scikit learn机器学习：常用算法原理及编程实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄永昌 著

图书标签:

• 机器学习
• Scikit-learn
• Python
• 算法原理
• 编程实战
• 数据挖掘
• 数据分析
• 人工智能
• 模型构建
• 特征工程
• 案例分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111590248

版次：1

商品编码：12316506

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：207

产品特色

编辑推荐

阿里云栖社区、百度、蒙牛乳业、神州数码等知名公司的6位技术专家力荐

手写识别程序怎么做？

如何实现人脸识别系统？

如何过滤垃圾邮件？

电子商务网站上猜你喜欢的商品是什么原理？如何实现？

电影网站如何去推荐符合用户喜好的电影？

如何利用机器学习对消费者的特性进行细分，从而更好地服务各细分市场的消费者？

银行如何去检测用户的信用卡可能被盗了？

……

通过阅读本书，你将了解这些复杂问题背后的原理，甚至你都可以自己解决这些问题。

本书对读者的数学基础要求低，让读者可以以较低的门槛入门机器学习

本书涵盖机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包、算法模型性能评估，以及八大常用算法原理和七大实战案例演练

本书通过近100幅图，将晦涩难懂的数学概念生动地描述出来

以scikit-learn为核心，结合numpy、pandas和matplotlib开发包讲解

从数值回归到逻辑回归，从文档分类到人脸识别，都提供了实现代码

用通俗易懂的语言介绍机器学习算法，帮助读者理解每个算法的基本原理

帮助读者使用机器学习算法解决实际的工程应用问题

用大量的图示及实战案例介绍如何解决现实生活中的机器学习问题

内容简介

本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛入门机器学习。

本书共分为11章，介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识，涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等。

本书适合有一定编程基础的读者阅读，尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外，相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。

30秒极速了解本书精华内容：

1. 理论基础

机器学习的应用场景

机器学习编程的典型步骤

Python机器学习开发包：numpy、pandas和matplotlib

算法模型性能评估的指标和评估方法

2. 八大常用机器学习算法

k-近邻算法

线性回归算法

逻辑回归算法

决策树

支持向量机

朴素贝叶斯

PCA算法

k-均值算法

3. 七大实战演练案例

糖尿病检测

预测房价

乳腺癌检测

泰坦尼克号幸存者预测

文档类别预测

人脸识别

文档自动分类

作者简介

黄永昌， 2004年毕业于厦门大学自动化系。毕业后一直在夏新电子从事手机系统软件的研发，直至2009年转向Android系统软件开发。熟悉C、Python、Java和JavaScript 等多种开发语言。对数据处理及分析有浓厚的兴趣，于2014年开始学习和研究机器学习及数据挖掘领域的相关知识。2015年加入ABB集团，从事智能家居系统的开发，通过分析服务器及客户端日志数据，为智能家居系统开发智能决策模型。

目录

前言
第1章 机器学习介绍1
1.1 什么是机器学习1
1.2 机器学习有什么用2
1.3 机器学习的分类3
1.4 机器学习应用开发的典型步骤4
1.4.1 数据采集和标记4
1.4.2 数据清洗5
1.4.3 特征选择5
1.4.4 模型选择5
1.4.5 模型训练和测试5
1.4.6 模型性能评估和优化5
1.4.7 模型使用6
1.5 复习题6
第2章 Python机器学习软件包7
2.1 开发环境搭建7
2.2 IPython简介8
2.2.1 IPython基础8
2.2.2 IPython图形界面13
2.3 Numpy简介15
2.3.1 Numpy数组15
2.3.2 Numpy运算19
2.4 Pandas简介32
2.4.1 基本数据结构32
2.4.2 数据排序34
2.4.3 数据访问34
2.4.4 时间序列36
2.4.5 数据可视化36
2.4.6 文件读写38
2.5 Matplotlib简介38
2.5.1 图形样式38
2.5.2 图形对象40
2.5.3 画图操作46
2.6 scikit-learn简介51
2.6.1 scikit-learn示例51
2.6.2 scikit-learn一般性原理和通用规则55
2.7 复习题56
2.8 拓展学习资源57
第3章 机器学习理论基础58
3.1 过拟合和欠拟合58
3.2 成本函数59
3.3 模型准确性60
3.3.1 模型性能的不同表述方式61
3.3.2 交叉验证数据集61
3.4 学习曲线62
3.4.1 实例：画出学习曲线62
3.4.2 过拟合和欠拟合的特征65
3.5 算法模型性能优化65
3.6 查准率和召回率66
3.7 F1 Score67
3.8 复习题67
第4章 k-近邻算法69
4.1 算法原理69
4.1.1 算法优缺点69
4.1.2 算法参数70
4.1.3 算法的变种70
4.2 示例：使用k-近邻算法进行分类70
4.3 示例：使用k-近邻算法进行回归拟合72
4.4 实例：糖尿病预测74
4.4.1 加载数据74
4.4.2 模型比较75
4.4.3 模型训练及分析77
4.4.4 特征选择及数据可视化78
4.5 拓展阅读80
4.5.1 如何提高k-近邻算法的运算效率80
4.5.2 相关性测试80
4.6 复习题81
第5章 线性回归算法83
5.1 算法原理83
5.1.1 预测函数83
5.1.2 成本函数84
5.1.3 梯度下降算法84
5.2 多变量线性回归算法86
5.2.1 预测函数86
5.2.2 成本函数87
5.2.3 梯度下降算法88
5.3 模型优化89
5.3.1 多项式与线性回归89
5.3.2 数据归一化89
5.4 示例：使用线性回归算法拟合正弦函数90
5.5 示例：测算房价92
5.5.1 输入特征92
5.5.2 模型训练93
5.5.3 模型优化94
5.5.4 学习曲线95
5.6 拓展阅读96
5.6.1 梯度下降迭代公式推导96
5.6.2 随机梯度下降算法96
5.6.3 标准方程97
5.7 复习题97
第6章 逻辑回归算法98
6.1 算法原理98
6.1.1 预测函数98
6.1.2 判定边界99
6.1.3 成本函数100
6.1.4 梯度下降算法102
6.2 多元分类102
6.3 正则化103
6.3.1 线性回归模型正则化103
6.3.2 逻辑回归模型正则化104
6.4 算法参数104
6.5 实例：乳腺癌检测106
6.5.1 数据采集及特征提取106
6.5.2 模型训练108
6.5.3 模型优化110
6.5.4 学习曲线111
6.6 拓展阅读113
6.7 复习题114
第7章 决策树115
7.1 算法原理115
7.1.1 信息增益116
7.1.2 决策树的创建119
7.1.3 剪枝算法120
7.2 算法参数121
7.3 实例：预测泰坦尼克号幸存者122
7.3.1 数据分析122
7.3.2 模型训练123
7.3.3 优化模型参数124
7.3.4 模型参数选择工具包127
7.4 拓展阅读130
7.4.1 熵和条件熵130
7.4.2 决策树的构建算法130
7.5 集合算法131
7.5.1 自助聚合算法Bagging131
7.5.2 正向激励算法boosting131
7.5.3 随机森林132
7.5.4 ExtraTrees算法133
7.6 复习题133
第8章 支持向量机134
8.1 算法原理134
8.1.1 大间距分类算法134
8.1.2 松弛系数136
8.2 核函数138
8.2.1 最简单的核函数138
8.2.2 相似性函数140
8.2.3 常用的核函数141
8.2.4 核函数的对比142
8.3 scikit-learn里的SVM144
8.4 实例：乳腺癌检测146
8.5 复习题149
第9章 朴素贝叶斯算法151
9.1 算法原理151
9.1.1 贝叶斯定理151
9.1.2 朴素贝叶斯分类法152
9.2 一个简单的例子153
9.3 概率分布154
9.3.1 概率统计的基本概念154
9.3.2 多项式分布155
9.3.3 高斯分布158
9.4 连续值的处理159
9.5 实例：文档分类160
9.5.1 获取数据集160
9.5.2 文档的数学表达161
9.5.3 模型训练163
9.5.4 模型评价165
9.6 复习题167
第10章 PCA算法168
10.1 算法原理168
10.1.1 数据归一化和缩放169
10.1.2 计算协方差矩阵的特征向量169
10.1.3 数据降维和恢复170
10.2 PCA 算法示例171
10.2.1 使用Numpy模拟PCA计算过程171
10.2.2 使用sklearn进行PCA降维运算173
10.2.3 PCA的物理含义174
10.3 PCA 的数据还原率及应用175
10.3.1 数据还原率175
10.3.2 加快监督机器学习算法的运算速度176
10.4 实例：人脸识别176
10.4.1 加载数据集176
10.4.2 一次失败的尝试179
10.4.3 使用PCA来处理数据集182
10.4.4 最终结果185
10.5 拓展阅读189
10.6 复习题189
第11章 k-均值算法190
11.1 算法原理190
11.1.1 k-均值算法成本函数191
11.1.2 随机初始化聚类中心点191
11.1.3 选择聚类的个数192
11.2 scikit-learn里的k-均值算法192
11.3 使用k-均值对文档进行聚类分析195
11.3.1 准备数据集195
11.3.2 加载数据集196
11.3.3 文本聚类分析197
11.4 聚类算法性能评估200
11.4.1 Adjust Rand Index200
11.4.2 齐次性和完整性201
11.4.3 轮廓系数203
11.5 复习题204
后记205

前言/序言

　　前言
　　机器学习是近年来非常热门的方向，然而普通的程序员想要转行机器学习却困难重重。回想起来，笔者在刚开始学习机器学习时，一上来就被一大堆数学公式和推导过程所折磨，这样的日子至今还历历在目。当时笔者也觉得机器学习是个门槛非常高的学科。但实际上，在机器学习的从业人员里，究竟有多少人需要从头去实现一个算法？又有多少人有机会去发明一个新算法？从一开始就被细节和难点缠住，这严重打击了想进入机器学习领域新人的热情和信心。
　　本书就是要解决这个问题。笔者希望尽量通过通俗的语言去描述算法的工作原理，并使用scikit-learn工具包演示算法的使用，以及算法所能解决的问题，给那些非科班出身而想半路“杀进”人工智能领域的程序员，以及对机器学习感兴趣的人提供一本入门的书籍。
　　当然，这里不是否认数学和算法实现的重要性，毕竟它们是人工智能领域的基础学科方向。万事开头难，只有打开了一扇门，才能发现一个新的五彩缤纷的世界。在这个世界里，我们可以吃到新口味的面包，也能认识那些做面包给别人吃的人。希望这本书能帮助读者打开机器学习的这扇门。
　　本书特色
　　1．用通俗易懂的语言介绍机器学习算法的原理，符合初学者的认知规律
　　本书讲解时首先会用通俗易懂的语言介绍常用的机器学习算法，帮助读者直观地理解每个算法的基本原理，然后用大量的图示及实例介绍如何使用scikit-learn工具包解决现实生活中的机器学习问题。这种由浅入深、循序渐进的讲授方式，完全遵循了初学者对机器学习算法的认知规律。
　　2．丰富的示例图片，可以帮助读者更加直观地理解算法背后的原理
　　机器学习以其背后复杂的数学原理及异常复杂的算法推导和证明过程而吓退了一大批读者。一图胜千言，本书给出了大量的图示，用图片的方式形象地介绍了算法的基本原理，让读者对算法有更加直观的理解。这样就把复杂的数学公式和冗长的文字描述浓缩到一张张图片中，有效地降低了学习的门槛。
　　3．实例丰富，可以帮助读者使用机器学习算法解决工程应用问题
　　手写识别程序怎么做？怎么实现人脸识别系统？怎么过滤垃圾邮件？电子商务网站上猜你喜欢的商品是什么原理？怎么实现的？电影网站怎样去推荐符合用户喜好的电影？怎么利用机器学习对消费者的特性进行细分，从而更好地服务好各细分市场的消费者？银行怎样去检测用户的信用卡可能被盗了？通过阅读本书，读者将了解到这些复杂问题背后的原理，甚至你都可以自己解决这些问题。
　　本书内容介绍
　　第1章机器学习介绍，涵盖了机器学习的定义、应用场景及机器学习的分类，并通过一个简单的示例，让读者了解机器学习的典型步骤和机器学习领域的一些专业术语。
　　第2章Python机器学习软件包，介绍了scikit-learn开发环境的搭建步骤，以及IPython、Numpy、Pandas和Matplotlib等软件包的基础知识，并通过一个scikit-learn机器学习实例介绍了scikit-learn的一般性原理和通用规则。
　　第3章机器学习理论基础，介绍了算法模型性能评估的指标和评估方法等理论基础。本章内容是本书最关键的理论基础知识，对理解本书其他章节的内容非常重要。
　　第4章k-近邻算法，介绍了一个有监督的机器学习算法，即k-近邻算法。该算法可以解决分类问题，也可以解决回归问题。
　　第5章线性回归算法，介绍了单变量线性回归算法和多变量线性回归算法的原理，以及通过梯度下降算法迭代求解线性回归模型，并给出一个房价预测的实例。另外，本章对成本函数和使用线性回归算法对数据进行拟合也做了讲解。
　　第6章逻辑回归算法，介绍了逻辑回归算法的原理及成本函数。在本章中主要解决的问题有：逻辑回归算法的原理是什么？怎样使用梯度下降算法解决迭代求解逻辑回归算法的模型参数？什么是正则化？正则化能解决什么问题？L1范数和 L2 范数作为模型正则项有什么区别？如何使用逻辑回归算法解决乳腺癌检测问题？
　　第7章决策树，主要介绍了决策树的算法原理和算法参数，并给出了一个预测实例，最后对集合算法做了必要讲解。
　　第8章支持向量机，主要介绍了支持向量机的基本算法原理及常用核函数，并给出了用支持向量机来解决乳腺癌检测问题的实例。
　　第9章朴素贝叶斯算法，首先从贝叶斯定理谈起，引入了朴素贝叶斯分类法；然后通过一个简单的例子说明了算法的基本原理；接着介绍了概率分布的概念及几种典型的概率分布；最后通过一个文档分类实例来说明朴素贝叶斯算法的应用。
　　第10章PCA算法，首先介绍了PCA的算法原理；然后通过一个简单的模拟运算过程帮助读者理解该算法的原理和实现步骤；最后介绍了PCA算法背后的物理含义。本章在讲解的过程中顺便给读者推荐了一些优秀的线性代数资源，供读者参考。
　　第11章k-均值算法，首先介绍了该算法的基本原理及关键迭代步骤；然后通过一个简单的例子，介绍了如何使用scikit-learn中的k-均值算法解决聚类问题；最后使用一个文本聚类分析的例子介绍了k-均值算法的应用，并介绍了典型的无监督机器学习算法的性能评估指标。
　　如何更好地使用本书
　　如果你只是好奇机器学习背后的原理，大可只阅读书中的文字部分，而跳过代码实现环节；如果你是想用本书敲开机器学习这扇大门，并且未来想从事这一行业，那么建议你系统地阅读本书，而且要亲自动手完成书中的所有实例。本书提供了书中所有实例的完整源代码，建议你认真阅读这些源代码，并亲自动手运行这些代码，还可以调整参数，看看结果有什么变化，最后再独立把这些实例实现一遍。
　　阅读本书需要的知识储备
　　阅读本书，建议你最好学习过Python 语言，即便是两年前学的，学过后就算没怎么用也没有关系。如果你不熟悉Python语言，那么最好有其他编程语言基础，如C++或Java语言等。
　　本书读者对象
　　1．有一定编程经验，而不满足于永远在“搬砖”的软件工程师
　　你是不是厌倦了每天重复“搬砖”的过程？你是不是想提高职业的溢价？本书或许可以帮助你打开一扇大门。人工智能在可以预见的未来有巨大的发展前景。特别是近几年，层出不穷的开源机器学习框架不断涌现出来，云计算和分布式计算能力的进一步提升，为人工智能应用于更广泛的领域提供了必要的基础。在可以预见的未来，人工智能领域对机器学习工程师的需求将急剧上升。如果本书能帮助你打开机器学习领域的这扇大门，让你能利用机器学习的知识解决实际问题，这将是笔者最大的荣耀。
　　2．对这个世界充满好奇的人
　　笔者之前在某电商网站上搜索了某款手机，之后上网时有大量的网站广告都在向笔者展示手机及其相关产品。这些网站是怎么知道笔者近期想买手机的？笔者常去的电影网站每次都能给笔者推荐一些符合笔者“口味”的电影。这是如何做到的？本书便可以让你以很低的门槛了解这些问题背后的原理，甚至你也可以自己动手做一个，玩一玩。
　　本书虽然有大量的程序示例代码，但是笔者通过通俗易懂的讲述，并配以大量的图示，让这本书的阅读门槛很低，甚至可以作为本科普读物去阅读。可以说，这本书几乎适合所有对这个世界充满好奇的人阅读，尤其是那些对人工智能充满好奇的人，以及对机器学习算法感兴趣的人。
　　本书源代码获取方式
　　本书涉及的源代码文件需要读者自行下载。请读者登录机械工业出版社华章公司的网站www.hzbook.com，然后搜索到本书页面，找到下载模块下载即可。
　　因作者水平和成书时间所限，本书难免存有疏漏和不当之处，敬请各位读者指正。读者在阅读本书时若有疑问，可以发电子邮件以获得帮助。
　　编著者

《现代统计学与数据分析指南》 内容概要： 本书是一本深入探讨现代统计学原理，并将其巧妙应用于实际数据分析的综合性指南。我们旨在为读者提供一个坚实的基础，使其能够理解数据背后的深层含义，并掌握利用统计工具解决复杂问题的能力。本书不仅仅局限于理论的讲解，更注重实践层面的指导，通过大量的案例分析和编程示例，引导读者将所学知识付诸实践。 第一部分：统计学基石与数据思维 章节一：数据世界的入口——数据类型与描述性统计 本章将从最基础的数据类型入手，区分定性数据（如分类、有序）与定量数据（如离散、连续）。我们将深入探讨如何选择合适的数据收集方法，并学习如何通过集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数范围）来概括和理解数据的基本特征。可视化手段，如直方图、箱线图、散点图等，也将得到详尽讲解，以直观展示数据分布和潜在模式。 章节二：概率的语言——概率论基础与随机变量 理解数据的随机性是统计分析的关键。本章将从集合论与事件的概念出发，引入概率的基本公理和性质。我们将详细阐述条件概率、贝叶斯定理等核心概念，为理解推断性统计打下基础。离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如正态分布、指数分布）的概率分布特征、期望值和方差的计算将得到充分讲解。 章节三：抽样的智慧——统计推断的理论基石 在实际应用中，我们往往无法观测总体，只能通过样本进行推断。本章将深入探讨抽样的重要性，介绍各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其适用场景。我们将重点讲解中心极限定理，阐释样本均值的分布规律，为点估计和区间估计提供理论支撑。 章节四：从样本到总体——参数估计与假设检验 本章将教授读者如何根据样本信息推断总体的未知参数。我们将详细介绍点估计（如矩估计、最大似然估计）的原理和性质，并重点讲解区间估计，即如何构建置信区间来量化估计的不确定性。随后，我们将进入统计推断的核心——假设检验。从零假设和备择假设的设定，到检验统计量的选择，再到p值的解读和功效分析，本章将提供一个完整的框架，帮助读者科学地做出关于总体的判断。 第二部分：核心统计模型与推断技术 章节五：探寻变量间的关联——相关性分析与线性回归 理解变量之间的关系是数据分析的常见目标。本章将从相关系数（Pearson、Spearman）入手，量化变量间的线性或单调关系强度和方向。随后，我们将引入简单线性回归模型，深入讲解其模型假设、参数估计（最小二乘法）和模型评估（决定系数）。本章还将简要介绍多元线性回归，探讨如何处理多个预测变量。 章节六：比较多组数据——方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或三个以上组别的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）是强大的工具。本章将详细讲解单因素方差分析的原理，包括平方和的分解、F统计量的计算与解释。我们将探讨ANOVA的应用场景，并简要介绍多因素方差分析，以处理更复杂的实验设计。 章节七：分类数据的分析——卡方检验与列联表 对于分类变量之间的关系，卡方检验提供了有效的分析方法。本章将介绍如何构建列联表，并详细讲解拟合优度卡方检验和独立性卡方检验的原理、计算步骤和结果解读。我们将探讨卡方检验在不同场景下的应用，例如检验某个分类变量是否符合理论分布，或判断两个分类变量是否相互独立。 章节八：非参数统计的魅力——在数据约束下的统计推断 当数据不满足参数统计模型（如正态性）的严格假设时，非参数统计方法就显得尤为重要。本章将介绍几种常用的非参数检验方法，例如符号检验、秩和检验（Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验）以及Spearman秩相关系数。我们将阐述这些方法的适用条件和优缺点，帮助读者在多样化的数据场景下做出恰当的选择。 第三部分：高级统计方法与数据应用 章节九：多变量世界的探索——主成分分析（PCA）与因子分析 在高维数据中，降维技术是理解数据结构的关键。本章将深入介绍主成分分析（PCA）的原理，包括协方差矩阵、特征值与特征向量的计算，以及如何通过主成分来压缩数据维度并保留尽可能多的信息。因子分析也将被介绍，以揭示潜在的、不可观测的因子对观测变量的影响。 章节十：聚类分析——发现隐藏的群体结构 聚类分析旨在将数据对象分组，使得同一组内的数据对象彼此相似，而不同组的数据对象则差异较大。本章将介绍两种主要的聚类方法：层次聚类（凝聚型与分裂型）和划分聚类（K-means）。我们将详细讲解它们的算法流程、优缺点以及簇的评估方法。 章节十一：数据挖掘的艺术——关联规则挖掘 关联规则挖掘是发现数据项之间有趣关系的技术，常用于市场篮子分析等场景。本章将介绍Apriori算法等经典算法，讲解支持度、置信度和提升度等度量指标，帮助读者理解如何发现“如果X发生，那么Y也很有可能发生”这样的模式。 章节十二：时间序列分析——洞察随时间变化的数据 时间序列数据具有时间依赖性，需要特殊的分析方法。本章将介绍时间序列的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将讲解平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）等核心概念，并介绍ARIMA模型等经典时间序列模型，用于预测未来的数据点。 第四部分：实践与编程 章节十三：统计分析的利器——R语言与Python入门 本章将引导读者快速入门常用的统计分析编程语言R和Python。我们将介绍两种语言的基本语法、数据结构以及常用的统计函数库。重点关注如何使用这些工具来加载、清洗、处理和初步探索数据。 章节十四：基于R语言的统计实践 本章将结合R语言，通过真实的案例演示书中讲解的各种统计方法。从描述性统计的可视化到回归模型的拟合与诊断，从假设检验的应用到聚类分析的实现，读者将跟随代码一步步完成实际的统计分析流程。 章节十五：基于Python的统计实践 与上一章类似，本章将使用Python及其强大的科学计算库（如NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）来重现和实践书中介绍的统计模型和技术。我们将重点展示如何利用Pandas进行数据处理，以及如何使用Statsmodels等库进行统计建模。 本书特色： 理论与实践深度融合： 每一项统计概念的讲解都紧密结合实际应用，并通过具体的编程案例来巩固理解。 由浅入深，循序渐进： 从基础的数据描述到复杂的统计模型，逻辑清晰，便于不同水平的读者掌握。 涵盖主流统计方法： 包含传统统计学核心内容，也触及了数据分析中常用的高级技术。 编程工具的应用： 提供了R和Python两种主流编程语言的实践指导，使读者能够立即动手实践。 注重数据思维培养： 强调从数据的角度思考问题，理解数据背后的含义，并做出有根据的决策。 适用读者： 希望系统学习统计学原理和数据分析方法的学生。 需要运用统计学知识解决实际问题的研究人员和工程师。 对数据科学领域感兴趣，希望打下坚实统计基础的初学者。 希望提升数据分析能力的IT从业者、市场分析师、金融分析师等。 通过本书的学习，读者将能够掌握一套完整的统计学工具箱，并自信地驾驭各种数据，从数据中提取有价值的洞察，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这种想深入理解机器学习，但又常常被算法细节和数学公式弄得头晕眼花的人量身定做的。我一直对 scikit-learn 这个强大的库心向往之，但很多时候，用起来顺手，背后到底是怎么运作的，我却是一知半解。翻开这本书，我发现它并没有直接给我一堆复杂的公式，而是非常有技巧地将理论原理与 scikit-learn 的实际编程相结合。比如，在讲解决策树的时候，它不仅介绍了ID3、C4.5这些经典算法的思路，更重要的是，它展示了如何在 scikit-learn 中如何使用 `DecisionTreeClassifier`，并且详细解释了各个参数的意义，例如 `max_depth`、`min_samples_split` 等等，这些参数到底会对模型的性能产生什么样的影响，书中都给出了直观的解释和代码示例。这让我不再只是一个“调参侠”，而是能够带着理解去选择和调整参数，真正做到“知其然，更知其所以然”。这种循序渐进、由浅入深的学习方式，让我感觉机器学习的学习曲线并没有想象中那么陡峭，反而充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，内容详实，而且非常有针对性。我尤其欣赏它在讲解一些复杂算法时，能够将其拆解成更容易理解的部分，并且通过图示或者比喻来辅助说明。比如，在讲解梯度提升树（如XGBoost）时，它并没有上来就抛出一大堆公式，而是先从决策树的集成思想讲起，再逐步引入梯度下降的原理，最后才过渡到 XGBoost 的具体实现。这使得整个学习过程变得非常顺畅。而且，书中的编程实战部分，代码都非常规范，易于阅读和修改，并且经常会涉及到数据划分、特征工程、模型训练、预测以及性能评估等完整的机器学习流程，这对于我来说，是非常宝贵的实操经验。它让我明白，机器学习不仅仅是算法的学习，更是一个完整的数据分析和建模过程。这本书让我感觉，scikit-learn 这个工具变得触手可及，不再是一个遥不可及的黑箱，而是我解决实际问题的好帮手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚开始接触机器学习的在校学生，我一直在寻找一本能够指导我入门并且能够快速上手实践的书籍。这本书的内容完全符合我的需求。它从最基础的机器学习概念讲起，比如什么是监督学习、无监督学习，以及一些基本的数据预处理方法，让我这个小白能够很容易地跟上节奏。然后，它会逐步介绍各种常用的机器学习算法，比如线性回归、KNN、K-Means等。在介绍每个算法的时候，它都会先用清晰的语言解释算法的思想，然后立刻给出对应的 scikit-learn 代码实现。我印象特别深刻的是，它在讲解KNN算法时，不仅解释了“K”的含义以及距离度量方式，还展示了如何在 scikit-learn 中使用 `KNeighborsClassifier`，并且详细说明了如何通过调整 `n_neighbors` 和 `weights` 参数来影响模型的预测结果。这种“理论+实践”的模式，让我在学习过程中不至于感到枯燥，而且能够立刻看到学习成果，极大地增强了我的学习信心。

评分☆☆☆☆☆

之前也看过一些机器学习的书籍，但总觉得要么过于理论化，要么就是停留在API的简单介绍。这本书在这方面做得非常好，它找到了一个绝佳的平衡点。在介绍算法原理时，作者并没有回避其背后的数学思想，但同时又能用非常通俗易懂的语言来阐述，甚至还会用一些生动的比喻来帮助读者理解，比如将支持向量机的核函数比作“特征空间的转换器”，一下子就点通了我多年的困惑。然后，紧接着的编程实战部分，就显得非常自然而然。它会告诉你，在 scikit-learn 中，这个“转换器”是如何实现的，具体的类和方法是什么，以及如何进行数据预处理、模型训练、评估和调优。我尤其喜欢它关于模型评估的部分，不仅介绍了准确率、精确率、召回率等基本指标，还深入讲解了ROC曲线、AUC值以及交叉验证等概念，并且都配有相应的 scikit-learn 代码实现。这让我能够对模型的性能有一个更全面、更客观的评估，也让我明白了为什么单一的准确率并不能完全代表模型的优劣。

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坦白说，机器学习的书籍市面上很多，但真正能够让我产生“醍醐灌顶”感觉的却不多。《scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战》无疑是其中之一。这本书最让我惊喜的是，它并没有简单地堆砌算法，而是有逻辑地将不同的算法进行分类和串联。例如，它会将一些同属“监督学习”范畴的算法，如线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、梯度提升树等，放在一起讲解，并深入分析它们之间的联系与区别。这对于我来说，非常有帮助，能够让我形成一个整体的认知框架，而不是零散的算法点。书中对每一类算法的原理阐述都相当到位，无论是损失函数的概念，还是正则化的作用，都讲得非常清楚。更重要的是，它能让你在理解原理的基础上，立刻看到 scikit-learn 中对应的实现，并且提供了非常贴近实际应用场景的代码示例。这些代码不仅能运行，而且结构清晰，注释详细，非常适合我这种需要边学边练的学习者。

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正好最近在研究，就买了，京东物流还是很给力的！大促的时候都能发货这么速度，点赞！

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不错的机器学习教材！

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国内算写的不错的关于scikitlearn的书了

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先不说内容，看着质量还不错，发货速度也很快

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东西真心的不错，京东买东西就是买的放心，安心，舒心。

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质量不错，比较实惠！

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很N的一本书

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书的内容和价格不匹配，没有什么实质性的内容，还不如看官网学习，价格还定这么高

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非常好用的入门书籍，适合初学者。不适合高手