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黃永昌編著 著

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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111590248

商品編碼：25829075769

齣版時間：2018-03-01

作  者:黃永昌 編著 定  價:59 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2018年03月01日 頁  數:207 裝  幀:平裝 ISBN:9787111590248 ●前言
●第1章機器學習介紹1
●1.1什麼是機器學習1
●1.2機器學習有什麼用2
●1.3機器學習的分類3
●1.4機器學習應用開發的典型步驟4
●1.4.1數據采集和標記4
●1.4.2數據清洗5
●1.4.3特徵選擇5
●1.4.4模型選擇5
●1.4.5模型訓練和測試5
●1.4.6模型性能評估和優化5
●1.4.7模型使用6
●1.5復習題6
●第2章Python機器學習軟件包7
●2.1開發環境搭建7
●2.2IPython簡介8
●2.2.1IPython基礎8
●2.2.2IPython圖形界麵13
●2.3Numpy簡介15
●部分目錄

內容簡介

本書通過通俗易懂的語言、豐富的圖示和生動的實例，撥開瞭籠罩在機器學習上方復雜的數學“烏雲”，讓讀者以較低的代價和門檻入門機器學習。本書共分為11章，介紹瞭在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識，涵蓋的主要內容有機器學習概述、Python機器學習軟件包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、綫性迴歸算法、邏輯迴歸算法、決策樹、支持嚮量機、樸素貝葉斯算法、PCA算法和k-均值算法等。本書適閤有一定編程基礎的讀者閱讀，尤其適閤想從事機器學習、人工智能、深度學習及機器人相關技術的程序員和愛好者閱讀。另外，相關院校和培訓機構也可以將本書作為教材使用。 黃永昌 編著 黃永昌，2004年畢業於廈門大學自動化係。畢業後一直在夏新電子從事手機係統軟件的研發，直至2009年轉嚮Android係統軟件開發。熟悉C、Python、Java和等多種開發語言。對數據處理及分析有濃厚的興趣，於2014年開始學習和研究機器學習及數據挖掘領域的相關知識。2015年加入ABB集團，從事智能傢居係統的開發，通過分析服務器及客戶端日誌數據，為智能傢居係統開發智能決策模型。 前言    機器學習是近年來非常熱門的方嚮，然而普通的程序員想要轉行機器學習卻睏難重重。迴想起來，筆者在剛開始學習機器學習時，一上來就被一大堆數學公式和推導過程所摺磨，這樣的日子至今還曆曆在目。當時筆者也覺得機器學習是個門檻非常高的學科。但實際上，在機器學習的從業人員裏，究竟有多少人需要從頭去實現一個算法？又有多少人有機會去發明一個新算法？從一開始就被細節和難點纏住，這嚴重打擊瞭想進入機器學習領域新人的熱情和信心。    本書就是要解決這個問題。筆者希望盡量通過通俗的語言去描述算法的工作原理，並使用scikit-learn工具包演示算法的使用，以及算法所能解決的問題，給那些非科班齣身而想半路“殺進”人工智能領域的程序員，以及對機器學習感興趣的人提供一本入門的書籍。    等

《Python數據科學實戰：從原理到應用》 簡介 在這個數據爆炸的時代，理解和利用數據已成為一項核心競爭力。從商業決策到科學研究，從社交媒體趨勢到醫療診斷，數據的力量無處不在。然而，數據的價值並非自動顯現，它需要經過收集、清洗、轉換、分析、建模和解釋等一係列復雜的過程纔能被轉化為有意義的洞察和可執行的策略。本書《Python數據科學實戰：從原理到應用》正是為瞭幫助讀者掌握這一關鍵技能而生。 本書不是一本純粹的理論書籍，也不是一本簡單的工具手冊。它緻力於將理論知識與實際操作相結閤，帶領讀者一步步深入數據科學的世界。我們將從最基礎的數據處理和分析工具入手，通過豐富的代碼示例和真實的案例研究，讓讀者親身體驗數據科學項目的全過程。本書的核心目標是讓讀者不僅學會“如何做”，更理解“為什麼這樣做”，從而培養獨立解決實際數據問題的能力。 全書概覽 《Python數據科學實戰：從原理到應用》共分為四個主要部分，每個部分都圍繞著數據科學的生命周期展開，循序漸進地引導讀者掌握所需的技能。 第一部分：數據科學的基礎工具箱 在開始任何復雜的數據分析之前，我們需要一套強大且靈活的工具。這一部分將為讀者介紹Python數據科學生態係統中最核心的幾個庫，為後續的學習奠定堅實的基礎。 NumPy：數值計算的基石。 我們將深入理解NumPy數組（ndarray）的強大之處，學習如何高效地進行多維數組的創建、索引、切片、數學運算以及廣播機製。理解NumPy的底層原理對於優化代碼性能至關重要。我們將通過各種示例展示NumPy在處理大規模數值數據時的優勢，例如矩陣運算、嚮量化操作以及隨機數生成等。 Pandas：數據處理和分析的瑞士軍刀。 Pandas是數據科學傢日常工作中不可或缺的利器。本書將詳細講解Pandas的核心數據結構：Series和DataFrame。我們會學習如何從各種數據源（CSV, Excel, 數據庫等）讀取數據，進行數據清洗（缺失值處理、重復值刪除、異常值檢測），數據轉換（類型轉換、數據聚閤、分組操作），以及數據閤並與連接。大量的實際操作將幫助讀者熟練掌握數據預處理的各種技巧，為後續的建模打下乾淨、有序的數據基礎。 Matplotlib與Seaborn：數據可視化的藝術。 直觀的數據可視化是理解數據和溝通結果的關鍵。我們將學習使用Matplotlib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、箱綫圖等。同時，Seaborn作為Matplotlib的高級接口，將幫助我們更輕鬆地繪製齣美觀且信息豐富的統計圖形，例如熱力圖、分布圖、分類圖等。通過可視化，讀者可以快速發現數據中的模式、趨勢和異常，為分析提供直觀的洞察。 第二部分：探索性數據分析（EDA）與特徵工程 有瞭基礎工具，我們就可以開始真正地“與數據對話”。這一部分將專注於探索性數據分析（EDA），這是理解數據集、發現隱藏信息、形成初步假設的關鍵步驟。在此基礎上，我們將進入特徵工程，它是提高模型性能最有效的方法之一。 深入的EDA技巧。 我們將學習如何利用統計描述（均值、中位數、標準差、分位數等）來概覽數據。通過多變量分析，如相關性分析、交叉錶分析，來揭示變量之間的關係。我們還會探討如何進行維度探索，識彆重要特徵。EDA不僅僅是計算，更是一種思維方式，本書將引導讀者形成一套係統性的EDA流程。 特徵工程的藝術與科學。 特徵工程是將原始數據轉化為模型能夠有效利用的特徵的過程。我們將學習： 處理分類特徵： One-Hot編碼、標簽編碼、序數編碼等，理解它們的適用場景和潛在問題。 處理數值特徵： 特徵縮放（標準化、歸一化），特徵變換（對數變換、Box-Cox變換），以及多項式特徵的創建。 處理日期和時間特徵： 從日期中提取年、月、日、星期、季度等信息。 創建交互特徵： 將現有特徵組閤起來，創造新的、可能更有預測能力的特徵。 處理文本數據： 基礎的文本預處理，如分詞、去除停用詞、詞乾提取，以及簡單的詞袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF錶示。 特徵選擇： 過濾法、包裹法和嵌入法的概念，以及如何基於相關性、方差等指標進行特徵篩選，減少模型復雜度，提高泛化能力。 第三部分：構建與評估預測模型 在完成瞭數據準備和特徵工程後，我們終於可以進入模型構建的核心環節。這一部分將介紹幾種常見且強大但又不至於過於復雜的預測模型，並重點講解如何評估它們的性能。 綫性模型： 綫性迴歸： 從最基礎的綫性迴歸開始，理解其假設，學習如何擬閤模型，解釋模型係數，以及評估模型性能（R²，MSE，MAE）。 邏輯迴歸： 用於二分類問題，理解其Sigmoid函數、損失函數（交叉熵），以及如何解釋概率輸齣。 樹模型： 決策樹： 易於理解和解釋，學習其構建原理（ID3, C4.5, CART），理解過擬閤問題，以及剪枝策略。 集成學習簡介： 介紹集成學習的基本思想，即“集體智慧”。 模型評估與調優： 評估指標： 迴歸模型（MSE, RMSE, MAE, R²），分類模型（準確率, 精確率, 召迴率, F1-score, AUC-ROC）。 交叉驗證： K-Fold交叉驗證，理解其在防止過擬閤和更可靠地評估模型方麵的作用。 超參數調優： 網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）的基本概念和應用。 第四部分：實際案例與項目實踐 理論學習最終需要通過實踐來鞏固和升華。在本書的最後一部分，我們將通過幾個精心挑選的實際案例，將前麵學到的知識融會貫通。這些案例將涵蓋不同的應用領域，例如： 電商用戶行為分析： 利用用戶購買記錄，分析用戶偏好，預測用戶流失。 房價預測： 基於房屋的各種特徵，構建模型預測房屋價格。 客戶流失預測： 識彆哪些客戶有流失的風險，以便采取挽留措施。 文本情感分析入門： 對用戶評論進行情感分類，判斷其是正麵還是負麵。 在每個案例中，我們將從問題定義、數據獲取、數據探索、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到結果解讀，完整地走一遍數據科學項目流程。這些案例不僅僅是代碼的堆砌，更重要的是引導讀者思考： 如何將實際業務問題轉化為數據科學問題？ 在麵對真實數據時，如何進行閤理的數據清洗和預處理？ 如何選擇最適閤當前問題的模型？ 如何解釋模型結果，並將其轉化為業務洞察？ 在項目完成後，如何迭代和改進模型？ 學習本書的價值 通過學習《Python數據科學實戰：從原理到應用》，您將獲得： 1. 紮實的基礎技能： 熟練掌握NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn等核心數據科學庫的使用。 2. 全麵的數據處理能力： 從數據清洗、轉換到探索性分析，能夠高效地處理各種類型的數據。 3. 精通特徵工程： 掌握構建和選擇有效特徵的各種技術，為模型性能提升打下基礎。 4. 模型構建與評估的實踐經驗： 能夠選擇、訓練和評估預測模型，理解常見的評估指標和調優方法。 5. 解決實際問題的能力： 通過案例實踐，能夠將所學知識應用於解決真實世界的數據科學挑戰。 6. 數據科學的思維模式： 培養係統性的分析問題、設計解決方案和解釋結果的能力。 本書適閤對數據科學感興趣的初學者、希望提升Python數據分析技能的數據分析師、需要應用數據科學方法解決問題的各行業從業者，以及希望係統學習數據科學理論與實踐的在校學生。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地踏上數據科學的探索之旅，發掘數據中的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

圖書評價二 這本書的敘事節奏感把握得相當到位，讀起來完全沒有傳統技術文檔那種生硬和枯燥，反而像是一位經驗豐富的導師在耐心地為你拆解復雜的概念。作者在講解基礎理論的時候，並沒有急於拋齣公式，而是先用非常形象的比喻和生活中的例子來打通讀者的直覺理解，這對於初學者來說簡直是福音。我特彆欣賞作者在引入新算法時所采用的“問題導嚮”的思路，不是為瞭展示算法有多麼高深，而是緊密圍繞“我們試圖解決什麼問題”來展開，使得整個學習過程充滿瞭目標感和實用性。翻閱到關於模型評估的部分時，那種循序漸進的講解方式，讓我感覺自己真的在一步步構建起完整的知識體係，而不是在機械地記憶步驟。這種教學的藝術，相比那些堆砌代碼和公式的書籍，實在是高明太多瞭。

評分☆☆☆☆☆

圖書評價三 我必須承認，我對其中關於數據預處理和特徵工程的章節印象最為深刻，那簡直就是一份詳盡的實戰手冊。很多其他書籍在講到這一塊時往往一筆帶過，草草瞭事，但這本書卻花瞭大量的篇幅，詳細剖析瞭各種常見髒數據的清洗策略，以及如何將原始數據轉化為模型可以有效利用的有效特徵。書中提供的那些Python代碼片段，清晰地展示瞭每一步操作背後的邏輯，代碼注釋也做得很到位，沒有那種讓人看完一頭霧水的情況。尤其是一些針對特定類型數據的處理技巧，比如時間序列數據的特徵提取，或者是處理高維稀疏數據的方法，都非常具有操作性。對於一個經常需要在真實項目中麵對“垃圾數據”的工程師來說，這本書的這一部分內容，簡直是物超所值，讓我感覺我的工具箱裏多瞭一套趁手的兵器。

評分☆☆☆☆☆

圖書評價五 這本書的配套資源和社區支持做得非常齣色，這對於技術學習來說是一個巨大的加分項。不僅僅是書後提供的案例代碼可以直接下載，而且代碼庫的維護似乎也很及時，結構清晰，完全可以直接用於搭建項目原型。更重要的是，作者似乎非常重視讀者的反饋，我在查閱某個晦澀難懂的概念時，發現書中的某個圖示版本似乎與最新的在綫文檔略有齣入，但很快我在隨書附帶的鏈接中找到瞭更新和解釋。這種持續迭代和維護的態度，讓這本書的生命力大大延長，它不像是一本寫完就束之高閣的靜態文本，而更像是一個活的、不斷進化的學習平颱。對於我們這種需要跟上技術發展步伐的人來說，一本有活力、有人在維護的參考書，其價值是無法估量的。

評分☆☆☆☆☆

圖書評價一 這本書的排版和裝幀確實不錯，紙張的質感摸起來挺舒服的，拿到手裏沉甸甸的，一看就是那種用心製作的實體書。書本的封麵設計簡潔大氣，色彩搭配也比較符閤技術書籍的調性，雖然我還沒深入閱讀內容，但光是翻閱目錄和前言，就能感受到作者在結構梳理上的用心。特彆是字體和行距的處理，閱讀起來應該會比較輕鬆，不會有那種密密麻麻讓人頭暈的感覺。我個人對書籍的物理感受比較看重，一本好的工具書，首先要讓人願意拿起它，這本書在這方麵做得非常到位，至少在我把它放在書架上之前，我已經反復摩挲瞭好幾次封麵和側邊，這種初見的好感度非常高。當然，內容纔是核心，但好的載體絕對能為學習過程加分不少，希望接下來的閱讀體驗也能像它的外在一樣令人愉悅和充實。

評分☆☆☆☆☆

圖書評價四 從一個資深從業者的角度來看，這本書的深度和廣度達到瞭一個非常令人贊嘆的平衡點。它既沒有陷入理論的泥潭無法自拔，也沒有為瞭追求“快速上手”而犧牲掉對核心機製的解釋。我發現作者在討論某些進階主題，比如集成學習的深入機製或是神經網絡的優化器選擇時，能夠非常巧妙地在理論深度和工程實踐之間架起一座堅固的橋梁。它沒有滿足於僅僅告訴你“怎麼做”（How），更深入地探討瞭“為什麼是這樣”（Why），並且還適當地提及瞭“在什麼情況下不應該這樣做”（When not to）。這種批判性思維的引導，對於希望從“代碼執行者”蛻變為“問題解決者”的讀者來說，是至關重要的。這本書讀完後，我感覺自己對算法的理解不再是停留在API調用的層麵，而是真正掌握瞭它們內在的驅動力。