Python大戰機器學習：數據科學傢的第一個小目標 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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華校專，王正林 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 數據科學
• 入門
• 算法
• 實踐
• 編程
• 數據分析
• 人工智能
• 教程

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121308949

版次：1

商品編碼：12049023

品牌：Broadview

包裝：平裝

叢書名： 數據科學傢成長之路

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：452

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　時下極熱門的職業是數據科學傢，而不是傳統的信息科學傢，也不是大數據工程師。

　　數據科學傢必備的技能中，機器學習和Python 應該是位列前五的兩項，學習本書，實現自己的第1個小目標。

內容簡介

　　數據科學傢是當下炙手可熱的職業，機器學習則是他們的必備技能，機器學習在大數據分析中居於核心的地位，在互聯網、金融保險、製造業、零售業、醫療等産業領域發揮瞭越來越大的作用且日益受到關注。Python是很好很熱門的編程語言之一，以簡單易學、應用廣泛、類庫強大而著稱，是實現機器學習算法的語言。 《Python大戰機器學習：數據科學傢的diyi個小目標》以快速上手、四分理論六分實踐為齣發點，講述機器學習的算法和Python編程實踐，采用“原理筆記精華+算法Python實現+問題實例+實際代碼+運行調參”的形式展開，理論與實踐結閤，算法原理與編程實戰並重。《Python大戰機器學習：數據科學傢的diyi個小目標》共13 章分為4篇展開：第一篇：機器學習基礎篇（第1～6 章），講述機器學習的基礎算法，包括綫性模型、決策樹、貝葉斯分類、k近鄰法、數據降維、聚類和EM算法；第二篇：機器學習高級篇（第7～10章），講述經典而常用的高級機器學習算法，包括支持嚮量機、人工神經網絡、半監督學習和集成學習；第三篇：機器學習工程篇（第11～12章），講述機器學習工程中的實際技術，包括數據預處理，模型評估、選擇與驗證等。第四篇：kaggle實戰篇（第13章），講述一個kaggle競賽題目的實戰。本書內容豐富、深入淺齣，算法與代碼齊頭並進，無論你是新手還是有經驗的讀者，都能快速學到你想要的。《Python大戰機器學習：數據科學傢的diyi個小目標》可供為高等院校計算機、金融、數學、自動化及相關理工科專業的本科生或研究生使用，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

作者簡介

　　華校專，計算機專業碩士。畢業後曾在部隊從事專業相關工作，並研讀瞭大量專業書籍在，從操作係統底層到應用APP開發，並且仿照 C++ STL 的風格實現瞭各種算法（算法導論的C++實現已經放在個人的github上），目前已從部隊退役，並順利拿到瞭阿裏的算法工程師offer。

目錄

第一篇 機器學習基礎篇1
第1 章 綫性模型 2
1．1 概述2
1．2 算法筆記精華2
1．2．1 普通綫性迴歸2
1．2．2 廣義綫性模型5
1．2．3 邏輯迴歸5
1．2．4 綫性判彆分析7
1．3 Python 實戰10
1．3．1 綫性迴歸模型11
1．3．2 綫性迴歸模型的正則化12
1．3．3 邏輯迴歸22
1．3．4 綫性判彆分析26

第2 章 決策樹 30
2．1 概述30
2．2 算法筆記精華30
2．2．1 決策樹原理30
2．2．2 構建決策樹的3 個步驟31
2．2．3 CART 算法37
2．2．4 連續值和缺失值的處理42
2．3 Python 實戰43
2．3．1 迴歸決策樹（DecisionTreeRegressor） 43
2．3．2 分類決策樹（DecisionTreeClassifier） 49
2．3．3 決策圖54

第3 章 貝葉斯分類器 55
3．1 概述55
3．2 算法筆記精華55
3．2．1 貝葉斯定理55
3．2．2 樸素貝葉斯法56
3．3 Python 實戰59
3．3．1 高斯貝葉斯分類器（GaussianNB） 61
3．3．2 多項式貝葉斯分類器（MultinomialNB） 62
3．3．3 伯努利貝葉斯分類器（BernoulliNB） 65
3．3．4 遞增式學習partial_fit 方法69

第4 章 k 近鄰法 70
4．1 概述70
4．2 算法筆記精華70
4．2．1 kNN 三要素70
4．2．2 k 近鄰算法72
4．2．3 kd 樹73
4．3 Python 實踐74

第5章 數據降維 83
5．1 概述83
5．2 算法筆記精華83
5．2．1 維度災難與降維83
5．2．2 主成分分析（PCA） 84
5．2．3 SVD 降維91
5．2．4 核化綫性（KPCA）降維91
5．2．5 流形學習降維93
5．2．6 多維縮放（MDS）降維93
5．2．7 等度量映射（Isomap）降維96
5．2．8 局部綫性嵌入（LLE） 97
5．3 Python 實戰99
5．4 小結118

第6章 聚類和EM 算法 119
6．1 概述119
6．2 算法筆記精華120
6．2．1 聚類的有效性指標120
6．2．2 距離度量122
6．2．3 原型聚類123
6．2．4 密度聚類126
6．2．5 層次聚類127
6．2．6 EM 算法128
6．2．7 實際中的聚類要求136
6．3 Python 實戰137
6．3．1 K 均值聚類（KMeans） 138
6．3．2 密度聚類（DBSCAN） 143
6．3．3 層次聚類（AgglomerativeClustering） 146
6．3．4 混閤高斯（GaussianMixture）模型149
6．4 小結153

第二篇 機器學習高級篇155
第7章 支持嚮量機 156
7．1 概述156
7．2 算法筆記精華157
7．2．1 綫性可分支持嚮量機157
7．2．2 綫性支持嚮量機162
7．2．3 非綫性支持嚮量機166
7．2．4 支持嚮量迴歸167
7．2．5 SVM 的優缺點170
7．3 Python 實戰170
7．3．1 綫性分類SVM 171
7．3．2 非綫性分類SVM 175
7．3．3 綫性迴歸SVR 182
7．3．4 非綫性迴歸SVR 186

第8章 人工神經網絡 192
8．1 概述192
8．2 算法筆記精華192
8．2．1 感知機模型192
8．2．2 感知機學習算法194
8．2．3 神經網絡197
8．3 Python 實戰205
8．3．1 感知機學習算法的原始形式205
8．3．2 感知機學習算法的對偶形式209
8．3．3 學習率與收斂速度212
8．3．4 感知機與綫性不可分數據集213
8．3．5 多層神經網絡215
8．3．6 多層神經網絡與綫性不可分數據集216
8．3．7 多層神經網絡的應用219

第9章 半監督學習 225
9．1 概述225
9．2 算法筆記精華226
9．2．1 生成式半監督學習方法226
9．2．2 圖半監督學習228
9．3 Python 實戰234
9．4 小結243

第10章 集成學習 244
10．1 概述244
10．2 算法筆記精華244
10．2．1 集成學習的原理及誤差244
10．2．2 Boosting 算法246
10．2．3 AdaBoost 算法246
10．2．4 AdaBoost 與加法模型252
10．2．5 提升樹253
10．2．6 Bagging 算法256
10．2．7 誤差-分歧分解257
10．2．8 多樣性增強259
10．3 Python 實戰260
10．3．1 AdaBoost 261
10．3．2 Gradient Tree Boosting 272
10．3．3 Random Forest 288
10．4 小結298

第三篇 機器學習工程篇299
第11章 數據預處理 300
11．1 概述300
11．2 算法筆記精華300
11．2．1 去除唯一屬性300
11．2．2 處理缺失值的三種方法301
11．2．3 常見的缺失值補全方法302
11．2．4 特徵編碼307
11．2．5 數據標準化、正則化308
11．2．6 特徵選擇310
11．2．7 稀疏錶示和字典學習313
11．3 Python 實踐316
11．3．1 二元化316
11．3．2 獨熱碼317
11．3．3 標準化321
11．3．4 正則化325
11．3．5 過濾式特徵選取326
11．3．6 包裹式特徵選取330
11．3．7 嵌入式特徵選取334
11．3．8 學習器流水綫（Pipeline） 339
11．3．9 字典學習340

第12 章 模型評估、選擇與驗證 345
12．1 概述345
12．2 算法筆記精華346
12．2．1 損失函數和風險函數346
12．2．2 模型評估方法348
12．2．3 模型評估349
12．2．4 性能度量350
12．2．5 偏差方差分解356
12．3 Python 實踐357
12．3．1 損失函數357
12．3．2 數據集切分359
12．3．3 性能度量370
12．3．4 參數優化387

第四篇 Kaggle 實戰篇401
第13 章 Kaggle 牛刀小試 402
13．1 Kaggle 簡介402
13．2 清洗數據403
13．2．1 加載數據403
13．2．2 閤並數據406
13．2．3 拆分數據407
13．2．4 去除唯一值408
13．2．5 數據類型轉換410
13．2．6 Data_Cleaner 類412
13．3 數據預處理415
13．3．1 獨熱碼編碼415
13．3．2 歸一化處理419
13．3．3 Data_Preprocesser 類421
13．4 學習麯綫和驗證麯綫424
13．4．1 程序說明424
13．4．2 運行結果430
13．5 參數優化433
13．6 小結435

全書符號 436

前言/序言

　　前言

　　擁抱大數據時代

　　“大傢還沒搞清PC 時代的時候，移動互聯網來瞭，還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來瞭。”馬雲在2013 年淘寶十周年晚會上的這句話，仿佛一下子拉開瞭大數據時代的序幕。

　　新的時代，需要新的技術，新的技術，需要新的人纔。全球最著名的管理谘詢公司麥肯锡預測“到2018 年，美國在‘深度分析’人纔方麵將麵臨14 萬至19 萬的人纔缺口；在‘能

　　夠分析數據幫助公司做齣商業決策’方麵將麵臨150 萬的人纔缺口”。清華大學計算機係教授武永衛2016 年5 月透露瞭一組數據：未來3~5 年，中國需要180 萬數據人纔，但目前隻有約30 萬人。

　　大數據時代，做大數據分析人員有瞭一個更“性感”的名字，叫做數據科學傢（Data Scientist）。《哈佛商業評論》聲稱，21 世紀最富挑戰的工作是數據科學傢。時下最熱門的職業是數據科學傢，而不是傳統的信息科學傢，也不是大數據工程師。

　　數據科學傢必備的技能中，機器學習和Python 應該是位列前五的兩項。機器學習炙手可熱，在互聯網、金融保險、製造業、零售業、醫療等産業領域發揮瞭越來越大的作用，關注度也越來越高。而Python 則是最in 的語言，“人生苦短，我用Python”?_?怎麼用這本書？

　　機器學習既有算法又有實現，還是比較高深的，算法太難，啃不動，代碼太淺，鑽不下去。我們的目標是讓您快速上手，在內容組織上我們是動瞭心思的，采用“原理筆記精華+算法Python 實現+ 問題實例+ 實際代碼+ 運行調參”的形式，理論與實踐交織著展開，算法原理與編程實戰並重。

　　全書分13 章進行展開，分為機器學習基礎篇、機器學習高級篇、機器學習工程篇和kaggle 實戰篇。

　　1. 機器學習基礎篇（第1 ～ 6 章）

　　包括綫性模型、決策樹、貝葉斯分類、k 近鄰法、數據降維、聚類和EM 算法等內容。

　　這些基礎算法非常經典，原理也相對簡單，是入門的最佳選擇，掌握這些算法，纔能更好地理解後續的高級算法。非菜鳥可以直接忽略這部分。

　　2. 機器學習高級篇（第7 ～ 10 章）

　　包括支持嚮量機、人工神經網絡、半監督學習和集成學習等內容。

　　這些高級算法是目前應用非常廣泛，也是效果不錯的算法，需要深入理解算法的原理、優劣勢等特點以及應用場景，要能達到應用自如的程度。

　　3. 機器學習工程篇（第11 ～ 12 章）

　　講述機器學習工程中的實際技術，包括數據預處理，模型評估、選擇與驗證等內容。數據清洗、數據預處理和模型評估選擇在實際中非常重要，在整個工程項目的開發過程中通常占到一半以上的時間，這部分給齣的一些步驟和方法是實踐的精華，值得熟練掌握。

　　4. kaggle 實戰篇（第13 章）

　　Step-by-step 講述一個kaggle 競賽題目的實戰，有代碼有分析。

　　Kaggle 是目前頂級的數據科學比賽平颱，很多機器學習的牛人都在這裏玩過，咱們可以學習牛人好的算法，也可以啓發自己的思路。對於夢想成為牛人的您，還是去裏麵混混先：）萬一拿瞭個好的名次呢，拿個一流公司的offer 還是很easy 的。

　　本書的代碼全部開源，請自行去下載https://github.com/huaxz1986/git_book，也歡迎在這上麵交流。

　　由於作者水平和經驗有限，書中錯漏之處在所難免，敬請讀者指正。

　　作者

　　2017 年元旦於北京

Python大戰機器學習：解鎖數據科學的入門秘籍 你是否曾被數據背後的無窮可能所吸引，卻又為浩瀚的算法和復雜的代碼望而卻步？你是否渴望在瞬息萬變的數據科學領域站穩腳跟，卻不知從何處著手？《Python大戰機器學習：數據科學傢的第一個小目標》正是為你量身打造的入門指南，它將帶你穿越數字的迷霧，踏上成為一名閤格數據科學傢的康莊大道。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一場充滿挑戰與驚喜的探索之旅。我們將以 Python 這門強大且易學的語言為武器，與“機器學習”這一核心工具展開一場富有成效的“大戰”。這場“大戰”並非劍拔弩張，而是充滿智慧與創新的協作，旨在讓你深刻理解機器學習的精髓，並熟練運用 Python 將其轉化為解決實際問題的強大力量。 為什麼選擇 Python？ 在數據科學領域，Python 已然成為事實上的標準語言。它的語法簡潔明瞭，易於上手，更重要的是，它擁有一個極其豐富且活躍的生態係統。從數據處理的 NumPy 和 Pandas，到數據可視化的 Matplotlib 和 Seaborn，再到機器學習的核心庫 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch，Python 幾乎包攬瞭數據科學工作流的每一個環節。本書將充分發揮 Python 的優勢，讓你在學習過程中體驗到“事半功倍”的學習效率。我們將從 Python 的基礎語法入手，循序漸進地講解數據結構、控製流、函數等核心概念，確保即使是編程新手也能快速掌握，並為後續的學習打下堅實的基礎。 機器學習：不止是算法 “機器學習”聽起來或許有些高深莫測，但本書將剝開它神秘的麵紗，讓你領略其真實的麵貌。我們不會一開始就陷入晦澀的數學公式，而是從機器學習的基本思想和應用場景齣發。你將瞭解到，機器學習並非萬能的神器，而是通過數據學習規律，從而做齣預測或決策的一種強大工具。我們將重點關注機器學習在實際問題中的應用，例如： 預測未來： 如何根據曆史銷售數據預測下個月的銷售額？如何預測股票價格的走勢？ 識彆模式： 如何識彆電子郵件中的垃圾郵件？如何對圖像中的物體進行分類？ 推薦係統： 為什麼電商網站能精準推薦你可能喜歡的商品？視頻平颱是如何為你量身定製播放列錶的？ 異常檢測： 如何在海量交易數據中發現潛在的欺詐行為？ 通過這些生動有趣的案例，你將對機器學習的價值産生直觀的認識，並激發深入學習的動力。 本書的學習路徑：從零開始，逐步精通 《Python大戰機器學習：數據科學傢的第一個小目標》的編排設計充分考慮瞭學習者的認知麯綫，確保你能夠穩健地前進： 第一階段：Python 基礎與數據處理的基石 在正式進入機器學習之前，紮實掌握 Python 基礎和數據處理能力至關重要。 Python 快速入門： 我們將以最快的速度讓你熟悉 Python 的基本語法，包括變量、數據類型、運算符、條件語句、循環語句以及函數。你會發現 Python 的代碼像是在與電腦對話，直觀且高效。 掌握 NumPy： NumPy 是 Python 進行科學計算的核心庫，尤其擅長處理多維數組。你將學習如何創建、操作和索引 NumPy 數組，以及如何利用其高效的數值計算能力進行數據運算。 精通 Pandas： Pandas 是數據分析的瑞士軍刀。我們將深入講解 Pandas 的 DataFrame 和 Series 數據結構，學習如何讀取、清洗、轉換、閤並和分組數據。掌握 Pandas，你將能夠輕鬆應對各種格式的數據，並為後續的分析和建模做好準備。 數據可視化入門： 數據本身往往是枯燥的，但通過可視化，它們就能“活”起來。我們將介紹 Matplotlib 和 Seaborn 這兩個強大的可視化庫，學習繪製各種圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、直方圖等，用直觀的圖形來呈現數據的特徵和規律。 第二階段：機器學習核心概念與初探 在構建起堅實的 Python 和數據處理基礎後，我們將正式進入機器學習的世界。 理解機器學習的類型： 我們將介紹監督學習、無監督學習和強化學習這三大類機器學習範式，並解釋它們各自的應用場景和基本原理。 初識監督學習： 監督學習是機器學習中最常見的一種類型，它通過帶有標簽的訓練數據來學習模型。我們將重點介紹兩種最經典的監督學習算法： 綫性迴歸： 學習如何用一條直綫擬閤數據點，用於預測連續數值。例如，根據房屋麵積預測房屋價格。 邏輯迴歸： 學習如何用一個概率模型來分類數據，用於預測離散的類彆。例如，判斷一封郵件是否為垃圾郵件。 無監督學習的魅力： 無監督學習則是在沒有標簽的數據中發現隱藏的結構。我們將介紹： K-Means 聚類： 學習如何將數據分成若乾個簇，發現數據中的自然分組。例如，根據用戶行為對客戶進行分群。 模型評估與調優： 僅僅構建模型是不夠的，我們還需要評估模型的性能，並進行調優以獲得更好的效果。你將學習各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1 分數以及均方誤差等，並瞭解過擬閤和欠擬閤的概念。 第三階段：深入 Scikit-learn，實踐機器學習項目 Scikit-learn 是 Python 中最流行、功能最全麵的機器學習庫之一。本書將帶你充分利用 Scikit-learn 的強大功能，並通過實際項目來鞏固所學知識。 Scikit-learn 的強大功能： 你將學習如何使用 Scikit-learn 輕鬆實現各種機器學習算法，包括： 決策樹與隨機森林： 學習如何構建具有決策規則的模型，以及如何通過集成多個決策樹來提升模型的魯棒性和準確性。 支持嚮量機 (SVM)： 瞭解如何尋找最佳的超平麵來分隔數據，用於分類和迴歸任務。 樸素貝葉斯： 學習基於概率的分類模型，在文本分類等領域錶現齣色。 特徵工程： 原始數據往往不能直接用於機器學習模型，我們需要對其進行預處理和轉換，這個過程稱為特徵工程。你將學習如何進行特徵選擇、特徵提取、特徵縮放等操作，以提升模型的性能。 模型選擇與交叉驗證： 如何選擇最適閤特定問題的模型？如何避免模型在訓練集上錶現良好，但在新數據上錶現糟糕？我們將介紹交叉驗證等技術，幫助你客觀地評估模型，並做齣明智的模型選擇。 機器學習項目實戰： 本書將穿插若乾個小型機器學習項目，讓你親自動手解決實際問題。例如，我們會一起構建一個電影推薦係統，或者一個用於預測房價的模型。在實踐中，你將體驗到從數據獲取、數據預處理、模型構建到結果評估的完整流程。 本書的獨特之處： “實戰為王”的理念： 我們相信，學習機器學習的最佳方式是通過實踐。本書的大部分內容都將圍繞著具體的代碼示例和項目展開，讓你在“做中學”。 循序漸進的難度麯綫： 從 Python 基礎到復雜的機器學習算法，本書的難度設計平滑過渡，確保你在每個階段都能建立起信心。 注重理解而非記憶： 我們將力求讓你理解每個算法背後的思想和原理，而不是簡單地記住代碼。這能幫助你更好地遷移所學知識，解決更廣泛的問題。 數據科學傢的思維模式： 除瞭技術技能，本書還將引導你培養數據科學傢的思維模式，包括如何提齣問題、如何分析數據、如何解釋結果以及如何將技術轉化為商業價值。 麵嚮未來的視野： 雖然本書專注於機器學習的入門，但它為你打開瞭通往更廣闊數據科學世界的大門。掌握瞭本書的內容，你將具備繼續深入學習深度學習、自然語言處理、計算機視覺等更高級領域的基礎。 誰適閤閱讀本書？ 編程零基礎或初學者： 即使你從未接觸過編程，本書也會引導你輕鬆上手 Python。 渴望轉行數據科學的從業者： 如果你想進入數據科學領域，本書是你不可或缺的敲門磚。 需要用數據解決問題的各行各業人士： 無論你是市場營銷人員、産品經理、業務分析師，還是任何希望通過數據驅動決策的專業人士，本書都能為你提供強大的工具和方法。 在校學生： 本書是計算機科學、統計學、數學等專業學生的優秀參考讀物。 “第一個小目標”的意義： “第一個小目標”並非暗示本書內容淺薄，而是象徵著一個清晰、可實現、且至關重要的起點。通過學習本書，你的“第一個小目標”便是能夠獨立完成一個基礎的機器學習項目，能夠理解並運用主流的機器學習算法，能夠運用 Python 解決實際的數據問題。這個目標一旦達成，你將獲得巨大的成就感，並為未來更宏大的目標奠定堅實的基礎。 《Python大戰機器學習：數據科學傢的第一個小目標》將是一次令人興奮的學習體驗。準備好迎接挑戰瞭嗎？讓我們一起踏上這段精彩的數據科學之旅，用 Python 和機器學習的力量，點亮你職業生涯的全新篇章！

評分☆☆☆☆☆

作為一名自由職業者，我一直在尋找能夠為我的項目帶來新價值的技能。 《Python大戰機器學習：數據科學傢的第一個小目標》這個書名，恰好擊中瞭我的需求點。我需要的不是理論的海洋，而是能夠直接應用到實際工作中的技能。這本書的“小目標”定位，讓我覺得它會更加務實，更注重於解決實際問題，而不是沉浸在抽象的概念中。我期待這本書能夠提供一套完整的學習路綫圖，讓我能夠快速掌握機器學習的核心概念和常用工具。我希望它能側重於Python的實際應用，特彆是如何利用Python庫來處理和分析數據，以及如何構建和部署機器學習模型。我尤其關注書中是否有關於如何將機器學習模型集成到現有項目中的內容，以及如何進行有效的模型評估和優化。如果書中能提供一些跨領域的應用案例，比如如何利用機器學習來優化營銷策略，或者提升客戶服務體驗，那就更好瞭。我希望書中能夠用清晰、簡潔的語言來解釋復雜的概念，並且提供大量的代碼示例，讓我能夠快速地將學到的知識應用到我的自由職業項目中，從而為我的客戶提供更具競爭力的解決方案。這本書的命名讓我看到瞭學習機器學習的實用價值，讓我相信它能幫助我實現職業上的“小目標”，並帶來切實的業務增長。

評分☆☆☆☆☆

《Python大戰機器學習：數據科學傢的第一個小目標》這個書名，直擊痛點！我是一名在傳統IT行業摸爬滾打多年的工程師，現在看到數據科學和機器學習這麼火，也想轉行，但又怕跟不上趟。這本書給我一種“先小步快跑，再逐步深入”的感覺，特彆是“第一個小目標”這幾個字，非常有親和力，感覺不是要我一下子掌握所有高深理論，而是先給我打下堅實的基礎，讓我能快速上手。我最怕的是那種上來就講一大堆數學公式，然後各種專業術語堆砌的書，看完之後啥都沒記住，反而更焦慮瞭。所以我特彆希望這本書能從最基礎的Python數據處理和可視化入手，讓我先熟悉常用的數據操作和圖錶製作，再慢慢引入機器學習的概念。我期望它能有清晰的章節劃分，每一章都聚焦於一個具體的小目標，並且提供可執行的代碼示例，讓我能夠邊學邊練。例如，第一章也許是數據的加載和清洗，第二章是特徵工程的入門，第三章則是構建我的第一個簡單的分類模型。這樣循序漸進的學習方式，讓我能夠逐步建立信心，並且在完成每一個“小目標”後，都能獲得成就感，從而更有動力繼續深入。這本書的命名真的很有智慧，它讓我看到瞭學習機器學習的希望，而且是以一種我能夠接受的方式。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭《Python大戰機器學習：數據科學傢的第一個小目標》，光看書名，我就被它深深吸引瞭。作為一名對數據科學充滿好奇但又缺乏係統學習路徑的在校學生，我一直渴望找到一本既能讓我快速入門機器學習，又能讓我感受到學習樂趣的書。這本書的名字給我一種“戰鬥”的激情，仿佛機器學習不再是枯燥的公式和代碼，而是可以被徵服的挑戰。我非常看重學習過程的體驗，希望這本書能夠摒棄那些晦澀難懂的學術語言，用一種更加通俗易懂、生動有趣的方式來講解機器學習的原理。我希望書中能包含一些與日常生活息息相關的例子，比如如何用機器學習來預測股票價格、推薦我喜歡的電影，或者識彆圖像中的貓貓狗狗。這樣，學習的過程就能變得更加直觀和有意義。我特彆期待書中能夠詳細講解Python中常用的機器學習庫，如Scikit-learn、Pandas、NumPy等，並且通過實際代碼演示，讓我能夠親手實踐。我希望能看到書中提供瞭完整的項目代碼，可以讓我直接運行，理解其中的邏輯，並在此基礎上進行修改和擴展。這本書的命名讓我對學習機器學習充滿瞭期待，我相信它能為我打開通往數據科學世界的大門，讓我感受到編程和算法的魅力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛從學校畢業，正在找工作的軟件開發人員，一直想拓展自己的技能棧，而機器學習是我的一個重要關注方嚮。 《Python大戰機器學習：數據科學傢的第一個小目標》這個書名，一下子就吸引瞭我。它給人的感覺是，機器學習不再是一個遙不可及的“大目標”，而是可以通過一步步的努力，最終達成的“小目標”。這對於剛起步的我來說，是一個極大的鼓勵。我最希望的是，這本書能夠幫助我理解機器學習的“為什麼”和“怎麼做”。也就是說，不僅僅是提供代碼，更重要的是解釋清楚算法的背後邏輯，以及在什麼場景下應該選擇什麼樣的算法。我希望書中能夠包含清晰的流程圖，展示數據科學項目的完整生命周期，從數據收集、預處理，到模型選擇、訓練、評估，再到模型部署。同時，我也非常期待書中能有豐富的實戰案例，讓我能夠通過實踐來加深理解。例如，我希望看到如何利用Python來解決一些實際問題，比如一個簡單的文本分類任務，或者一個迴歸預測任務。書中提供的代碼應該易於理解和修改，能夠讓我快速上手，並且在此基礎上進行二次開發。這本書的命名非常有吸引力，讓我覺得學習機器學習不再是一件睏難的事情，而是可以通過一個清晰的路徑，逐步實現的“小目標”，這讓我充滿瞭學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很有趣，《Python大戰機器學習：數據科學傢的第一個小目標》，我拿到它的時候，就覺得這名字抓住瞭我。我是一名剛入行不久的數據分析師，雖然接觸過一些Python基礎，但一提到機器學習，總感覺像麵對一座難以逾越的高山，感覺無從下手，總是被各種復雜的算法和理論嚇退。這本書的副標題“數據科學傢的第一個小目標”簡直說齣瞭我的心聲，它傳遞瞭一種“我能行”的信號，讓我在學習機器學習的道路上，不再感到孤單和迷茫。我期待它能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步拆解機器學習的復雜性，從最基礎的概念入手，逐步建立起我的知識體係。我希望書中能有清晰的流程圖或者思維導圖，來幫助我理解不同算法的適用場景和它們之間的聯係。更重要的是，我希望這本書能夠提供大量的實戰案例，讓我能將學到的知識立刻應用到實際問題中，通過解決具體問題來鞏固理解，而不是停留在理論的海洋裏。例如，我特彆期待能看到如何利用Python庫來處理真實世界的數據集，進行數據清洗、特徵工程，然後搭建模型，最後評估模型效果。這本書的命名讓我看到瞭希望，讓我覺得機器學習並非遙不可及，而是可以通過循序漸進的學習，逐步掌握的一項核心技能，最終成為我職業發展道路上一個重要的裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

當天買當天到，京東圖書節優惠幅度還是挺大的，喜歡。

評分☆☆☆☆☆

一直京東買東西，這次也沒失望，很驚艷，孩子很喜歡，以後買東西就京東！

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好書！不錯！！

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哦睏陌陌摸摸哦哦陌陌摸摸哦哦摸摸哦哦弄陌陌摸摸

評分☆☆☆☆☆

內容充實，全部理解有挑戰性，推薦。今天心情好，把好的東西都評價一下

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可以還行不錯

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最主要是用的Python3.6！

評分☆☆☆☆☆

學習筆記的。差距大

評分☆☆☆☆☆

專業必備