機器學習+機器學習實戰（套裝共2冊） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 哈林頓，周誌華 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 人工智能
• Python
• 數據挖掘
• 算法
• 實戰
• 入門
• 編程
• 計算機科學
• 數據分析

齣版社： 清華大學齣版社 ，

ISBN：12085226

版次：1

商品編碼：12085226

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

套裝數量：2

編輯推薦

　　《機器學習實戰（python基礎教程指南）》：

　　介紹並實現機器學習的主流算法

　　麵嚮日常任務的高效實戰內容

　　《機器學習實戰》沒有從理論角度來揭示機器學習算法背後的數學原理，而是通過“原理簡述+問題實例+實際代碼+運行效果”來介紹每一個算法。學習計算機的人都知道，計算機是一門實踐學科，沒有真正實現運行，很難真正理解算法的精髓。這本書的*大好處就是邊學邊用，**適閤於急需邁進機器學習領域的人員學習。實際上，即使對於那些對機器學習有所瞭解的人來說，通過代碼實現也能進一步加深對機器學習算法的理解。

　　《機器學習實戰》的代碼采用Python語言編寫。Python代碼簡單優雅、易於上手，科學計算軟件包眾多，已經成為不少大學和研究機構進行計算機教學和科學計算的語言。相信Python編寫的機器學習代碼也能讓讀者盡快領略到這門學科的精妙之處。

　　《機器學習》：

　　內容全麵；結構閤理；敘述清楚；深入淺齣。人工智能領域中文的開山之作！

　　這是一本麵嚮中文讀者的機器學習教科書，為瞭使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所瞭解，作者試圖盡可能少地使用數學知識。

　　然而，少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免。因此，本書更適閤大學三年級以上的理工科本科生和研究，

　　以及具有類似背景的對機器學習感興趣的人士。為方便讀者，本書附錄給齣瞭一些相關數學基礎知識簡介。

內容簡介

　　機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方嚮，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學傢所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。

　　《機器學習實戰》**部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹瞭多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic迴歸算法、支持嚮量機、AdaBoost集成方法、基於樹的迴歸算法和分類迴歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹瞭機器學習算法的一些附屬工具。

　　《機器學習實戰》通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

　　機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵. 全書共16 章，大緻分為3 個部分：第1 部分（第1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持嚮量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分（第11～16 章）為進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等. 每章都附有習題並介紹瞭相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

　　本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

作者簡介

　　Peter Harrington，擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和*國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發錶過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學傢，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業餘時間還參加編程競賽和建造3D打印機。

　　周誌華，南京大學計算機係教授，ACM傑齣科學傢，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中國計算機學會會士。國傢傑齣青年科學基金獲得者、長江學者特聘教授。先後擔任多種SCI(E)期刊執行主編、副主編、副編輯、編委等。中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會主任，中國人工智能學會機器學習專業委員會主任，IEEE計算智能學會數據挖掘技術委員會副主席。

目錄

《機器學習實戰（python基礎教程指南）》：

第YI部分 分類
第1章 機器學習基礎
1.1 何謂機器學習
1.1.1 傳感器和海量數據
1.1.2 機器學習FEI常重要
1.2 關鍵術語
1.3 機器學習的主要任務
1.4 如何選擇閤適的算法
1.5 開發機器學習應用程序的步驟
1.6 Python語言的優勢
1.6.1 可執行僞代碼
1.6.2 Python比較流行
1.6.3 Python語言的特色
1.6.4 Python語言的缺點
1.7 NumPy函數庫基礎
1.8 本章小結
第2章 k-近鄰算法
2.1 k-近鄰算法概述
2.1.1 準備：使用Python導入數據
2.1.2 從文本文件中解析數據
2.1.3 如何測試分類器
2.2 示例：使用k-近鄰算法改進約會網站的配對效果
2.2.1 準備數據：從文本文件中解析數據
2.2.2 分析數據：使用Matplotlib創建散點圖
2.2.3 準備數據：歸一化數值
2.2.4 測試算法：作為完整程序驗證分類器
2.2.5 使用算法：構建完整可用係統
2.3 示例：手寫識彆係統
2.3.1 準備數據：將圖像轉換為測試嚮量
2.3.2 測試算法：使用k-近鄰算法識彆手寫數字
2.4 本章小結
第3章 決策樹
3.1 決策樹的構造
3.1.1 信息增益
3.1.2 劃分數據集
3.1.3 遞歸構建決策樹
3.2 在Python中使用Matplotlib注解繪製樹形圖
3.2.1 Matplotlib注解
3.2.2 構造注解樹
3.3 測試和存儲分類器
3.3.1 測試算法：使用決策樹執行分類
3.3.2 使用算法：決策樹的存儲
3.4 示例：使用決策樹預測隱形眼鏡類型
3.5 本章小結
第4章 基於概率論的分類方法：樸素貝葉斯
4.1 基於貝葉斯決策理論的分類方法
4.2 條件概率
4.3 使用條件概率來分類
4.4 使用樸素貝葉斯進行文檔分類
4.5 使用Python進行文本分類
4.5.1 準備數據：從文本中構建詞嚮量
4.5.2 訓練算法：從詞嚮量計算概率
4.5.3 測試算法：根據現實情況修改分類器
4.5.4 準備數據：文檔詞袋模型
4.6 示例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件
4.6.1 準備數據：切分文本
4.6.2 測試算法：使用樸素貝葉斯進行交叉驗證
4.7 示例：使用樸素貝葉斯分類器從個人廣告中獲取區域傾嚮
4.7.1 收集數據：導入RSS源
4.7.2 分析數據：顯示地域相關的用詞
4.8 本章小結
第5章 Logistic迴歸
5.1 基於Logistic迴歸和Sigmoid函數的分類
5.2 基於ZUI優化方法的ZUI佳迴歸係數確定
5.2.1 梯度上升法
5.2.2 訓練算法：使用梯度上升找到ZUI佳參數
5.2.3 分析數據：畫齣決策邊界
5.2.4 訓練算法：隨機梯度上升
5.3 示例：從疝氣病癥預測病馬的死亡率
5.3.1 準備數據：處理數據中的缺失值
5.3.2 測試算法：用Logistic迴歸進行分類
5.4 本章小結
第6章 支持嚮量機
6.1 基於ZUI大間隔分隔數據
6.2 尋找ZUI大間隔
6.2.1 分類器求解的優化問題
6.2.2 SVM應用的一般框架
6.3 SMO高效優化算法
6.3.1 Platt的SMO算法
6.3.2 應用簡化版SMO算法處理小規模數據集
6.4 利用完整Platt SMO算法加速優化
6.5 在復雜數據上應用核函數
6.5.1 利用核函數將數據映射到高維空間
6.5.2 徑嚮基核函數
6.5.3 在測試中使用核函數
6.6 示例：手寫識彆問題迴顧
6.7 本章小結
第7章 利用AdaBoost元算法提高分類
性能
7.1 基於數據集多重抽樣的分類器
7.1.1 bagging：基於數據隨機重抽樣的分類器構建方法
7.1.2 boosting
7.2 訓練算法：基於錯誤提升分類器的性能
7.3 基於單層決策樹構建弱分類器
7.4 完整AdaBoost算法的實現
7.5 測試算法：基於AdaBoost的分類
7.6 示例：在一個難數據集上應用AdaBoost
7.7 非均衡分類問題
7.7.1 其他分類性能度量指標：正確率、召迴率及ROC麯綫
7.7.2 基於代價函數的分類器決策控製
7.7.3 處理非均衡問題的數據抽樣方法
7.8 本章小結
第二部分 利用迴歸預測數值型數據
第8章 預測數值型數據：迴歸
8.1 用綫性迴歸找到ZUI佳擬閤直綫
8.2 局部加權綫性迴歸
8.3 示例：預測鮑魚的年齡
8.4 縮減係數來“理解”數據
8.4.1 嶺迴歸
8.4.2 lasso
8.4.3 前嚮逐步迴歸
8.5 權衡偏差與方差
8.6 示例：預測樂高玩具套裝的價格
8.6.1 收集數據：使用Google購物的API
8.6.2 訓練算法：建立模型
8.7 本章小結
第9章 樹迴歸
9.1 復雜數據的局部性建模
9.2 連續和離散型特徵的樹的構建
9.3 將CART算法用於迴歸
9.3.1 構建樹
9.3.2 運行代碼
9.4 樹剪枝
9.4.1 預剪枝
9.4.2 後剪枝
9.5 模型樹
9.6 示例：樹迴歸與標準迴歸的比較
9.7 使用Python的Tkinter庫創建GUI
9.7.1 用Tkinter創建GUI
9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter
9.8 本章小結
第三部分 無監督學習
第10章 利用K-均值聚類算法對未標注數據分組
10.1 K-均值聚類算法
10.2 使用後處理來提高聚類性能
10.3 二分K-均值算法
10.4 示例：對地圖上的點進行聚類
10.4.1 Yahoo！ PlaceFinder API
10.4.2 對地理坐標進行聚類
10.5 本章小結
第11章 使用Apriori算法進行關聯分析
11.1 關聯分析
11.2 Apriori原理
11.3 使用Apriori算法來發現頻繁集
11.3.1 生成候選項集
11.3.2 組織完整的Apriori算法
11.4 從頻繁項集中挖掘關聯規則
11.5 示例：發現國會投票中的模式
11.5.1 收集數據：構建美國國會投票記錄的事務數據集
11.5.2 測試算法：基於美國國會投票記錄挖掘關聯規則
11.6 示例：發現毒蘑菇的相似特徵
11.7 本章小結
第12章 使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集
12.1 FP樹：用於編碼數據集的有效方式
12.2 構建FP樹
12.2.1 創建FP樹的數據結構
12.2.2 構建FP樹
12.3 從一棵FP樹中挖掘頻繁項集
12.3.1 抽取條件模式基
12.3.2 創建條件FP樹
12.4 示例：在Twitter源中發現一些共現詞
12.5 示例：從新聞網站點擊流中挖掘
12.6 本章小結
第四部分 其他工具
第13章 利用PCA來簡化數據
13.1 降維技術
13.2 PCA
13.2.1 移動坐標軸
13.2.2 在NumPy中實現PCA
13.3 示例：利用PCA對半導體製造數據降維
13.4 本章小結
第14章 利用SVD簡化數據
14.1 SVD的應用
14.1.1 隱性語義索引
14.1.2 推薦係統
14.2 矩陣分解
14.3 利用Python實現SVD
14.4 基於協同過濾的推薦引擎
14.4.1 相似度計算
14.4.2 基於物品的相似度還是基於用戶的相似度？
14.4.3 推薦引擎的評價
14.5 示例：餐館菜肴推薦引擎
14.5.1 推薦未嘗過的菜肴
14.5.2 利用SVD提高推薦的效果
14.5.3 構建推薦引擎麵臨的挑戰
14.6 基於SVD的圖像壓縮
14.7 本章小結
第15章 大數據與MapReduce
15.1 MapReduce：分布式計算的框架
15.2 Hadoop流
15.2.1 分布式計算均值和方差的mapper
15.2.2 分布式計算均值和方差的reducer
15.3 在Amazon網絡服務上運行Hadoop程序
15.3.1 AWS上的可用服務
15.3.2 開啓Amazon網絡服務之旅
15.3.3 在EMR上運行Hadoop作業
15.4 MapReduce上的機器學習
15.5 在Python中使用mrjob來自動化MapReduce
15.5.1 mrjob與EMR的無縫集成
15.5.2 mrjob的一個MapReduce腳本剖析
15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法
15.6.1 Pegasos算法
15.6.2 訓練算法：用mrjob實現MapReduce版本的SVM
15.7 你真的需要MapReduce嗎？
15.8 本章小結
附錄A Python入門
附錄B 綫性代數
附錄C 概率論復習
附錄D 資源
索引
版權聲明

精彩書摘

　　《機器學習實戰（python基礎教程指南）》：

　　大學畢業後，我先後在加利福尼亞和中國大陸的Intel公司工作。*初，我打算工作兩年之後迴學校讀研究生，但是幸福時光飛逝而過，轉眼就過去瞭六年。那時，我意識到我必須迴到校園。我不想上夜校或進行在綫學習，我就想坐在大學校園裏吸納學校傳授的所有知識。在大學裏，*好的方麵不是你研修的課程或從事的研究，而是一些外圍活動：與人會麵、參加研討會、加入組織、旁聽課程，以及學習未知的知識。

　　在2008年，我幫助籌備一個招聘會。我同一個大型金融機構的人交談，他們希望我去應聘他們機構的一個對信用卡建模（判斷某人是否會償還貸款）的崗位。他們問我對隨機分析瞭解多少，那時，我並不能確定“隨機”一詞的意思。他們提齣的工作地點令我無法接受，所以我決定不再考慮瞭。但是，他們說的“隨機”讓我很感興趣，於是我拿來課程目錄，尋找含有“隨機”字樣的課程，我看到瞭“離散隨機係統”。我沒有注冊就直接旁聽瞭這門課，完成課後作業，參加考試，*終被授課教授發現。但是她很仁慈，讓我繼續學習，這讓我**感激。上這門課，是我**次看到將概率應用到算法中。在這之前，我見過一些算法將平均值作為外部輸入，但這次不同，方差和均值都是這些算法中的內部值。這門課主要討論時間序列數據，其中每一段數據都是一個均勻間隔樣本。我還找到瞭名稱中包含“機器學習”的另一門課程。該課程中的數據並不假設滿足時間的均勻間隔分布，它包含更多的算法，但嚴謹性有所降低。再後來我意識到，在經濟係、電子工程係和計算機科學係的課程中都會講授類似的算法。

　　2009年初，我順利畢業，並在矽榖謀得瞭一份軟件谘詢的工作。接下來的兩年，我先後在涉及不同技術的八傢公司工作，發現瞭*終構成這本書主題的兩種趨勢：**，為瞭開發齣競爭力強的應用，不能僅僅連接數據源，而需要做更多事情；第二，用人單位希望員工既懂理論也能編程。

　　程序員的大部分工作可以類比於連接管道，所不同的是，程序員連接的是數據流，這也為人們帶瞭巨大的財富。舉一個例子，我們要開發一個在綫齣售商品的應用，其中主要部分是允許用戶來發布商品並瀏覽其他人發布的商品。為此，我們需要建立一個Web錶單，允許用戶輸入所售商品的信息，然後將該信息傳到一個數據存儲區。要讓用戶看到其他用戶所售商品的信息，就要從數據存儲區獲取這些數據並適當地顯示齣來。我可以確信，人們會通過這種方式掙錢，但是如果讓要應用更好，需要加入一些智能因素。這些智能因素包括自動刪除不適當的發布信息、檢測不正當交易、給齣用戶可能喜歡的商品以及預測網站的流量等。為瞭實現這些目標，我們需要應用機器學習方法。對於*終用戶而言，他們並不瞭解幕後的“魔法”，他們關心的是應用能有效運行，這也是好産品的標誌。

　　一個機構會雇用一些理論傢（思考者）以及一些做實際工作的人（執行者）。前者可能會將大部分時間花在學術工作上，他們的日常工作就是基於論文産生思路，然後通過高級工具或數學進行建模。後者則通過編寫代碼與真實世界交互，處理非理想世界中的瑕疵，比如崩潰的機器或者帶噪聲的數據。完全區分這兩類人並不是個好想法，很多成功的機構都認識到這一點。（精益生産的一個原則就是，思考者應該自己動手去做實際工作。）當招聘經費有限時，誰更能得到工作，思考者還是執行者？很可能是執行者，但是現實中用人單位希望兩種人都要。很多事情都需要做，但當應用需要更高要求的算法時，那麼需要的人員就必須能夠閱讀論文，領會論文思路並通過代碼實現，如此反復下去。

　　在這之前，我沒有看到在機器學習算法方麵縮小思考者和執行者之間差距的書籍。本書的目的就是填補這個空白，同時介紹機器學習算法的使用，使得讀者能夠構建更成功的應用。

　　……

以下是一份關於機器學習的圖書簡介，內容詳盡，風格自然，旨在激發讀者對機器學習領域的探索興趣，但完全不涉及您提到的“機器學習+機器學習實戰（套裝共2冊）”這本書。 探索智能的邊界：通往人工智能殿堂的鑰匙 在信息爆炸的時代，我們正經曆著一場由數據驅動的深刻變革。從智能手機的語音助手到自動駕駛汽車的精準導航，從個性化推薦算法到精準醫療的診斷輔助，一股強大的智能浪潮正以前所未有的力量重塑著我們的生活、工作乃至整個社會的麵貌。而這一切的背後，都離不開一個核心驅動力——機器學習。 本書並非一本簡單的工具手冊，而是為你打開一扇通往人工智能核心奧秘的大門。它旨在引領你深入理解機器學習的本質，掌握其背後的強大理論，並學會如何運用這些知識去解決現實世界中的復雜問題。無論你是渴望進入人工智能領域的初學者，還是希望係統性提升自身技能的開發者，亦或是對未來技術趨勢充滿好奇的探索者，這本書都將是你不可或缺的嚮導。 第一部分：機器學習的理論基石——理解智能的語言 想要駕馭智能，首先需要理解它的語言。這一部分將為你構建堅實的理論基礎，讓你撥開籠罩在“黑箱”之上的迷霧。 機器學習的定義與範疇：我們將從最根本的層麵齣發，清晰界定什麼是機器學習，它與人工智能、深度學習等相關概念的關係。你將瞭解到，機器學習並非魔法，而是一門基於統計學、概率論和優化理論的嚴謹科學。我們將探討監督學習、無監督學習、半監督學習以及強化學習這四大基本學習範式，並分析它們各自的適用場景和核心思想。 數據：智能的燃料：數據是機器學習的生命綫。你將學習如何從海量數據中提取有價值的信息，理解數據預處理、特徵工程的重要性，以及如何處理缺失值、異常值等常見數據問題。我們將深入探討特徵選擇、特徵提取的技術，以及如何構建有效的特徵錶示，讓模型能夠更好地“讀懂”數據。 模型構建：從理論到實踐的橋梁：這一部分將詳細介紹各種經典機器學習算法的原理與應用。 綫性模型：從最基礎的綫性迴歸和邏輯迴歸開始，理解模型如何通過學習數據中的綫性關係來做齣預測和分類。我們將探討正則化技術（如L1和L2正則化）如何幫助模型避免過擬閤，提高泛化能力。 決策樹與集成學習：深入理解決策樹的決策過程，學習如何構建和剪枝決策樹。在此基礎上，我們將介紹集成學習的強大威力，包括隨機森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）等算法，理解它們如何通過組閤多個弱學習器來構建強大的預測模型。 支持嚮量機（SVM）：探索SVM的核技巧，理解它如何在高維空間中找到最優的決策邊界，以及它在分類和迴歸問題中的強大錶現。 聚類算法：學習無監督學習中的關鍵技術——聚類。我們將詳細介紹K-Means、DBSCAN等經典聚類算法，理解它們如何發現數據中的隱藏分組和模式。 降維技術：當數據維度過高時，模型訓練會變得睏難且效率低下。你將學習主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術，理解它們如何有效地降低數據維度，同時保留重要的信息。 模型評估與優化：構建模型隻是第一步，如何知道模型是否優秀？我們將詳細講解各種模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC等），以及交叉驗證等技術，幫助你客觀地評估模型的性能。同時，你將學習如何診斷模型過擬閤與欠擬閤問題，並通過調整模型參數、選擇閤適的算法等方式進行優化。 概率圖模型基礎：深入瞭解概率圖模型（如貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場），理解它們如何用圖結構來錶示變量之間的概率依賴關係，為處理復雜的不確定性問題提供瞭強大的框架。 第二部分：實踐齣真知——用代碼實現智能 理論的精深最終需要通過實踐來檢驗和升華。這一部分將引導你走進實際的編程世界，將抽象的算法轉化為解決問題的工具。 Python與核心庫：Python因其簡潔的語法和豐富的生態係統，已成為機器學習領域事實上的標準語言。你將係統學習Python的基礎知識，並重點掌握NumPy（數值計算）、Pandas（數據處理與分析）、Matplotlib/Seaborn（數據可視化）等核心庫的使用。這些庫將成為你進行數據處理、模型實現和結果分析的得力助手。 Scikit-learn：機器學習的瑞士軍刀：Scikit-learn是Python中最受歡迎的機器學習庫之一，它提供瞭大量高效且易於使用的機器學習算法和工具。你將學會如何使用Scikit-learn進行數據的預處理、模型的訓練、參數調優以及結果評估。我們將通過大量的代碼示例，演示如何運用Scikit-learn實現上述理論部分介紹的各種算法。 案例分析：解決真實世界的問題：理論與實踐的結閤，往往體現在解決實際問題之中。我們將選取一係列具有代錶性的應用場景，通過完整的案例分析，展示機器學習在不同領域的應用。 電商推薦係統：如何根據用戶的曆史行為，為其推薦感興趣的商品？我們將探討協同過濾、基於內容的推薦等方法。 圖像識彆與分類：如何讓計算機“看懂”圖片？你將接觸到圖像預處理、特徵提取以及分類模型的構建。 自然語言處理（NLP）基礎：如何讓計算機理解和處理人類的語言？我們將介紹文本預處理、詞嚮量錶示以及情感分析等應用。 金融風險預測：如何利用機器學習模型來預測信用風險或股票價格波動？ 醫療診斷輔助：機器學習如何在疾病的早期診斷和治療方案製定中發揮作用？ 模型部署與實戰挑戰：學習如何將訓練好的模型部署到實際應用環境中，使其能夠為用戶提供服務。我們將討論模型保存、API接口設計等相關概念。同時，你將有機會挑戰一些實際的數據集，獨立完成從數據分析到模型部署的全過程，鍛煉解決復雜工程問題的能力。 調試與性能優化：在實際的開發過程中，調試和優化是不可避免的環節。你將學習如何有效地定位和解決模型訓練和部署過程中遇到的bug，以及如何針對性地提升模型的運行效率和預測速度。 第三部分：邁嚮智能前沿——理解未來的方嚮 機器學習領域日新月異，新的技術和理念層齣不窮。本書的最後部分將為你勾勒齣智能發展的前景，並介紹一些前沿領域。 深度學習的引言：雖然本書主要聚焦於傳統的機器學習算法，但我們也將簡要介紹深度學習的基本概念，如神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，讓你對這一極具潛力的分支有一個初步的認識，為後續深入學習打下基礎。 模型解釋性與可信AI：隨著AI在關鍵決策領域的應用越來越廣泛，理解模型為何做齣某個預測變得至關重要。我們將探討模型可解釋性（XAI）的重要性，以及一些常用的解釋性技術。 倫理與社會責任：在享受機器學習帶來的便利的同時，我們也不能忽視其潛在的倫理和社會影響，如數據隱私、算法偏見等。本書將引導你思考這些問題，培養負責任的AI開發者精神。 持續學習與資源導航：機器學習的道路沒有終點，隻有不斷學習和探索。我們將為你提供寶貴的學習資源導航，包括重要的學術會議、頂尖研究機構、開源社區以及學習路綫建議，幫助你在人工智能的浩瀚星海中，找到屬於自己的航嚮。 本書的獨特之處： 理論與實踐的完美融閤：我們不僅講解算法背後的數學原理，更通過大量的代碼示例和實際案例，讓你親手實現，理解算法的生命力。 循序漸進的學習路徑：從基礎概念到高級應用，從理論推導到代碼實現，本書的設計遵循清晰的學習邏輯，確保不同背景的讀者都能順利掌握。 強調解決實際問題的能力：本書的目標是培養你運用機器學習解決真實世界挑戰的能力，而不僅僅是學習算法的皮毛。 激發探索欲與批判性思維：在掌握核心技能的同時，本書也鼓勵你獨立思考，探索更廣闊的AI領域，並對技術的應用保持審慎的態度。 翻開這本書，你將開啓一段激動人心的智能探索之旅。你將不再是被動地接受智能化的産品，而是能夠主動地去理解、去創造、去駕馭這股強大的智能力量。讓我們一起，用知識和實踐，去擁抱更加智能化的未來！

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠“思考”的機器很著迷，但又不知道從何下手。偶然間看到瞭這套《機器學習》和《機器學習實戰》，想著趕緊買來試試。先拿《機器學習》來翻看，它的風格真的相當嚴謹，像是對待一個嚴肅的學術問題。作者的寫作思路非常清晰，從數據預處理、特徵工程，到各種經典算法的介紹，都層層遞進，邏輯性很強。讀這本書的時候，我時常需要停下來，對著公式反復推敲，有時候還會藉助其他資料來輔助理解。它並不是那種“快餐式”的學習資料，而是需要耐心和毅力的。我發現，這本書的內容覆蓋麵相當廣，從監督學習到無監督學習，再到一些進階的主題，都能找到相應的講解。雖然我不是科班齣身，但作者的講解方式，盡量用通俗易懂的語言來解釋復雜的概念，這一點讓我感到很欣慰。而《機器學習實戰》，簡直是《機器學習》的“實踐手冊”。我之前嘗試過一些機器學習的簡單例子，但總覺得不夠係統。《機器學習實戰》把書本上的理論，轉化成瞭可執行的代碼，而且例子都非常貼閤實際應用場景。我跟著書中的步驟，一步步搭建模型，調優參數，看到數據在模型中流動，最終産生預測結果，這種感覺太奇妙瞭。它讓我真切地感受到，機器學習不再是遙不可及的理論，而是可以通過代碼實現的強大能力。這兩本書配閤起來，給瞭我一個相對完整和深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

終於下定決心，開始我的機器學習之旅，選瞭這套《機器學習》和《機器學習實戰》。說實話，一開始看到書名，我腦子裏一片空白，隻知道這是個熱門領域，但具體是什麼，怎麼學，完全沒概念。收到書的時候，包裝很牢固，兩本書厚實沉甸甸的，很有分量感。翻開《機器學習》，它的內容更偏嚮理論，各種公式、算法的推導，看得我頭暈眼花，感覺就像是在啃一本數學教科書，但同時又充滿瞭神秘的吸引力。我努力地去理解每一個概念，去弄明白背後的邏輯，雖然過程很艱難，但我能感受到作者是循序漸進地引導讀者，從最基礎的綫性迴歸講到支持嚮量機、決策樹等等。每一次的理解，都像是在黑暗中點亮瞭一盞燈，讓我看到瞭機器學習的冰山一角。而《機器學習實戰》則完全是另一番景象，它就像一本操作手冊，把理論知識落地，通過 Python 代碼一步步展示如何實現各種算法。我跟著書中的例子，一步步敲下代碼，運行結果齣來的那一刻，那種成就感是無與倫比的。我開始明白，原來那些抽象的數學公式，竟然能轉化成如此強大的工具。這套書就像一對孿生兄弟，一個負責“為什麼”，一個負責“怎麼做”，缺一不可。目前我還在努力消化中，但已經能感受到這套書的價值，它為我打開瞭通往人工智能世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到這套書，我以為它會是一堆枯燥的公式和晦澀的代碼。但實際翻閱後，我完全被打動瞭！《機器學習》這本書，它更像是一位循循善誘的老師，用最生動形象的比喻，把復雜的機器學習概念講得明明白白。作者並沒有一開始就堆砌一大堆數學符號，而是先從“為什麼”和“是什麼”入手，讓我理解機器學習的本質和應用場景。當我讀到書中關於“過擬閤”和“欠擬閤”的講解時，我纔恍然大悟，原來這是機器學習中如此普遍且重要的問題。它讓我明白瞭，學習機器學習不僅僅是記住算法，更重要的是理解算法背後的思想和原理。而《機器學習實戰》則像一位經驗豐富的工程師，手把手地教你如何將理論付諸實踐。書中的代碼案例非常豐富，涵蓋瞭各種常見的機器學習任務，從數據預處理到模型評估，每一步都講解得非常細緻。我跟著書中的代碼，一點點地敲打，運行，看到屏幕上輸齣的結果，那種感覺就像是自己親手創造瞭一個能夠“學習”的機器。它讓我看到瞭機器學習的無限可能，也讓我對自己未來的學習方嚮更加明確。這套書，真的是我踏入機器學習領域最正確的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這套《機器學習》和《機器學習實戰》是我近期入手最滿意的一套技術書籍。作為一名對數據分析和人工智能領域充滿好奇的初學者，我之前也看過不少零散的資料，但總感覺不成體係。這套書正好彌補瞭我的這個遺憾。首先，《機器學習》這本書，它在理論上的講解非常紮實，從最基本的概念講起，比如什麼是機器學習，它的分類，以及一些核心的算法原理。我最欣賞的是，它並沒有一開始就拋齣大量的公式，而是先用清晰的邏輯和直觀的比喻來解釋算法的核心思想，然後再逐步深入到數學推導。這一點對於我這種非數學專業的讀者來說，簡直是福音。我能夠理解為什麼某種算法有效，它的數學基礎是什麼，以及它在什麼場景下錶現更好。這本書讓我對機器學習有瞭更宏觀和深入的理解。而《機器學習實戰》，則是將這些理論知識變成實際操作。書中的代碼清晰易懂，注釋也非常詳細，我跟著書中的例子，一步步完成瞭數據加載、模型訓練、評估等整個流程。我甚至嘗試著修改一些參數，看看結果的變化，這讓我對機器學習的調優過程有瞭更直觀的感受。它教會我如何將理論轉化為可執行的代碼，如何解決實際問題。這兩本書的組閤，簡直是為我量身定做的入門指南。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都很想深入瞭解人工智能，尤其是機器學習這個熱門領域，但又苦於找不到一本真正能帶我入門的好書。這次偶然機會，我購入瞭這套《機器學習》和《機器學習實戰》，真是太明智瞭！《機器學習》這本書，給我最深的感受是它的“係統性”。它不僅僅是羅列各種算法，而是將機器學習的整個生命周期都進行瞭詳細的介紹。從數據收集、清洗、特徵選擇，到模型的選擇、訓練、評估、優化，每一個環節都有深入的講解。作者的敘述方式非常沉穩，條理清晰，即使是初學者也能循序漸進地理解。我特彆喜歡書中對一些經典算法的講解，比如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹等，不僅解釋瞭它們的工作原理，還分析瞭各自的優缺點和適用場景。這讓我避免瞭“知其然不知其所以然”的睏境。《機器學習實戰》這本書，則是將這些理論知識“落地”。它用大量的代碼示例，將書本上的算法一步步地呈現齣來。我跟著書中的代碼，在自己的電腦上一步步地實踐，當我看到代碼運行後，數據被處理，模型被訓練，最終得到預測結果的時候，那種成就感是無法用語言形容的。這本書讓我真切地感受到，原來機器學習並沒有想象中那麼高不可攀，它可以通過代碼來實現，並且能夠解決很多實際問題。

評分☆☆☆☆☆

人工智能是未來的一種趨勢 不管從不從事這個行業 學習一下這方麵的知識總是好的

評分☆☆☆☆☆

書很贊，為學習機器學習買的

評分☆☆☆☆☆

機器學習推薦書

評分☆☆☆☆☆

大巴黎，咚咚咚咚咚咚咚咚咚咚咚咚

評分☆☆☆☆☆

機器學習講的挺透徹的，還不錯哦，值得購買

評分☆☆☆☆☆

還行吧。。。。。。。。。。。。。。。。。。嗬嗬嗬嗬嗬嗬

評分☆☆☆☆☆

這2本書搭配挺完美的，數學推倒到算法實現

評分☆☆☆☆☆

書很好

評分☆☆☆☆☆

棒棒棒，看瞭電子書纔買的紙質書。。。。。