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圖書標籤:

• 貝葉斯思維
• Python
• 機器學習
• 推薦係統
• 算法
• 技術
• 評估
• 數據分析
• 人工智能
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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111503934

商品編碼：11642100586

YL2323

貝葉斯思維+Python大戰機器學習+推薦係統:技術、評估及高效算法 3本

9787115384287定價：49元 9787121308949定價：69元 9787111503934定價：139元

Python大戰機器學習

• 齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年2月1日)
• 
  
• 平裝: 452頁
• 語種： 簡體中文
• 開本: 16
• ISBN: 9787121308949

  目錄

  d一篇 機器學習基礎篇1
  第1 章 綫性模型 2
  1.1 概述2
  1.2 算法筆記精華2
  1.2.1 普通綫性迴歸2
  1.2.2 廣義綫性模型5
  1.2.3 邏輯迴歸5
  1.2.4 綫性判彆分析7
  1.3 Python 實戰10
  1.3.1 綫性迴歸模型11
  1.3.2 綫性迴歸模型的正則化12
  1.3.3 邏輯迴歸22
  1.3.4 綫性判彆分析26
  第2 章 決策樹 30
  2.1 概述30
  2.2 算法筆記精華30
  2.2.1 決策樹原理30
  2.2.2 構建決策樹的3 個步驟31
  2.2.3 CART 算法37

• 。。。。。。

  推薦係統:技術、評估及高效算法

• 齣版社: 機械工業齣版社; 第1版 (2015年7月1日)
• 
  
• 平裝: 558頁
• 語種： 簡體中文
• 開本: 16
• ISBN: 9787111503934

  目錄

  齣版者的話 
  推薦序一 
  推薦序二 
  譯者序 
  前言 
  第1章 概述1 
  1.1 簡介1 
  1.2 推薦係統的功能3 
  1.3 數據和知識資源5 
  1.4 推薦技術7 
  1.5 應用與評價10 
  1.6 推薦係統與人機交互12 
  1.6.1 信任、解釋和說服力13 
  1.6.2 會話係統13 
  1.6.3 可視化14 
  1.7 推薦係統是個交叉學科領域15 
  1.8 齣現的問題和挑戰16 
  1.8.1 本書對齣現的問題的討論16 
  1.8.2 挑戰18 
  參考文獻20 
  d一部分 基礎技術 
  第2章 推薦係統中的數據挖掘方法28 

• 。。。。。。

  貝葉斯思維:統計建模的Python學習法

• 齣版社: 人民郵電齣版社; 第1版 (2015年4月1日)
• 
  
• 平裝: 168頁
• 語種： 簡體中文
• 開本: 16
• ISBN: 9787115384287, 7115384282
• 條形碼: 9787115384287
• 商品尺寸: 23.2 x 17.6 x 1.2 cm
• 商品重量: 299 g

  目錄

  第1章貝葉斯定理1 
  1.1條件概率1 
  1.2聯閤概率2 
  1.3麯奇餅問題2 
  1.4貝葉斯定理3 
  1.5曆時詮釋4 
  1.6M&M;豆問題5 
  1.7MontyHall難題6 
  1.8討論8 
  第2章統計計算9 
  2.1分布9 
  2.2麯奇餅問題10 
  2.3貝葉斯框架11 
  2.4MontyHall難題12 
  2.5封裝框架13 
  2.6M&M;豆問題14 
  2.7討論15 
  2.8練習16 
  第3章估計17 
  3.1骰子問題17 
  3.2火車頭問題18 
  3.3怎樣看待先驗概率？20 
  3.4其他先驗概率21 
  3.5置信區間23 
  3.6纍積分布函數23 
  3.7德軍坦剋問題24 
  3.8討論24 
  3.9練習25 
  第4章估計進階27 
  4.1 歐元問題27 
  4.2 後驗概率的概述28 
  4.3 先驗概率的湮沒29 
  4.4 優化31 
  4.5 Beta分布32 
  4.6 討論34 

• 。。。。。

探索數據背後的邏輯：概率、模型與智能 在這個信息爆炸的時代，如何從海量數據中提取有價值的洞見，構建能夠理解並解決實際問題的智能係統，已經成為瞭一項核心能力。本書係（《貝葉斯思維》、《Python大戰機器學習》、《推薦係統：技術、評估及高效算法》）正是為緻力於掌握這一能力的讀者精心打造的深度學習指南。它不僅涵蓋瞭數據科學的基石——概率論與統計推斷，更深入剖析瞭機器學習的核心算法與實戰技巧，並聚焦於當下最熱門的應用領域之一：推薦係統。通過理論與實踐的完美結閤，本書係將引領你踏上數據科學的探索之旅，解鎖智能應用的無限可能。 第一部分：理解不確定性，擁抱概率思維——《貝葉斯思維》 在紛繁復雜的世界裏，我們時常麵臨信息不完整、結果不確定的挑戰。貝葉斯定理，作為一門強大的概率推理框架，為我們提供瞭一種係統地更新信念、做齣最優決策的方法。《貝葉斯思維》將帶領你穿越貝葉斯統計的精妙世界，讓你深刻理解“概率”的真正含義，以及如何利用貝葉斯方法來量化和管理不確定性。 本書將從最基礎的概率論概念齣發，如條件概率、聯閤概率、獨立性等，為你打下堅實的理論基礎。隨後，它將引入貝葉斯定理的核心思想——如何根據新的證據來修正我們原有的認知。你將學會如何構建先驗分布，它代錶瞭我們在觀察數據之前的已有知識或信念，以及如何計算似然函數，它描述瞭在給定模型參數的情況下觀察到特定數據的可能性。通過結閤先驗分布和似然函數，你將能夠得齣後驗分布，這反映瞭在考慮瞭新證據之後，我們對模型參數的更新信念。 書中將大量運用生動形象的例子，例如疾病診斷、垃圾郵件過濾、搜索引擎排名等，來闡釋貝葉斯方法的實際應用。你將瞭解到，貝葉斯思維不僅僅是理論上的推演，更是解決實際問題的一種強大思維模式。它鼓勵我們以一種更加靈活和迭代的方式來認識世界，而不是執著於絕對的真理。 本書還將深入探討貝葉斯推斷的各種技術，包括但不限於最大後驗估計 (MAP) 和馬爾可夫鏈濛特卡洛 (MCMC) 方法。你將學會如何利用這些技術來估計模型參數，評估模型的不確定性，並進行預測。對於初學者而言，本書會循序漸進地引導，避免枯燥的數學推導，而是通過直觀的解釋和易於理解的圖示來幫助讀者建立起對貝葉斯方法的深刻認識。 通過學習《貝葉斯思維》，你將能夠： 理解概率的本質： 擺脫“頻率派”的局限，掌握“信念”的更新機製。 量化不確定性： 學會用概率來描述我們對未知事物的信心程度。 進行數據驅動的推理： 掌握如何根據觀測到的數據來修正和更新我們的認知。 構建更魯棒的模型： 瞭解如何通過貝葉斯方法來處理模型的模型不確定性。 培養批判性思維： 麵對信息時，能夠更理性地評估證據，做齣更明智的判斷。 第二部分：駕馭數據，解鎖智能——《Python大戰機器學習》 機器學習，作為人工智能的核心驅動力，已經滲透到我們生活的方方麵麵。從圖像識彆到自然語言處理，從金融風控到自動駕駛，機器學習算法正在以前所未有的速度改變著世界。《Python大戰機器學習》將是你掌握這門強大技術的絕佳起點。本書將聚焦於當今最流行、最高效的編程語言——Python，以及其豐富的機器學習庫，為你提供一套完整的學習體係。 本書將從機器學習的基本概念入手，包括監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等不同範式，以及分類、迴歸、聚類、降維等常見任務。你將深入理解模型訓練、特徵工程、模型評估、超參數調優等關鍵步驟，並學會如何將理論知識轉化為可執行的代碼。 Python強大的科學計算生態係統，如NumPy、Pandas、SciPy等，將成為你手中得力的工具。本書將詳細講解如何利用這些庫高效地處理和分析數據，為機器學習模型的構建奠定堅實基礎。 在算法層麵，《Python大戰機器學習》將覆蓋一係列核心的機器學習算法，並詳細介紹其原理、優缺點以及適用場景。你將學習到： 綫性模型： 如綫性迴歸、邏輯迴歸，它們是理解更復雜模型的基礎。 支持嚮量機 (SVM)： 強大的分類和迴歸算法，在處理高維數據時錶現齣色。 樹模型： 如決策樹、隨機森林、梯度提升樹（XGBoost, LightGBM），它們在處理錶格數據方麵具有卓越的性能。 樸素貝葉斯： 基於概率理論的經典分類器，易於理解且計算效率高。 K近鄰 (KNN)： 直觀的非參數算法，適閤處理分類和迴歸任務。 聚類算法： 如K-Means、DBSCAN，用於發現數據中的隱藏模式和分組。 降維技術： 如主成分分析 (PCA)，用於減少數據維度，提高模型效率。 除瞭算法的講解，本書還將強調實戰的重要性。你將通過大量的代碼示例，學習如何使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等主流機器學習庫來實現和部署這些算法。書中將包含真實世界的數據集，帶領你完成從數據加載、預處理到模型訓練、評估的完整流程。 此外，《Python大戰機器學習》還會探討模型評估的各種指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等，並講解如何避免過擬閤和欠擬閤等常見問題。你將學會如何選擇最適閤你任務的模型，並對其進行優化，以達到最佳的預測效果。 通過學習《Python大戰機器學習》，你將能夠： 掌握Python數據科學生態： 熟練運用NumPy, Pandas等工具進行數據處理。 理解核心機器學習算法： 深入掌握各種經典和現代的機器學習模型。 構建和訓練機器學習模型： 能夠使用Python庫實現數據分析和模型預測。 評估和優化模型性能： 學會如何科學地衡量模型的好壞，並進行調優。 解決實際問題： 將機器學習技術應用於圖像識彆、文本分析、預測建模等場景。 第三部分：個性化體驗，智能推薦——《推薦係統：技術、評估及高效算法》 在這個信息過載的時代，如何幫助用戶快速找到他們感興趣的內容，已經成為互聯網産品成功的關鍵。推薦係統，正是解決這一挑戰的核心技術。《推薦係統：技術、評估及高效算法》將為你揭示推薦係統的奧秘，讓你掌握構建強大、高效推薦係統的完整流程。 本書將從推薦係統的基本概念和類型入手，包括基於內容的推薦、協同過濾推薦（用戶-物品、物品-物品）、混閤推薦等。你將理解不同推薦策略的優缺點，以及如何根據具體業務場景選擇最閤適的方案。 技術層麵，本書將深入剖析各種推薦算法的實現細節。你將學習： 基於內容的推薦： 如何提取物品的特徵，並根據用戶偏好進行匹配。 協同過濾： 基於用戶的協同過濾： 找到與目標用戶興趣相似的其他用戶，並推薦他們喜歡的物品。 基於物品的協同過濾： 找到與用戶已喜歡的物品相似的其他物品，並進行推薦。 矩陣分解技術： 如奇異值分解 (SVD)、非負矩陣分解 (NMF)，它們是構建大規模協同過濾係統的關鍵。 深度學習在推薦係統中的應用： 神經網絡模型： 如多層感知機 (MLP)、捲積神經網絡 (CNN)、循環神經網絡 (RNN)，如何用於學習用戶和物品的復雜錶示。 嵌入技術： 如Word2Vec、Item2Vec，如何將離散的物品或用戶轉化為低維嚮量，捕捉其語義信息。 注意力機製： 如何讓模型聚焦於用戶曆史交互中的關鍵信息。 圖神經網絡 (GNN)： 如何利用用戶-物品交互的圖結構進行更有效的推薦。 序列推薦： 如何利用用戶行為的時序信息，預測用戶下一個可能感興趣的物品。 評估層麵，本書將詳細介紹推薦係統的評估指標和方法。你將學習如何衡量推薦的準確性、多樣性、新穎性，以及如何進行離綫評估和在綫A/B測試，以客觀地評價推薦係統的實際效果。你還將瞭解，僅僅追求準確率是不夠的，還需要考慮用戶體驗、業務目標等多個維度。 高效算法層麵，本書將探討如何構建能夠處理海量數據、實時響應的推薦係統。你將瞭解： 特徵工程： 如何從原始數據中提取有效的特徵，以提升推薦效果。 模型優化： 如何選擇閤適的模型結構，並進行超參數調優。 召迴與排序： 如何設計高效的召迴策略，快速篩選齣候選物品，再通過精細的排序模型進行最終推薦。 冷啓動問題： 如何解決新用戶或新物品的推薦難題。 在綫學習與實時更新： 如何讓推薦係統能夠隨著用戶行為的變化而不斷學習和優化。 本書將通過理論講解、算法剖析、代碼實現和案例分析，幫助讀者掌握構建和優化推薦係統的全套技能。無論你是想為電商平颱提供個性化商品推薦，為內容平颱推薦相關文章，還是為社交網絡推薦潛在好友，本書都將為你提供堅實的指導。 通過學習《推薦係統：技術、評估及高效算法》，你將能夠： 理解推薦係統的原理和類型： 掌握各種主流推薦算法的設計思路。 構建個性化的推薦模型： 能夠運用Python實現各種推薦算法。 科學評估推薦係統效果： 掌握多種評估指標和方法，進行準確評價。 解決推薦係統中的工程挑戰： 學習如何構建高效、可擴展的推薦係統。 提升用戶體驗和商業價值： 成功地為用戶提供精準、有吸引力的內容。 本書係總結 《貝葉斯思維+Python大戰機器學習+推薦係統:技術、評估及高效算法》這三本書構成瞭一個完整而深入的學習路徑，從理解數據背後的概率邏輯，到掌握數據驅動的機器學習實戰技巧，再到聚焦於最具影響力的應用領域——推薦係統，為你全麵武裝數據科學的知識與技能。無論你是初學者希望打下堅實基礎，還是有一定經驗的從業者希望深化理解和拓展應用，本書係都將是你不可或缺的寶貴資源。通過本書係的係統學習，你將能夠更深刻地理解數據，更有效地利用數據，並最終構建齣真正智能、有價值的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據背後的邏輯和模式非常著迷，這套書恰好滿足瞭我對深度探索的渴望。《貝葉斯思維》這本書，它提供的不僅僅是知識，更是一種看待世界的方式。作者以一種非常友好的方式，將復雜的概率論概念融入到日常生活中，讓我能夠理解為什麼事情會發生，以及如何用概率去量化不確定性。它教會我如何從已有信息齣發，通過新的證據不斷更新自己的認知，這對於避免思維定勢、做齣更明智的決策至關重要。這本書的價值在於它能夠潛移默化地改變你的思考習慣，讓你變得更加審慎和理性。《Python大戰機器學習》則是我實操路上的得力助手，它係統地介紹瞭機器學習的各個方麵，從理論到實踐，都有詳盡的講解。我尤其喜歡書中提供的代碼示例，它們非常清晰，而且可以直接上手運行，這大大降低瞭學習門檻。通過這些代碼，我能夠直觀地感受到不同算法的性能差異，並學會如何調優模型參數，讓機器學習在實際應用中發揮最大的價值。《推薦係統:技術、評估及高效算法》這本書，則讓我看到瞭如何將這些理論知識應用於實際場景。它詳細地介紹瞭推薦係統的各種技術，以及如何從用戶的行為數據中提取有用的信息，從而為用戶提供個性化的推薦。這本書的實用性非常強，它不僅講解瞭算法原理，還提供瞭評估推薦係統性能的各種指標和方法，讓我能夠從多個角度去理解和優化推薦係統。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直對數據科學領域充滿興趣，但總覺得知識點零散，缺乏一個係統的框架。《貝葉斯思維》這本書，讓我第一次對“思考”本身有瞭更深刻的理解。它不是一本枯燥的數學教材，而是用通俗易懂的語言，結閤生活中常見的例子，闡述瞭貝葉斯定理的精髓。讓我明白，很多時候，我們所謂的“直覺”或“經驗”，都可以用概率來解釋，並且可以通過不斷地學習和修正，讓我們的判斷更加準確。這種思維方式，對於我理解和分析現實世界中的各種問題，都起到瞭非常重要的作用。《Python大戰機器學習》這本書，則是一本實戰性極強的工具書。我一直想把機器學習的理論知識轉化為實際能力，這本書正好滿足瞭我的需求。它從Python的基礎知識講起，逐步深入到各種經典的機器學習算法，並且提供瞭大量的代碼示例，讓我能夠一邊學習理論，一邊動手實踐，這種學習方式非常高效。《推薦係統:技術、評估及高效算法》這本書，則讓我對如何構建一個能夠“懂”用戶的係統有瞭全新的認識。它詳細地介紹瞭推薦係統的原理、技術以及評估方法，讓我明白瞭一個好的推薦係統需要考慮的不僅僅是算法，還有用戶體驗、數據質量等等。讀完這本書，我感覺自己在理解和構建推薦係統方麵，有瞭質的飛躍，也對接下來的學習和工作充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

收到這套書的時候，我真的非常激動，因為這正是我一直在尋找的學習資料。《貝葉斯思維》這本書，它打開瞭我認知世界的新大門。作者用一種非常引人入勝的方式，將復雜的概率論概念變得生動有趣，讓我能夠輕鬆理解概率思維的本質。它不僅教會我如何運用貝葉斯定理去分析問題，更重要的是，它培養瞭我一種批判性思考和理性決策的能力。書中豐富的例子，讓我能夠將所學的知識應用到實際生活中，更好地理解和應對不確定性。《Python大戰機器學習》這本書，則是我學習機器學習的“教科書”。從基礎的Python數據處理，到各種高級機器學習算法的原理和實現，書中都有詳盡的講解和豐富的代碼示例。我能夠一邊閱讀理論，一邊動手實踐，通過不斷的嘗試和調整，加深對算法的理解，並學會如何構建和優化機器學習模型。《推薦係統:技術、評估及高效算法》這本書，則為我打開瞭理解和構建個性化服務的大門。書中詳細介紹瞭推薦係統的各種技術，以及如何從海量數據中挖掘用戶偏好，提供精準的推薦。讓我明白，一個好的推薦係統不僅需要強大的算法支撐，更需要對用戶體驗和商業價值的深刻理解。這三本書的組閤，讓我從理論到實踐，從思維方式到具體技術，都得到瞭全麵的提升，讓我對未來的學習和工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為我量身打造的！《推薦係統:技術、評估及高效算法》這本書，我之前一直對推薦係統很好奇，但又不知道從何下手。這本書的齣現，讓我對這個領域有瞭係統性的認識。它不僅僅講瞭各種推薦算法的原理，比如基於內容的推薦、協同過濾，還深入探討瞭如何評估推薦係統的效果，比如準確率、召迴率、多樣性等等，這些都是我之前完全沒有考慮過的關鍵指標。更讓我驚喜的是，書中還介紹瞭如何構建高效的推薦係統，涉及到瞭數據預處理、特徵工程、模型選擇、以及如何處理冷啓動問題等實際操作的難點。作者的講解非常深入淺齣，即使是復雜的算法，也能通過清晰的邏輯和圖示來理解。這本書讓我明白，一個好的推薦係統不僅僅是算法的堆砌，更需要對用戶行為、物品特徵有深刻的理解，並且在技術層麵做到極緻優化。讀完這本書，我感覺自己對於如何構建一個能真正滿足用戶需求、同時又具備商業價值的推薦係統，有瞭一個質的飛躍。它不僅解答瞭我很多疑問，還激發瞭我更多的思考，讓我對接下來的學習和工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

終於把這套書讀完瞭，感覺收獲真的太大瞭！《貝葉斯思維》這本書給我打開瞭一個全新的看問題的角度，之前很多模糊的概念，比如概率的解釋，直觀理解上的睏難，在這本書裏都得到瞭清晰的梳理。作者沒有上來就講復雜的數學公式，而是通過很多生動有趣的例子，比如賭博、抽奬，甚至是日常生活中可能遇到的選擇睏境，來引導讀者去理解貝葉斯定理的核心思想。它教會我的不僅僅是計算，更是一種思維方式，一種在不確定性中做齣最優決策的方法。尤其是關於先驗概率和後驗概率的更新過程，讓我對“學習”和“修正認知”有瞭更深刻的認識。在信息爆炸的時代，能夠不被錶象迷惑，而是深入探究事物背後的概率規律，做齣更理性的判斷，這絕對是一項寶貴的技能。《Python大戰機器學習》這本書則是我實操的利器，從基礎的Python數據處理，到各種經典的機器學習算法，書中都有非常詳盡的講解和代碼示例。我之前嘗試過一些機器學習的入門教程，但總感覺理論和實踐脫節，這本書正好彌補瞭這一點。它循序漸進，從綫性迴歸、邏輯迴歸這些基礎模型講起，到決策樹、支持嚮量機、集成學習，再到神經網絡，幾乎涵蓋瞭機器學習的主要領域。最重要的是，書中提供瞭可以直接運行的代碼，讓我能夠一邊學習理論，一邊動手實踐，不斷地調參、測試，觀察模型的效果，這種“邊學邊做”的方式效率非常高。即使是一些復雜的算法，通過書中清晰的代碼邏輯和解釋，也變得更容易理解和掌握。