Python與機器學習實戰：決策樹、集成學習、支持嚮量機與神經網絡算法詳解及編程實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何宇健 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 決策樹
• 集成學習
• 支持嚮量機
• 神經網絡
• 算法
• 編程
• 數據挖掘
• 人工智能

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121317200

版次：1

商品編碼：12125529

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：328

字數：381000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：人工智能及相關領域研究人員、程序員，計算機及數據科學專業在校生

算法與代碼兼顧，理論與實踐結閤

很豐富：7種算法，50段實現，55個實例，總代碼量5295行，全麵而不冗餘

很紮實：對經典有效的機器學習算法的核心內容進行瞭相當詳細的推導

很應用：將理論實打實地用Python代碼寫齣來，可以解決一定的任務

很前沿：敘述瞭TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、遷移學習等前沿技術

內容簡介

Python與機器學習這一話題是如此的寬廣，僅靠一本書自然不可能涵蓋到方方麵麵，甚至即使齣一個係列也難能做到這點。單就機器學習而言，其領域就包括但不限於如下：有監督學習（Supervised Learning），無監督學習（Unsupervised Learning）和半監督學習（Semi-Supervised Learning）。而具體的問題又大緻可以分兩類：分類問題（Classification）和迴歸問題（Regression）。Python本身帶有許多機器學習的第三方庫，但《Python與機器學習實戰：決策樹、集成學習、支持嚮量機與神經網絡算法詳解及編程實現》在絕大多數情況下隻會用到Numpy這個基礎的科學計算庫來進行算法代碼的實現。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現的過程中更好地理解機器學習算法的細節，以及瞭解Numpy的各種應用。不過作為補充，《Python與機器學習實戰：決策樹、集成學習、支持嚮量機與神經網絡算法詳解及編程實現》會在適當的時候應用scikit-learn這個成熟的第三方庫中的模型。《Python與機器學習實戰：決策樹、集成學習、支持嚮量機與神經網絡算法詳解及編程實現》適用於想瞭解傳統機器學習算法的學生和從業者，想知道如何高效實現機器的算法的程序員，以及想瞭解機器學習的算法能如何進行應用的職員、經理等。

作者簡介

來自北京大學數學係，有多年Python開發經驗，曾用Python開發過多款有意思的軟件。對機器學習、神經網絡、貝葉斯算法有深入研究。

目錄

目錄
第1章　Python與機器學習入門 1
1．1 機器學習緒論 1
1．1．1 什麼是機器學習 2
1．1．2 機器學習常用術語 3
1．1．3 機器學習的重要性 6
1．2 人生苦短，我用Python 7
1．2．1 為何選擇Python 7
1．2．2 Python 在機器學習領域的優勢 8
1．2．3 Anaconda的安裝與使用 8
1．3 第一個機器學習樣例 12
1．3．1 獲取與處理數據 13
1．3．2 選擇與訓練模型 14
1．3．3 評估與可視化結果 15
1．4 本章小結 17
第2章　貝葉斯分類器 18
2．1 貝葉斯學派 18
2．1．1 貝葉斯學派與頻率學派 19
2．1．2 貝葉斯決策論 19
2．2 參數估計 20
2．2．1 極大似然估計（ML估計） 21
2．2．2 極大後驗概率估計（MAP估計） 22
2．3 樸素貝葉斯 23
2．3．1 算法陳述與基本架構的搭建 23
2．3．2 MultinomialNB的實現與評估 31
2．3．3 GaussianNB的實現與評估 40
2．3．4 MergedNB的實現與評估 43
2．3．5 算法的嚮量化 50
2．4 半樸素貝葉斯與貝葉斯網 53
2．4．1 半樸素貝葉斯 53
2．4．2 貝葉斯網 54
2．5 相關數學理論 55
2．5．1 貝葉斯公式與後驗概率 55
2．5．2 離散型樸素貝葉斯算法 56
2．5．3 樸素貝葉斯和貝葉斯決策 58
2．6 本章小結 59
第3章　決策樹 60
3．1 數據的信息 60
3．1．1 信息論簡介 61
3．1．2 不確定性 61
3．1．3 信息的增益 65
3．1．4 決策樹的生成 68
3．1．5 相關的實現 77
3．2 過擬閤與剪枝 92
3．2．1 ID3、C4．5的剪枝算法 93
3．2．2 CART剪枝 100
3．3 評估與可視化 103
3．4 相關數學理論 111
3．5 本章小結 113
第4章　集成學習 114
4．1 “集成”的思想 114
4．1．1 眾擎易舉 115
4．1．2 Bagging與隨機森林 115
4．1．3 PAC框架與Boosting 119
4．2 隨機森林算法 120
4．3 AdaBoost算法 124
4．3．1 AdaBoost算法陳述 124
4．3．2 弱模型的選擇 126
4．3．3 AdaBoost的實現 127
4．4 集成模型的性能分析 129
4．4．1 隨機數據集上的錶現 130
4．4．2 異或數據集上的錶現 131
4．4．3 螺鏇數據集上的錶現 134
4．4．4 蘑菇數據集上的錶現 136
4．5 AdaBoost算法的解釋 138
4．6 相關數學理論 139
4．6．1 經驗分布函數 139
4．6．2 AdaBoost與前嚮分步加法模型 140
4．7 本章小結 142
第5章　支持嚮量機 144
5．1 感知機模型 145
5．1．1 綫性可分性與感知機策略 145
5．1．2 感知機算法 148
5．1．3 感知機算法的對偶形式 151
5．2 從感知機到支持嚮量機 153
5．2．1 間隔最大化與綫性SVM 154
5．2．2 SVM算法的對偶形式 158
5．2．3 SVM的訓練 161
5．3 從綫性到非綫性 163
5．3．1 核技巧簡述 163
5．3．2 核技巧的應用 166
5．4 多分類與支持嚮量迴歸 180
5．4．1 一對多方法（One-vs-Rest） 180
5．4．2 一對一方法（One-vs-One） 181
5．4．3 有嚮無環圖方法（Directed Acyclic Graph Method） 181
5．4．4 支持嚮量迴歸（Support Vector Regression） 182
5．5 相關數學理論 183
5．5．1 梯度下降法 183
5．5．2 拉格朗日對偶性 185
5．6 本章小結 187
第6章　神經網絡 188
6．1 從感知機到多層感知機 189
6．2 前嚮傳導算法 192
6．2．1 算法概述 193
6．2．2 激活函數（Activation Function） 195
6．2．3 損失函數（Cost Function） 199
6．3 反嚮傳播算法 200
6．3．1 算法概述 200
6．3．2 損失函數的選擇 202
6．3．3 相關實現 205
6．4 特殊的層結構 211
6．5 參數的更新 214
6．5．1 Vanilla Update 217
6．5．2 Momentum Update 217
6．5．3 Nesterov Momentum Update 219
6．5．4 RMSProp 220
6．5．5 Adam 221
6．5．6 Factory 222
6．6 樸素的網絡結構 223
6．7 “大數據”下的網絡結構 227
6．7．1 分批（Batch）的思想 228
6．7．2 交叉驗證 230
6．7．3 進度條 231
6．7．4 計時器 233
6．8 相關數學理論 235
6．8．1 BP算法的推導 235
6．8．2 Softmax + log-likelihood組閤 238
6．9 本章小結 240
第7章　捲積神經網絡 241
7．1 從NN到CNN 242
7．1．1 “視野”的共享 242
7．1．2 前嚮傳導算法 243
7．1．3 全連接層（Fully Connected Layer） 250
7．1．4 池化（Pooling） 251
7．2 利用TensorFlow重寫NN 252
7．2．1 反嚮傳播算法 252
7．2．2 重寫Layer結構 253
7．2．3 實現SubLayer結構 255
7．2．4 重寫CostLayer結構 261
7．2．5 重寫網絡結構 262
7．3 將NN擴展為CNN 263
7．3．1 實現捲積層 263
7．3．2 實現池化層 266
7．3．3 實現CNN中的特殊層結構 267
7．3．4 實現LayerFactory 268
7．3．5 擴展網絡結構 270
7．4 CNN的性能 272
7．4．1 問題描述 272
7．4．2 搭建CNN模型 273
7．4．3 模型分析 280
7．4．4 應用CNN的方法 283
7．4．5 Inception 286
7．5 本章小結 289
附錄A　Python入門 290
附錄B　Numpy入門 303
附錄C　TensorFlow入門 310

前言/序言

前言

自從AlphaGo在2016年3月戰勝人類圍棋頂尖高手李世石後，“人工智能”“深度學習”這一類詞匯就進入瞭大眾的視野；而作為更加寬泛的一個概念——“機器學習”則多少順勢成為瞭從學術界到工業界都相當火熱的話題。不少人可能都想嘗試和體驗一下“機器學習”這個可以說相當神奇的東西，不過可能又苦於不知如何下手。編著本書的目的，就是想介紹一種入門機器學習的方法。雖然市麵上已經有許多機器學習的書籍，但它們大多要麼過於偏重理論，要麼過於偏重應用，要麼過於“厚重”；本書緻力於將理論與實踐相結閤，在講述理論的同時，利用Python這一門簡明有力的編程語言進行一係列的實踐與應用。

當然，囿於作者水平，本書實現的一些模型從速度上來說會比成熟的第三方庫中實現的模型要慢不少。一方麵是因為比較好的第三方庫背後往往會用底層語言來實現核心算法，另一方麵則是本書通常會把數據預處理的過程涵蓋在模型中。以決策樹模型為例，scikit-learn中的決策樹模型會比本書實現的要快很多，但本書實現的模型能夠用scikit-learn中決策樹模型訓練不瞭的訓練集來訓練。

同時，限於篇幅、本書無法將所有代碼都悉數放齣（事實上這樣做的意義也不是很大），所以我們會略去一些相對枯燥且和相應算法的核心思想關係不大的實現。對於這些實現，我們會進行相應的算法說明，感興趣的讀者可以嘗試自己一步一步地去實現，也可以直接在GitHub上麵查看筆者自己實現的版本（GitHub地址會在相應的地方貼齣）。本書所涉及的所有代碼都可以參見https://github.com/carefree0910/MachineLearning，筆者也建議在閱讀本書之前先把這個鏈接裏麵的內容都下載下來作為參照。畢竟即使在本書收官之後，筆者仍然會不時地在上述鏈接中優化和更新相應的算法，而這些更新是無法反映在本書中的。

雖說確實可以完全罔顧理論來用機器學習解決許多問題，但是如果想要理解背後的道理並藉此提高解決問題的效率，紮實的理論根基是必不可少的。本書會盡量避免羅列枯燥的數學公式，但是基本的公式常常不可或缺。雖然筆者想要盡量做到通俗易懂，但仍然還是需要讀者擁有一定的數學知識。不過為瞭閱讀體驗良好，本書通常會將比較煩瑣的數學理論及相關推導放在每一章的倒數第二節（最後一節是總結）作為某種意義上的“附加內容”。這樣做有若乾好處：

對於已經熟知相關理論的讀者，可以不再重復地看同樣的東西；

對於隻想瞭解機器學習各種思想、算法和實現的讀者，可以避免接受不必要的知識；

對於想瞭解機器學習背後道理和邏輯的讀者，可以有一個集中的地方進行學習。

本書的特點

理論與實踐結閤，在較為詳細、全麵地講解理論之後，會配上相應的代碼實現以加深讀者對相應算法的理解。

每一章都會有豐富的實例，讓讀者能夠將本書所闡述的思想和模型應用到實際任務中。

在涵蓋瞭諸多經典的機器學習算法的同時，也涵蓋瞭許多最新的研究成果（比如最後一章所講述的捲積神經網絡（CNN）可以說就是許多“深度學習”的基礎）。

所涉及的模型實現大多僅僅基於綫性代數運算庫（Numpy）而沒有依賴更高級的第三方庫，讀者無須瞭解Python那浩如煙海的第三方庫中的任何一個第三方庫便能讀懂本書的代碼。

本書的內容安排

第1章 Python與機器學習入門

本章介紹瞭機器學習的概念和一些基礎術語，比如泛化能力、過擬閤、經驗風險（ERM）和結構風險（SRM）等，還介紹瞭如何安裝並使用Anaconda這一Python的科學運算環境。同時在最後，我們解決瞭一個小型的機器學習問題。本章內容雖不算多，卻可說是本書所有內容的根基。

第2章 貝葉斯分類器

作為和我們比較熟悉的頻率學派相異的學派，貝葉斯學派的思想相當耐人尋味，值得進行研究與體會。本章將主要介紹的樸素貝葉斯正是貝葉斯決策的一個經典應用，雖然它加瞭很強的假設，但其在實際應用中的錶現仍然相當優異（比如自然語言處理中的文本分類）。而為瞭剋服樸素貝葉斯假設過強的缺點，本章將簡要介紹的，諸如半樸素貝葉斯和貝葉斯網這些貝葉斯分類器會在某些領域擁有更好的性能。

第3章 決策樹

決策樹可以說是最直觀的機器學習模型之一，它多多少少擁有著信息論的一些理論背景作為支撐。決策樹的訓練思想簡潔，模型本身可解讀性強，本章將會在介紹其生成、剪枝等一係列實現的同時，通過一些可視化來對其有更好的理解。

第4章 集成學習

正所謂“三個臭皮匠，賽過諸葛亮”。集成學習的兩大闆塊“Bootstrap”和“Boosting”所對應的主流模型——“隨機森林（RandomForest）”和“AdaBoost”正是這句俗語的最佳解釋。本章在介紹相關理論與實現的同時，將會通過相當多的例子來剖析集成學習的一些性質。

第5章 支持嚮量機

支持嚮量機（SVM）有著非常輝煌的曆史，它背後那套相當深刻而成熟的數學理論讓它在現代的深度學習中“異軍突起”之前，占據著相當重要的地位。本章將會盡量厘清支持嚮量機的思想與相關的比較簡明的理論，同時會通過一些對比來體現支持嚮量機的優異之處。

第6章 神經網絡

神經網絡在近現代可以說已經成為“耳熟能詳”的詞匯瞭，它讓不少初次聽說其名號的人（包括筆者在內）對其充滿著各種幻想。雖說神經網絡算法的推導看上去煩復而“令人生畏”，但其實所用到的知識都並不深奧。本章會相當詳細地介紹神經網絡中的兩大算法——“前嚮傳導算法”和“反嚮傳播算法”，同時還會介紹諸多主流的“參數更新方法”。除此之外，本章還會提及如何在“大數據”下改進和優化我們的神經網絡模型（這一套思想是可以推廣到其他機器學習模型上的）。

第7章 捲積神經網絡

捲積神經網絡是許多深度學習的基礎結構，它可以算是神經網絡的一種拓展。捲積神經網絡的思想具有很好的生物學直觀，適閤處理結構性的數據。同時，利用成熟的捲積神經網絡模型，我們能夠比較好地完成許多具有一定難度而相當有趣的任務；本章則會針對這些任務中的“圖像分類”任務，提齣一套比較詳細的解決方案。

本書由淺入深，理論與實踐並存，同時更是將理論也進行瞭閤理的分級；無論在此前對機器學習有何種程度的認知，想必都能通過不同的閱讀方式有所收獲吧。

適閤閱讀本書的讀者

想要瞭解某些傳統機器學習算法細節的學生、老師、從業者等。

想要知道如何“從零開始”高效實現機器學習算法的程序員。

想要瞭解機器學習算法能如何進行應用的職員、經理等。

對機器學習抱有興趣並想要入門的愛好者。

編者　何宇健

《Python數據科學實踐指南：數據可視化、統計建模與探索性數據分析》 內容簡介： 本書是一本深入探索Python在數據科學領域應用的實踐指南，旨在為讀者構建堅實的數據科學理論基礎，並熟練掌握一係列核心工具與技術，從而獨立完成數據探索、分析、建模及可視化等復雜任務。本書內容涵蓋廣泛，從數據獲取與清洗，到統計學基礎、探索性數據分析（EDA），再到先進的數據可視化技術和常用的統計建模方法，力求為讀者提供一個係統、全麵且極具操作性的學習路徑。 第一部分：數據處理與準備 在數據科學的流程中，數據質量往往是決定分析成敗的關鍵。本部分將詳細闡述如何使用Python中最強大的數據處理庫——Pandas，對原始數據進行高效、準確的清洗和轉換。我們將從基礎的數據結構（Series和DataFrame）入手，學習如何讀取不同格式的數據文件（如CSV、Excel、SQL數據庫），並進行初步的探索。 數據加載與初步探索： 掌握使用Pandas的`read_csv`、`read_excel`、`read_sql`等函數加載數據，並學習使用`.head()`、`.tail()`、`.info()`、`.describe()`等方法快速瞭解數據集的概況，包括行數、列數、數據類型、缺失值統計以及基本統計量。 數據清洗技術： 深入講解缺失值處理策略，包括刪除、插補（均值、中位數、眾數、模型預測等）以及使用`fillna()`方法。我們將學習如何識彆和處理異常值，包括統計學方法（如Z-score、IQR）和可視化方法。此外，還會涵蓋數據類型轉換、重復值處理、字符串處理（正則錶達式、文本清洗）等關鍵技能。 數據轉換與特徵工程： 學習如何使用Pandas進行數據的重塑（如`melt`、`pivot_table`）、閤並（`merge`、`concat`）、分組聚閤（`groupby`）以及創建新特徵。我們將探討如何將分類變量轉換為數值變量（如獨熱編碼、標簽編碼），如何進行數值特徵的縮放（如標準化、歸一化），以及如何利用現有特徵組閤齣更有意義的新特徵，為後續的建模打下堅實基礎。 第二部分：統計學基礎與探索性數據分析（EDA） 統計學是數據科學的理論基石。本部分將迴顧並深化讀者在統計學方麵的理解，並將其應用於實際的數據探索過程。通過EDA，我們能夠揭示數據背後的模式、關係和潛在洞察，為後續的模型選擇和構建提供科學依據。 描述性統計： 重新審視均值、中位數、方差、標準差、百分位數等描述性統計量，並學習如何使用Pandas和NumPy庫進行高效計算。理解這些統計量在描述數據分布特性上的作用。 推斷性統計入門： 介紹假設檢驗的基本概念，包括零假設、備擇假設、p值、置信區間等。我們將學習如何使用SciPy庫進行常見的統計檢驗，例如t檢驗（獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗）用於比較兩組均值，卡方檢驗用於分析分類變量之間的關聯性。 探索性數據分析（EDA）流程： 係統講解EDA的完整流程，包括數據概覽、缺失值和異常值分析、變量分布的探索、變量之間的關係分析（相關性分析、交叉分析）。重點在於如何通過可視化手段直觀地展現數據特徵。 相關性分析： 學習計算變量間的相關係數（Pearson、Spearman），理解其含義，並學習如何可視化相關性矩陣（如使用Seaborn的`heatmap`）。 第三部分：高級數據可視化 數據可視化是理解和溝通數據洞察的強大工具。本部分將超越基礎圖錶，深入介紹如何使用Matplotlib、Seaborn以及Plotly等庫創建富有信息量且美觀的圖錶，有效地揭示數據中的模式和趨勢。 Matplotlib精通： 深入理解Matplotlib的核心概念，包括Figure、Axes、Artist等。學習繪製各種基礎圖錶：摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等。掌握自定義圖錶樣式，如添加標題、坐標軸標簽、圖例、網格綫，調整顔色、綫型、標記，以及創建子圖（subplots）。 Seaborn高級應用： 充分發揮Seaborn在統計圖錶繪製上的優勢。學習繪製更復雜的分布圖（如`distplot`、`kdeplot`）、關係圖（如`scatterplot`、`regplot`、`jointplot`）、分類圖（如`boxplot`、`violinplot`、`countplot`）、矩陣圖（如`heatmap`、`clustermap`）以及多維圖錶。重點在於如何利用Seaborn輕鬆實現信息豐富且視覺吸引力強的圖錶。 交互式可視化（Plotly）： 介紹Plotly庫，學習創建交互式的圖錶，如縮放、平移、懸停顯示信息等。這對於探索大型數據集或製作Web應用中的可視化至關重要。我們將學習如何使用Plotly Express快速生成常見的交互式圖錶。 可視化敘事： 探討如何根據分析目的選擇閤適的圖錶類型，如何通過圖錶組閤講述數據故事，以及如何優化圖錶設計以提高信息傳達的效率和準確性。 第四部分：常用統計建模方法 在數據探索和可視化之後，我們通常需要構建模型來預測、分類或理解變量間的關係。本部分將介紹一些常用的統計建模技術，並重點講解其在Python中的實現。 綫性迴歸模型： 詳細講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的原理，包括模型假設、參數估計（最小二乘法）、模型評估（R-squared、Adjusted R-squared、MSE、RMSE）以及殘差分析。我們將使用Statsmodels和Scikit-learn庫來實現綫性迴歸，並進行模型診斷。 邏輯迴歸模型： 介紹邏輯迴歸作為分類問題的強大工具，特彆是二分類問題。講解Sigmoid函數、損失函數（交叉熵）、模型訓練過程以及模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1-score、AUC）。使用Scikit-learn進行邏輯迴歸的實現與調優。 假設檢驗在模型中的應用： 結閤模型的構建，再次強調假設檢驗在評估模型參數顯著性、驗證模型假設等方麵的作用。 模型選擇與評估： 討論如何根據業務需求和數據特點選擇閤適的模型。講解交叉驗證（Cross-validation）等模型評估技術，以避免過擬閤，確保模型的泛化能力。 第五部分：實戰案例與最佳實踐 本書的最後部分將通過一係列貼近實際的案例，將前麵所學的知識融會貫通。讀者將有機會親手實踐數據科學項目的完整流程，從問題定義、數據獲取、清洗、探索、可視化到建模和結果解釋。 案例一：客戶流失預測： 使用真實數據集，演示如何進行EDA，識彆影響客戶流失的關鍵因素，並構建邏輯迴歸模型進行預測。 案例二：銷售數據分析與預測： 分析曆史銷售數據，利用綫性迴歸模型進行銷售趨勢預測，並可視化分析結果。 數據科學項目工作流： 總結並提煉一套數據科學項目的工作流程和最佳實踐，包括代碼規範、版本控製、實驗記錄等，幫助讀者養成良好的開發習慣。 本書特點： 理論與實踐並重： 既講解瞭必要的統計學理論和建模概念，又提供瞭豐富的Python代碼示例，讓讀者能夠“邊學邊練”。 工具全麵： 覆蓋瞭數據科學領域最主流的Python庫，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Plotly、SciPy、Statsmodels和Scikit-learn。 循序漸進： 內容組織由淺入深，從基礎的數據處理到復雜的統計建模，適閤初學者入門，也為有一定基礎的讀者提供進階參考。 案例驅動： 通過多個實際案例，幫助讀者理解理論知識在真實場景中的應用，培養解決實際問題的能力。 強調數據洞察： 貫穿全書的重點是如何從數據中提取有價值的洞察，並有效地通過可視化進行溝通。 通過閱讀本書，您將能夠自信地運用Python展開數據科學項目，從海量數據中挖掘有價值的信息，並將其轉化為可操作的業務洞察。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位對人工智能和數據科學領域抱有濃厚興趣，但又缺乏係統性學習的愛好者來說，一本能夠涵蓋核心算法並提供實操指導的書籍是至關重要的。這本書的標題“Python與機器學習實戰：決策樹、集成學習、支持嚮量機與神經網絡算法詳解及編程實現”正是我一直在尋找的那種。我希望這本書不僅僅是羅列算法的定義和公式，更能深入淺齣地講解每個算法的內在邏輯，以及它們在實際應用中的優劣勢。 我尤其期待書中在“編程實現”這部分能夠做到細緻入微。我希望能夠看到清晰、可復用的Python代碼，並且代碼的編寫風格能夠符閤最佳實踐。不僅僅是簡單的調用庫函數，我希望作者能夠帶領讀者一步步地去構建和理解模型的核心部分。比如，如何用numpy手動實現一個簡單的綫性迴歸或邏輯迴歸，以便理解梯度下降的原理；如何用scikit-learn構建復雜的集成模型，並進行超參數調優；如何利用深度學習框架搭建和訓練神經網絡，並處理不同的數據集。如果書中還能提供一些常見的數據集和預設的實驗場景，讓讀者能夠直接上手操作，驗證所學知識，那將是非常棒的。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一名還在學習階段的程序員，平時工作之餘會接觸一些數據分析和模型預測的任務，但大部分時間還是停留在使用彆人寫好的庫。我總是感覺自己缺乏創造力和解決問題的能力，因為我並不真正“懂”這些算法。這本書的名字裏有“實戰”和“編程實現”，這正是我所需要的。我希望書中不僅僅是介紹算法，更重要的是能夠通過實際的代碼來演示這些算法是如何工作的。比如，如何用Python實現一個簡單的決策樹，如何用scikit-learn構建和訓練SVM模型，以及如何利用TensorFlow或PyTorch搭建一個基礎的神經網絡。 我最看重的是書中是否能提供清晰、可運行的代碼示例。我希望這些代碼能夠覆蓋到數據預處理、特徵工程、模型訓練、參數調優以及結果評估等整個機器學習流程。更重要的是，我希望書中能夠解釋為什麼在某些場景下要選擇特定的算法，以及如何根據實際問題來調整模型的參數以獲得更好的性能。例如，當麵對高維稀疏數據時，選擇哪種模型更閤適？如何進行交叉驗證來評估模型的泛化能力？在神經網絡中，如何選擇閤適的激活函數和優化器？如果書中能提供這些實用的指導，我將受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據科學領域摸爬滾打瞭幾年的從業者，我一直覺得自己在算法理論的深度上有所欠缺。雖然日常工作中經常用到各種機器學習庫，但麵對一些復雜的問題，或者需要自己動手去優化模型的時候，總會感覺力不從心。這本書的標題，尤其是“決策樹、集成學習、支持嚮量機與神經網絡算法詳解及編程實現”，直接戳中瞭我的痛點。我特彆期待書中能夠對這些核心算法的數學原理和推導過程進行深入的剖析，同時又能與實際的編程實現緊密結閤。 我希望書中關於集成學習的部分能夠詳細闡述不同集成方法（如Bagging、Boosting、Stacking）的原理和適用場景，並提供相應的Python代碼實現。對於支持嚮量機，我希望能看到關於核函數選擇、參數優化以及處理大規模數據集的方法的詳細講解。而神經網絡部分，我期望作者能夠從最基礎的多層感知機講起，逐步深入到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等更高級的模型，並解釋其在圖像識彆、自然語言處理等領域的應用。如果書中還能包含一些關於模型解釋性、公平性等前沿議題的探討，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題看起來非常紮實，涵蓋瞭機器學習中最核心的幾大算法，而且強調瞭“實戰”和“編程實現”，這對於很多渴望從理論走嚮實踐的學習者來說，無疑是巨大的吸引力。我一直對深度學習領域非常感興趣，但總覺得自己的基礎不夠牢固，尤其是在理解各種模型的工作原理上，往往停留在錶麵的調包俠階段。這本書能將決策樹、集成學習（如隨機森林、梯度提升）這些經典但依然強大的模型，以及支持嚮量機（SVM）這種具有強大理論支撐的模型，再到目前最熱門的神經網絡，如此係統地串聯起來，並且強調實戰，我覺得這是非常難得的。 我特彆期待書中在算法詳解部分能夠做到深入淺齣。很多時候，我們看技術文檔或者論文，會發現公式一大堆，概念也比較抽象，真正理解背後的邏輯需要花費很多時間和精力。如果這本書能夠用更直觀的方式，比如類比、圖示，或者循序漸進的推導過程來解釋這些算法的核心思想，那將大大降低學習門檻。例如，對於決策樹的構建過程，是如何通過信息增益或基尼係數來選擇最優劃分的？SVM的核技巧是如何實現的，為什麼能解決非綫性可分問題？神經網絡的梯度下降是如何工作的，反嚮傳播的原理到底是什麼？這些都是我非常想在書中找到清晰解答的關鍵點。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸機器學習的學生，對這個領域充滿瞭好奇，但同時也感到有些無從下手。市麵上有很多機器學習的書籍，有些過於理論化，讓我望而卻步，有些又過於 superficial，感覺學不到精髓。這本書的標題“Python與機器學習實戰：決策樹、集成學習、支持嚮量機與神經網絡算法詳解及編程實現”，聽起來就非常吸引人，因為它強調瞭“實戰”和“編程實現”，這正是我所需要的。我希望這本書能夠幫助我建立起對機器學習算法的係統性認知，並且能夠通過實際的編程操作來加深理解。 我特彆希望能看到書中用通俗易懂的語言來解釋復雜的算法概念。比如，決策樹是如何做齣預測的？支持嚮量機的“間隔”到底意味著什麼？神經網絡的“反嚮傳播”是如何工作的？我希望書中能有大量的圖示和代碼示例來輔助理解，讓我能夠一邊閱讀理論，一邊動手實踐。例如，書中可以提供一個完整的流程，從數據集的加載、清洗，到模型的構建、訓練，再到模型評估和預測。如果書中還能介紹一些常用的機器學習庫，如scikit-learn, TensorFlow, PyTorch，並給齣具體的用法，那對我來說將是巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

機器學習，一定要把它拿下

評分☆☆☆☆☆

很好的書，非常的不錯，挺喜歡的，字跡清晰，慢慢看。

評分☆☆☆☆☆

活動價格購買，實惠，而且是正品，不錯的購買

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的，慢慢看吧

評分☆☆☆☆☆

我讀書我快樂，京東買書，有促銷物流快，我很滿意，買書上京東

評分☆☆☆☆☆

書值得一看，內容比較新，物流很快。服務態度很好。

評分☆☆☆☆☆

快遞快，質量好。

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的，正版，很適閤入門者，寫的深入淺齣，易懂！

評分☆☆☆☆☆

應該還可以吧，還沒看，先囤著。