能力、處理高維數據的優勢將被充分展現。支持嚮量機（SVM）的核技巧將是理解其強大泛化能力的關鍵。 對於模型評估與調優，本書將提供一套係統的實踐方法。我們將詳細介紹各種評估指標，如迴歸問題的均方誤差（MSE）、R²分數，分類問題的準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及ROC麯綫和AUC值。我們將重點講解過擬閤和欠擬閤的概念，並介紹交叉驗證（Cross-validation）等技術來更可靠地評估模型性能。模型超參數的調優是提升模型精度的關鍵，我們將深入探討網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數優化策略，並展示如何使用Scikit-learn的相應工具來實現。 在無監督學習方麵，我們將探討聚類分析（如K-Means、DBSCAN）和降維技術（如主成分分析PCA）。K-Means將作為聚類分析的入門，我們會講解其迭代過程和肘部法則（Elbow Method）來確定聚類數量。DBSCAN則能幫助我們發現任意形狀的簇。PCA的原理及其在數據壓縮和特徵提取中的應用也將得到詳細闡述。 本書的一個重要特色是強調實戰項目。我們不會僅僅停留在理論和代碼的講解，而是會設計一係列貼近實際應用場景的項目，引導讀者從數據準備到模型部署完成整個流程。這些項目可能涵蓋： 電商用戶行為分析與推薦係統初步： 利用用戶購買曆史數據，分析購買模式，構建簡單的協同過濾推薦模型。 金融欺詐檢測： 使用信用卡交易數據，訓練分類模型來識彆潛在的欺詐交易。 文本情感分析： 對社交媒體評論或産品評價進行情感極性分析，訓練模型識彆積極、消極或中性情感。 圖像分類基礎： 利用經典的圖像數據集（如MNIST或CIFAR-10），訓練捲積神經網絡（CNN）模型進行圖像識彆（將引入TensorFlow/Keras或PyTorch的基礎概念）。 通過這些項目，讀者將有機會將所學的理論知識和工具應用到真實的問題中，經曆從數據獲取、數據清洗、特徵工程、模型選擇、訓練、評估到結果解釋的全過程。每個項目都會提供詳細的代碼實現、思路解析和潛在的改進方嚮，幫助讀者積纍寶貴的項目經驗。 此外，本書還會觸及模型部署的初步概念。雖然不深入探討復雜的生産環境部署，但我們會介紹如何將訓練好的模型保存下來，以及如何使用Flask或Streamlit等輕量級框架構建簡單的API接口或Web應用，讓模型能夠接受新的輸入並返迴預測結果。這將幫助讀者理解數據科學項目從實驗室走嚮實際應用的橋梁。 本書的語言風格力求嚴謹而不失活潑，理論講解深入淺齣，代碼示例清晰可運行。我們鼓勵讀者積極動手實踐，不斷嘗試和探索。每章結束後會附帶思考題和進階練習，以鞏固所學知識。 《精通Python數據科學：從理論到實戰的深度探索》適閤以下讀者群體： 已掌握Python基礎語法，並希望係統學習數據科學知識的工程師、分析師。 希望將數據驅動的思維應用於業務決策的專業人士。 正在進行相關課程學習，希望加深理解並進行實踐的在校學生。 對機器學習、人工智能領域有濃厚興趣，並希望通過Python實現技術路徑的初學者。 本書將是一本陪伴您從數據科學的學習者成長為一名閤格的數據科學實踐者的寶貴資源。通過本書的學習，您將不僅掌握一套強大的數據分析工具，更能培養數據驅動的思維方式，為解決現實世界中的復雜問題提供堅實的技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析和人工智能領域充滿好奇但又缺乏專業背景的職場人士，《零起點Python機器學習快速入門》就像是我的“救命稻草”。我一直想瞭解機器學習到底是怎麼迴事，但網上的各種資料要麼太專業，要麼不成體係，讓我無從下手。這本書的齣現，徹底改變瞭我的學習路徑。 它最大的亮點在於其“快速入門”的定位。我不需要花費大量時間去鑽研深奧的數學理論，而是可以直接通過Python來動手實踐。書中提供的代碼庫非常完善，並且與講解的內容完美契閤。我記得在學習第一個機器學習模型時，書中提供的代碼可以直接復製粘貼，然後通過修改少量參數就能看到效果。這種“即插即用”的體驗，極大地提升瞭我的學習效率和興趣。而且，書中對每一個關鍵步驟都進行瞭詳細的解釋，讓我明白為什麼這麼做，而不是僅僅知道怎麼做。 此外，書中對機器學習的應用場景也進行瞭生動的描繪。它沒有停留在理論層麵，而是通過實際案例，展示瞭機器學習在圖像識彆、文本分析、推薦係統等領域的應用。我讀到關於如何用機器學習來識彆垃圾郵件時，感覺非常震撼，因為這是我日常生活中經常遇到的問題，而這本書告訴我，原來可以用代碼來解決！這種將技術與實際生活相結閤的講解方式，讓我更加理解學習機器學習的價值和意義。這本書讓我覺得，機器學習並非遙不可及，而是觸手可及的技術，我完全可以將其融入到我的工作和個人項目中。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都對機器學習這個詞感到既熟悉又陌生。熟悉是因為在新聞和科技報道中經常聽到，陌生是因為總覺得它是一個高大上的、需要深厚數學功底纔能掌握的領域。直到我讀瞭《零起點Python機器學習快速入門》，纔徹底打破瞭這個固有認知。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭機器學習的大門。 最讓我印象深刻的是，它沒有一開始就灌輸枯燥的概念，而是從一個非常“接地氣”的角度切入。書中用瞭很多生動的比喻和簡單的例子來解釋機器學習的基本原理。例如，在講解“過擬閤”和“欠擬閤”時，書中用“考試作弊”和“沒學好”來類比，一下子就讓我明白瞭其中的區彆，比那些冰冷的數學定義要容易理解得多。而且，這本書非常注重實踐，幾乎每一章都會有讓你動手敲代碼的環節。我跟著書中的指引，一步步地完成瞭數據加載、預處理、模型訓練、評估等全過程，這個過程雖然簡單，但讓我切實感受到瞭機器學習的魅力。 書中對Python語言的應用也講解得非常到位。我之前對Python隻有一些淺顯的瞭解，但這本書通過機器學習的應用場景，讓我看到瞭Python強大的數據處理和模型構建能力。書中提供的代碼示例都非常簡潔高效，並且都有詳細的注釋，讓我能夠輕鬆地理解每一行代碼的作用。我尤其喜歡書中關於“特徵工程”的講解，它不是簡單地介紹一些技巧，而是通過實際的例子，讓我明白如何從原始數據中提取齣對模型有用的信息。這種“由淺入深，由錶及裏”的學習方式，讓我覺得學習過程充滿瞭樂趣和成就感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術充滿好奇的普通上班族，一直想瞭解機器學習到底能做什麼，但是接觸到的資料都讓我覺得太難瞭。《零起點Python機器學習快速入門》這本書，簡直就是為我這種“小白”量身定製的。它讓我發現，原來機器學習並沒有想象中那麼高不可攀。 這本書最大的優點是它的“零起點”定位非常真實。我完全沒有Python編程基礎，甚至對命令行操作都感到陌生，但是這本書從安裝Python環境開始，一步一步地教我，就像一個耐心的老師。它沒有跳過任何一個基礎步驟，讓我能夠穩紮穩打地前進。書中提供的代碼都非常簡潔，並且每個代碼塊都有清晰的說明，讓我知道我正在做什麼，以及為什麼這麼做。我記得在學習如何構建一個簡單的分類模型時，書中提供的代碼可以直接運行，然後輸齣結果，這讓我非常有成就感。 更重要的是，這本書讓我對機器學習的概念有瞭非常直觀的理解。它沒有一開始就拋齣復雜的公式，而是通過一些生活化的例子來解釋。比如，用“識彆貓和狗”的圖片來講解分類問題，用“推薦你可能喜歡的電影”來講解推薦係統。這些例子讓我能夠快速地將抽象的概念與現實生活聯係起來，從而更好地理解機器學習的原理和應用。書中對模型評估的講解也做得很好，讓我知道如何判斷一個模型的好壞，而不是僅僅看它是否能運行。這種“寓教於樂”的學習方式，讓我覺得學習過程非常愉快，也讓我更有信心去探索更深入的機器學習知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為我這種對機器學習一竅不通的人量身打造的！我之前嘗試過一些在綫教程，但總是被各種復雜的數學公式和晦澀的概念搞得暈頭轉嚮，感覺自己離“入門”兩個字還差十萬八韆裏。而《零起點Python機器學習快速入門》的齣現，簡直就是一道曙光。它完全顛覆瞭我對學習新技術的恐懼感。 從第一頁開始，作者就用一種非常平易近人的方式引導我進入Python的世界。我之前對編程也隻有模糊的概念，但這本書的例子非常生動，幾乎是手把手地教我如何安裝必要的工具，如何編寫我的第一個Python程序。更重要的是，它沒有一開始就堆砌大量的理論，而是通過一個個小項目，讓我邊學邊做。比如，學習數據加載時，它不是枯燥地講解 Pandas 的 API，而是直接用一個實際的數據集，演示如何讀取、查看數據，甚至進行一些基本的數據清洗。這種“學以緻用”的方式，讓我瞬間就有瞭成就感，也更有動力繼續下去。 而且，書中對機器學習概念的講解，也是我見過的最清晰的版本。它沒有迴避核心概念，但會用非常形象的比喻來解釋，比如把模型比作一個“學習者”，把數據比作“經驗”，把訓練過程比作“考試”。這種接地氣的解釋，讓我一下子就抓住瞭本質。當我看到書中用簡單的幾行代碼就實現瞭一個圖片分類器時，我簡直不敢相信自己的眼睛！這比我之前看的那些長篇大論的理論要直觀太多瞭。我感覺自己真的不再是那個對機器學習感到畏懼的“零起點”瞭，而是踏上瞭探索這個奇妙領域的堅實步伐。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對機器學習的印象就是高深莫測，充滿瞭復雜的算法和大量的數學公式，感覺離我的工作和生活太遙遠瞭。直到我翻開《零起點Python機器學習快速入門》，纔發現原來它也可以如此親切和實用。這本書給我最大的感受就是“門檻極低，收獲滿滿”。 我之前對Python語言本身也瞭解不多，但這本書從最基礎的Python環境搭建講起，循序漸進，即使是完全沒有編程基礎的我也能很快跟上。書中提供的代碼示例都非常簡潔明瞭，而且都經過瞭精心設計，能夠讓你在實踐中快速理解相關的概念。例如，在講解數據可視化的時候，書中並不是簡單地介紹 Matplotlib 的用法，而是直接用一個數據分析的場景，讓你通過繪製圖錶來理解數據的分布和趨勢。這種“做中學”的方式，讓我對編程不再感到陌生，也為後續的機器學習學習打下瞭堅實的基礎。 更令人驚喜的是，書中對機器學習核心概念的闡述，也做得非常到位。它沒有一開始就拋齣復雜的數學模型，而是從問題的本質齣發，用生動的例子來解釋什麼是監督學習、無監督學習，以及常見的算法如綫性迴歸、邏輯迴歸等等。我記得書中用一個預測房價的例子，詳細地講解瞭如何構建一個簡單的迴歸模型，並且能夠通過調整參數來優化預測結果。這種直觀的演示，讓我對這些抽象的概念有瞭清晰的認知，而不是停留在死記硬背的層麵。我感覺自己不再是被動地接受信息，而是主動地參與到學習過程中，這種感覺非常好。