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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
• Scikit-learn
• 数据挖掘

店铺： 盱眙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：25944735716

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shouxuan 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shouxuan 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

《算法的艺术：从零开始的数学思维探索》 内容简介： 在这本《算法的艺术》中，我们不谈论具体的编程语言，不聚焦于某个特定领域的应用，而是将目光投向算法最核心的基石——数学思维。本书旨在带领读者，从最基础的数学概念出发，逐步构建起理解复杂算法的坚实理论框架。我们相信，真正精通算法，关键在于掌握其背后的逻辑与美感，而这恰恰源于严谨的数学推理。 本书的旅程始于对“计算”的本质的哲学探讨。我们将追溯计算思想的萌芽，理解什么是“算法”在最纯粹的意义上的表达。我们不会跳过任何一个看似微不足道的细节，而是从数理逻辑的基础入手，例如命题演算、谓词逻辑，以及集合论的基本概念。这些看似抽象的工具，实则是我们构建复杂算法大厦的砖石。通过理解逻辑的严谨性，读者将学会如何清晰地表达问题，如何准确地描述步骤，为后续的算法设计打下坚实的基础。 随后，我们将进入数论的精彩世界。素数、同余、模运算，这些古老而强大的工具，在现代计算科学中扮演着至关重要的角色。我们将深入理解这些概念的数学属性，并探讨它们如何自然地引出诸如欧几里得算法等经典算法。读者将不仅仅是学习如何“实现”一个算法，而是去理解它“为什么”有效，它背后的数学原理是什么。这种理解能够让我们在面对新的问题时，有能力推导出属于自己的解决方案。 线性代数是另一块不可或缺的基石。我们将从向量和矩阵的基本定义开始，逐步探索线性方程组的求解，特征值与特征向量的意义，以及矩阵分解等核心概念。在本书中，线性代数不再是冷冰冰的公式堆砌，而是理解数据结构、数据变换以及优化问题的强大语言。我们将通过直观的几何解释和严谨的代数推导，让读者深刻体会线性代数在描述和解决各种计算问题中的普适性。无论是空间中的几何变换，还是高维数据的降维，亦或是图论中的路径问题，线性代数都提供了优雅而高效的解决方案。 概率论与统计学是本书另一个重要的组成部分。我们相信，在信息爆炸的时代，理解不确定性是至关重要的。本书将从基本的概率概念出发，如条件概率、独立性、贝叶斯定理，然后深入到随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）以及期望和方差等核心概念。我们将探讨统计推断的基本思想，如参数估计和假设检验。这些工具不仅能帮助我们量化风险，更能为我们理解和设计那些需要处理不确定性数据的算法（例如机器学习中的许多模型）提供坚实的理论基础。读者将学会如何从数据中提取有用的信息，如何进行有效的预测，以及如何衡量模型的不确定性。 本书的另一大亮点在于我们对“可计算性理论”的初步探索。我们将简要介绍图灵机等抽象计算模型，理解算法的边界在哪里，什么是“不可解”的问题。这一部分虽然是理论性的，但它能极大地开阔读者的视野，帮助我们认识到算法设计并非总是万能的，理解计算的局限性有助于我们更明智地选择和应用算法。 我们还会在书中穿插一些经典的算法设计范式，但重点不在于其具体实现，而在于其背后的数学思想。例如，我们将讨论分治策略如何利用递归的数学结构来简化问题；动态规划如何通过“最优子结构”和“重叠子问题”的数学特性来避免重复计算；贪心算法如何基于局部最优选择来追求全局最优。我们将通过清晰的数学模型来阐释这些范式的工作原理。 本书的写作风格力求严谨而易懂。每一个数学概念的引入都会伴随着清晰的定义和直观的解释。我们避免使用过于专业的术语，或者在首次出现时提供详尽的说明。理论推导过程会逐步展开，逻辑链条清晰可见，确保读者能够跟随作者的思路进行思考。我们也会适当地引用一些历史上的数学故事和思想家的智慧，以增强阅读的趣味性和启发性。 《算法的艺术》并非一本“填鸭式”的教程，而是一场思维的探险。我们鼓励读者在阅读过程中主动思考，尝试自己去推导公式，去想象算法在数学层面上的运作方式。本书的目标是培养读者独立思考、分析问题、解决问题的能力，而非仅仅教会读者一些现成的代码。我们相信，掌握了算法背后的数学艺术，读者就能触类旁通，在面对任何计算挑战时，都能找到最优雅、最有效的解决方案。 无论您是计算机科学的初学者，希望打下坚实的理论基础；还是有一定编程经验，想要深入理解算法的本质；亦或是对数学和逻辑之美充满好奇，渴望将数学思维应用于实际问题，本书都将是您不可多得的伙伴。让我们一同踏上这段从零开始的数学思维探索之旅，领略算法的艺术之美。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度远超我预期的“入门”级别。我原本以为它会主要集中在一些基础的线性回归或决策树的表面操作上，但没想到，作者在介绍完基础之后，迅速地切入到了更现代、更前沿的一些模型，并且没有停留在简单的调用库函数层面，而是深入到模型内部的工作原理。我花了大量时间去研究其中关于正则化和梯度下降优化的章节，作者对于不同优化算法的权衡和选择，给出了非常实战性的建议，而不是单纯的理论堆砌。更让我惊喜的是，书中穿插了大量关于数据预处理的技巧，比如缺失值填充策略的多样性以及特征工程的设计思路，这些往往是决定一个项目成败的关键因素，但很多入门书籍会轻易带过。阅读这本书就像是跟着一位经验丰富的大牛在身边手把手教学，每当我想停下来休息时，总有新的知识点和更巧妙的方法等着我去发掘，这是一种持续的、令人振奋的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

我是一个视觉学习者，对我来说，代码的清晰度和结果的可视化程度至关重要。这本书在这方面的处理简直是教科书级别的。它没有采用那种令人眼花缭乱的超长代码块，而是将每一步操作拆分得非常精炼，配以清晰的注释。更妙的是，几乎每一个关键步骤，无论是模型训练的过程还是最终的预测效果，都有对应的图表展示。比如，在讲解过拟合问题时，作者展示了训练集和测试集误差曲线的对比图，那种直观的差异感，比单纯阅读文字描述有效得多。这让我能够迅速地在脑海中构建起概念与视觉效果之间的联系。而且，书中的练习题部分设计得非常巧妙，它们不仅仅是简单重复书本内容的测试，而是要求你结合不同的数据集和不同的情境去应用所学的知识，真正考验了你对算法灵活性的掌握程度。

评分☆☆☆☆☆

这本机器学习入门书的封面设计得非常简洁大气，拿到手里就有一种想要深入研究的冲动。作为一名对编程和数据科学都有点兴趣的初学者，我一直希望能找到一本既能建立扎实理论基础，又不至于让人望而生畏的实操指南。这本书的目录结构安排得非常合理，从基础概念的讲解到实际案例的剖析，循序渐进，让人感觉每一步都是可以达成的。特别是对那些复杂的数学公式，作者似乎总能找到非常形象的比喻，让它们不再是高高在上的抽象符号，而是可以理解和应用的工具。我尤其欣赏它在代码示例上的精细度，每一个函数和参数的用法都解释得十分透彻，甚至连一些常见的陷阱和注意事项都提前给出了预警。这种细致入微的讲解方式，极大地减少了我在尝试跑通代码时可能遇到的挫败感，让我能够更专注于理解背后的逻辑。对于我们这些想快速进入实战领域的人来说，这种既有深度又有温度的指导实在是太重要了。

评分☆☆☆☆☆

从项目实战的角度来看，这本书的价值是无可替代的。它不仅仅是一本理论书籍，更像是一份可以立即投入使用的工具箱。书中选择的案例都是当前业界比较热门且具有代表性的应用场景，涵盖了从数据获取、清洗、模型选择到性能评估的全流程。我尤其欣赏作者在项目收尾阶段对于模型部署和结果解释的篇幅投入。很多人做完模型就觉得万事大吉，但这本书强调了如何向非技术人员清晰地阐述模型的工作原理和预测结果的意义，这在实际工作中太重要了。通过跟随书中的步骤完成这些案例，我不仅学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这么做”，建立了一套完整的机器学习项目方法论。这对于我未来独立负责项目至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常具有亲和力，读起来完全没有那种枯燥的学术论文感。作者似乎深谙如何与初学者对话，用词精准却不失活力。我特别喜欢作者在讲解一些复杂概念时所采用的类比手法，它们往往来源于日常生活或者非常容易理解的场景，瞬间就能把那些晦涩难懂的理论拉到地面上。例如，讲解支持向量机（SVM）的核技巧时，作者的描述让我仿佛亲眼看到了数据如何在更高维度空间中被巧妙地“摊开”以便分离。这种“化繁为简”的能力，是区分一本优秀教材和普通参考书的关键。它成功地消除了我内心深处对“机器学习很难”的恐惧，让我相信只要有正确的引导，任何人都可以掌握这门强大的技术。