机器学习+机器学习实战（套装共2册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 哈林顿，周志华 著

图书标签:

• 机器学习
• 人工智能
• Python
• 数据挖掘
• 算法
• 实战
• 入门
• 编程
• 计算机科学
• 数据分析

出版社： 清华大学出版社 ，

ISBN：12085226

版次：1

商品编码：12085226

包装：平装

开本：32开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

套装数量：2

编辑推荐

　　《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*大好处就是边学边用，**适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。

　　《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。

　　《机器学习》：

　　内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。人工智能领域中文的开山之作！

　　这是一本面向中文读者的机器学习教科书，为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。

　　然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此，本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究，

　　以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者，本书附录给出了一些相关数学基础知识简介。

内容简介

　　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。

　　《机器学习实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

　　机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

　　本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

作者简介

　　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。

　　周志华，南京大学计算机系教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中国计算机学会会士。国家杰出青年科学基金获得者、长江学者特聘教授。先后担任多种SCI(E)期刊执行主编、副主编、副编辑、编委等。中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会主任，中国人工智能学会机器学习专业委员会主任，IEEE计算智能学会数据挖掘技术委员会副主席。

目录

《机器学习实战（python基础教程指南）》：

第YI部分 分类
第1章 机器学习基础
1.1 何谓机器学习
1.1.1 传感器和海量数据
1.1.2 机器学习FEI常重要
1.2 关键术语
1.3 机器学习的主要任务
1.4 如何选择合适的算法
1.5 开发机器学习应用程序的步骤
1.6 Python语言的优势
1.6.1 可执行伪代码
1.6.2 Python比较流行
1.6.3 Python语言的特色
1.6.4 Python语言的缺点
1.7 NumPy函数库基础
1.8 本章小结
第2章 k-近邻算法
2.1 k-近邻算法概述
2.1.1 准备：使用Python导入数据
2.1.2 从文本文件中解析数据
2.1.3 如何测试分类器
2.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果
2.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据
2.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图
2.2.3 准备数据：归一化数值
2.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器
2.2.5 使用算法：构建完整可用系统
2.3 示例：手写识别系统
2.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量
2.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字
2.4 本章小结
第3章 决策树
3.1 决策树的构造
3.1.1 信息增益
3.1.2 划分数据集
3.1.3 递归构建决策树
3.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图
3.2.1 Matplotlib注解
3.2.2 构造注解树
3.3 测试和存储分类器
3.3.1 测试算法：使用决策树执行分类
3.3.2 使用算法：决策树的存储
3.4 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型
3.5 本章小结
第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法
4.2 条件概率
4.3 使用条件概率来分类
4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类
4.5 使用Python进行文本分类
4.5.1 准备数据：从文本中构建词向量
4.5.2 训练算法：从词向量计算概率
4.5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器
4.5.4 准备数据：文档词袋模型
4.6 示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
4.6.1 准备数据：切分文本
4.6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证
4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向
4.7.1 收集数据：导入RSS源
4.7.2 分析数据：显示地域相关的用词
4.8 本章小结
第5章 Logistic回归
5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类
5.2 基于ZUI优化方法的ZUI佳回归系数确定
5.2.1 梯度上升法
5.2.2 训练算法：使用梯度上升找到ZUI佳参数
5.2.3 分析数据：画出决策边界
5.2.4 训练算法：随机梯度上升
5.3 示例：从疝气病症预测病马的死亡率
5.3.1 准备数据：处理数据中的缺失值
5.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类
5.4 本章小结
第6章 支持向量机
6.1 基于ZUI大间隔分隔数据
6.2 寻找ZUI大间隔
6.2.1 分类器求解的优化问题
6.2.2 SVM应用的一般框架
6.3 SMO高效优化算法
6.3.1 Platt的SMO算法
6.3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集
6.4 利用完整Platt SMO算法加速优化
6.5 在复杂数据上应用核函数
6.5.1 利用核函数将数据映射到高维空间
6.5.2 径向基核函数
6.5.3 在测试中使用核函数
6.6 示例：手写识别问题回顾
6.7 本章小结
第7章 利用AdaBoost元算法提高分类
性能
7.1 基于数据集多重抽样的分类器
7.1.1 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法
7.1.2 boosting
7.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能
7.3 基于单层决策树构建弱分类器
7.4 完整AdaBoost算法的实现
7.5 测试算法：基于AdaBoost的分类
7.6 示例：在一个难数据集上应用AdaBoost
7.7 非均衡分类问题
7.7.1 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线
7.7.2 基于代价函数的分类器决策控制
7.7.3 处理非均衡问题的数据抽样方法
7.8 本章小结
第二部分 利用回归预测数值型数据
第8章 预测数值型数据：回归
8.1 用线性回归找到ZUI佳拟合直线
8.2 局部加权线性回归
8.3 示例：预测鲍鱼的年龄
8.4 缩减系数来“理解”数据
8.4.1 岭回归
8.4.2 lasso
8.4.3 前向逐步回归
8.5 权衡偏差与方差
8.6 示例：预测乐高玩具套装的价格
8.6.1 收集数据：使用Google购物的API
8.6.2 训练算法：建立模型
8.7 本章小结
第9章 树回归
9.1 复杂数据的局部性建模
9.2 连续和离散型特征的树的构建
9.3 将CART算法用于回归
9.3.1 构建树
9.3.2 运行代码
9.4 树剪枝
9.4.1 预剪枝
9.4.2 后剪枝
9.5 模型树
9.6 示例：树回归与标准回归的比较
9.7 使用Python的Tkinter库创建GUI
9.7.1 用Tkinter创建GUI
9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter
9.8 本章小结
第三部分 无监督学习
第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
10.1 K-均值聚类算法
10.2 使用后处理来提高聚类性能
10.3 二分K-均值算法
10.4 示例：对地图上的点进行聚类
10.4.1 Yahoo！ PlaceFinder API
10.4.2 对地理坐标进行聚类
10.5 本章小结
第11章 使用Apriori算法进行关联分析
11.1 关联分析
11.2 Apriori原理
11.3 使用Apriori算法来发现频繁集
11.3.1 生成候选项集
11.3.2 组织完整的Apriori算法
11.4 从频繁项集中挖掘关联规则
11.5 示例：发现国会投票中的模式
11.5.1 收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集
11.5.2 测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则
11.6 示例：发现毒蘑菇的相似特征
11.7 本章小结
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
12.1 FP树：用于编码数据集的有效方式
12.2 构建FP树
12.2.1 创建FP树的数据结构
12.2.2 构建FP树
12.3 从一棵FP树中挖掘频繁项集
12.3.1 抽取条件模式基
12.3.2 创建条件FP树
12.4 示例：在Twitter源中发现一些共现词
12.5 示例：从新闻网站点击流中挖掘
12.6 本章小结
第四部分 其他工具
第13章 利用PCA来简化数据
13.1 降维技术
13.2 PCA
13.2.1 移动坐标轴
13.2.2 在NumPy中实现PCA
13.3 示例：利用PCA对半导体制造数据降维
13.4 本章小结
第14章 利用SVD简化数据
14.1 SVD的应用
14.1.1 隐性语义索引
14.1.2 推荐系统
14.2 矩阵分解
14.3 利用Python实现SVD
14.4 基于协同过滤的推荐引擎
14.4.1 相似度计算
14.4.2 基于物品的相似度还是基于用户的相似度？
14.4.3 推荐引擎的评价
14.5 示例：餐馆菜肴推荐引擎
14.5.1 推荐未尝过的菜肴
14.5.2 利用SVD提高推荐的效果
14.5.3 构建推荐引擎面临的挑战
14.6 基于SVD的图像压缩
14.7 本章小结
第15章 大数据与MapReduce
15.1 MapReduce：分布式计算的框架
15.2 Hadoop流
15.2.1 分布式计算均值和方差的mapper
15.2.2 分布式计算均值和方差的reducer
15.3 在Amazon网络服务上运行Hadoop程序
15.3.1 AWS上的可用服务
15.3.2 开启Amazon网络服务之旅
15.3.3 在EMR上运行Hadoop作业
15.4 MapReduce上的机器学习
15.5 在Python中使用mrjob来自动化MapReduce
15.5.1 mrjob与EMR的无缝集成
15.5.2 mrjob的一个MapReduce脚本剖析
15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法
15.6.1 Pegasos算法
15.6.2 训练算法：用mrjob实现MapReduce版本的SVM
15.7 你真的需要MapReduce吗？
15.8 本章小结
附录A Python入门
附录B 线性代数
附录C 概率论复习
附录D 资源
索引
版权声明

精彩书摘

　　《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，但是幸福时光飞逝而过，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，他们说的“随机”让我很感兴趣，于是我拿来课程目录，寻找含有“随机”字样的课程，我看到了“离散随机系统”。我没有注册就直接旁听了这门课，完成课后作业，参加考试，*终被授课教授发现。但是她很仁慈，让我继续学习，这让我**感激。上这门课，是我**次看到将概率应用到算法中。在这之前，我见过一些算法将平均值作为外部输入，但这次不同，方差和均值都是这些算法中的内部值。这门课主要讨论时间序列数据，其中每一段数据都是一个均匀间隔样本。我还找到了名称中包含“机器学习”的另一门课程。该课程中的数据并不假设满足时间的均匀间隔分布，它包含更多的算法，但严谨性有所降低。再后来我意识到，在经济系、电子工程系和计算机科学系的课程中都会讲授类似的算法。

　　2009年初，我顺利毕业，并在硅谷谋得了一份软件咨询的工作。接下来的两年，我先后在涉及不同技术的八家公司工作，发现了*终构成这本书主题的两种趋势：**，为了开发出竞争力强的应用，不能仅仅连接数据源，而需要做更多事情；第二，用人单位希望员工既懂理论也能编程。

　　程序员的大部分工作可以类比于连接管道，所不同的是，程序员连接的是数据流，这也为人们带了巨大的财富。举一个例子，我们要开发一个在线出售商品的应用，其中主要部分是允许用户来发布商品并浏览其他人发布的商品。为此，我们需要建立一个Web表单，允许用户输入所售商品的信息，然后将该信息传到一个数据存储区。要让用户看到其他用户所售商品的信息，就要从数据存储区获取这些数据并适当地显示出来。我可以确信，人们会通过这种方式挣钱，但是如果让要应用更好，需要加入一些智能因素。这些智能因素包括自动删除不适当的发布信息、检测不正当交易、给出用户可能喜欢的商品以及预测网站的流量等。为了实现这些目标，我们需要应用机器学习方法。对于*终用户而言，他们并不了解幕后的“魔法”，他们关心的是应用能有效运行，这也是好产品的标志。

　　一个机构会雇用一些理论家（思考者）以及一些做实际工作的人（执行者）。前者可能会将大部分时间花在学术工作上，他们的日常工作就是基于论文产生思路，然后通过高级工具或数学进行建模。后者则通过编写代码与真实世界交互，处理非理想世界中的瑕疵，比如崩溃的机器或者带噪声的数据。完全区分这两类人并不是个好想法，很多成功的机构都认识到这一点。（精益生产的一个原则就是，思考者应该自己动手去做实际工作。）当招聘经费有限时，谁更能得到工作，思考者还是执行者？很可能是执行者，但是现实中用人单位希望两种人都要。很多事情都需要做，但当应用需要更高要求的算法时，那么需要的人员就必须能够阅读论文，领会论文思路并通过代码实现，如此反复下去。

　　在这之前，我没有看到在机器学习算法方面缩小思考者和执行者之间差距的书籍。本书的目的就是填补这个空白，同时介绍机器学习算法的使用，使得读者能够构建更成功的应用。

　　……

以下是一份关于机器学习的图书简介，内容详尽，风格自然，旨在激发读者对机器学习领域的探索兴趣，但完全不涉及您提到的“机器学习+机器学习实战（套装共2册）”这本书。 探索智能的边界：通往人工智能殿堂的钥匙 在信息爆炸的时代，我们正经历着一场由数据驱动的深刻变革。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车的精准导航，从个性化推荐算法到精准医疗的诊断辅助，一股强大的智能浪潮正以前所未有的力量重塑着我们的生活、工作乃至整个社会的面貌。而这一切的背后，都离不开一个核心驱动力——机器学习。 本书并非一本简单的工具手册，而是为你打开一扇通往人工智能核心奥秘的大门。它旨在引领你深入理解机器学习的本质，掌握其背后的强大理论，并学会如何运用这些知识去解决现实世界中的复杂问题。无论你是渴望进入人工智能领域的初学者，还是希望系统性提升自身技能的开发者，亦或是对未来技术趋势充满好奇的探索者，这本书都将是你不可或缺的向导。 第一部分：机器学习的理论基石——理解智能的语言 想要驾驭智能，首先需要理解它的语言。这一部分将为你构建坚实的理论基础，让你拨开笼罩在“黑箱”之上的迷雾。 机器学习的定义与范畴：我们将从最根本的层面出发，清晰界定什么是机器学习，它与人工智能、深度学习等相关概念的关系。你将了解到，机器学习并非魔法，而是一门基于统计学、概率论和优化理论的严谨科学。我们将探讨监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习这四大基本学习范式，并分析它们各自的适用场景和核心思想。 数据：智能的燃料：数据是机器学习的生命线。你将学习如何从海量数据中提取有价值的信息，理解数据预处理、特征工程的重要性，以及如何处理缺失值、异常值等常见数据问题。我们将深入探讨特征选择、特征提取的技术，以及如何构建有效的特征表示，让模型能够更好地“读懂”数据。 模型构建：从理论到实践的桥梁：这一部分将详细介绍各种经典机器学习算法的原理与应用。 线性模型：从最基础的线性回归和逻辑回归开始，理解模型如何通过学习数据中的线性关系来做出预测和分类。我们将探讨正则化技术（如L1和L2正则化）如何帮助模型避免过拟合，提高泛化能力。 决策树与集成学习：深入理解决策树的决策过程，学习如何构建和剪枝决策树。在此基础上，我们将介绍集成学习的强大威力，包括随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）等算法，理解它们如何通过组合多个弱学习器来构建强大的预测模型。 支持向量机（SVM）：探索SVM的核技巧，理解它如何在高维空间中找到最优的决策边界，以及它在分类和回归问题中的强大表现。 聚类算法：学习无监督学习中的关键技术——聚类。我们将详细介绍K-Means、DBSCAN等经典聚类算法，理解它们如何发现数据中的隐藏分组和模式。 降维技术：当数据维度过高时，模型训练会变得困难且效率低下。你将学习主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术，理解它们如何有效地降低数据维度，同时保留重要的信息。 模型评估与优化：构建模型只是第一步，如何知道模型是否优秀？我们将详细讲解各种模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC等），以及交叉验证等技术，帮助你客观地评估模型的性能。同时，你将学习如何诊断模型过拟合与欠拟合问题，并通过调整模型参数、选择合适的算法等方式进行优化。 概率图模型基础：深入了解概率图模型（如贝叶斯网络、马尔可夫随机场），理解它们如何用图结构来表示变量之间的概率依赖关系，为处理复杂的不确定性问题提供了强大的框架。 第二部分：实践出真知——用代码实现智能 理论的精深最终需要通过实践来检验和升华。这一部分将引导你走进实际的编程世界，将抽象的算法转化为解决问题的工具。 Python与核心库：Python因其简洁的语法和丰富的生态系统，已成为机器学习领域事实上的标准语言。你将系统学习Python的基础知识，并重点掌握NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理与分析）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）等核心库的使用。这些库将成为你进行数据处理、模型实现和结果分析的得力助手。 Scikit-learn：机器学习的瑞士军刀：Scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库之一，它提供了大量高效且易于使用的机器学习算法和工具。你将学会如何使用Scikit-learn进行数据的预处理、模型的训练、参数调优以及结果评估。我们将通过大量的代码示例，演示如何运用Scikit-learn实现上述理论部分介绍的各种算法。 案例分析：解决真实世界的问题：理论与实践的结合，往往体现在解决实际问题之中。我们将选取一系列具有代表性的应用场景，通过完整的案例分析，展示机器学习在不同领域的应用。 电商推荐系统：如何根据用户的历史行为，为其推荐感兴趣的商品？我们将探讨协同过滤、基于内容的推荐等方法。 图像识别与分类：如何让计算机“看懂”图片？你将接触到图像预处理、特征提取以及分类模型的构建。 自然语言处理（NLP）基础：如何让计算机理解和处理人类的语言？我们将介绍文本预处理、词向量表示以及情感分析等应用。 金融风险预测：如何利用机器学习模型来预测信用风险或股票价格波动？ 医疗诊断辅助：机器学习如何在疾病的早期诊断和治疗方案制定中发挥作用？ 模型部署与实战挑战：学习如何将训练好的模型部署到实际应用环境中，使其能够为用户提供服务。我们将讨论模型保存、API接口设计等相关概念。同时，你将有机会挑战一些实际的数据集，独立完成从数据分析到模型部署的全过程，锻炼解决复杂工程问题的能力。 调试与性能优化：在实际的开发过程中，调试和优化是不可避免的环节。你将学习如何有效地定位和解决模型训练和部署过程中遇到的bug，以及如何针对性地提升模型的运行效率和预测速度。 第三部分：迈向智能前沿——理解未来的方向 机器学习领域日新月异，新的技术和理念层出不穷。本书的最后部分将为你勾勒出智能发展的前景，并介绍一些前沿领域。 深度学习的引言：虽然本书主要聚焦于传统的机器学习算法，但我们也将简要介绍深度学习的基本概念，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，让你对这一极具潜力的分支有一个初步的认识，为后续深入学习打下基础。 模型解释性与可信AI：随着AI在关键决策领域的应用越来越广泛，理解模型为何做出某个预测变得至关重要。我们将探讨模型可解释性（XAI）的重要性，以及一些常用的解释性技术。 伦理与社会责任：在享受机器学习带来的便利的同时，我们也不能忽视其潜在的伦理和社会影响，如数据隐私、算法偏见等。本书将引导你思考这些问题，培养负责任的AI开发者精神。 持续学习与资源导航：机器学习的道路没有终点，只有不断学习和探索。我们将为你提供宝贵的学习资源导航，包括重要的学术会议、顶尖研究机构、开源社区以及学习路线建议，帮助你在人工智能的浩瀚星海中，找到属于自己的航向。 本书的独特之处： 理论与实践的完美融合：我们不仅讲解算法背后的数学原理，更通过大量的代码示例和实际案例，让你亲手实现，理解算法的生命力。 循序渐进的学习路径：从基础概念到高级应用，从理论推导到代码实现，本书的设计遵循清晰的学习逻辑，确保不同背景的读者都能顺利掌握。 强调解决实际问题的能力：本书的目标是培养你运用机器学习解决真实世界挑战的能力，而不仅仅是学习算法的皮毛。 激发探索欲与批判性思维：在掌握核心技能的同时，本书也鼓励你独立思考，探索更广阔的AI领域，并对技术的应用保持审慎的态度。 翻开这本书，你将开启一段激动人心的智能探索之旅。你将不再是被动地接受智能化的产品，而是能够主动地去理解、去创造、去驾驭这股强大的智能力量。让我们一起，用知识和实践，去拥抱更加智能化的未来！

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都很想深入了解人工智能，尤其是机器学习这个热门领域，但又苦于找不到一本真正能带我入门的好书。这次偶然机会，我购入了这套《机器学习》和《机器学习实战》，真是太明智了！《机器学习》这本书，给我最深的感受是它的“系统性”。它不仅仅是罗列各种算法，而是将机器学习的整个生命周期都进行了详细的介绍。从数据收集、清洗、特征选择，到模型的选择、训练、评估、优化，每一个环节都有深入的讲解。作者的叙述方式非常沉稳，条理清晰，即使是初学者也能循序渐进地理解。我特别喜欢书中对一些经典算法的讲解，比如逻辑回归、支持向量机、决策树等，不仅解释了它们的工作原理，还分析了各自的优缺点和适用场景。这让我避免了“知其然不知其所以然”的困境。《机器学习实战》这本书，则是将这些理论知识“落地”。它用大量的代码示例，将书本上的算法一步步地呈现出来。我跟着书中的代码，在自己的电脑上一步步地实践，当我看到代码运行后，数据被处理，模型被训练，最终得到预测结果的时候，那种成就感是无法用语言形容的。这本书让我真切地感受到，原来机器学习并没有想象中那么高不可攀，它可以通过代码来实现，并且能够解决很多实际问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到这套书，我以为它会是一堆枯燥的公式和晦涩的代码。但实际翻阅后，我完全被打动了！《机器学习》这本书，它更像是一位循循善诱的老师，用最生动形象的比喻，把复杂的机器学习概念讲得明明白白。作者并没有一开始就堆砌一大堆数学符号，而是先从“为什么”和“是什么”入手，让我理解机器学习的本质和应用场景。当我读到书中关于“过拟合”和“欠拟合”的讲解时，我才恍然大悟，原来这是机器学习中如此普遍且重要的问题。它让我明白了，学习机器学习不仅仅是记住算法，更重要的是理解算法背后的思想和原理。而《机器学习实战》则像一位经验丰富的工程师，手把手地教你如何将理论付诸实践。书中的代码案例非常丰富，涵盖了各种常见的机器学习任务，从数据预处理到模型评估，每一步都讲解得非常细致。我跟着书中的代码，一点点地敲打，运行，看到屏幕上输出的结果，那种感觉就像是自己亲手创造了一个能够“学习”的机器。它让我看到了机器学习的无限可能，也让我对自己未来的学习方向更加明确。这套书，真的是我踏入机器学习领域最正确的选择。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“思考”的机器很着迷，但又不知道从何下手。偶然间看到了这套《机器学习》和《机器学习实战》，想着赶紧买来试试。先拿《机器学习》来翻看，它的风格真的相当严谨，像是对待一个严肃的学术问题。作者的写作思路非常清晰，从数据预处理、特征工程，到各种经典算法的介绍，都层层递进，逻辑性很强。读这本书的时候，我时常需要停下来，对着公式反复推敲，有时候还会借助其他资料来辅助理解。它并不是那种“快餐式”的学习资料，而是需要耐心和毅力的。我发现，这本书的内容覆盖面相当广，从监督学习到无监督学习，再到一些进阶的主题，都能找到相应的讲解。虽然我不是科班出身，但作者的讲解方式，尽量用通俗易懂的语言来解释复杂的概念，这一点让我感到很欣慰。而《机器学习实战》，简直是《机器学习》的“实践手册”。我之前尝试过一些机器学习的简单例子，但总觉得不够系统。《机器学习实战》把书本上的理论，转化成了可执行的代码，而且例子都非常贴合实际应用场景。我跟着书中的步骤，一步步搭建模型，调优参数，看到数据在模型中流动，最终产生预测结果，这种感觉太奇妙了。它让我真切地感受到，机器学习不再是遥不可及的理论，而是可以通过代码实现的强大能力。这两本书配合起来，给了我一个相对完整和深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

这套《机器学习》和《机器学习实战》是我近期入手最满意的一套技术书籍。作为一名对数据分析和人工智能领域充满好奇的初学者，我之前也看过不少零散的资料，但总感觉不成体系。这套书正好弥补了我的这个遗憾。首先，《机器学习》这本书，它在理论上的讲解非常扎实，从最基本的概念讲起，比如什么是机器学习，它的分类，以及一些核心的算法原理。我最欣赏的是，它并没有一开始就抛出大量的公式，而是先用清晰的逻辑和直观的比喻来解释算法的核心思想，然后再逐步深入到数学推导。这一点对于我这种非数学专业的读者来说，简直是福音。我能够理解为什么某种算法有效，它的数学基础是什么，以及它在什么场景下表现更好。这本书让我对机器学习有了更宏观和深入的理解。而《机器学习实战》，则是将这些理论知识变成实际操作。书中的代码清晰易懂，注释也非常详细，我跟着书中的例子，一步步完成了数据加载、模型训练、评估等整个流程。我甚至尝试着修改一些参数，看看结果的变化，这让我对机器学习的调优过程有了更直观的感受。它教会我如何将理论转化为可执行的代码，如何解决实际问题。这两本书的组合，简直是为我量身定做的入门指南。

评分☆☆☆☆☆

终于下定决心，开始我的机器学习之旅，选了这套《机器学习》和《机器学习实战》。说实话，一开始看到书名，我脑子里一片空白，只知道这是个热门领域，但具体是什么，怎么学，完全没概念。收到书的时候，包装很牢固，两本书厚实沉甸甸的，很有分量感。翻开《机器学习》，它的内容更偏向理论，各种公式、算法的推导，看得我头晕眼花，感觉就像是在啃一本数学教科书，但同时又充满了神秘的吸引力。我努力地去理解每一个概念，去弄明白背后的逻辑，虽然过程很艰难，但我能感受到作者是循序渐进地引导读者，从最基础的线性回归讲到支持向量机、决策树等等。每一次的理解，都像是在黑暗中点亮了一盏灯，让我看到了机器学习的冰山一角。而《机器学习实战》则完全是另一番景象，它就像一本操作手册，把理论知识落地，通过 Python 代码一步步展示如何实现各种算法。我跟着书中的例子，一步步敲下代码，运行结果出来的那一刻，那种成就感是无与伦比的。我开始明白，原来那些抽象的数学公式，竟然能转化成如此强大的工具。这套书就像一对孪生兄弟，一个负责“为什么”，一个负责“怎么做”，缺一不可。目前我还在努力消化中，但已经能感受到这套书的价值，它为我打开了通往人工智能世界的大门。

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存货。

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刚刚开始看，包装完好，物流很给力

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纸质不错，是正品，机器学习比较推荐的书籍

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书看着不错，准备精度，把两本书啃下来

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书很不错，非常喜欢，适合自学者看

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？。。。。。。

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入坑机器学习！两本书都是经典教材！西瓜书是彩印，实战这本书附大量代码！

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快递很快，第二天就收到了，书值得慢慢学习，慢慢体会，加油吧，这本书就是大名鼎鼎的西瓜书。作者很有文采，文笔不错，即使看不懂内容，也可以欣赏一下作者的文笔。哈哈哈。

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书很不错，可以看一阵子了，下次还来买