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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： 墨砚聚客图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311413

商品编码：28495436259

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

《零起点Python机器学习快速入门》图书简介 在当今数据驱动的时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）已不再是遥不可及的科幻概念，而是深刻影响着我们生活的方方面面，从智能推荐、自动驾驶到医疗诊断，其应用前景 boundless。对于渴望踏入这一激动人心领域但又缺乏编程背景的初学者而言，如何迈出第一步，克服技术门槛，往往是一个巨大的挑战。《零起点Python机器学习快速入门》正是为了解决这一痛点而精心打造的一本图书。它以“零起点”为核心，旨在为完全没有编程经验，或者仅有少量接触但感到生疏的读者提供一条清晰、高效的学习路径，让他们能够迅速掌握Python语言在机器学习领域的应用，并独立完成一些基础的机器学习项目。 本书的目标读者： 本书特别适合以下人群： 编程零基础的学习者： 即使你从未写过一行代码，也无需担心。本书将从最基础的Python语法讲起，循序渐进，让你轻松上手。 有其他编程背景但想转向机器学习的开发者： 如果你熟悉其他编程语言，希望快速了解Python及其在机器学习中的应用，本书也能为你提供高效的学习途径。 对人工智能和机器学习感兴趣的跨界人士： 无论你是学生、研究人员、产品经理，还是市场营销人员，只要对数据分析、智能预测等领域充满好奇，本书都能为你打开一扇通往AI世界的大门。 希望提升职场竞争力的在职人士： 掌握机器学习技能正成为许多行业的热门需求。本书将帮助你在职业生涯中获得新的发展机会。 本书的独特之处与核心价值： 《零起点Python机器学习快速入门》区别于市面上许多过于理论化或依赖预设环境的教材，它强调实践出真知，将学习过程与实际应用紧密结合。 1. “零起点”的友好设计： 我们深知初学者的困难，因此本书在Python语言的教学上，不会涉及过于复杂的概念。我们选取了机器学习项目中最常用、最核心的Python语法和数据结构，并结合生动形象的例子进行讲解。学习过程中，你将逐步建立起对Python的基本认知，并能自信地运用它来解决问题。 2. “快速入门”的效率保证： 本书并非旨在成为一本包罗万象的Python或机器学习百科全书，而是聚焦于最能让你快速产出成果的知识点。我们会跳过那些对初学者而言可能过于晦涩难懂的理论细节，而是直接引导你动手实践。通过一个个具体的机器学习任务，你将体验到代码的执行过程，理解算法的逻辑，并在解决实际问题的过程中巩固所学。 3. “机器学习”的应用导向： 我们不会孤立地讲解Python，而是将其视为实现机器学习目标的工具。每一章的学习都将围绕一个具体的机器学习场景展开，例如： 数据预处理与探索性数据分析（EDA）： 如何使用Python中的强大库（如NumPy和Pandas）来加载、清洗、转换和可视化数据，这是构建任何机器学习模型的第一步。你将学会如何发现数据中的规律、识别异常值，并为后续的建模打下基础。 监督学习算法入门： 我们将从最经典、最易于理解的算法开始，如线性回归（用于预测连续数值）、逻辑回归（用于分类问题）和决策树（一种直观的分类和回归工具）。你会亲手用Python实现这些算法，并理解它们的工作原理。 模型评估与调优： 学会如何评估模型的性能是至关重要的。本书将介绍常见的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等），并教授你如何使用交叉验证等技术来避免过拟合，以及一些基础的模型调优方法，让你训练出更可靠的模型。 无监督学习初步： 了解如何使用聚类算法（如K-Means）来发现数据中的隐藏模式，以及如何使用降维技术（如主成分分析 PCA）来简化数据，提升模型效率。 实践项目驱动： 本书贯穿了多个精心设计的实战项目，涵盖了不同的应用领域。例如，你可能需要构建一个模型来预测房价，识别垃圾邮件，分析用户行为，或者对图像进行简单的分类。这些项目将让你在解决真实世界问题的过程中，全面体验机器学习的完整流程。 4. 强调动手能力与独立解决问题的能力： 本书最大的特色在于其极强的实践导向。我们坚信，学习机器学习的最佳方式就是动手去“做”。因此，本书中的每一个概念讲解都会伴随相应的代码示例，并鼓励读者积极尝试、修改和扩展代码。我们还提供了一些练习题和挑战，帮助读者巩固知识，培养独立思考和解决问题的能力。学习完成后，你将不仅能理解机器学习的基本原理，更能自信地运用Python来开发自己的机器学习应用。 5. 聚焦关键技术栈： 本书将重点介绍Python在机器学习领域最核心、最常用的库，包括： NumPy： 用于高效的数值计算，是处理数组和矩阵的基础。 Pandas： 用于数据处理和分析，提供了强大的数据结构（DataFrame）和数据操作工具。 Matplotlib / Seaborn： 用于数据可视化，帮助你直观地理解数据和模型结果。 Scikit-learn： 这是Python中最流行的机器学习库之一，包含了大量预先实现的机器学习算法、数据预处理工具和模型评估方法。本书将充分利用Scikit-learn，让你能够快速构建和训练模型，而无需从零开始实现复杂的算法。 本书的学习路线图： 本书的学习将遵循一个逻辑清晰的路径，确保你在每一步都能有所收获： 第一部分：Python编程基础 环境搭建： 快速指南，让你轻松配置Python开发环境（例如，使用Anaconda）。 Python入门： 变量、数据类型、运算符、控制流（条件语句、循环）、函数、模块。 数据结构： 列表、元组、字典、集合，以及它们在数据处理中的应用。 文件操作： 如何读写文件，为加载数据做准备。 第二部分：机器学习核心概念与工具 NumPy实战： 数组操作、广播机制、数学函数。 Pandas数据处理： Series和DataFrame的创建、索引、切片、数据清洗、缺失值处理、合并与连接。 数据可视化： 使用Matplotlib和Seaborn绘制各种图表，探索数据特征。 机器学习概述： 监督学习、无监督学习、模型训练与预测的基本流程。 第三部分：监督学习算法实践 线性回归： 原理、实现与应用，预测房价示例。 逻辑回归： 原理、实现与应用，垃圾邮件分类示例。 决策树： 原理、实现与应用，信用评分示例。 模型评估与选择： 准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵、交叉验证。 模型调优： 正则化、网格搜索。 第四部分：无监督学习与进阶主题 K-Means聚类： 原理、实现与应用，客户分群示例。 主成分分析（PCA）： 原理、实现与应用，数据降维。 （可选）更复杂的模型入门： 可能会简要介绍支持向量机（SVM）或集成学习（如随机森林）的基本概念。 第五部分：项目实战 综合案例分析： 将所学知识应用于一个或多个更复杂的实际项目，从数据获取到模型部署（概念性介绍）。 学习资源与进阶建议： 如何继续深入学习，掌握更高级的算法和技术。 阅读本书，你将收获： 扎实的Python编程基础，能够胜任数据科学领域的基本编程任务。 清晰的机器学习概念理解，不再被晦涩的术语所困扰。 熟练运用Pandas、NumPy、Scikit-learn等核心工具，高效地进行数据处理和模型构建。 独立完成小型机器学习项目的能力，能够将理论知识转化为实际的解决方案。 对人工智能和机器学习领域的信心和兴趣，为未来的深入学习打下坚实基础。 《零起点Python机器学习快速入门》是一次为你量身定制的学习之旅。我们相信，通过本书的引导，你将能够 confidently 踏入机器学习的殿堂，并在这个充满机遇的领域中，开启你的精彩篇章。现在，就让我们一起，从零开始，探索机器学习的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受就是“条理清晰”。很多技术书籍，尤其是涉及多个知识点的时候，容易出现结构混乱、前后呼应不上的问题。但这本书的章节安排和知识点串联做得相当好。它从最基础的概念讲起，然后逐步深入，每个章节都在前一章的基础上进行拓展和深化。读起来一点也不会觉得突兀，仿佛是在跟着一条清晰的脉络在前进。而且，它在讲解每个算法或者技术时，都会先说明它要解决的问题，然后再介绍它是如何解决这个问题的，最后还会给出一些注意事项或者优化建议。这种“问题-方法-实践”的模式，非常有助于理解。不像有些书，上来就讲一堆理论，你都不知道这个理论是用来干嘛的。这本书的好处在于，它能让你始终清楚自己学到的东西有什么用，能解决什么问题。这种清晰的逻辑结构，对于我这种初学者来说，是建立正确知识体系的关键。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定编程基础但对机器学习知之甚少的读者，这本书的节奏感把握得相当到位。它没有一开始就堆砌大量的专业术语，而是循序渐进，将机器学习中的核心概念，如特征工程、模型评估、交叉验证等，以一种易于理解的方式呈现出来。我特别喜欢书中对一些统计学和线性代数概念的“按需讲解”，而不是一次性抛出所有相关的数学背景，这样避免了初学者被过多的数学知识吓退。它在需要用到某个数学原理时，才会简要地回顾或解释，让读者能即时理解其在机器学习中的作用。这种“即时学习”和“应用驱动”的学习方式，让我觉得学习过程非常高效。而且，书中通过大量的小练习和思考题，鼓励读者主动去思考和实践，而不是被动地接受信息。这些小练习虽然不复杂，但能帮助巩固刚学到的知识点，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的是这本书在介绍机器学习模型的深度和广度上取得了很好的平衡。它没有只停留在表面，泛泛而谈，而是选择了一些最常用、最核心的模型，比如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机以及基础的神经网络，然后对每个模型进行了相对深入的讲解。讲解的内容不仅包括模型的工作原理，还涵盖了模型的优缺点、适用场景以及一些调参技巧。这对于我来说，意味着我不需要花费大量的时间去阅读十几本书来了解这些基础模型。这本书就像是一个浓缩精华，让我能快速地掌握主流模型的核心要点。并且，它还在讲解每个模型时，穿插了关于“为什么”以及“什么时候用”的思考，这比单纯的“怎么用”更有价值，能帮助我建立更宏观的机器学习知识框架。

评分☆☆☆☆☆

我最看重一本书的实用性，尤其是在学习技术类书籍的时候。这本书在这方面做得非常出色。它没有故弄玄虚，而是直接切入核心，告诉你怎么做。书中提供的代码示例非常详细，而且可以直接运行，这对于我这种喜欢动手实践的人来说太重要了。我之前学编程的时候，很多书上的代码只是“示意性”的，真正自己敲一遍才发现问题一大堆。这本书的示例代码，从导入库到数据预处理，再到模型训练和评估，每个环节都考虑到了，而且都有详细的注释，让你明白每一行代码的含义。更重要的是，它还提供了如何将这些代码应用到实际问题中的思路和方法。比如，它在介绍一个分类算法时，会举一个实际的例子，比如如何用它来预测用户是否会流失，并给出了完整的实现步骤。这种“教你用”而不是“教你是什么”的方式，让我觉得学到的知识是立竿见影的，可以直接运用到自己的项目或者工作中去。这种直接的反馈，能极大地增强学习的动力和信心。

评分☆☆☆☆☆

刚翻了几页，就被这书的排版和图示吸引住了。相比于市面上那些动辄铺天盖地的理论和公式，这本书显得格外“接地气”。比如，它在介绍第一个概念时，不是直接抛出数学定义，而是先用一个大家都能理解的生活场景来类比，然后慢慢引出背后的原理。这一点对于我这种纯小白来说，简直是救星。我之前尝试过几本机器学习的书，但每次看到一堆符号和定理，脑袋就嗡嗡作响，实在提不起兴趣。这本书的引入方式，就像是有人在旁边耐心教你，每一步都走得很稳，让你有信心跟下去。而且，它在讲解每个算法的时候，都配有清晰的流程图，这对于理解算法的执行逻辑非常有帮助。不像有些书，光是文字描述，看了半天都不知道到底是怎么回事。这本书的图文结合做得非常好，阅读体验很流畅，一点也不会觉得枯燥。感觉这本书不仅仅是教你知识，更是在培养你对机器学习的兴趣。期待后面能看到更多这样生动形象的讲解。