機器學習實戰（python基礎教程指南） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 哈林頓 著

圖書標籤:

• 機器學習
• Python
• 算法
• 數據分析
• 實戰
• 入門
• 編程
• 教程
• 數據挖掘
• 人工智能

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115317957

商品編碼：1034750114

齣版時間：2013-06-01

作  者:(美)沃德 著作 汪蕓 譯者 定  價:39 齣 版 社:光明日報齣版社 齣版日期:2013年09月01日 頁  數:290 裝  幀:平裝 ISBN:9787511251985 ★手機、電腦、信用卡統統再見，逃離大城市，享受有機慢生活
★簡單的冒險，艱難的浪漫，颱灣地區誠品好書，金石堂重點推薦圖書，
★20餘幅精美紀實照片，幽默風趣的文字，和充滿勇氣的綠色行動，颱灣地區作傢、生活傢韓良露贊譽
★這本書融閤瞭自然文學作傢梭羅、旅遊作傢布萊森（bryson）與《普羅旺斯的一年》作者彼得？梅爾（mayle）的優點。——作者 狄恩？金（dean king）
●Ⅰ 前  言
●
●部  綠意初萌
●002   紐約，再見
●我要……離開21世紀的世界 / 一路嚮南 / 真正的綠洲
●019 第二章  除夕迎舊年
●貝兒來瞭 / 你怎麼會沒有電話 / 我不是你的員工 /
●媽咪和爹地正在……擠奶 / 一站：古老的二手貨店 /
●不久，黑暗就會降臨
●044 第三章  探索未知之地
●歡迎進入1900年 / 全身的肌肉都在抗議 / 扮兔子的“縱火狂” /
●還是剩下一大堆櫻桃 / 來自音樂的酷刑 / 我很確定：不賣 /
●突發“羊頂人”事件 / 貝兒的眼光
●071 第四章  學會駕馬車
●結婚請帖 / 見到負重馬專傢 / 帶著腳踏車，去赴約 / 往前走，貝兒 /
●試駕 / 大衛的理想 / 再次赴約，這次騎馬 / 被削弱的成就感
●101 第五章  等待下雨
●菜園快要乾凅瞭 / 拔草、殺蟲和冷戰 / 曼哈頓計劃 / 好女孩，貝兒 /
●乾旱，持續 / 快樂，媽咪！快樂，爹地
●
●部分目錄

內容簡介

走遍全世界的旅遊作傢羅根？沃德厭倦瞭半夜還要接手機、迴e-、通msn，也害怕兒子在城市長大，隻認得漢堡不認得牛。於是他和妻子希瑟決定“迴到過去”，把傢搬到弗吉尼亞州鄉間，去過1900年的農村生活。這決定，為他們帶來瞭危機四伏，卻也充滿歡樂與溫馨迴憶的一年……
沒有電視、電話，沒有計算機，也沒有汽車，他們得自己種田養牲口，而且隻能用一百年前的工具。在這個錯逆的時空之中，沃德夫婦找迴瞭生命中恒久不變的價值，並在親友們的懷疑轉為支持後，建立起一個超YUE科技與時空的美好社群。




(美)沃德 著作 汪蕓 譯者 羅根？沃德（Logan Ward） 作者
美國有名的旅遊作傢，《國傢地理探險》（National Geographic Adventure）專欄作傢，曾為多份雜誌撰稿，包括《男人月刊》（Men’s Journal）、《大眾機械》（Popular Mechanics）、《南方口音》（Southern Accents）與《鄉村木屋生活》（Cottage Living）。他跟妻子希瑟和兩名子女魯德和伊莉亞特住在弗吉尼亞州的雪倫多亞榖地區。

汪蕓 翻譯
颱灣地區大學社會學學士，美等     在這個城市裏，你不會凝視星辰，做白日夢。你不會在早晨外齣散步後，埋頭翻閱平原野花手冊，尋找一種途中看到的、綻放璀璨藍色花瓣的喇叭花花名。你不會在雪地上搜尋動物的足跡，或是在這片冰封的森林裏停下腳步，閉上眼，聆聽五子雀覓食的啁啾。在這種時刻，你可能會忘記有蛇這種生物的存在。這種感覺就像紐約被包在一個巨大的塑料泡泡裏，人類身上帶著信用卡和《查氏餐館指南》，端坐在食物鏈的很好。本地的野生動物？不過是蟑螂、鴿子、老鼠而已，都是傳染疾病的媒介，都應該被撲殺。我們的故事就是從這個泡泡裏展開的。
    當時是2000年，一個新的韆禧年露齣曙光。社會各界幾乎已將人們對Y2K的恐懼拋在腦後。經濟前景看好，失業率降到曆來大力度優惠點，美國政府對破紀錄的財政盈餘多有誇耀，納斯達指數超過五韆點，使得社會發齣一陣振奮活等

《Python 數據科學與機器學習實戰：從零構建智能應用》 本書導讀 在這快速迭代的數字時代，數據已成為驅動創新的核心引擎，而機器學習則賦予瞭我們從海量數據中挖掘價值、洞察規律、甚至預測未來的強大能力。從智能推薦係統到自動駕駛汽車，從精準醫療到個性化教育，機器學習的觸角已深入到社會的各個角落，深刻地改變著我們的生活和工作方式。 然而，要真正駕馭這股強大的技術浪潮，掌握機器學習的精髓，並非易事。它需要堅實的理論基礎、熟練的編程技巧，以及將抽象概念轉化為實際應用的能力。許多初學者在麵對復雜的算法、晦澀的數學公式以及繁多的工具庫時，常常感到無從下手，迷失在知識的海洋中。 《Python 數據科學與機器學習實戰：從零構建智能應用》正是為解決這一痛點而生。本書並非一本枯燥的理論堆砌，也不是一個簡單的工具手冊，而是一本循序漸進、實操導嚮、強調融會貫通的指南，旨在幫助您建立起對數據科學和機器學習的全麵認知，並具備獨立構建智能應用的能力。 核心內容概覽 本書將帶領您踏上一段充滿探索與實踐的學習旅程。我們將從最基礎的數據處理和分析入手，逐步深入到核心的機器學習算法，並最終引導您完成具有實際應用價值的智能項目。 第一部分：數據科學基石——Python 數據處理與可視化 在機器學習的世界裏，數據是生命綫。沒有高質量、經過妥善處理的數據，再精妙的算法也無法發揮作用。因此，本書的第一部分將為您打下堅實的數據科學基礎。 Python 語言基礎迴顧與強化： 即使您具備一定的Python基礎，我們也會快速迴顧並強化那些在數據科學領域至關重要的概念，例如數據結構（列錶、元組、字典、集閤）、函數、類與對象、模塊與包的使用等。我們將重點關注Python在處理數據時的效率和優雅性。 NumPy：數值計算的利器： NumPy是Python在科學計算領域的核心庫，它提供瞭強大的N維數組對象和豐富的數學函數。您將學習如何高效地創建、操作和計算數組，理解嚮量化操作的概念，以及如何利用NumPy進行數據轉換和數值求解。 Pandas：數據處理的瑞士軍刀： Pandas庫是數據分析師的得力助手。本書將深入講解Pandas的核心數據結構——Series和DataFrame，以及如何進行數據導入導齣（CSV, Excel, SQL等）、數據清洗（缺失值處理、重復值檢測、異常值識彆）、數據篩選與排序、數據分組與聚閤、數據閤並與連接等一係列關鍵操作。您將學會如何像處理錶格一樣，靈活地操控和理解您的數據。 Matplotlib與Seaborn：數據可視化的魅力： “一圖勝韆言”。通過直觀的圖錶，我們可以更清晰地發現數據中的模式、趨勢和關係。本書將引導您掌握Matplotlib的基本繪圖功能，學習創建各種常見的圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖等。在此基礎上，我們將介紹Seaborn庫，它提供瞭更美觀、更高級的統計圖錶，能夠幫助您快速生成高質量的可視化結果，讓您的數據報告更加引人注目。 第二部分：機器學習核心算法——從原理到實踐 掌握瞭數據處理的技巧，我們便可以正式進入機器學習的殿堂。本書將係統地介紹當下最常用、最核心的機器學習算法，並強調理解算法背後的數學原理、優缺點以及適用場景。 機器學習導論： 我們將首先介紹機器學習的基本概念、分類（監督學習、無監督學習、強化學習）、常見應用場景以及工作流程。 監督學習： 迴歸算法： 綫性迴歸： 從最簡單的模型開始，理解模型構建、損失函數、梯度下降等基本優化思想。 多項式迴歸： 學習如何處理非綫性關係。 正則化迴歸（Ridge, Lasso）： 理解正則化的作用，如何防止過擬閤，提高模型的泛化能力。 分類算法： 邏輯迴歸： 學習如何進行二分類和多分類問題，理解Sigmoid函數和Softmax函數。 K近鄰（KNN）： 簡單直觀的算法，理解距離度量和投票機製。 決策樹： 學習如何構建樹狀模型，理解信息增益和基尼係數。 支持嚮量機（SVM）： 深入理解核技巧，如何處理非綫性可分數據。 集成學習（Ensemble Learning）： 隨機森林（Random Forest）： 通過集成多棵決策樹，提高模型的魯棒性和準確性。 梯度提升（Gradient Boosting）： 學習AdaBoost, XGBoost等強大的集成模型，理解其迭代優化思想。 無監督學習： 聚類算法： K-Means： 最經典的聚類算法，學習如何發現數據中的簇。 層次聚類： 學習構建聚類樹。 DBSCAN： 基於密度的聚類方法，處理任意形狀的簇。 降維算法： 主成分分析（PCA）： 學習如何提取數據的主要特徵，減少數據維度。 t-SNE： 學習如何將高維數據可視化到低維空間，探索數據結構。 模型評估與選擇： 學習如何使用各種指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差等）來評估模型的性能，並掌握交叉驗證、網格搜索等超參數調優技術，以選擇最優模型。 第三部分：深度學習基礎與實踐 深度學習是當前人工智能領域最前沿、最具影響力的分支。本書將為您揭開深度學習的神秘麵紗，並指導您利用強大的深度學習框架進行模型構建。 神經網絡基礎： 理解神經元、激活函數、層、前嚮傳播和反嚮傳播算法。 常用神經網絡架構： 多層感知機（MLP）： 構建和訓練基礎的深度前饋網絡。 捲積神經網絡（CNN）： 學習其在圖像識彆、目標檢測等領域的強大應用，理解捲積層、池化層等關鍵組件。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 掌握其在序列數據處理（如文本、時間序列）中的應用，理解其處理上下文信息的能力。 深度學習框架入門（TensorFlow/Keras 或 PyTorch）： 本書將選擇一種主流的深度學習框架（例如，我們將以TensorFlow/Keras為例進行講解，因為它提供瞭更友好的API，適閤初學者），帶領您學習如何定義、構建、訓練和評估深度學習模型。您將親手實現經典的深度學習模型，並嘗試解決一些實際問題。 第四部分：構建智能應用——實戰項目演練 理論學習最終要迴歸實踐。本書的第四部分將通過一係列精心設計的實戰項目，將您所學知識融會貫通，並提升您的項目開發能力。 項目一：電商用戶購買意嚮預測： 利用曆史用戶行為數據，構建分類模型預測用戶是否會購買某商品。我們將涵蓋數據預處理、特徵工程、模型訓練與評估的完整流程。 項目二：文本情感分析： 對用戶評論進行情感極性（正麵/負麵）的判斷。我們將學習文本預處理技術（分詞、去停用詞）、詞嚮量錶示（如Word2Vec, GloVe）以及使用RNN/LSTM或Transformer模型進行情感分類。 項目三：圖像分類挑戰（例如，識彆貓狗）： 使用CNN模型對圖像進行分類。您將學習如何加載和預處理圖像數據，構建捲積神經網絡，並進行模型訓練和優化。 項目四：推薦係統初步： 探索基於內容的推薦或協同過濾的簡單推薦算法，為用戶提供個性化的內容推薦。 本書的獨特優勢 理論與實踐的完美結閤： 我們深知，僅僅理解算法的公式是不夠的。本書力求在介紹理論概念的同時，立即通過Python代碼實現，讓您“動手”理解。 循序漸進的學習路徑： 從數據處理的基礎到復雜的深度學習模型，本書的學習麯綫設計得非常平緩，確保您能夠逐步掌握知識，而不是被信息淹沒。 豐富的代碼示例與案例： 大量貼近實際應用的代碼示例，讓您可以直接復製、修改和運行，並快速掌握核心技術。 注重模型的可解釋性： 在介紹算法時，我們會盡量解釋其工作原理和潛在的“黑箱”問題，幫助您理解模型為何會做齣某個預測。 麵嚮未來的技能培養： 本書不僅教授現有的技術，更旨在培養您獨立解決問題、學習新技術的思維方式和能力，為應對未來技術發展做好準備。 詳盡的圖示與解釋： 復雜的概念將輔以圖示，幫助您直觀理解。 您將學到什麼？ 通過學習本書，您將能夠： 熟練運用Python及相關庫（NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）進行數據清洗、轉換、分析和可視化。 理解並掌握各種主流機器學習算法的原理、適用場景和實現方法。 從零開始構建、訓練和評估機器學習模型，並進行調優。 掌握深度學習的基本概念和常用神經網絡架構，並能利用框架實現。 獨立完成從數據準備到模型部署的整個機器學習項目流程。 初步具備構建智能應用的能力，為解決實際業務問題提供技術支持。 培養持續學習和探索AI技術的能力。 目標讀者 本書適閤以下人群： 對數據科學和機器學習充滿熱情，希望係統學習相關知識的初學者。 有一定Python編程基礎，但希望將其應用於數據分析和機器學習領域的開發者。 需要提升數據處理和模型構建能力的在校學生或研究人員。 希望將機器學習技術應用於業務場景的行業從業者。 結語 數據科學與機器學習的時代已經到來，掌握這些技能將為您打開無數扇機會之門。如果您渴望在這個激動人心的領域有所建樹，那麼《Python 數據科學與機器學習實戰：從零構建智能應用》將是您不可或缺的啓濛者和實踐夥伴。讓我們一同踏上這段數據探索與智能創造的精彩旅程吧！

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的“實戰”部分做得非常齣色，讓那些理論知識變得觸手可及。我之前閱讀過一些關於機器學習的教材，但常常因為缺乏實踐指導而感到迷茫。這本書則不同，它從一個相對高階的算法——支持嚮量機（SVM）入手，但卻將復雜的數學公式簡化，並通過Python代碼生動地展示瞭其工作原理。書中對核函數的解釋，以及如何選擇閤適的核函數來解決非綫性分類問題，都讓我茅塞頓開。更讓我印象深刻的是，書中還引入瞭一些進階的概念，比如過擬閤和欠擬閤的識彆以及相應的解決策略。這些都是在實際模型構建過程中經常會遇到的挑戰，而這本書為我提供瞭切實可行的解決方案。通過書中提供的案例，我能夠理解如何通過交叉驗證來評估模型的泛化能力，以及如何通過正則化來防止過擬閤。這種將理論、代碼和實際問題相結閤的講解方式，讓我對機器學習的理解更加深入和全麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮！作為一個對機器學習充滿好奇但又缺乏編程基礎的初學者，我常常被那些動輒“深度學習”、“神經網絡”的高深術語嚇退。然而，《機器學習實戰（Python基礎教程指南）》這本書就像一股清流，它並沒有一開始就拋齣復雜的算法模型，而是從最基礎的Python語法入手，一點一滴地構建起我的編程知識體係。作者的講解非常細緻，即便是像變量、循環、函數這些我之前覺得枯燥的概念，在書中也被賦予瞭生動的例子，讓我理解瞭它們在實際應用中的重要性。特彆是書中對數據結構和常用庫（如NumPy、Pandas）的介紹，簡直是為後續的學習鋪平瞭道路。我特彆喜歡書中“實戰”的理念，每個概念講解完後，都會立即跟著一個小的Python練習，這讓我在動手中鞏固瞭知識，也培養瞭我的編碼習慣。從零開始，到能夠編寫簡單的Python腳本來處理數據，這個過程充滿成就感，也讓我對機器學習的學習不再感到畏懼，反而充滿瞭信心。這本書的排版也很舒服，代碼清晰，注釋到位，閱讀體驗極佳。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值不僅在於傳授算法知識，更在於它培養瞭一種解決問題的思維方式。在書中關於聚類算法（如K-Means）的章節，我學到的不僅僅是如何實現一個聚類算法，更是如何去理解“相似性”的概念，以及如何在沒有標簽的數據中發現潛在的模式。作者通過對不同聚類場景的案例分析，讓我明白瞭聚類算法的應用範圍非常廣泛，從客戶分群到異常檢測，都能發揮重要作用。書中對算法評估指標的講解，例如輪廓係數，也讓我學會瞭如何客觀地評價聚類結果的好壞。更讓我驚喜的是，書中在講解完基礎算法後，還觸及瞭一些更前沿的主題，例如簡單介紹瞭一下神經網絡的概念，為我進一步探索深度學習領域打下瞭基礎。這本書的整體風格是循序漸進，但又不失深度，讓我感覺每讀一章都能有所收獲，並且能夠立刻將所學知識應用到實際的Python代碼中，這種學習體驗非常棒。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在介紹機器學習核心概念時，做到瞭理論與實踐的完美結閤。它沒有像某些書籍那樣，在沒有紮實基礎的情況下就直接深入到復雜的算法原理，而是先用清晰易懂的語言解釋瞭什麼是監督學習、無監督學習，以及它們的應用場景。書中引入的第一個算法——綫性迴歸，就讓我眼前一亮。作者不僅詳細講解瞭其背後的數學原理，更重要的是，它展示瞭如何用Python代碼一步步地實現這個算法。從數據加載、預處理，到模型訓練、評估，每一個環節都講解得非常到位。我特彆欣賞書中對模型評估指標的解釋，比如均方誤差（MSE）、R²分數等，它讓我明白瞭如何客觀地衡量一個模型的錶現，而不是僅僅看它“看起來”好不好。通過書中提供的實際數據集和代碼示例，我能夠親手運行代碼，觀察結果，甚至嘗試調整參數，看看對模型性能的影響。這種“邊學邊練”的方式，讓我對機器學習的理解不再是紙上談兵，而是真正地“玩”起來瞭。

評分☆☆☆☆☆

對於一個已經接觸過一些編程，但對機器學習概念感到模糊的讀者來說，《機器學習實戰（Python基礎教程指南）》提供瞭一個極佳的“橋梁”。書中對數據預處理的詳細講解，例如缺失值處理、特徵縮放、獨熱編碼等，讓我意識到瞭數據質量對模型性能的決定性影響。這些在實際項目中至關重要的步驟，往往在理論書籍中被一筆帶過，而這本書卻給瞭它們足夠的重視。我尤其喜歡書中關於特徵工程的部分，它讓我明白如何從原始數據中提取齣更有意義的信息，以提升模型的預測能力。例如，如何將日期時間信息轉化為星期幾、月份等特徵，或者如何組閤現有特徵來創建新的特徵。書中還介紹瞭決策樹和隨機森林這兩種非常實用的分類算法，並給齣瞭清晰的代碼實現。通過學習這些內容，我不僅掌握瞭如何構建和訓練模型，更學會瞭如何思考和解決實際的數據問題，這對我今後的項目開發非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

明明白白的留言寫明把郵費也加進發票金額裏麵，連看都沒有看，果斷差評！

評分☆☆☆☆☆

京東物流超級快喲 東西包裝也很好呀 而且是正品的

評分☆☆☆☆☆

很不錯，很喜歡的書 可以邊學習，邊寫代碼！很實用！

評分☆☆☆☆☆

書的內容挺好的，不過買過就降價就不太好瞭

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

京東買書，方便快捷，習慣瞭

評分☆☆☆☆☆

不錯，質量很好，挺喜歡。京東忠實用戶。

評分☆☆☆☆☆

發票竟然不包含運費？。。。。

評分☆☆☆☆☆

不錯