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☆☆☆☆☆

[美] 哈林顿 著

图书标签:

• 机器学习
• Python
• 算法
• 数据分析
• 实战
• 入门
• 编程
• 教程
• 数据挖掘
• 人工智能

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115317957

商品编码：1034750114

出版时间：2013-06-01

作  者:(美)沃德 著作 汪芸 译者 定  价:39 出 版 社:光明日报出版社 出版日期:2013年09月01日 页  数:290 装  帧:平装 ISBN:9787511251985 ★手机、电脑、信用卡统统再见，逃离大城市，享受有机慢生活
★简单的冒险，艰难的浪漫，台湾地区诚品好书，金石堂重点推荐图书，
★20余幅精美纪实照片，幽默风趣的文字，和充满勇气的绿色行动，台湾地区作家、生活家韩良露赞誉
★这本书融合了自然文学作家梭罗、旅游作家布莱森（bryson）与《普罗旺斯的一年》作者彼得？梅尔（mayle）的优点。——作者 狄恩？金（dean king）
●Ⅰ 前  言
●
●部  绿意初萌
●002   纽约，再见
●我要……离开21世纪的世界 / 一路向南 / 真正的绿洲
●019 第二章  除夕迎旧年
●贝儿来了 / 你怎么会没有电话 / 我不是你的员工 /
●妈咪和爹地正在……挤奶 / 一站：古老的二手货店 /
●不久，黑暗就会降临
●044 第三章  探索未知之地
●欢迎进入1900年 / 全身的肌肉都在抗议 / 扮兔子的“纵火狂” /
●还是剩下一大堆樱桃 / 来自音乐的酷刑 / 我很确定：不卖 /
●突发“羊顶人”事件 / 贝儿的眼光
●071 第四章  学会驾马车
●结婚请帖 / 见到负重马专家 / 带着脚踏车，去赴约 / 往前走，贝儿 /
●试驾 / 大卫的理想 / 再次赴约，这次骑马 / 被削弱的成就感
●101 第五章  等待下雨
●菜园快要干凅了 / 拔草、杀虫和冷战 / 曼哈顿计划 / 好女孩，贝儿 /
●干旱，持续 / 快乐，妈咪！快乐，爹地
●
●部分目录

内容简介

走遍全世界的旅游作家罗根？沃德厌倦了半夜还要接手机、回e-、通msn，也害怕儿子在城市长大，只认得汉堡不认得牛。于是他和妻子希瑟决定“回到过去”，把家搬到弗吉尼亚州乡间，去过1900年的农村生活。这决定，为他们带来了危机四伏，却也充满欢乐与温馨回忆的一年……
没有电视、电话，没有计算机，也没有汽车，他们得自己种田养牲口，而且只能用一百年前的工具。在这个错逆的时空之中，沃德夫妇找回了生命中恒久不变的价值，并在亲友们的怀疑转为支持后，建立起一个超YUE科技与时空的美好社群。




(美)沃德 著作 汪芸 译者 罗根？沃德（Logan Ward） 作者
美国有名的旅游作家，《国家地理探险》（National Geographic Adventure）专栏作家，曾为多份杂志撰稿，包括《男人月刊》（Men’s Journal）、《大众机械》（Popular Mechanics）、《南方口音》（Southern Accents）与《乡村木屋生活》（Cottage Living）。他跟妻子希瑟和两名子女鲁德和伊莉亚特住在弗吉尼亚州的雪伦多亚谷地区。

汪芸 翻译
台湾地区大学社会学学士，美等     在这个城市里，你不会凝视星辰，做白日梦。你不会在早晨外出散步后，埋头翻阅平原野花手册，寻找一种途中看到的、绽放璀璨蓝色花瓣的喇叭花花名。你不会在雪地上搜寻动物的足迹，或是在这片冰封的森林里停下脚步，闭上眼，聆听五子雀觅食的啁啾。在这种时刻，你可能会忘记有蛇这种生物的存在。这种感觉就像纽约被包在一个巨大的塑料泡泡里，人类身上带着信用卡和《查氏餐馆指南》，端坐在食物链的很好。本地的野生动物？不过是蟑螂、鸽子、老鼠而已，都是传染疾病的媒介，都应该被扑杀。我们的故事就是从这个泡泡里展开的。
    当时是2000年，一个新的千禧年露出曙光。社会各界几乎已将人们对Y2K的恐惧抛在脑后。经济前景看好，失业率降到历来大力度优惠点，美国政府对破纪录的财政盈余多有夸耀，纳斯达指数超过五千点，使得社会发出一阵振奋活等

《Python 数据科学与机器学习实战：从零构建智能应用》 本书导读 在这快速迭代的数字时代，数据已成为驱动创新的核心引擎，而机器学习则赋予了我们从海量数据中挖掘价值、洞察规律、甚至预测未来的强大能力。从智能推荐系统到自动驾驶汽车，从精准医疗到个性化教育，机器学习的触角已深入到社会的各个角落，深刻地改变着我们的生活和工作方式。 然而，要真正驾驭这股强大的技术浪潮，掌握机器学习的精髓，并非易事。它需要坚实的理论基础、熟练的编程技巧，以及将抽象概念转化为实际应用的能力。许多初学者在面对复杂的算法、晦涩的数学公式以及繁多的工具库时，常常感到无从下手，迷失在知识的海洋中。 《Python 数据科学与机器学习实战：从零构建智能应用》正是为解决这一痛点而生。本书并非一本枯燥的理论堆砌，也不是一个简单的工具手册，而是一本循序渐进、实操导向、强调融会贯通的指南，旨在帮助您建立起对数据科学和机器学习的全面认知，并具备独立构建智能应用的能力。 核心内容概览 本书将带领您踏上一段充满探索与实践的学习旅程。我们将从最基础的数据处理和分析入手，逐步深入到核心的机器学习算法，并最终引导您完成具有实际应用价值的智能项目。 第一部分：数据科学基石——Python 数据处理与可视化 在机器学习的世界里，数据是生命线。没有高质量、经过妥善处理的数据，再精妙的算法也无法发挥作用。因此，本书的第一部分将为您打下坚实的数据科学基础。 Python 语言基础回顾与强化： 即使您具备一定的Python基础，我们也会快速回顾并强化那些在数据科学领域至关重要的概念，例如数据结构（列表、元组、字典、集合）、函数、类与对象、模块与包的使用等。我们将重点关注Python在处理数据时的效率和优雅性。 NumPy：数值计算的利器： NumPy是Python在科学计算领域的核心库，它提供了强大的N维数组对象和丰富的数学函数。您将学习如何高效地创建、操作和计算数组，理解向量化操作的概念，以及如何利用NumPy进行数据转换和数值求解。 Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas库是数据分析师的得力助手。本书将深入讲解Pandas的核心数据结构——Series和DataFrame，以及如何进行数据导入导出（CSV, Excel, SQL等）、数据清洗（缺失值处理、重复值检测、异常值识别）、数据筛选与排序、数据分组与聚合、数据合并与连接等一系列关键操作。您将学会如何像处理表格一样，灵活地操控和理解您的数据。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化的魅力： “一图胜千言”。通过直观的图表，我们可以更清晰地发现数据中的模式、趋势和关系。本书将引导您掌握Matplotlib的基本绘图功能，学习创建各种常见的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、箱线图等。在此基础上，我们将介绍Seaborn库，它提供了更美观、更高级的统计图表，能够帮助您快速生成高质量的可视化结果，让您的数据报告更加引人注目。 第二部分：机器学习核心算法——从原理到实践 掌握了数据处理的技巧，我们便可以正式进入机器学习的殿堂。本书将系统地介绍当下最常用、最核心的机器学习算法，并强调理解算法背后的数学原理、优缺点以及适用场景。 机器学习导论： 我们将首先介绍机器学习的基本概念、分类（监督学习、无监督学习、强化学习）、常见应用场景以及工作流程。 监督学习： 回归算法： 线性回归： 从最简单的模型开始，理解模型构建、损失函数、梯度下降等基本优化思想。 多项式回归： 学习如何处理非线性关系。 正则化回归（Ridge, Lasso）： 理解正则化的作用，如何防止过拟合，提高模型的泛化能力。 分类算法： 逻辑回归： 学习如何进行二分类和多分类问题，理解Sigmoid函数和Softmax函数。 K近邻（KNN）： 简单直观的算法，理解距离度量和投票机制。 决策树： 学习如何构建树状模型，理解信息增益和基尼系数。 支持向量机（SVM）： 深入理解核技巧，如何处理非线性可分数据。 集成学习（Ensemble Learning）： 随机森林（Random Forest）： 通过集成多棵决策树，提高模型的鲁棒性和准确性。 梯度提升（Gradient Boosting）： 学习AdaBoost, XGBoost等强大的集成模型，理解其迭代优化思想。 无监督学习： 聚类算法： K-Means： 最经典的聚类算法，学习如何发现数据中的簇。 层次聚类： 学习构建聚类树。 DBSCAN： 基于密度的聚类方法，处理任意形状的簇。 降维算法： 主成分分析（PCA）： 学习如何提取数据的主要特征，减少数据维度。 t-SNE： 学习如何将高维数据可视化到低维空间，探索数据结构。 模型评估与选择： 学习如何使用各种指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差等）来评估模型的性能，并掌握交叉验证、网格搜索等超参数调优技术，以选择最优模型。 第三部分：深度学习基础与实践 深度学习是当前人工智能领域最前沿、最具影响力的分支。本书将为您揭开深度学习的神秘面纱，并指导您利用强大的深度学习框架进行模型构建。 神经网络基础： 理解神经元、激活函数、层、前向传播和反向传播算法。 常用神经网络架构： 多层感知机（MLP）： 构建和训练基础的深度前馈网络。 卷积神经网络（CNN）： 学习其在图像识别、目标检测等领域的强大应用，理解卷积层、池化层等关键组件。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 掌握其在序列数据处理（如文本、时间序列）中的应用，理解其处理上下文信息的能力。 深度学习框架入门（TensorFlow/Keras 或 PyTorch）： 本书将选择一种主流的深度学习框架（例如，我们将以TensorFlow/Keras为例进行讲解，因为它提供了更友好的API，适合初学者），带领您学习如何定义、构建、训练和评估深度学习模型。您将亲手实现经典的深度学习模型，并尝试解决一些实际问题。 第四部分：构建智能应用——实战项目演练 理论学习最终要回归实践。本书的第四部分将通过一系列精心设计的实战项目，将您所学知识融会贯通，并提升您的项目开发能力。 项目一：电商用户购买意向预测： 利用历史用户行为数据，构建分类模型预测用户是否会购买某商品。我们将涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与评估的完整流程。 项目二：文本情感分析： 对用户评论进行情感极性（正面/负面）的判断。我们将学习文本预处理技术（分词、去停用词）、词向量表示（如Word2Vec, GloVe）以及使用RNN/LSTM或Transformer模型进行情感分类。 项目三：图像分类挑战（例如，识别猫狗）： 使用CNN模型对图像进行分类。您将学习如何加载和预处理图像数据，构建卷积神经网络，并进行模型训练和优化。 项目四：推荐系统初步： 探索基于内容的推荐或协同过滤的简单推荐算法，为用户提供个性化的内容推荐。 本书的独特优势 理论与实践的完美结合： 我们深知，仅仅理解算法的公式是不够的。本书力求在介绍理论概念的同时，立即通过Python代码实现，让您“动手”理解。 循序渐进的学习路径： 从数据处理的基础到复杂的深度学习模型，本书的学习曲线设计得非常平缓，确保您能够逐步掌握知识，而不是被信息淹没。 丰富的代码示例与案例： 大量贴近实际应用的代码示例，让您可以直接复制、修改和运行，并快速掌握核心技术。 注重模型的可解释性： 在介绍算法时，我们会尽量解释其工作原理和潜在的“黑箱”问题，帮助您理解模型为何会做出某个预测。 面向未来的技能培养： 本书不仅教授现有的技术，更旨在培养您独立解决问题、学习新技术的思维方式和能力，为应对未来技术发展做好准备。 详尽的图示与解释： 复杂的概念将辅以图示，帮助您直观理解。 您将学到什么？ 通过学习本书，您将能够： 熟练运用Python及相关库（NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）进行数据清洗、转换、分析和可视化。 理解并掌握各种主流机器学习算法的原理、适用场景和实现方法。 从零开始构建、训练和评估机器学习模型，并进行调优。 掌握深度学习的基本概念和常用神经网络架构，并能利用框架实现。 独立完成从数据准备到模型部署的整个机器学习项目流程。 初步具备构建智能应用的能力，为解决实际业务问题提供技术支持。 培养持续学习和探索AI技术的能力。 目标读者 本书适合以下人群： 对数据科学和机器学习充满热情，希望系统学习相关知识的初学者。 有一定Python编程基础，但希望将其应用于数据分析和机器学习领域的开发者。 需要提升数据处理和模型构建能力的在校学生或研究人员。 希望将机器学习技术应用于业务场景的行业从业者。 结语 数据科学与机器学习的时代已经到来，掌握这些技能将为您打开无数扇机会之门。如果您渴望在这个激动人心的领域有所建树，那么《Python 数据科学与机器学习实战：从零构建智能应用》将是您不可或缺的启蒙者和实践伙伴。让我们一同踏上这段数据探索与智能创造的精彩旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

对于一个已经接触过一些编程，但对机器学习概念感到模糊的读者来说，《机器学习实战（Python基础教程指南）》提供了一个极佳的“桥梁”。书中对数据预处理的详细讲解，例如缺失值处理、特征缩放、独热编码等，让我意识到了数据质量对模型性能的决定性影响。这些在实际项目中至关重要的步骤，往往在理论书籍中被一笔带过，而这本书却给了它们足够的重视。我尤其喜欢书中关于特征工程的部分，它让我明白如何从原始数据中提取出更有意义的信息，以提升模型的预测能力。例如，如何将日期时间信息转化为星期几、月份等特征，或者如何组合现有特征来创建新的特征。书中还介绍了决策树和随机森林这两种非常实用的分类算法，并给出了清晰的代码实现。通过学习这些内容，我不仅掌握了如何构建和训练模型，更学会了如何思考和解决实际的数据问题，这对我今后的项目开发非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的“实战”部分做得非常出色，让那些理论知识变得触手可及。我之前阅读过一些关于机器学习的教材，但常常因为缺乏实践指导而感到迷茫。这本书则不同，它从一个相对高阶的算法——支持向量机（SVM）入手，但却将复杂的数学公式简化，并通过Python代码生动地展示了其工作原理。书中对核函数的解释，以及如何选择合适的核函数来解决非线性分类问题，都让我茅塞顿开。更让我印象深刻的是，书中还引入了一些进阶的概念，比如过拟合和欠拟合的识别以及相应的解决策略。这些都是在实际模型构建过程中经常会遇到的挑战，而这本书为我提供了切实可行的解决方案。通过书中提供的案例，我能够理解如何通过交叉验证来评估模型的泛化能力，以及如何通过正则化来防止过拟合。这种将理论、代码和实际问题相结合的讲解方式，让我对机器学习的理解更加深入和全面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅在于传授算法知识，更在于它培养了一种解决问题的思维方式。在书中关于聚类算法（如K-Means）的章节，我学到的不仅仅是如何实现一个聚类算法，更是如何去理解“相似性”的概念，以及如何在没有标签的数据中发现潜在的模式。作者通过对不同聚类场景的案例分析，让我明白了聚类算法的应用范围非常广泛，从客户分群到异常检测，都能发挥重要作用。书中对算法评估指标的讲解，例如轮廓系数，也让我学会了如何客观地评价聚类结果的好坏。更让我惊喜的是，书中在讲解完基础算法后，还触及了一些更前沿的主题，例如简单介绍了一下神经网络的概念，为我进一步探索深度学习领域打下了基础。这本书的整体风格是循序渐进，但又不失深度，让我感觉每读一章都能有所收获，并且能够立刻将所学知识应用到实际的Python代码中，这种学习体验非常棒。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在介绍机器学习核心概念时，做到了理论与实践的完美结合。它没有像某些书籍那样，在没有扎实基础的情况下就直接深入到复杂的算法原理，而是先用清晰易懂的语言解释了什么是监督学习、无监督学习，以及它们的应用场景。书中引入的第一个算法——线性回归，就让我眼前一亮。作者不仅详细讲解了其背后的数学原理，更重要的是，它展示了如何用Python代码一步步地实现这个算法。从数据加载、预处理，到模型训练、评估，每一个环节都讲解得非常到位。我特别欣赏书中对模型评估指标的解释，比如均方误差（MSE）、R²分数等，它让我明白了如何客观地衡量一个模型的表现，而不是仅仅看它“看起来”好不好。通过书中提供的实际数据集和代码示例，我能够亲手运行代码，观察结果，甚至尝试调整参数，看看对模型性能的影响。这种“边学边练”的方式，让我对机器学习的理解不再是纸上谈兵，而是真正地“玩”起来了。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！作为一个对机器学习充满好奇但又缺乏编程基础的初学者，我常常被那些动辄“深度学习”、“神经网络”的高深术语吓退。然而，《机器学习实战（Python基础教程指南）》这本书就像一股清流，它并没有一开始就抛出复杂的算法模型，而是从最基础的Python语法入手，一点一滴地构建起我的编程知识体系。作者的讲解非常细致，即便是像变量、循环、函数这些我之前觉得枯燥的概念，在书中也被赋予了生动的例子，让我理解了它们在实际应用中的重要性。特别是书中对数据结构和常用库（如NumPy、Pandas）的介绍，简直是为后续的学习铺平了道路。我特别喜欢书中“实战”的理念，每个概念讲解完后，都会立即跟着一个小的Python练习，这让我在动手中巩固了知识，也培养了我的编码习惯。从零开始，到能够编写简单的Python脚本来处理数据，这个过程充满成就感，也让我对机器学习的学习不再感到畏惧，反而充满了信心。这本书的排版也很舒服，代码清晰，注释到位，阅读体验极佳。

评分☆☆☆☆☆

实践的书

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不错

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好书好书，正在阅读！

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还不错

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我虽然还不太懂但是我觉得还可以

评分☆☆☆☆☆

书还是很不错的，到的也很快，找个时间好好学习

评分☆☆☆☆☆

好书，物流小哥不错

评分☆☆☆☆☆

学习...

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好