Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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范淼 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 深度学习
• Kaggle
• 数据科学
• 算法
• 实践
• 入门
• 模型
• 特征工程

店铺： 淮安区新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302442875

商品编码：26951142526

包装：普及

开本：16

出版时间：2017-02-01

内容介绍
基本信息

书名：	Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路
作者：	范淼	开本：
YJ：	49	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2016-10
书号：	9787302442875	印刷时间：
出版社：	清华大学出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 范淼 ：清华大学计算机系人工智能研究所博士，研究方向涉及机器学习与自然语言处理技术。2015年3月受国家留学基金委公派至美国纽约大学计算机系联合培养。攻读博士期间，于所在研究领域内多个重要GJ会议与期刊上发表论文近20篇。先后在Hulu、MSRA（微软亚洲研究院）、百度自然语言处理部、Bosch（博世）北美硅谷研究院等多个公司的研发部门实习，并承担机器学习与自然语言处理相关的研究任务。
李超： 工学博士，清华大学副研究员，信息技术研究院Web 与软件技术研究中心副主任。中国计算机学会信息存储技术专委会WY、中国计算机学会GJ会员、全国文献影像技术标准化技术WY会（SAC/TC86/SC6）WY、IEEE 会员。研究领域包括海量数据存储、组织与管理、分析，及其在数字图书馆/档案馆/教育/医疗/金融等领域的应用。主持及参与多项国家973、863、科技支撑、自然基金等纵向项目及横向合作项目。已发表学术论文50 余篇、获得授权发明专利10 余项。
精彩导读 D3章 进阶篇       在D2章中，我们向读者介绍了大量经典的机器学习模型，并且使用Python编程语言分析这些模型在许多不同现实数据上的性能表现。然而，细心的读者在深入研究这些数据或者查阅Scikit-learn的文档之后J会发现： 所有我们在D2章中使用过的数据几乎都经过了规范化处理，而且模型也大多只是采用了默认的初始化配置。换言之，尽管我们可以使用经过处理之后的数据，在默认配置下学习到一套用以拟合这些数据的参数，并且使用这些参数和默认配置取得一些看似良好的性能表现；但是我们仍然无法回答几个Z为关键的问题： 实际研究和工作中接触到的数据都是这样规整的吗？难道这些默认配置J是ZJ的么？我们的模型性能是否还有提升的空间？本章“3.1模型使用技巧”节将会帮助读者朋友解答上述疑问。阅读完这一节，相信各位读者朋友J会掌握如何通过抽取或者筛选数据特征、优化模型配置，进一步提升经典模型的性能表现。　　然而，随着近些年机器学习研究与应用的快速发展，经典模型渐渐无法满足日益增长的数据量和复杂的数据分析需求。因此，越来越多更加高效而且强力的学习模型以及对应的程序库正逐渐被设计和编写，并慢慢被科研圈和工业界所广泛接受与采用。这些模型和程序库包括： 用于自然语言处理的NLTK程序包；词向量技术Word2Vec；能够提供强大预测能力的XGBoost模型，以及Google发布的用于深度学习的Tensorflow框架等等。更加令人振奋的是，上述这些Z为流行的程序库和模型， 不但提供了Python的编程接口API，而且有些成为Python编程语言的工具包，更是方便了我们后续的学习和使用。因此，在“3.2流行库/模型实践”节将会带领各位读者一同领略这些时下Z为流行的程序库和新模型的奥妙。
　　3.1模型实用及技巧　　这一节将向读者朋友传授一系列更加偏向于实战的模型使用技巧。相信各位读者在D2章中品味了多个经典的机器学习模型之后，J会发现： 一旦我们确定使用某个模型，本书所提供的程序库J可以帮助我们从标准的训练数据中，依靠默认的配置学习到模型所需要的参数（Parameters）；接下来，我们便可以利用这组得来的参数指导模型在测试数据集上进行预测，进而对模型的表现性能进行评价。　　但是，这套方案并不能保证: (1) 所有用于训练的数据特征都是Z好的；(2) 学习得到的参数一定是Z优的；(3) 默认配置下的模型总是ZJ的。也J是说，我们可以从多个角度对在前面所使用过的模型进行性能提升。本节将向大家介绍多种提升模型性能的方式，包括如何预处理数据、控制参数训练以及优化模型配置等方法。　　3.1.1特征提升　　早期机器学习的研究与应用，受模型种类和运算能力的限制。因此，大部分研发人员把更多的精力放在对数据的预处理上。他们期望通过对数据特征的抽取或者筛选来达到提升模型性能的目的。所谓特征抽取，J是逐条将原始数据转化为特征向量的形式，这个过程同时涉及对数据特征的量化表示；而特征筛选则更进一步，在高维度、已量化的特征向量中选择对指定任务更有效的特征组合，进一步提升模型性能。　　3.1.1.1特征抽取　　原始数据的种类有很多种，除了数字化的信号数据（声纹、图像），还有大量符号化的文本。然而，我们无法直接将符号化的文字本身用于计算任务，而是需要通过某些处理手段，预先将文本量化为特征向量。　　有些用符号表示的数据特征已经相对结构化，并且以字典这种数据结构进行存储。这时，我们使用DictVectorizer对特征进行抽取和向量化。比如下面的代码55。
　　代码55： DictVectorizer对使用字典存储的数据进行特征抽取与向量化　　>>> # 定义一组字典列表，用来表示多个数据样本（每个字典代表一个数据样本）。　　>>>measurements= [{'city': 'Dubai', 'temperature': 33.}, {'city': 'London', 'temperature': 12.}, {'city': 'San Fransisco', 'temperature': 18.}]　　>>> # 从sklearn.feature_extraction 导入 DictVectorizer　　>>>from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer　　>>> # 初始化DictVectorizer特征抽取器　　>>>vec=DictVectorizer()　　>>> # 输出转化之后的特征矩阵。　　>>>print vec.fit_transform(measurements).toarray()　　>>> # 输出各个维度的特征含义。　　>>>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']
　　从代码55的输出可以看到： 在特征向量化的过程中，DictVectorizer对于类别型（Categorical）与数值型（Numerical）特征的处理方式有很大差异。由于类别型特征无法直接数字化表示，因此需要借助原特征的名称，组合产生新的特征，并采用0/1二值方式进行量化；而数值型特征的转化则相对方便，一般情况下只需要维持原始特征值即可。　　另外一些文本数据则表现得更为原始，几乎没有使用特殊的数据结构进行存储，只是一系列字符串。我们处理这些数据，比较常用的文本特征表示方法为词袋法（Bag of Words）： 顾名思义，不考虑词语出现的顺序，只是将训练文本中的每个出现过的词汇单D视作一列特征。我们称这些不重复的词汇集合为词表（Vocabulary），于是每条训练文本都可以在高维度的词表上映射出一个特征向量。而特征数值的常见计算方式有两种，分别是： CountVectorizer和TfidfVectorizer。对于每一条训练文本，CountVectorizer只考虑每种词汇（Term）在该条训练文本中出现的频率（Term Frequency）。而TfidfVectorizer除了考量某一词汇在D前文本中出现的频率（Term Frequency）之外，同时关注包含这个词汇的文本条数的倒数（Inverse Document Frequency）。相比之下，训练文本的条目越多，TfidfVectorizer这种特征量化方式J更有优势。因为我们计算词频（Term Frequency）的目的在于找出对所在文本的含义更有贡献的重要词汇。然而，如果一个词汇几乎在每篇文本中出现，说明这是一个常用词汇，反而不会帮助模型对文本的分类；在训练文本量较多的时候，利用TfidfVectorizer压制这些常用词汇的对分类决策的干扰，往往可以起到提升模型性能的作用。　　我们通常称这些在每条文本中都出现的常用词汇为停用词（Stop Words），如英文中的the、a等。这些停用词在文本特征抽取中经常以黑名单的方式过滤掉，并且用来提高模型的性能表现。下面的代码让我们重新对“20类新闻文本分类”问题进行分析处理，这一次的重点在于列举上述两种文本特征量化模型的使用方法，并比较他们的性能差异。　　……
目录

●D1章简介篇1

1.1机器学习综述1

1.1.1任务3

1.1.2经验5

1.1.3性能5

1.2Python编程库8

1.2.1为什么使用Python8

1.2.2Python机器学习的优势9

1.2.3NumPy & SciPy10

1.2.4Matplotlib11

1.2.5Scikit�瞝earn11

1.2.6Pandas11

1.2.7Anaconda12

1.3Python环境配置12

1.3.1Windows系统环境12

1.3.2Mac OS 系统环境17

1.4Python编程基础18

1.4.1Python基本语法19

1.4.2Python 数据类型20

1.4.3Python 数据运算22

1.4.4Python 流程控制26

1.4.5Python 函数（模块）设计28

1.4.6Python 编程库（包）的导入29

1.4.7Python 基础综合实践30

1.5章末小结33〖1〗Python机器学习及实践〖1〗目录●D2章基础篇34

2.1监督学习经典模型34

2.1.1分类学习35

2.1.2回归预测64

2.2无监督学习经典模型81

2.2.1数据聚类81

2.2.2特征降维91

2.3章末小结97

●D3章进阶篇98

3.1模型实用技巧98

3.1.1特征提升99

3.1.2模型正则化111

3.1.3模型检验121

3.1.4超参数搜索122

3.2流行库/模型实践129

3.2.1自然语言处理包（NLTK）131

3.2.2词向量（Word2Vec）技术133

3.2.3XGBoost模型138

3.2.4Tensorflow框架140

3.3章末小结152

●D4章实战篇153

4.1Kaggle平台简介153

4.2Titanic罹难乘客预测157

4.3IMDB影评得分估计165

4.4MNIST手写体数字图片识别174

4.5章末小结180

●后记181

●参考文献182

目录
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《Python 数据科学实战：从零到精通的编程进阶之旅》 内容概述 本书是一本旨在帮助读者掌握Python在数据科学领域核心技能的实践性指南。我们不仅仅停留在理论的讲解，更注重通过大量的实例和实战项目，带领读者一步步深入理解数据科学的整个流程，从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到数据可视化，再到建立和评估机器学习模型，最终实现数据驱动的决策。本书特别强调实践操作，每一步骤都附有清晰的代码示例和详细的解释，确保读者能够亲手操作，真正将所学知识融会贯通。 目标读者 初学者： 对数据科学、编程（尤其是Python）有浓厚兴趣，希望从零开始系统学习数据科学技术，并将其应用于实际问题的爱好者。 有一定编程基础但缺乏数据科学经验的开发者： 熟悉Python语法，但希望将其能力扩展到数据分析、机器学习等领域，提升在AI和大数据时代的竞争力。 希望提升数据分析和建模能力的在校学生和研究人员： 需要掌握现代数据科学工具和方法来处理和分析研究数据，发表高质量成果。 希望转型数据科学领域的职场人士： 正在寻找系统性的学习路径，希望通过掌握Python数据科学技能，为职业生涯开辟新道路。 本书特点 1. 循序渐进，体系化学习： 本书构建了一个完整的数据科学学习路径。从Python基础（针对数据科学场景优化）开始，逐步引入Numpy、Pandas进行数据处理，Matplotlib、Seaborn进行数据可视化，Scikit-learn进行机器学习建模，最终涉及一些更高级的应用，确保读者能够建立起扎实且全面的知识体系。 2. 强调实战，案例驱动： 理论知识的学习往往枯燥乏味，本书以大量的真实世界数据和场景为驱动，通过实际项目贯穿始终。每个概念的引入都伴随着可运行的代码，读者可以跟随书中的步骤，边学边练，即刻体会到知识的应用价值。 3. “为什么”与“怎么做”并重： 读者不仅能学到“如何做”，更重要的是理解“为什么这么做”。我们会深入剖析每个技术背后的原理，解释其适用场景和局限性，帮助读者建立起批判性思维，能够根据具体问题选择最合适的方法。 4. 注重工程化思维： 数据科学项目不仅仅是写代码，更需要良好的工程实践。本书在讲解过程中，会穿插数据获取的多种方式（如API、网络爬虫基础、数据库连接）、数据清洗的常见策略（缺失值处理、异常值检测、数据格式转换）、模型部署的初步概念等，帮助读者培养数据科学项目的工程化思维。 5. 代码示例详细且可复用： 书中的所有代码示例都经过精心设计和测试，力求简洁、清晰、易于理解。同时，这些代码模块化程度高，读者可以方便地将它们集成到自己的项目中，作为学习和开发的起点。 6. 广泛的技术栈覆盖： 涵盖了Python数据科学领域最核心、最流行的库，包括： NumPy: 高效的数值计算基础。 Pandas: 强大的数据处理和分析工具。 Matplotlib & Seaborn: 灵活且美观的数据可视化库。 Scikit-learn: 丰富多样的机器学习算法实现。 Statsmodels: 统计建模与分析。 （可选涉及）其他相关库： 如用于数据采集的Requests、BeautifulSoup，用于数据存储的SQLAlchemy基础等。 本书内容结构（详细章节划分） 第一部分：Python数据科学基础 第一章：Python语言环境搭建与核心概念回顾 Python安装与开发环境选择（Anaconda, VS Code等） Python基础语法复习（数据类型、控制流、函数、面向对象基础） Python包管理（pip, conda） Jupyter Notebook/Lab的使用与高效工作流 第二章：NumPy：高效的数值计算利器 Numpy数组（ndarray）的创建与基本操作 数组索引、切片与广播机制 数学函数、统计函数与线性代数运算 利用Numpy进行向量化计算，提升效率 第三章：Pandas：数据处理与分析的瑞士军刀 Series和DataFrame：核心数据结构详解 数据读取与写入（CSV, Excel, SQL, JSON等） 数据选择、过滤与排序 缺失值处理策略（填充、删除、插值） 数据格式转换与类型推断 数据聚合与分组（groupby）操作 数据合并、连接与重塑（merge, join, concat, pivot_table） 时间序列数据处理基础 第二部分：数据探索与可视化 第四章：探索性数据分析（EDA）：洞察数据内在规律 EDA的意义与流程 描述性统计分析（均值、中位数、方差、偏度、峰度等） 数据分布的探索与理解 特征之间的关系探索（相关性分析、散点图矩阵） 数据质量评估与初步的数据清洗 第五章：Matplotlib：绘出你的数据故事 Matplotlib基础绘图元素（Figure, Axes, Artist） 常用图表类型绘制（折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图） 图表美化：标题、标签、图例、颜色、线型、标记 子图的创建与管理 交互式绘图简介 第六章：Seaborn：高级统计数据可视化 Seaborn的优势与接口 分布图（distplot, kdeplot, histplot） 类别图（boxplot, violinplot, swarmplot, countplot） 关系图（scatterplot, lineplot, relplot） 回归图（regplot, lmplot） 矩阵图（heatmap, clustermap） 多变量可视化技巧 第三部分：机器学习基础与实践 第七章：机器学习导论与Scikit-learn入门 机器学习的类型（监督学习、无监督学习、半监督学习） 监督学习的核心概念：特征、标签、训练集、测试集、模型评估 Scikit-learn概览：统一的API设计 数据预处理模块：特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）、编码（OneHotEncoder, LabelEncoder） 模型选择与评估：交叉验证、评分指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线） 第八章：监督学习——回归模型 线性回归：原理、模型训练与评估 多项式回归与正则化（Ridge, Lasso） 决策树回归 支持向量回归（SVR） 集成学习简介（Bagging, Boosting） 随机森林回归与梯度提升回归（XGBoost, LightGBM基础） 第九章：监督学习——分类模型 逻辑回归：分类的基石 K近邻（KNN）分类器 支持向量机（SVM）：线性与核函数 决策树分类 集成学习在分类中的应用 随机森林分类器 朴素贝叶斯分类器 模型评估的进阶：混淆矩阵、PR曲线 第十章：无监督学习 聚类分析：K-Means算法详解 层次聚类与DBSCAN 聚类结果的评估 降维技术：主成分分析（PCA） 降维技术的应用：可视化与特征提取 第十一章：模型调优与评估 超参数调优：网格搜索（GridSearchCV）、随机搜索（RandomizedSearchCV） 特征工程：如何创建更有用的特征 处理类别不平衡问题 模型性能的深入分析与诊断 第四部分：实战项目与进阶 第十二章：数据采集与清洗实战 利用Requests和BeautifulSoup进行网页数据爬取 API数据接口的应用 复杂数据清洗场景：文本数据处理、日期时间解析 构建稳健的数据清洗流程 第十三章：完整数据科学项目实践 选取一个或多个真实世界数据集（如房价预测、用户行为分析、文本分类等） 从数据获取、探索性分析、特征工程，到模型选择、训练、调优、评估的完整流程演示 项目总结与报告撰写思路 第十四章：进阶方向展望 深度学习简介（TensorFlow/PyTorch入门概念，非重点讲解） 自然语言处理（NLP）基础概念 时间序列分析简介 推荐系统基础 如何持续学习与跟进技术发展 学习本书，你将获得： 扎实的Python数据科学技能： 能够熟练使用NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等核心库进行数据分析和机器学习。 解决实际问题的能力： 掌握将数据转化为洞察，并基于此做出决策的方法。 构建数据科学项目的工作流： 理解数据科学项目的完整生命周期，并能独立完成小型项目。 良好的编程习惯和工程思维： 能够编写清晰、高效、可维护的代码，并关注数据处理的工程化实践。 继续深造的基础： 为深入学习深度学习、大数据技术等更高级的领域打下坚实基础。 本书致力于成为您在Python数据科学学习道路上最可靠的伙伴。让我们一起，用代码驱动智慧，探索数据世界的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计确实很用心，拿到手里就能感觉到作者在细节上的打磨。封面设计简洁大气，内容布局也让人赏心悦目。不过，我得说，光有好看的包装是远远不够的。我真正想知道的是，它在理论深度和实战应用之间是如何找到平衡的。市面上很多教材要么过于理论化，读起来枯燥乏味，要么就是一堆代码堆砌，让人抓不住核心思想。我更看重的是，作者是如何把复杂的算法用直观的方式解释清楚，并且这些解释能够真正帮助我们解决实际问题。如果这本书能提供丰富的案例研究，并且这些案例的复杂度能随着章节递进，那就太棒了。比如，它会不会深入讲解像XGBoost、LightGBM这类在实际竞赛中屡获殊荣的模型，并且会剖析它们背后的数学原理，而不是仅仅停留在调用库函数的层面。我对这方面非常期待，希望能看到一个既能打基础，又能让人在实践中快速成长的体系。

评分☆☆☆☆☆

从一个初学者的角度来看，学习过程中的“反馈机制”至关重要。这本书是否内嵌了足够的自我检验机制？我指的是，它是否提供了配套的代码库或者在线资源，让读者在学习完一个章节后，能够立即运行代码，观察结果，并与作者预期的输出进行对比？纯粹依赖书本上的静态代码片段，学习效率是低下且容易产生困惑的。我特别希望看到，作者能够针对一些关键的、容易出错的步骤，设置明确的“调试提示”或“常见错误解析”。这不仅仅关乎代码的正确性，更关乎培养读者的“工程师思维”。如果这本书能提供一个清晰的、循序渐进的学习路径，并在每一步都辅以即时验证，那么它将不仅仅是一本参考书，而更像是一个耐心的、全天候的私人导师。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本厚厚的书，首先感受到的是它的野心——它似乎想覆盖从入门到竞赛的全过程。但我得泼点冷水，这目标设定本身就意味着在某些环节可能需要取舍。我更关注的是，它如何处理“从零开始”和“通往Kaggle”之间的鸿沟。对于一个刚接触机器学习的读者来说，光是Python环境的配置和基础库的安装就可能是个坎。这本书在这些准备工作上是否做了详尽的铺垫？更进一步，当涉及到数据预处理和特征工程时，是否提供了足够的“踩坑”经验分享？实战环节的难度梯度是否合理？我希望它不仅仅是展示“成功”的流程，更能揭示那些在真实数据面前会遇到的混乱和挫折，以及如何一步步理清头绪。如果它只是把教科书上的标准流程搬过来，那这本书的价值就会大打折扣。我期待看到的是，那些只有真正参加过比赛的人才能总结出来的“窍门”和“陷阱”。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，市面上涉及机器学习的书籍多如牛毛，但真正能够深入到模型解释性（XAI）和鲁棒性方面的却凤毛麟角。作为读者，我希望了解的不仅仅是如何让模型得分高，更重要的是，我需要理解模型为什么会做出这样的决策，以及在面对对抗性攻击或数据漂移时，我的模型是否会崩溃。这本书如果能在基础模型讲解之后，引入如何使用SHAP值、LIME等工具来剖析黑箱模型，那无疑会大大提升它的档次。此外，对于深度学习部分，如果只是泛泛而谈，那未免有些敷衍。我更期待看到的是，它如何将传统的机器学习方法与现代的深度学习框架（比如PyTorch或TensorFlow）有效地结合起来，形成一个统一的解决方案。毕竟，在Kaggle中，往往是这些跨领域的整合能力决定了最终的排名。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题中提到了“Kaggle竞赛之路”，这立刻让我联想到速度和效率。在竞赛环境中，时间就是生命，模型迭代的速度和最终的性能指标才是王道。因此，我非常关注这本书在“实践”部分是如何组织内容的。它会不会提供一套行之有效的项目管理流程，让我们知道在有限的时间内，应该如何分配精力在数据探索、模型选择、超参数调优和最终的Stacking/Blending上？很多教材只教你如何训练一个模型，但对于如何“赢”一个模型，却避而不谈。我希望这本书能够提供一些关于评估指标选择、交叉验证策略的深入见解，特别是针对那些常见的、非标准化的竞赛问题。如果能结合一两个经典竞赛的复盘分析，展示作者是如何从零开始构建出高分解决方案的，那才真正称得上是“通往Kaggle之路”。