scikit learn機器學習：常用算法原理及編程實戰 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

黃永昌 著

圖書標籤:

• 機器學習
• Scikit-learn
• Python
• 算法原理
• 編程實戰
• 數據挖掘
• 數據分析
• 人工智能
• 模型構建
• 特徵工程
• 案例分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111590248

版次：1

商品編碼：12316506

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：207

産品特色

編輯推薦

阿裏雲棲社區、百度、濛牛乳業、神州數碼等知名公司的6位技術專傢力薦

手寫識彆程序怎麼做？

如何實現人臉識彆係統？

如何過濾垃圾郵件？

電子商務網站上猜你喜歡的商品是什麼原理？如何實現？

電影網站如何去推薦符閤用戶喜好的電影？

如何利用機器學習對消費者的特性進行細分，從而更好地服務各細分市場的消費者？

銀行如何去檢測用戶的信用卡可能被盜瞭？

……

通過閱讀本書，你將瞭解這些復雜問題背後的原理，甚至你都可以自己解決這些問題。

本書對讀者的數學基礎要求低，讓讀者可以以較低的門檻入門機器學習

本書涵蓋機器學習的應用場景、編程步驟、Python開發包、算法模型性能評估，以及八大常用算法原理和七大實戰案例演練

本書通過近100幅圖，將晦澀難懂的數學概念生動地描述齣來

以scikit-learn為核心，結閤numpy、pandas和matplotlib開發包講解

從數值迴歸到邏輯迴歸，從文檔分類到人臉識彆，都提供瞭實現代碼

用通俗易懂的語言介紹機器學習算法，幫助讀者理解每個算法的基本原理

幫助讀者使用機器學習算法解決實際的工程應用問題

用大量的圖示及實戰案例介紹如何解決現實生活中的機器學習問題

內容簡介

本書通過通俗易懂的語言、豐富的圖示和生動的實例，撥開瞭籠罩在機器學習上方復雜的數學“烏雲”，讓讀者以較低的代價和門檻入門機器學習。

本書共分為11章，介紹瞭在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識，涵蓋的主要內容有機器學習概述、Python機器學習軟件包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、綫性迴歸算法、邏輯迴歸算法、決策樹、支持嚮量機、樸素貝葉斯算法、PCA算法和k-均值算法等。

本書適閤有一定編程基礎的讀者閱讀，尤其適閤想從事機器學習、人工智能、深度學習及機器人相關技術的程序員和愛好者閱讀。另外，相關院校和培訓機構也可以將本書作為教材使用。

30秒極速瞭解本書精華內容：

1. 理論基礎

機器學習的應用場景

機器學習編程的典型步驟

Python機器學習開發包：numpy、pandas和matplotlib

算法模型性能評估的指標和評估方法

2. 八大常用機器學習算法

k-近鄰算法

綫性迴歸算法

邏輯迴歸算法

決策樹

支持嚮量機

樸素貝葉斯

PCA算法

k-均值算法

3. 七大實戰演練案例

糖尿病檢測

預測房價

乳腺癌檢測

泰坦尼剋號幸存者預測

文檔類彆預測

人臉識彆

文檔自動分類

作者簡介

黃永昌， 2004年畢業於廈門大學自動化係。畢業後一直在夏新電子從事手機係統軟件的研發，直至2009年轉嚮Android係統軟件開發。熟悉C、Python、Java和JavaScript 等多種開發語言。對數據處理及分析有濃厚的興趣，於2014年開始學習和研究機器學習及數據挖掘領域的相關知識。2015年加入ABB集團，從事智能傢居係統的開發，通過分析服務器及客戶端日誌數據，為智能傢居係統開發智能決策模型。

目錄

前言
第1章 機器學習介紹1
1.1 什麼是機器學習1
1.2 機器學習有什麼用2
1.3 機器學習的分類3
1.4 機器學習應用開發的典型步驟4
1.4.1 數據采集和標記4
1.4.2 數據清洗5
1.4.3 特徵選擇5
1.4.4 模型選擇5
1.4.5 模型訓練和測試5
1.4.6 模型性能評估和優化5
1.4.7 模型使用6
1.5 復習題6
第2章 Python機器學習軟件包7
2.1 開發環境搭建7
2.2 IPython簡介8
2.2.1 IPython基礎8
2.2.2 IPython圖形界麵13
2.3 Numpy簡介15
2.3.1 Numpy數組15
2.3.2 Numpy運算19
2.4 Pandas簡介32
2.4.1 基本數據結構32
2.4.2 數據排序34
2.4.3 數據訪問34
2.4.4 時間序列36
2.4.5 數據可視化36
2.4.6 文件讀寫38
2.5 Matplotlib簡介38
2.5.1 圖形樣式38
2.5.2 圖形對象40
2.5.3 畫圖操作46
2.6 scikit-learn簡介51
2.6.1 scikit-learn示例51
2.6.2 scikit-learn一般性原理和通用規則55
2.7 復習題56
2.8 拓展學習資源57
第3章 機器學習理論基礎58
3.1 過擬閤和欠擬閤58
3.2 成本函數59
3.3 模型準確性60
3.3.1 模型性能的不同錶述方式61
3.3.2 交叉驗證數據集61
3.4 學習麯綫62
3.4.1 實例：畫齣學習麯綫62
3.4.2 過擬閤和欠擬閤的特徵65
3.5 算法模型性能優化65
3.6 查準率和召迴率66
3.7 F1 Score67
3.8 復習題67
第4章 k-近鄰算法69
4.1 算法原理69
4.1.1 算法優缺點69
4.1.2 算法參數70
4.1.3 算法的變種70
4.2 示例：使用k-近鄰算法進行分類70
4.3 示例：使用k-近鄰算法進行迴歸擬閤72
4.4 實例：糖尿病預測74
4.4.1 加載數據74
4.4.2 模型比較75
4.4.3 模型訓練及分析77
4.4.4 特徵選擇及數據可視化78
4.5 拓展閱讀80
4.5.1 如何提高k-近鄰算法的運算效率80
4.5.2 相關性測試80
4.6 復習題81
第5章 綫性迴歸算法83
5.1 算法原理83
5.1.1 預測函數83
5.1.2 成本函數84
5.1.3 梯度下降算法84
5.2 多變量綫性迴歸算法86
5.2.1 預測函數86
5.2.2 成本函數87
5.2.3 梯度下降算法88
5.3 模型優化89
5.3.1 多項式與綫性迴歸89
5.3.2 數據歸一化89
5.4 示例：使用綫性迴歸算法擬閤正弦函數90
5.5 示例：測算房價92
5.5.1 輸入特徵92
5.5.2 模型訓練93
5.5.3 模型優化94
5.5.4 學習麯綫95
5.6 拓展閱讀96
5.6.1 梯度下降迭代公式推導96
5.6.2 隨機梯度下降算法96
5.6.3 標準方程97
5.7 復習題97
第6章 邏輯迴歸算法98
6.1 算法原理98
6.1.1 預測函數98
6.1.2 判定邊界99
6.1.3 成本函數100
6.1.4 梯度下降算法102
6.2 多元分類102
6.3 正則化103
6.3.1 綫性迴歸模型正則化103
6.3.2 邏輯迴歸模型正則化104
6.4 算法參數104
6.5 實例：乳腺癌檢測106
6.5.1 數據采集及特徵提取106
6.5.2 模型訓練108
6.5.3 模型優化110
6.5.4 學習麯綫111
6.6 拓展閱讀113
6.7 復習題114
第7章 決策樹115
7.1 算法原理115
7.1.1 信息增益116
7.1.2 決策樹的創建119
7.1.3 剪枝算法120
7.2 算法參數121
7.3 實例：預測泰坦尼剋號幸存者122
7.3.1 數據分析122
7.3.2 模型訓練123
7.3.3 優化模型參數124
7.3.4 模型參數選擇工具包127
7.4 拓展閱讀130
7.4.1 熵和條件熵130
7.4.2 決策樹的構建算法130
7.5 集閤算法131
7.5.1 自助聚閤算法Bagging131
7.5.2 正嚮激勵算法boosting131
7.5.3 隨機森林132
7.5.4 ExtraTrees算法133
7.6 復習題133
第8章 支持嚮量機134
8.1 算法原理134
8.1.1 大間距分類算法134
8.1.2 鬆弛係數136
8.2 核函數138
8.2.1 最簡單的核函數138
8.2.2 相似性函數140
8.2.3 常用的核函數141
8.2.4 核函數的對比142
8.3 scikit-learn裏的SVM144
8.4 實例：乳腺癌檢測146
8.5 復習題149
第9章 樸素貝葉斯算法151
9.1 算法原理151
9.1.1 貝葉斯定理151
9.1.2 樸素貝葉斯分類法152
9.2 一個簡單的例子153
9.3 概率分布154
9.3.1 概率統計的基本概念154
9.3.2 多項式分布155
9.3.3 高斯分布158
9.4 連續值的處理159
9.5 實例：文檔分類160
9.5.1 獲取數據集160
9.5.2 文檔的數學錶達161
9.5.3 模型訓練163
9.5.4 模型評價165
9.6 復習題167
第10章 PCA算法168
10.1 算法原理168
10.1.1 數據歸一化和縮放169
10.1.2 計算協方差矩陣的特徵嚮量169
10.1.3 數據降維和恢復170
10.2 PCA 算法示例171
10.2.1 使用Numpy模擬PCA計算過程171
10.2.2 使用sklearn進行PCA降維運算173
10.2.3 PCA的物理含義174
10.3 PCA 的數據還原率及應用175
10.3.1 數據還原率175
10.3.2 加快監督機器學習算法的運算速度176
10.4 實例：人臉識彆176
10.4.1 加載數據集176
10.4.2 一次失敗的嘗試179
10.4.3 使用PCA來處理數據集182
10.4.4 最終結果185
10.5 拓展閱讀189
10.6 復習題189
第11章 k-均值算法190
11.1 算法原理190
11.1.1 k-均值算法成本函數191
11.1.2 隨機初始化聚類中心點191
11.1.3 選擇聚類的個數192
11.2 scikit-learn裏的k-均值算法192
11.3 使用k-均值對文檔進行聚類分析195
11.3.1 準備數據集195
11.3.2 加載數據集196
11.3.3 文本聚類分析197
11.4 聚類算法性能評估200
11.4.1 Adjust Rand Index200
11.4.2 齊次性和完整性201
11.4.3 輪廓係數203
11.5 復習題204
後記205

前言/序言

　　前言
　　機器學習是近年來非常熱門的方嚮，然而普通的程序員想要轉行機器學習卻睏難重重。迴想起來，筆者在剛開始學習機器學習時，一上來就被一大堆數學公式和推導過程所摺磨，這樣的日子至今還曆曆在目。當時筆者也覺得機器學習是個門檻非常高的學科。但實際上，在機器學習的從業人員裏，究竟有多少人需要從頭去實現一個算法？又有多少人有機會去發明一個新算法？從一開始就被細節和難點纏住，這嚴重打擊瞭想進入機器學習領域新人的熱情和信心。
　　本書就是要解決這個問題。筆者希望盡量通過通俗的語言去描述算法的工作原理，並使用scikit-learn工具包演示算法的使用，以及算法所能解決的問題，給那些非科班齣身而想半路“殺進”人工智能領域的程序員，以及對機器學習感興趣的人提供一本入門的書籍。
　　當然，這裏不是否認數學和算法實現的重要性，畢竟它們是人工智能領域的基礎學科方嚮。萬事開頭難，隻有打開瞭一扇門，纔能發現一個新的五彩繽紛的世界。在這個世界裏，我們可以吃到新口味的麵包，也能認識那些做麵包給彆人吃的人。希望這本書能幫助讀者打開機器學習的這扇門。
　　本書特色
　　1．用通俗易懂的語言介紹機器學習算法的原理，符閤初學者的認知規律
　　本書講解時首先會用通俗易懂的語言介紹常用的機器學習算法，幫助讀者直觀地理解每個算法的基本原理，然後用大量的圖示及實例介紹如何使用scikit-learn工具包解決現實生活中的機器學習問題。這種由淺入深、循序漸進的講授方式，完全遵循瞭初學者對機器學習算法的認知規律。
　　2．豐富的示例圖片，可以幫助讀者更加直觀地理解算法背後的原理
　　機器學習以其背後復雜的數學原理及異常復雜的算法推導和證明過程而嚇退瞭一大批讀者。一圖勝韆言，本書給齣瞭大量的圖示，用圖片的方式形象地介紹瞭算法的基本原理，讓讀者對算法有更加直觀的理解。這樣就把復雜的數學公式和冗長的文字描述濃縮到一張張圖片中，有效地降低瞭學習的門檻。
　　3．實例豐富，可以幫助讀者使用機器學習算法解決工程應用問題
　　手寫識彆程序怎麼做？怎麼實現人臉識彆係統？怎麼過濾垃圾郵件？電子商務網站上猜你喜歡的商品是什麼原理？怎麼實現的？電影網站怎樣去推薦符閤用戶喜好的電影？怎麼利用機器學習對消費者的特性進行細分，從而更好地服務好各細分市場的消費者？銀行怎樣去檢測用戶的信用卡可能被盜瞭？通過閱讀本書，讀者將瞭解到這些復雜問題背後的原理，甚至你都可以自己解決這些問題。
　　本書內容介紹
　　第1章機器學習介紹，涵蓋瞭機器學習的定義、應用場景及機器學習的分類，並通過一個簡單的示例，讓讀者瞭解機器學習的典型步驟和機器學習領域的一些專業術語。
　　第2章Python機器學習軟件包，介紹瞭scikit-learn開發環境的搭建步驟，以及IPython、Numpy、Pandas和Matplotlib等軟件包的基礎知識，並通過一個scikit-learn機器學習實例介紹瞭scikit-learn的一般性原理和通用規則。
　　第3章機器學習理論基礎，介紹瞭算法模型性能評估的指標和評估方法等理論基礎。本章內容是本書最關鍵的理論基礎知識，對理解本書其他章節的內容非常重要。
　　第4章k-近鄰算法，介紹瞭一個有監督的機器學習算法，即k-近鄰算法。該算法可以解決分類問題，也可以解決迴歸問題。
　　第5章綫性迴歸算法，介紹瞭單變量綫性迴歸算法和多變量綫性迴歸算法的原理，以及通過梯度下降算法迭代求解綫性迴歸模型，並給齣一個房價預測的實例。另外，本章對成本函數和使用綫性迴歸算法對數據進行擬閤也做瞭講解。
　　第6章邏輯迴歸算法，介紹瞭邏輯迴歸算法的原理及成本函數。在本章中主要解決的問題有：邏輯迴歸算法的原理是什麼？怎樣使用梯度下降算法解決迭代求解邏輯迴歸算法的模型參數？什麼是正則化？正則化能解決什麼問題？L1範數和 L2 範數作為模型正則項有什麼區彆？如何使用邏輯迴歸算法解決乳腺癌檢測問題？
　　第7章決策樹，主要介紹瞭決策樹的算法原理和算法參數，並給齣瞭一個預測實例，最後對集閤算法做瞭必要講解。
　　第8章支持嚮量機，主要介紹瞭支持嚮量機的基本算法原理及常用核函數，並給齣瞭用支持嚮量機來解決乳腺癌檢測問題的實例。
　　第9章樸素貝葉斯算法，首先從貝葉斯定理談起，引入瞭樸素貝葉斯分類法；然後通過一個簡單的例子說明瞭算法的基本原理；接著介紹瞭概率分布的概念及幾種典型的概率分布；最後通過一個文檔分類實例來說明樸素貝葉斯算法的應用。
　　第10章PCA算法，首先介紹瞭PCA的算法原理；然後通過一個簡單的模擬運算過程幫助讀者理解該算法的原理和實現步驟；最後介紹瞭PCA算法背後的物理含義。本章在講解的過程中順便給讀者推薦瞭一些優秀的綫性代數資源，供讀者參考。
　　第11章k-均值算法，首先介紹瞭該算法的基本原理及關鍵迭代步驟；然後通過一個簡單的例子，介紹瞭如何使用scikit-learn中的k-均值算法解決聚類問題；最後使用一個文本聚類分析的例子介紹瞭k-均值算法的應用，並介紹瞭典型的無監督機器學習算法的性能評估指標。
　　如何更好地使用本書
　　如果你隻是好奇機器學習背後的原理，大可隻閱讀書中的文字部分，而跳過代碼實現環節；如果你是想用本書敲開機器學習這扇大門，並且未來想從事這一行業，那麼建議你係統地閱讀本書，而且要親自動手完成書中的所有實例。本書提供瞭書中所有實例的完整源代碼，建議你認真閱讀這些源代碼，並親自動手運行這些代碼，還可以調整參數，看看結果有什麼變化，最後再獨立把這些實例實現一遍。
　　閱讀本書需要的知識儲備
　　閱讀本書，建議你最好學習過Python 語言，即便是兩年前學的，學過後就算沒怎麼用也沒有關係。如果你不熟悉Python語言，那麼最好有其他編程語言基礎，如C++或Java語言等。
　　本書讀者對象
　　1．有一定編程經驗，而不滿足於永遠在“搬磚”的軟件工程師
　　你是不是厭倦瞭每天重復“搬磚”的過程？你是不是想提高職業的溢價？本書或許可以幫助你打開一扇大門。人工智能在可以預見的未來有巨大的發展前景。特彆是近幾年，層齣不窮的開源機器學習框架不斷湧現齣來，雲計算和分布式計算能力的進一步提升，為人工智能應用於更廣泛的領域提供瞭必要的基礎。在可以預見的未來，人工智能領域對機器學習工程師的需求將急劇上升。如果本書能幫助你打開機器學習領域的這扇大門，讓你能利用機器學習的知識解決實際問題，這將是筆者最大的榮耀。
　　2．對這個世界充滿好奇的人
　　筆者之前在某電商網站上搜索瞭某款手機，之後上網時有大量的網站廣告都在嚮筆者展示手機及其相關産品。這些網站是怎麼知道筆者近期想買手機的？筆者常去的電影網站每次都能給筆者推薦一些符閤筆者“口味”的電影。這是如何做到的？本書便可以讓你以很低的門檻瞭解這些問題背後的原理，甚至你也可以自己動手做一個，玩一玩。
　　本書雖然有大量的程序示例代碼，但是筆者通過通俗易懂的講述，並配以大量的圖示，讓這本書的閱讀門檻很低，甚至可以作為本科普讀物去閱讀。可以說，這本書幾乎適閤所有對這個世界充滿好奇的人閱讀，尤其是那些對人工智能充滿好奇的人，以及對機器學習算法感興趣的人。
　　本書源代碼獲取方式
　　本書涉及的源代碼文件需要讀者自行下載。請讀者登錄機械工業齣版社華章公司的網站www.hzbook.com，然後搜索到本書頁麵，找到下載模塊下載即可。
　　因作者水平和成書時間所限，本書難免存有疏漏和不當之處，敬請各位讀者指正。讀者在閱讀本書時若有疑問，可以發電子郵件以獲得幫助。
　　編著者

《現代統計學與數據分析指南》 內容概要： 本書是一本深入探討現代統計學原理，並將其巧妙應用於實際數據分析的綜閤性指南。我們旨在為讀者提供一個堅實的基礎，使其能夠理解數據背後的深層含義，並掌握利用統計工具解決復雜問題的能力。本書不僅僅局限於理論的講解，更注重實踐層麵的指導，通過大量的案例分析和編程示例，引導讀者將所學知識付諸實踐。 第一部分：統計學基石與數據思維 章節一：數據世界的入口——數據類型與描述性統計 本章將從最基礎的數據類型入手，區分定性數據（如分類、有序）與定量數據（如離散、連續）。我們將深入探討如何選擇閤適的數據收集方法，並學習如何通過集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差、四分位數範圍）來概括和理解數據的基本特徵。可視化手段，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，也將得到詳盡講解，以直觀展示數據分布和潛在模式。 章節二：概率的語言——概率論基礎與隨機變量 理解數據的隨機性是統計分析的關鍵。本章將從集閤論與事件的概念齣發，引入概率的基本公理和性質。我們將詳細闡述條件概率、貝葉斯定理等核心概念，為理解推斷性統計打下基礎。離散型隨機變量（如二項分布、泊鬆分布）和連續型隨機變量（如正態分布、指數分布）的概率分布特徵、期望值和方差的計算將得到充分講解。 章節三：抽樣的智慧——統計推斷的理論基石 在實際應用中，我們往往無法觀測總體，隻能通過樣本進行推斷。本章將深入探討抽樣的重要性，介紹各種抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）及其適用場景。我們將重點講解中心極限定理，闡釋樣本均值的分布規律，為點估計和區間估計提供理論支撐。 章節四：從樣本到總體——參數估計與假設檢驗 本章將教授讀者如何根據樣本信息推斷總體的未知參數。我們將詳細介紹點估計（如矩估計、最大似然估計）的原理和性質，並重點講解區間估計，即如何構建置信區間來量化估計的不確定性。隨後，我們將進入統計推斷的核心——假設檢驗。從零假設和備擇假設的設定，到檢驗統計量的選擇，再到p值的解讀和功效分析，本章將提供一個完整的框架，幫助讀者科學地做齣關於總體的判斷。 第二部分：核心統計模型與推斷技術 章節五：探尋變量間的關聯——相關性分析與綫性迴歸 理解變量之間的關係是數據分析的常見目標。本章將從相關係數（Pearson、Spearman）入手，量化變量間的綫性或單調關係強度和方嚮。隨後，我們將引入簡單綫性迴歸模型，深入講解其模型假設、參數估計（最小二乘法）和模型評估（決定係數）。本章還將簡要介紹多元綫性迴歸，探討如何處理多個預測變量。 章節六：比較多組數據——方差分析（ANOVA） 當需要比較三個或三個以上組彆的均值是否存在顯著差異時，方差分析（ANOVA）是強大的工具。本章將詳細講解單因素方差分析的原理，包括平方和的分解、F統計量的計算與解釋。我們將探討ANOVA的應用場景，並簡要介紹多因素方差分析，以處理更復雜的實驗設計。 章節七：分類數據的分析——卡方檢驗與列聯錶 對於分類變量之間的關係，卡方檢驗提供瞭有效的分析方法。本章將介紹如何構建列聯錶，並詳細講解擬閤優度卡方檢驗和獨立性卡方檢驗的原理、計算步驟和結果解讀。我們將探討卡方檢驗在不同場景下的應用，例如檢驗某個分類變量是否符閤理論分布，或判斷兩個分類變量是否相互獨立。 章節八：非參數統計的魅力——在數據約束下的統計推斷 當數據不滿足參數統計模型（如正態性）的嚴格假設時，非參數統計方法就顯得尤為重要。本章將介紹幾種常用的非參數檢驗方法，例如符號檢驗、秩和檢驗（Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗）以及Spearman秩相關係數。我們將闡述這些方法的適用條件和優缺點，幫助讀者在多樣化的數據場景下做齣恰當的選擇。 第三部分：高級統計方法與數據應用 章節九：多變量世界的探索——主成分分析（PCA）與因子分析 在高維數據中，降維技術是理解數據結構的關鍵。本章將深入介紹主成分分析（PCA）的原理，包括協方差矩陣、特徵值與特徵嚮量的計算，以及如何通過主成分來壓縮數據維度並保留盡可能多的信息。因子分析也將被介紹，以揭示潛在的、不可觀測的因子對觀測變量的影響。 章節十：聚類分析——發現隱藏的群體結構 聚類分析旨在將數據對象分組，使得同一組內的數據對象彼此相似，而不同組的數據對象則差異較大。本章將介紹兩種主要的聚類方法：層次聚類（凝聚型與分裂型）和劃分聚類（K-means）。我們將詳細講解它們的算法流程、優缺點以及簇的評估方法。 章節十一：數據挖掘的藝術——關聯規則挖掘 關聯規則挖掘是發現數據項之間有趣關係的技術，常用於市場籃子分析等場景。本章將介紹Apriori算法等經典算法，講解支持度、置信度和提升度等度量指標，幫助讀者理解如何發現“如果X發生，那麼Y也很有可能發生”這樣的模式。 章節十二：時間序列分析——洞察隨時間變化的數據 時間序列數據具有時間依賴性，需要特殊的分析方法。本章將介紹時間序列的基本概念，包括趨勢、季節性、周期性和隨機波動。我們將講解平穩性、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）等核心概念，並介紹ARIMA模型等經典時間序列模型，用於預測未來的數據點。 第四部分：實踐與編程 章節十三：統計分析的利器——R語言與Python入門 本章將引導讀者快速入門常用的統計分析編程語言R和Python。我們將介紹兩種語言的基本語法、數據結構以及常用的統計函數庫。重點關注如何使用這些工具來加載、清洗、處理和初步探索數據。 章節十四：基於R語言的統計實踐 本章將結閤R語言，通過真實的案例演示書中講解的各種統計方法。從描述性統計的可視化到迴歸模型的擬閤與診斷，從假設檢驗的應用到聚類分析的實現，讀者將跟隨代碼一步步完成實際的統計分析流程。 章節十五：基於Python的統計實踐 與上一章類似，本章將使用Python及其強大的科學計算庫（如NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）來重現和實踐書中介紹的統計模型和技術。我們將重點展示如何利用Pandas進行數據處理，以及如何使用Statsmodels等庫進行統計建模。 本書特色： 理論與實踐深度融閤： 每一項統計概念的講解都緊密結閤實際應用，並通過具體的編程案例來鞏固理解。 由淺入深，循序漸進： 從基礎的數據描述到復雜的統計模型，邏輯清晰，便於不同水平的讀者掌握。 涵蓋主流統計方法： 包含傳統統計學核心內容，也觸及瞭數據分析中常用的高級技術。 編程工具的應用： 提供瞭R和Python兩種主流編程語言的實踐指導，使讀者能夠立即動手實踐。 注重數據思維培養： 強調從數據的角度思考問題，理解數據背後的含義，並做齣有根據的決策。 適用讀者： 希望係統學習統計學原理和數據分析方法的學生。 需要運用統計學知識解決實際問題的研究人員和工程師。 對數據科學領域感興趣，希望打下堅實統計基礎的初學者。 希望提升數據分析能力的IT從業者、市場分析師、金融分析師等。 通過本書的學習，讀者將能夠掌握一套完整的統計學工具箱，並自信地駕馭各種數據，從數據中提取有價值的洞察，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛開始接觸機器學習的在校學生，我一直在尋找一本能夠指導我入門並且能夠快速上手實踐的書籍。這本書的內容完全符閤我的需求。它從最基礎的機器學習概念講起，比如什麼是監督學習、無監督學習，以及一些基本的數據預處理方法，讓我這個小白能夠很容易地跟上節奏。然後，它會逐步介紹各種常用的機器學習算法，比如綫性迴歸、KNN、K-Means等。在介紹每個算法的時候，它都會先用清晰的語言解釋算法的思想，然後立刻給齣對應的 scikit-learn 代碼實現。我印象特彆深刻的是，它在講解KNN算法時，不僅解釋瞭“K”的含義以及距離度量方式，還展示瞭如何在 scikit-learn 中使用 `KNeighborsClassifier`，並且詳細說明瞭如何通過調整 `n_neighbors` 和 `weights` 參數來影響模型的預測結果。這種“理論+實踐”的模式，讓我在學習過程中不至於感到枯燥，而且能夠立刻看到學習成果，極大地增強瞭我的學習信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是為我這種想深入理解機器學習，但又常常被算法細節和數學公式弄得頭暈眼花的人量身定做的。我一直對 scikit-learn 這個強大的庫心嚮往之，但很多時候，用起來順手，背後到底是怎麼運作的，我卻是一知半解。翻開這本書，我發現它並沒有直接給我一堆復雜的公式，而是非常有技巧地將理論原理與 scikit-learn 的實際編程相結閤。比如，在講解決策樹的時候，它不僅介紹瞭ID3、C4.5這些經典算法的思路，更重要的是，它展示瞭如何在 scikit-learn 中如何使用 `DecisionTreeClassifier`，並且詳細解釋瞭各個參數的意義，例如 `max_depth`、`min_samples_split` 等等，這些參數到底會對模型的性能産生什麼樣的影響，書中都給齣瞭直觀的解釋和代碼示例。這讓我不再隻是一個“調參俠”，而是能夠帶著理解去選擇和調整參數，真正做到“知其然，更知其所以然”。這種循序漸進、由淺入深的學習方式，讓我感覺機器學習的學習麯綫並沒有想象中那麼陡峭，反而充滿瞭探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，機器學習的書籍市麵上很多，但真正能夠讓我産生“醍醐灌頂”感覺的卻不多。《scikit-learn機器學習：常用算法原理及編程實戰》無疑是其中之一。這本書最讓我驚喜的是，它並沒有簡單地堆砌算法，而是有邏輯地將不同的算法進行分類和串聯。例如，它會將一些同屬“監督學習”範疇的算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、SVM、決策樹、隨機森林、梯度提升樹等，放在一起講解，並深入分析它們之間的聯係與區彆。這對於我來說，非常有幫助，能夠讓我形成一個整體的認知框架，而不是零散的算法點。書中對每一類算法的原理闡述都相當到位，無論是損失函數的概念，還是正則化的作用，都講得非常清楚。更重要的是，它能讓你在理解原理的基礎上，立刻看到 scikit-learn 中對應的實現，並且提供瞭非常貼近實際應用場景的代碼示例。這些代碼不僅能運行，而且結構清晰，注釋詳細，非常適閤我這種需要邊學邊練的學習者。

評分☆☆☆☆☆

之前也看過一些機器學習的書籍，但總覺得要麼過於理論化，要麼就是停留在API的簡單介紹。這本書在這方麵做得非常好，它找到瞭一個絕佳的平衡點。在介紹算法原理時，作者並沒有迴避其背後的數學思想，但同時又能用非常通俗易懂的語言來闡述，甚至還會用一些生動的比喻來幫助讀者理解，比如將支持嚮量機的核函數比作“特徵空間的轉換器”，一下子就點通瞭我多年的睏惑。然後，緊接著的編程實戰部分，就顯得非常自然而然。它會告訴你，在 scikit-learn 中，這個“轉換器”是如何實現的，具體的類和方法是什麼，以及如何進行數據預處理、模型訓練、評估和調優。我尤其喜歡它關於模型評估的部分，不僅介紹瞭準確率、精確率、召迴率等基本指標，還深入講解瞭ROC麯綫、AUC值以及交叉驗證等概念，並且都配有相應的 scikit-learn 代碼實現。這讓我能夠對模型的性能有一個更全麵、更客觀的評估，也讓我明白瞭為什麼單一的準確率並不能完全代錶模型的優劣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常閤理，內容詳實，而且非常有針對性。我尤其欣賞它在講解一些復雜算法時，能夠將其拆解成更容易理解的部分，並且通過圖示或者比喻來輔助說明。比如，在講解梯度提升樹（如XGBoost）時，它並沒有上來就拋齣一大堆公式，而是先從決策樹的集成思想講起，再逐步引入梯度下降的原理，最後纔過渡到 XGBoost 的具體實現。這使得整個學習過程變得非常順暢。而且，書中的編程實戰部分，代碼都非常規範，易於閱讀和修改，並且經常會涉及到數據劃分、特徵工程、模型訓練、預測以及性能評估等完整的機器學習流程，這對於我來說，是非常寶貴的實操經驗。它讓我明白，機器學習不僅僅是算法的學習，更是一個完整的數據分析和建模過程。這本書讓我感覺，scikit-learn 這個工具變得觸手可及，不再是一個遙不可及的黑箱，而是我解決實際問題的好幫手。

評分☆☆☆☆☆

講解機器學習的知識，值得閱讀購買。

評分☆☆☆☆☆

搬老公買的書，不知道好不好.無權評論.

評分☆☆☆☆☆

機器學習的應用非常廣泛，希望這本書能夠幫助我更好地學習相關知識

評分☆☆☆☆☆

很薄，入門級彆的，寫的還不錯

評分☆☆☆☆☆

搬老公買的書，不知道好不好.無權評論.

評分☆☆☆☆☆

內容有點簡單

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書也很滿意，好評！

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書也很滿意，好評！

評分☆☆☆☆☆

先不說內容，看著質量還不錯，發貨速度也很快