机器学习套装三册 机器学习实战 python基础教程指南 +机器学习+大数据智能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 哈林顿 著

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• 机器学习
• Python
• 数据科学
• 大数据
• 人工智能
• 算法
• 实战
• 教程
• 指南
• 编程

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社等

ISBN：9787115317957

商品编码：10224156149

出版时间：2013-06-01

作  者:[美]哈林顿 著作 李锐 译者 等 定  价:206 出 版 社:人民邮电出版社 等 出版日期:2013年06月01日 页  数:332 装  帧:平装 ISBN:9787115317957 《机器学习实战（python基础教程指南）》
    介绍并实现机器学习的主流算法
    面向日常任务的高效实战内容
    《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的*等 ●《机器学习实战（python基础教程指南）》
●《大数据智能》
●《机器学习/周志华》
●【注】本套装以商品标题及实物为准，因仓位不同可能会拆单发货，如有需要购买前可联系客服确认后再下单，谢谢！
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内容简介

《机器学习实战（python基础教程指南）》
    机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
    《机器学习实战》**部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
 等 [美]哈林顿 著作 李锐 译者 等 《机器学习实战（python基础教程指南）》
    Peter Harrington，拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和*国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。
《大数据智能》
刘知远，目前以项目负责人身份主持NSFC青年基金、博士后科学基金等多项研究项目，科研经费累计超过50万元。同时以项目骨干身份参与实验室多项973、等 《机器学习实战（python基础教程指南）》
    大学毕业后，我先后在加利福尼亚和中国大陆的Intel公司工作。*初，我打算工作两年之后回学校读研究生，但是时光飞逝而过，转眼就过去了六年。那时，我意识到我必须回到校园。我不想上夜校或进行在线学习，我就想坐在大学校园里吸纳学校传授的所有知识。在大学里，*好的方面不是你研修的课程或从事的研究，而是一些外围活动：与人会面、参加研讨会、加入组织、旁听课程，以及学习未知的知识。
    在2008年，我帮助筹备一个招聘会。我同一个大型金融机构的人交谈，他们希望我去应聘他们机构的一个对信用卡建模（判断某人是否会偿还贷款）的岗位。他们问我对随机分析了解多少，那时，我并不能确定“随机”一词的意思。他们提出的工作地点令我无法接受，所以我决定不再考虑了。但是，他等

开启数据驱动时代的智慧之旅：深入理解智能算法的核心原理与实践应用 在这个信息爆炸、数据唾手可得的时代，如何从海量数据中提炼价值，赋能决策，驱动创新，已成为衡量个体与组织核心竞争力的关键。而支撑这一切的，正是日新月异的机器学习技术。从智能推荐、图像识别，到自动驾驶、精准医疗，机器学习正以前所未有的广度和深度渗透到我们生活的方方面面，重塑着商业模式、社会结构乃至人类认知。 本书系，《机器学习套装三册：机器学习实战，Python基础教程指南 + 机器学习 + 大数据智能》，并非仅仅是一套技术手册，更是一扇通往数据智能世界的窗口。它旨在为读者构建一个由浅入深、由理论到实践的全面知识体系，帮助您掌握驾驭复杂数据、构建智能系统的能力，从而在这个飞速发展的时代中占据先机。 第一卷：Python基础教程指南 – 编程基石，驱动创新 在踏入机器学习的浩瀚星辰之前，扎实的编程基础是必不可少的引航灯。本书的第一个篇章，《Python基础教程指南》，正是为你精心打造的编程入门与进阶的坚实阶梯。Python以其简洁易懂的语法、强大的库支持以及广泛的应用领域，成为了数据科学和机器学习的首选语言。 本书将从最基础的Python概念讲起，例如变量、数据类型、运算符、控制流（条件语句、循环语句）等，循序渐进地引导读者掌握编程的逻辑和思维方式。你会学习如何使用列表、元组、字典、集合等数据结构来高效地组织和管理数据，理解函数和模块的概念，从而编写出更具条理性和可复用性的代码。 更重要的是，本书将聚焦于数据科学和机器学习领域常用的Python库。你将深入学习NumPy，掌握其强大的多维数组操作能力，这是进行数值计算和数据处理的基石；你将领略Pandas的魅力，学会如何使用DataFrame和Series进行数据清洗、转换、分析和探索，轻松应对表格型数据的挑战；此外，你还将接触到Matplotlib和Seaborn等可视化库，学会如何将复杂的数据规律以直观的图形方式呈现出来，让数据“说话”。 通过大量的实例和练习，你将不仅理解Python的语法，更能体会到如何运用Python解决实际问题，为后续的学习奠定坚实的技术基础。无论你是编程新手，还是希望系统性地回顾和强化Python技能，本书都将是你不可或缺的伙伴。 第二卷：机器学习 – 洞悉算法，赋能决策 在掌握了Python这一强大的工具之后，我们正式步入机器学习的核心领域。本书的第二篇章，《机器学习》，将系统性地介绍机器学习的经典算法和核心概念，让你深刻理解智能系统是如何“学习”并做出预测和决策的。 本书将从机器学习的基本范式入手，区分监督学习、无监督学习和强化学习的异同与适用场景。在监督学习方面，你将学习线性回归和逻辑回归，理解它们如何构建简单的预测模型；支持向量机（SVM）的原理将帮助你理解高维空间中的分类边界；决策树和随机森林将为你展示基于树结构的强大预测能力；K近邻（KNN）则会让你体会基于距离的相似性判断。 对于无监督学习，你将探索K-Means聚类，学习如何发现数据中的自然分组；主成分分析（PCA）将教会你如何进行降维，提取数据中的关键特征。 本书并非仅仅停留在算法的介绍，更注重讲解算法背后的数学原理和直观解释，帮助你理解“为什么”这些算法有效，而不仅仅是“如何”使用它们。同时，将结合Python代码示例，让你在理解理论的同时，能够亲手实现和运行这些算法，感受算法的魅力。 你还将深入学习模型评估与选择的关键技术，如交叉验证、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，学会如何客观地评价模型的性能，并根据实际需求进行调优。此外，本书还将介绍过拟合与欠拟合的问题，以及相应的正则化技术。 通过本卷的学习，你将能够独立地选择合适的机器学习算法来解决实际问题，并具备对模型进行初步评估和优化的能力。 第三卷：大数据智能 – 驾驭海量，释放潜能 随着数据量的指数级增长，处理和分析海量数据，并从中提取有价值的洞察，已成为现代智能应用的关键挑战。本书的第三篇章，《大数据智能》，将带你走进大数据领域，了解其技术栈、处理方法以及如何与机器学习相结合，构建真正具有规模和影响力的智能系统。 本卷将首先介绍大数据的基本概念和特点，包括数据量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、真实性（Veracity）和价值（Value）。你将了解Hadoop生态系统，如HDFS（分布式文件系统）用于存储海量数据，MapReduce模型用于并行处理大规模数据集，以及YARN（ Yet Another Resource Negotiator）用于资源管理。 你还将深入学习Spark，这个比MapReduce更高效、更灵活的大数据处理框架。我们将讲解Spark的RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame和Dataset API，以及Spark SQL，让你学会如何进行交互式的数据查询和分析。 此外，本卷还将探讨数据仓库和数据湖的概念，理解它们在大数据架构中的作用。你还将接触到NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra等，了解它们如何处理非结构化和半结构化数据。 最重要的是，本卷将重点阐述如何将机器学习技术应用于大数据场景。你将学习如何使用Spark MLlib等库，在大规模数据集上训练和部署机器学习模型。例如，如何利用Spark进行大规模的文本挖掘、推荐系统构建、异常检测等。 你还将了解到深度学习在处理大数据中的作用，以及相关的框架和工具，如TensorFlow和PyTorch。本书将引导你理解如何利用分布式计算和强大的算法，解决现实世界中的复杂问题，例如海量用户的行为分析、海量图像和视频内容的智能处理等。 贯穿始终的学习体验 本书系的设计理念是理论与实践并重，循序渐进。每一卷都力求清晰的逻辑结构、易于理解的语言以及丰富的实践案例。我们不仅提供算法的原理讲解，更注重展示如何在Python环境中实现这些算法，并提供相应的代码模板和调试指导。 谁适合阅读本书？ 渴望踏入数据科学与机器学习领域的初学者： 本书提供了从零开始的完整学习路径，打下坚实的编程和算法基础。 希望系统性提升技能的开发者： 通过深入学习Python、经典机器学习算法和大数据处理技术，增强解决复杂问题的能力。 希望将数据驱动的智能应用于业务的从业者： 理解机器学习和大数据原理，从而更好地规划和实施智能化项目。 对人工智能和未来科技充满好奇的学习者： 揭开智能算法的神秘面纱，洞悉技术背后的逻辑。 《机器学习套装三册》将是你开启智能时代，驾驭数据力量的宝贵财富。它不仅仅是一套书，更是你通往更广阔数据世界、更深邃智能海洋的钥匙。让我们一起，用知识点燃智慧，用技术创造未来！

评分☆☆☆☆☆

这套书的结构设计得非常合理，尤其是它将Python基础、机器学习实战以及大数据智能三个部分有机地结合在一起，形成了一个完整的学习链条。我之前也看过一些关于机器学习的书籍，但很多都过于侧重理论，或者代码示例不够清晰，导致我学习起来非常吃力。而这套书的前半部分，专门用一整本书来讲解Python基础，这对于像我这样编程新手来说简直是福音。它循序渐进地讲解了Python的语法、数据结构、函数以及面向对象编程等核心概念，并且提供了大量的练习题，让我能够动手实践，真正掌握编程技能。然后，进入到机器学习实战部分，它并没有直接跳到复杂的模型，而是从最基础的算法入手，比如线性回归、逻辑回归、决策树等，并结合实际数据集进行演示，让我能够清晰地看到算法是如何工作的，以及如何用Python代码实现。这种“先打好基础，再深入学习”的方式，让我感觉学习过程非常顺畅，而且很有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我购买这套书的主要目的是想提升自己在数据分析和建模方面的能力，尤其是在大数据环境下。而这套书中的“大数据智能”部分，恰恰满足了我的这一需求。它不仅仅是罗列了一些大数据处理的工具和技术，更是从实际应用的视角出发，讲解了如何利用这些技术来解决复杂的商业问题。我特别关注了其中关于数据挖掘和知识发现的章节，书中介绍了几种常用的挖掘算法，比如聚类、关联规则和分类，并结合了具体的案例来展示如何应用它们。这对我来说非常有价值，因为在实际工作中，我常常需要从海量数据中寻找隐藏的模式和关系。此外，书中还提到了关于深度学习在处理大规模数据集方面的应用，这让我对未来的发展方向有了更清晰的认识。虽然深度学习的部分相对更具挑战性，但书中提供的清晰解释和代码示例，让我觉得即使是初学者也能从中受益。总的来说，这套书为我提供了一个系统学习大数据智能的框架，让我能够更自信地应对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这套书的另一个亮点在于它对大数据智能的探讨，这部分内容真的让我大开眼界。在学习机器学习的过程中，我逐渐意识到数据的重要性，而大数据智能正是将机器学习能力扩展到更大规模和更复杂数据集的强大工具。书中详细介绍了如何处理和分析海量数据，包括数据采集、清洗、存储以及分布式计算框架的应用。我特别关注了关于数据可视化和探索性数据分析的部分，因为在实际工作中，如何从海量数据中提取有价值的信息是关键。它提供了一些实用的技巧和工具，让我能够更直观地理解数据的分布和特征。此外，书中还涉及到了一些更高级的大数据处理技术，比如流式计算和实时分析，这对于需要处理动态变化数据的场景非常有用。我尝试按照书中的方法搭建了一个简单的大数据分析流程，虽然过程中遇到了一些挑战，但最终的成果让我非常有成就感。这套书不仅仅是关于机器学习算法的介绍，它更像是一座桥梁，将机器学习的能力与大数据环境的实际需求紧密结合起来，为我打开了新的视野。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直觉得机器学习离我们很遥远，像是科幻电影里的技术。但读了这套书之后，我才发现它其实已经渗透到了我们生活的方方面面，而且学习它的门槛并没有想象中那么高。这本书的第三册，关于大数据智能的部分，让我对这个概念有了更深刻的认识。它不仅仅是简单地介绍算法，更是深入浅出地讲解了在大数据时代，如何运用机器学习技术来解决实际问题。我印象最深刻的是关于预测分析和推荐系统的内容，这完全就是我平时经常接触到的，比如电商平台的商品推荐，或者视频网站的个性化内容推送。书里详细解释了这些系统是如何工作的，以及背后的技术原理。这让我觉得，原来那些看似神奇的功能，都有明确的科学依据和实现方法。而且，书中提供的案例都非常贴近实际应用，让我能够将学到的知识和生活中的场景联系起来，这大大增强了我的学习兴趣。我甚至开始尝试用书中的方法去分析我自己的数据，看看能否从中发现一些有趣的规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为初学者量身定做的，我之前对机器学习完全是一窍不通，看到网上各种算法和专业术语就头疼。但拿到这套书后，感觉一切都变得清晰起来。首先，它从Python基础讲起，用非常易懂的方式介绍了编程语言的一些核心概念，比如变量、数据类型、控制流等等。这一点我特别喜欢，因为我之前的编程基础很薄弱，很多时候看其他的机器学习书籍，都会因为看不懂代码而卡住。这套书的Python部分就像一位循循善诱的老师，一点点地引导我入门，不至于让我望而却步。而且，它还穿插了一些实际的例子，让我知道这些基础知识是怎么在实际编程中应用的，这比单纯背诵理论要有效得多。紧接着，机器学习的入门部分也做得非常扎实，没有一开始就抛出复杂的模型，而是从最基本的概念讲起，比如监督学习、无监督学习的区别，以及一些常见的算法，像线性回归、逻辑回归等。它非常注重理论和实践的结合，每个概念讲解清楚后，都会立刻配上相应的Python代码示例，让你边学边练，巩固理解。我最欣赏的是它没有把机器学习说得高不可攀，而是把它拆解成一个个可以理解的小模块，让我觉得掌握它并非遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

包装不错，书也很好，五星

评分☆☆☆☆☆

包装不错，书也很好，五星

评分☆☆☆☆☆

非常不错的书，十分给力

评分☆☆☆☆☆

以前买过，非常棒，物美价廉。

评分☆☆☆☆☆

还可以

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包装不错，书也很好，五星

评分☆☆☆☆☆

很好有时间好好看看。

评分☆☆☆☆☆

很好有时间好好看看。

评分☆☆☆☆☆

这一套还是挺经典的。