Python机器学习实战 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

裔隽著

图书标签:

Python
机器学习
数据分析
算法
实战
Scikit-learn
数据挖掘
人工智能
模型构建
编程

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书大百科

book.teaonline.club

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

出版社：科学技术文献出版社

ISBN：9787518938087

版次：1

商品编码：12289823

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

具体描述

内容简介

本书没有基础的Python语言的入门内容，所以如果从未学习过Python的话，可能不适合阅读本书。

本书的主要内容分为四大部分：

（1）Python开发程序的一些方法技巧，如虚拟环境管理、敏捷开发入门、单元测试等；
（2）Python中的一些中级使用技巧，如列表生成式、多线程与多进程、Python程序性能分析等；
（3）机器学习的基本概念和常用算法介绍，以及如何选择合适的算法；
（4）一些使用Python进行建模和机器学习的实际例子。

我们这样设计是在平时工作学习中发现，作为程序员和数据建模或者机器学习的同事在知识结构和实际应用程序上有一些差异。很多程序员无法理解模型的训练、调参等概念，因为这些和传统的不管是瀑布式还是敏捷式的开发都大相径庭；而建模人员对于一个应用项目的需求、详细设计、开发、测试、部署、性能等也很难理解。于是我们在实践中逐渐摸索并采用的方法就是大家都各自往前走一步，程序人员要了解建模的基本流程，而作为建模人员要了解开发的各个步骤的来龙去脉。

本书既能为Python程序开发人员夯实基础，提升编程技能，又能为使用Python的机器学习从业者提供大量实际案例，使其获得机器学习实战经验，帮助开发人员和建模人员取长补短，弥补各自知识结构上的欠缺，打造更优秀的具有综合能力的团队。

因为篇幅有限，只能蜻蜓点水，各方面略有涉及。

作者简介

作者简介：
裔隽，现任汇付天下旗下上海汇付数据服务有限公司产品与信息中心副总经理，负责互联网金融、移动应用、机器学习、数据仓库、大数据平台等研发工作。毕业于华东师范大学心理学系，曾任职上海银行、银联电子支付有限公司和中国汽车网，在技术开发与项目管理、产品设计与用户体验、数据仓库等方面拥有逾20年经验。

张怿檬，宾夕法尼亚大学社会工作硕士，现任上海汇付数据服务有限公司算法工程师，研究方向为机器学习在金融行业的应用，主要从事图像识别、业务数据挖掘、风险预测等相关工作。

第三部分Python机器学习基础
第十章机器学习基础
第十一章主要算法概览
第十二章K近邻算法
第十三章主成分分析
第十四章逻辑回归
第十五章朴素贝叶斯分类器
第十六章决策树算法
第十七章支持向量机
第十八章K�睲eans聚类
第十九章人工神经网络
第二十章如何选择合适的算法
第二十一章Python机器学习工具

第四部分Python机器学习实例
第二十二章基于RFM的P2P用户聚类模型
第二十三章文本的主题分类
第二十四章利用机器翻译实现自然语言查询
第二十五章身份证汉字和数字识别
第二十六章人脸识别

《Python机器学习实战》一、机器学习的魅力与现实挑战在当今信息爆炸的时代，数据无处不在，它如同一座蕴藏着巨大价值的金矿，等待着我们去挖掘。然而，如何从海量、复杂、多维度的数据中提取有意义的信息，发现隐藏的规律，并利用这些规律来解决实际问题，已经成为摆在我们面前的一大挑战。传统的统计学方法在处理大规模、高维度、非线性、噪声干扰严重的数据时，往往显得力不从心。正是在这样的背景下，机器学习（Machine Learning）应运而生，并以前所未有的速度发展壮大，成为人工智能领域的核心驱动力。机器学习的核心思想是让计算机能够“学习”数据中的模式，从而在没有明确编程指令的情况下，做出预测或决策。它不再局限于预设的规则，而是通过分析大量样本数据，自主地发现数据之间的关联性，并构建能够泛化到新数据的模型。机器学习的应用已经渗透到我们生活的方方面面。在互联网领域，搜索引擎的精准推荐、社交网络的个性化信息流、电商平台的智能客服，都离不开机器学习的支持。在金融领域，信用评分、欺诈检测、股票价格预测，也因为机器学习的引入而变得更加高效和智能化。在医疗健康领域，疾病诊断、药物研发、基因测序分析，更是因机器学习而取得了突破性的进展。甚至在自动驾驶、图像识别、语音助手等前沿科技中，机器学习都扮演着至关重要的角色。然而，将机器学习的理论知识转化为实际应用，并非易事。从理解复杂的算法原理，到选择合适的数据预处理方法，再到构建、训练、评估和优化模型，每一个环节都充满了挑战。理论的抽象与实践的落地之间，往往存在着一道鸿沟。许多开发者和数据科学家在学习机器学习的过程中，会遇到诸如“算法那么多，我该如何选择？”、“数据质量不高，该如何处理？”、“模型效果不佳，问题出在哪里？”、“如何将训练好的模型部署到实际环境中？”等一系列实际难题。二、《Python机器学习实战》： bridging the gap 《Python机器学习实战》正是一本旨在弥合理论与实践之间差距的书籍。它不仅仅是枯燥的算法讲解，更是对如何将这些强大算法应用于现实世界问题的一份详尽指南。本书以Python语言为载体，利用其强大的科学计算库生态系统，带领读者一步步深入机器学习的实战世界。本书的核心理念是通过“动手实践”来掌握机器学习。我们深知，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。因此，本书摒弃了长篇大论的纯理论推导，而是将重点放在如何使用Python及其丰富的机器学习库（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn等）来解决实际问题。每一章都围绕一个具体的应用场景展开，通过清晰的代码示例、详细的步骤解析，让读者在实践中理解算法的原理和应用。本书的结构设计注重循序渐进，覆盖面广。我们从机器学习的基础概念入手，逐步深入到各种主流的算法，并最终拓展到更高级的应用。无论您是机器学习的初学者，还是希望提升实战技能的开发者，都能在本书中找到适合自己的内容。三、核心内容概览《Python机器学习实战》将带您踏上一段精彩的机器学习探索之旅，其内容涵盖但不限于以下核心领域： 1. 机器学习基础与环境搭建：引言：什么是机器学习？它的发展历程、核心概念（监督学习、无监督学习、强化学习）及其应用领域。 Python环境配置：搭建高效的Python开发环境，安装必要的库，如Anaconda、Jupyter Notebook等，为后续的实践打下坚实基础。数据处理与可视化：掌握使用Pandas进行数据清洗、转换、合并等操作，理解数据结构和特征工程的重要性。利用Matplotlib和Seaborn进行数据探索性分析和可视化，洞察数据特性。 2. 监督学习算法实践：回归算法：线性回归（Linear Regression）：从最基础的线性模型开始，理解回归的原理，通过实例演示如何预测连续数值，如房价预测、股票价格预测等。多项式回归（Polynomial Regression）：学习如何处理非线性关系，构建更复杂的回归模型。岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归（Lasso Regression）：掌握正则化技术，解决过拟合问题，提升模型的泛化能力。支持向量回归（Support Vector Regression - SVR）：探索支持向量机在回归问题中的应用。分类算法：逻辑回归（Logistic Regression）：理解二分类和多分类问题的建模方法，用于如垃圾邮件检测、用户流失预测等场景。 K近邻算法（K-Nearest Neighbors - KNN）：学习基于距离的分类方法，直观易懂，适用于多种分类任务。决策树（Decision Trees）：掌握构建树状模型来解决分类和回归问题，理解特征选择和剪枝的重要性。随机森林（Random Forests）：学习集成学习的思想，通过构建多个决策树来提升模型的鲁棒性和准确性。支持向量机（Support Vector Machines - SVM）：深入理解SVM的原理，掌握其在二分类和多分类任务中的强大应用，包括核技巧的使用。朴素贝叶斯（Naive Bayes）：学习概率模型，应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 3. 无监督学习算法实践：聚类算法： K-Means聚类（K-Means Clustering）：学习如何将数据划分到不同的簇，用于客户分群、图像分割等。层次聚类（Hierarchical Clustering）：探索不同于K-Means的聚类方法，理解聚类树的构建。 DBSCAN聚类（DBSCAN Clustering）：学习基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇。降维算法：主成分分析（Principal Component Analysis - PCA）：学习如何减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息，用于数据可视化、特征提取和噪声降低。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：探索用于高维数据可视化的非线性降维技术。 4. 模型评估与优化：交叉验证（Cross-Validation）：理解如何科学地评估模型的性能，避免过拟合。性能指标：掌握针对不同任务（回归、分类）的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R²分数等。超参数调优：学习网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等技术，优化模型的超参数，提升模型性能。特征工程：深入探讨特征选择、特征提取、特征构造等技术，如何为模型提供更优质的输入，从而显著提升模型效果。 5. 进阶主题与实际应用：集成学习（Ensemble Learning）：除了随机森林，还将探讨Bagging、Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等集成方法，理解它们如何组合多个弱学习器构建强学习器。时间序列分析（Time Series Analysis）：学习如何处理和预测带有时间依赖性的数据，例如股票价格预测、销售额预测等。文本数据处理与分析：介绍自然语言处理（NLP）的基础，如文本分词、词向量表示（如Word2Vec）、TF-IDF等，并应用机器学习模型进行文本分类、情感分析等。模型部署与应用（初步）：介绍将训练好的模型集成到应用程序中的基本概念和方法。四、《Python机器学习实战》的独特价值强调“实战”：本书的每一部分都紧密围绕实际应用展开，让读者在解决具体问题的过程中学习和巩固知识。代码驱动：提供大量可运行、可复制的Python代码示例，让读者可以即刻上手，动手实践。循序渐进的结构：从基础到进阶，层层递进，适合不同水平的读者。全面覆盖：涵盖了机器学习中最常用、最核心的算法和技术。面向开发者：语言清晰易懂，逻辑严谨，适合希望将机器学习技术融入实际开发中的程序员、数据科学家和工程师。解决实际痛点：针对机器学习项目开发中的常见挑战，提供了行之有效的解决方案和建议。五、谁适合阅读本书？初学者：对机器学习感兴趣，想快速入门并掌握实际应用技巧的开发者、学生。有一定基础的开发者：希望系统梳理机器学习知识，提升实战能力，解决开发中遇到的实际问题的工程师。数据分析师：想要将更高级的机器学习技术应用于数据分析项目，挖掘更深层次的数据价值。对人工智能感兴趣的任何人：希望了解机器学习如何改变世界，并具备动手实践能力的人士。《Python机器学习实战》不仅仅是一本书，更是一本您在机器学习道路上的得力伙伴。它将引导您穿越理论的迷雾，直达数据应用的现场，让您真正掌握用Python构建智能系统的能力。拿起这本书，开始您的机器学习实战之旅吧！

用户评价

评分☆☆☆☆☆

评价五我一直认为，学习机器学习最难的不是算法本身，而是如何将抽象的理论转化为可执行的代码，并最终解决实际问题。这本书在这方面做得非常出色。它并没有满足于简单地介绍算法，而是深入到代码实现的细节，并且解释了为什么这样写。例如，在讲解模型评估时，书中不仅介绍了准确率、召回率等指标，还详细讲解了如何用Python代码计算这些指标，并且分析了在不同场景下应该侧重哪些指标。让我感到特别受用的是，书中还涉及了一些关于模型部署和优化的思考，这让我觉得这本书不仅仅是一本入门教程，更是一本能够指导我完成一个完整机器学习项目的“行动指南”。它让我明白，机器学习的价值最终体现在解决实际问题上，而这本书正是帮助我实现这一目标的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

评价四翻开这本书，我立刻被其清晰的逻辑和严谨的结构所吸引。作者对机器学习的理解非常深入，并且能够将其提炼成易于理解的模块。从基础概念的铺垫，到具体算法的详解，再到实战案例的演示，整个流程一气呵成，没有丝毫的跳跃和突兀。让我印象深刻的是，书中对于模型选择和调优的讲解，并非是简单的“给出一个最优解”，而是强调了不同模型之间的权衡利弊，以及如何根据实际情况选择最适合的模型。作者还提供了很多实用的调试技巧和排错思路，这对于像我这样还在摸索阶段的读者来说，无疑是雪中送炭。书中的图表也非常精美，很多关键概念都通过图示得到了直观的呈现，大大增强了阅读的效率。总而言之，这是一本非常值得反复研读的书，每一次阅读都会有新的收获。

评分☆☆☆☆☆

评价二坦白说，我拿到这本书时，心里还是有些忐忑的，毕竟“实战”二字总让人联想到需要大量动手实践和代码的堆砌。然而，这本书出乎意料地让我感到轻松和愉悦。它在介绍技术的同时，非常注重场景化的应用，让我能清楚地看到每一个知识点是如何服务于解决实际问题的。书中的案例选择得非常巧妙，覆盖了图像识别、自然语言处理等多个热门领域，每一个案例都像一个独立的小项目，让我有种“跟着做就能做出东西来”的成就感。作者在讲解代码时，并非简单地罗列，而是详细解释了每一行代码的作用，以及它在整个流程中所扮演的角色。更难能可贵的是，书中还穿插了一些关于数据预处理、特征工程和模型评估的技巧，这些看似“辅助”的内容，实则对于构建一个可靠的机器学习模型至关重要。通过这些实战环节，我不仅学会了如何使用Python库来实现算法，更重要的是，我开始培养了一种“解决问题”的思维模式，学会如何从数据出发，一步步构建出有效的机器学习解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评价一这本书带我踏上了一段令人振奋的机器学习探索之旅，虽说书名是“Python机器学习实战”，但我更倾向于将其视为一本精妙的“思维启蒙指南”。它并没有上来就丢给你一堆复杂的算法公式和枯燥的代码，而是用一种极其友好的方式，循序渐进地引导我理解机器学习的核心概念。开篇就像一位经验丰富的向导，细致地描绘了机器学习的世界图景，让我明白了它究竟是什么，又能做什么，以及它在各个领域的应用前景。让我印象最深刻的是，作者并没有回避那些看似“高深莫测”的理论，而是通过生动形象的比喻和通俗易懂的语言，将它们剖析得淋漓尽致。例如，在讲解监督学习时，书中并没有直接跳到线性回归，而是先用一个简单的例子，比如根据房屋面积预测房价，让我在直观上感受到“学习”的过程。这种由浅入深、由宏观到微观的讲解方式，极大地降低了我的入门门槛，让我不再对机器学习感到畏惧，而是充满了好奇和探索的欲望。它成功地在我心中播下了“我可以学会”的种子，这比直接灌输知识更重要。

评分☆☆☆☆☆

评价三这是一本非常“有温度”的书，作者仿佛是一位在机器学习领域摸爬滚打多年的老朋友，在分享自己的经验的同时，也耐心解答着初学者可能遇到的各种困惑。书中的语言风格非常接地气，没有那些晦涩难懂的学术术语，更多的是一种娓娓道来的叙述。在讲解一些关键概念时，作者会用生活中的例子来类比，比如用“学习开车”来比喻模型的训练过程，用“区分猫和狗”来比喻分类任务，这些形象的比喻让我瞬间豁然开朗。让我惊喜的是，书中还包含了许多关于机器学习伦理和偏见的讨论，这在很多技术书中是比较少见的。作者并没有回避这些复杂但重要的问题，而是鼓励读者进行批判性思考，这让我觉得这本书不仅仅是在传授技术，更是在培养一个有责任感的机器学习从业者。读这本书的过程，更像是在与一位智者进行深入的交流，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书比较适合有基本 Python 经验的用户阅读。和其它类似书籍相比，第一次看到有完整讲述人脸识别、身份证识别如何实现的，还有很多Python 项目开发实际经验和编程技巧，很实用

评分☆☆☆☆☆