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裔雋著

圖書標籤:

Python
機器學習
數據分析
算法
實戰
Scikit-learn
數據挖掘
人工智能
模型構建
編程

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齣版社：科學技術文獻齣版社

ISBN：9787518938087

版次：1

商品編碼：12289823

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

具體描述

內容簡介

本書沒有基礎的Python語言的入門內容，所以如果從未學習過Python的話，可能不適閤閱讀本書。

本書的主要內容分為四大部分：

（1）Python開發程序的一些方法技巧，如虛擬環境管理、敏捷開發入門、單元測試等；
（2）Python中的一些中級使用技巧，如列錶生成式、多綫程與多進程、Python程序性能分析等；
（3）機器學習的基本概念和常用算法介紹，以及如何選擇閤適的算法；
（4）一些使用Python進行建模和機器學習的實際例子。

我們這樣設計是在平時工作學習中發現，作為程序員和數據建模或者機器學習的同事在知識結構和實際應用程序上有一些差異。很多程序員無法理解模型的訓練、調參等概念，因為這些和傳統的不管是瀑布式還是敏捷式的開發都大相徑庭；而建模人員對於一個應用項目的需求、詳細設計、開發、測試、部署、性能等也很難理解。於是我們在實踐中逐漸摸索並采用的方法就是大傢都各自往前走一步，程序人員要瞭解建模的基本流程，而作為建模人員要瞭解開發的各個步驟的來龍去脈。

本書既能為Python程序開發人員夯實基礎，提升編程技能，又能為使用Python的機器學習從業者提供大量實際案例，使其獲得機器學習實戰經驗，幫助開發人員和建模人員取長補短，彌補各自知識結構上的欠缺，打造更優秀的具有綜閤能力的團隊。

因為篇幅有限，隻能蜻蜓點水，各方麵略有涉及。

作者簡介

作者簡介：
裔雋，現任匯付天下旗下上海匯付數據服務有限公司産品與信息中心副總經理，負責互聯網金融、移動應用、機器學習、數據倉庫、大數據平颱等研發工作。畢業於華東師範大學心理學係，曾任職上海銀行、銀聯電子支付有限公司和中國汽車網，在技術開發與項目管理、産品設計與用戶體驗、數據倉庫等方麵擁有逾20年經驗。

張懌檬，賓夕法尼亞大學社會工作碩士，現任上海匯付數據服務有限公司算法工程師，研究方嚮為機器學習在金融行業的應用，主要從事圖像識彆、業務數據挖掘、風險預測等相關工作。

第三部分Python機器學習基礎
第十章機器學習基礎
第十一章主要算法概覽
第十二章K近鄰算法
第十三章主成分分析
第十四章邏輯迴歸
第十五章樸素貝葉斯分類器
第十六章決策樹算法
第十七章支持嚮量機
第十八章K�睲eans聚類
第十九章人工神經網絡
第二十章如何選擇閤適的算法
第二十一章Python機器學習工具

第四部分Python機器學習實例
第二十二章基於RFM的P2P用戶聚類模型
第二十三章文本的主題分類
第二十四章利用機器翻譯實現自然語言查詢
第二十五章身份證漢字和數字識彆
第二十六章人臉識彆

《Python機器學習實戰》一、機器學習的魅力與現實挑戰在當今信息爆炸的時代，數據無處不在，它如同一座蘊藏著巨大價值的金礦，等待著我們去挖掘。然而，如何從海量、復雜、多維度的數據中提取有意義的信息，發現隱藏的規律，並利用這些規律來解決實際問題，已經成為擺在我們麵前的一大挑戰。傳統的統計學方法在處理大規模、高維度、非綫性、噪聲乾擾嚴重的數據時，往往顯得力不從心。正是在這樣的背景下，機器學習（Machine Learning）應運而生，並以前所未有的速度發展壯大，成為人工智能領域的核心驅動力。機器學習的核心思想是讓計算機能夠“學習”數據中的模式，從而在沒有明確編程指令的情況下，做齣預測或決策。它不再局限於預設的規則，而是通過分析大量樣本數據，自主地發現數據之間的關聯性，並構建能夠泛化到新數據的模型。機器學習的應用已經滲透到我們生活的方方麵麵。在互聯網領域，搜索引擎的精準推薦、社交網絡的個性化信息流、電商平颱的智能客服，都離不開機器學習的支持。在金融領域，信用評分、欺詐檢測、股票價格預測，也因為機器學習的引入而變得更加高效和智能化。在醫療健康領域，疾病診斷、藥物研發、基因測序分析，更是因機器學習而取得瞭突破性的進展。甚至在自動駕駛、圖像識彆、語音助手等前沿科技中，機器學習都扮演著至關重要的角色。然而，將機器學習的理論知識轉化為實際應用，並非易事。從理解復雜的算法原理，到選擇閤適的數據預處理方法，再到構建、訓練、評估和優化模型，每一個環節都充滿瞭挑戰。理論的抽象與實踐的落地之間，往往存在著一道鴻溝。許多開發者和數據科學傢在學習機器學習的過程中，會遇到諸如“算法那麼多，我該如何選擇？”、“數據質量不高，該如何處理？”、“模型效果不佳，問題齣在哪裏？”、“如何將訓練好的模型部署到實際環境中？”等一係列實際難題。二、《Python機器學習實戰》： bridging the gap 《Python機器學習實戰》正是一本旨在彌閤理論與實踐之間差距的書籍。它不僅僅是枯燥的算法講解，更是對如何將這些強大算法應用於現實世界問題的一份詳盡指南。本書以Python語言為載體，利用其強大的科學計算庫生態係統，帶領讀者一步步深入機器學習的實戰世界。本書的核心理念是通過“動手實踐”來掌握機器學習。我們深知，紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。因此，本書摒棄瞭長篇大論的純理論推導，而是將重點放在如何使用Python及其豐富的機器學習庫（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn等）來解決實際問題。每一章都圍繞一個具體的應用場景展開，通過清晰的代碼示例、詳細的步驟解析，讓讀者在實踐中理解算法的原理和應用。本書的結構設計注重循序漸進，覆蓋麵廣。我們從機器學習的基礎概念入手，逐步深入到各種主流的算法，並最終拓展到更高級的應用。無論您是機器學習的初學者，還是希望提升實戰技能的開發者，都能在本書中找到適閤自己的內容。三、核心內容概覽《Python機器學習實戰》將帶您踏上一段精彩的機器學習探索之旅，其內容涵蓋但不限於以下核心領域： 1. 機器學習基礎與環境搭建：引言：什麼是機器學習？它的發展曆程、核心概念（監督學習、無監督學習、強化學習）及其應用領域。 Python環境配置：搭建高效的Python開發環境，安裝必要的庫，如Anaconda、Jupyter Notebook等，為後續的實踐打下堅實基礎。數據處理與可視化：掌握使用Pandas進行數據清洗、轉換、閤並等操作，理解數據結構和特徵工程的重要性。利用Matplotlib和Seaborn進行數據探索性分析和可視化，洞察數據特性。 2. 監督學習算法實踐：迴歸算法：綫性迴歸（Linear Regression）：從最基礎的綫性模型開始，理解迴歸的原理，通過實例演示如何預測連續數值，如房價預測、股票價格預測等。多項式迴歸（Polynomial Regression）：學習如何處理非綫性關係，構建更復雜的迴歸模型。嶺迴歸（Ridge Regression）與Lasso迴歸（Lasso Regression）：掌握正則化技術，解決過擬閤問題，提升模型的泛化能力。支持嚮量迴歸（Support Vector Regression - SVR）：探索支持嚮量機在迴歸問題中的應用。分類算法：邏輯迴歸（Logistic Regression）：理解二分類和多分類問題的建模方法，用於如垃圾郵件檢測、用戶流失預測等場景。 K近鄰算法（K-Nearest Neighbors - KNN）：學習基於距離的分類方法，直觀易懂，適用於多種分類任務。決策樹（Decision Trees）：掌握構建樹狀模型來解決分類和迴歸問題，理解特徵選擇和剪枝的重要性。隨機森林（Random Forests）：學習集成學習的思想，通過構建多個決策樹來提升模型的魯棒性和準確性。支持嚮量機（Support Vector Machines - SVM）：深入理解SVM的原理，掌握其在二分類和多分類任務中的強大應用，包括核技巧的使用。樸素貝葉斯（Naive Bayes）：學習概率模型，應用於文本分類、垃圾郵件過濾等領域。 3. 無監督學習算法實踐：聚類算法： K-Means聚類（K-Means Clustering）：學習如何將數據劃分到不同的簇，用於客戶分群、圖像分割等。層次聚類（Hierarchical Clustering）：探索不同於K-Means的聚類方法，理解聚類樹的構建。 DBSCAN聚類（DBSCAN Clustering）：學習基於密度的聚類方法，能夠發現任意形狀的簇。降維算法：主成分分析（Principal Component Analysis - PCA）：學習如何減少數據的維度，同時保留盡可能多的信息，用於數據可視化、特徵提取和噪聲降低。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：探索用於高維數據可視化的非綫性降維技術。 4. 模型評估與優化：交叉驗證（Cross-Validation）：理解如何科學地評估模型的性能，避免過擬閤。性能指標：掌握針對不同任務（迴歸、分類）的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）、ROC麯綫、AUC值、均方誤差（MSE）、R²分數等。超參數調優：學習網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等技術，優化模型的超參數，提升模型性能。特徵工程：深入探討特徵選擇、特徵提取、特徵構造等技術，如何為模型提供更優質的輸入，從而顯著提升模型效果。 5. 進階主題與實際應用：集成學習（Ensemble Learning）：除瞭隨機森林，還將探討Bagging、Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等集成方法，理解它們如何組閤多個弱學習器構建強學習器。時間序列分析（Time Series Analysis）：學習如何處理和預測帶有時間依賴性的數據，例如股票價格預測、銷售額預測等。文本數據處理與分析：介紹自然語言處理（NLP）的基礎，如文本分詞、詞嚮量錶示（如Word2Vec）、TF-IDF等，並應用機器學習模型進行文本分類、情感分析等。模型部署與應用（初步）：介紹將訓練好的模型集成到應用程序中的基本概念和方法。四、《Python機器學習實戰》的獨特價值強調“實戰”：本書的每一部分都緊密圍繞實際應用展開，讓讀者在解決具體問題的過程中學習和鞏固知識。代碼驅動：提供大量可運行、可復製的Python代碼示例，讓讀者可以即刻上手，動手實踐。循序漸進的結構：從基礎到進階，層層遞進，適閤不同水平的讀者。全麵覆蓋：涵蓋瞭機器學習中最常用、最核心的算法和技術。麵嚮開發者：語言清晰易懂，邏輯嚴謹，適閤希望將機器學習技術融入實際開發中的程序員、數據科學傢和工程師。解決實際痛點：針對機器學習項目開發中的常見挑戰，提供瞭行之有效的解決方案和建議。五、誰適閤閱讀本書？初學者：對機器學習感興趣，想快速入門並掌握實際應用技巧的開發者、學生。有一定基礎的開發者：希望係統梳理機器學習知識，提升實戰能力，解決開發中遇到的實際問題的工程師。數據分析師：想要將更高級的機器學習技術應用於數據分析項目，挖掘更深層次的數據價值。對人工智能感興趣的任何人：希望瞭解機器學習如何改變世界，並具備動手實踐能力的人士。《Python機器學習實戰》不僅僅是一本書，更是一本您在機器學習道路上的得力夥伴。它將引導您穿越理論的迷霧，直達數據應用的現場，讓您真正掌握用Python構建智能係統的能力。拿起這本書，開始您的機器學習實戰之旅吧！

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

評價三這是一本非常“有溫度”的書，作者仿佛是一位在機器學習領域摸爬滾打多年的老朋友，在分享自己的經驗的同時，也耐心解答著初學者可能遇到的各種睏惑。書中的語言風格非常接地氣，沒有那些晦澀難懂的學術術語，更多的是一種娓娓道來的敘述。在講解一些關鍵概念時，作者會用生活中的例子來類比，比如用“學習開車”來比喻模型的訓練過程，用“區分貓和狗”來比喻分類任務，這些形象的比喻讓我瞬間豁然開朗。讓我驚喜的是，書中還包含瞭許多關於機器學習倫理和偏見的討論，這在很多技術書中是比較少見的。作者並沒有迴避這些復雜但重要的問題，而是鼓勵讀者進行批判性思考，這讓我覺得這本書不僅僅是在傳授技術，更是在培養一個有責任感的機器學習從業者。讀這本書的過程，更像是在與一位智者進行深入的交流，受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

評價五我一直認為，學習機器學習最難的不是算法本身，而是如何將抽象的理論轉化為可執行的代碼，並最終解決實際問題。這本書在這方麵做得非常齣色。它並沒有滿足於簡單地介紹算法，而是深入到代碼實現的細節，並且解釋瞭為什麼這樣寫。例如，在講解模型評估時，書中不僅介紹瞭準確率、召迴率等指標，還詳細講解瞭如何用Python代碼計算這些指標，並且分析瞭在不同場景下應該側重哪些指標。讓我感到特彆受用的是，書中還涉及瞭一些關於模型部署和優化的思考，這讓我覺得這本書不僅僅是一本入門教程，更是一本能夠指導我完成一個完整機器學習項目的“行動指南”。它讓我明白，機器學習的價值最終體現在解決實際問題上，而這本書正是幫助我實現這一目標的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

評價二坦白說，我拿到這本書時，心裏還是有些忐忑的，畢竟“實戰”二字總讓人聯想到需要大量動手實踐和代碼的堆砌。然而，這本書齣乎意料地讓我感到輕鬆和愉悅。它在介紹技術的同時，非常注重場景化的應用，讓我能清楚地看到每一個知識點是如何服務於解決實際問題的。書中的案例選擇得非常巧妙，覆蓋瞭圖像識彆、自然語言處理等多個熱門領域，每一個案例都像一個獨立的小項目，讓我有種“跟著做就能做齣東西來”的成就感。作者在講解代碼時，並非簡單地羅列，而是詳細解釋瞭每一行代碼的作用，以及它在整個流程中所扮演的角色。更難能可貴的是，書中還穿插瞭一些關於數據預處理、特徵工程和模型評估的技巧，這些看似“輔助”的內容，實則對於構建一個可靠的機器學習模型至關重要。通過這些實戰環節，我不僅學會瞭如何使用Python庫來實現算法，更重要的是，我開始培養瞭一種“解決問題”的思維模式，學會如何從數據齣發，一步步構建齣有效的機器學習解決方案。

評分☆☆☆☆☆

評價一這本書帶我踏上瞭一段令人振奮的機器學習探索之旅，雖說書名是“Python機器學習實戰”，但我更傾嚮於將其視為一本精妙的“思維啓濛指南”。它並沒有上來就丟給你一堆復雜的算法公式和枯燥的代碼，而是用一種極其友好的方式，循序漸進地引導我理解機器學習的核心概念。開篇就像一位經驗豐富的嚮導，細緻地描繪瞭機器學習的世界圖景，讓我明白瞭它究竟是什麼，又能做什麼，以及它在各個領域的應用前景。讓我印象最深刻的是，作者並沒有迴避那些看似“高深莫測”的理論，而是通過生動形象的比喻和通俗易懂的語言，將它們剖析得淋灕盡緻。例如，在講解監督學習時，書中並沒有直接跳到綫性迴歸，而是先用一個簡單的例子，比如根據房屋麵積預測房價，讓我在直觀上感受到“學習”的過程。這種由淺入深、由宏觀到微觀的講解方式，極大地降低瞭我的入門門檻，讓我不再對機器學習感到畏懼，而是充滿瞭好奇和探索的欲望。它成功地在我心中播下瞭“我可以學會”的種子，這比直接灌輸知識更重要。

評分☆☆☆☆☆

評價四翻開這本書，我立刻被其清晰的邏輯和嚴謹的結構所吸引。作者對機器學習的理解非常深入，並且能夠將其提煉成易於理解的模塊。從基礎概念的鋪墊，到具體算法的詳解，再到實戰案例的演示，整個流程一氣嗬成，沒有絲毫的跳躍和突兀。讓我印象深刻的是，書中對於模型選擇和調優的講解，並非是簡單的“給齣一個最優解”，而是強調瞭不同模型之間的權衡利弊，以及如何根據實際情況選擇最適閤的模型。作者還提供瞭很多實用的調試技巧和排錯思路，這對於像我這樣還在摸索階段的讀者來說，無疑是雪中送炭。書中的圖錶也非常精美，很多關鍵概念都通過圖示得到瞭直觀的呈現，大大增強瞭閱讀的效率。總而言之，這是一本非常值得反復研讀的書，每一次閱讀都會有新的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本書比較適閤有基本 Python 經驗的用戶閱讀。和其它類似書籍相比，第一次看到有完整講述人臉識彆、身份證識彆如何實現的，還有很多Python 項目開發實際經驗和編程技巧，很實用

評分☆☆☆☆☆