零起点Python机器学习快速入门 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

何海群 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 入门
• 零基础
• 数据分析
• 算法
• 实践
• 代码
• Scikit-learn
• 数据挖掘

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311413

版次：1

商品编码：12174708

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：284

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：计算机行业、金融行业，数据分析、大数据研究人员等。

不需要任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用Excel就可以轻松学会本书讲解的知识点。

内容简介

本书采用独创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。本书具有以下特色：独创的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。首次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn+Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。

作者简介

何海群，网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，出版书籍20余部，在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验；zwPython开发平台、zwQuant量化软件设计师，中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人，国内**Python量化课程：《Python量化实盘·魔鬼训练营》创始人，极宽量化开源团队的创始人。1990年，发明国内**个VR数据手套并获得专利授权，被业界称为“中国VR之父”；1992年，论文《人工智能与中文字型设计》入选《广东青年科学家文集》，现已成为中文字库行业三大基础建模理论之一；1997年，出版国内首部网络经济专著《网络商战》；2008年，在北京联合创办国内**4A级网络公关公司，服务过200余家国际五百强企业，被公关协会誉为：中国网络公关事业的开创者与启蒙者；2012年，发布国内**自主研发的智能中文字库设计软件《x2ttf涂鸦造字》，全功能全免费公益软件；2016年，推出国内首套纯python开源量化软件：zwQuant，以及国内**Tick级别开源金融大数据项目：zwDat金融数据包。研究成果有：“小数据”理论，快数据模型，黑天鹅算法，GPU超算工作站、MTRD多节点超算集群算法、“1+N”网络传播模型、人工智能“足彩图灵法则”等。

目录

第 1 章 从阿尔法狗开始说起1
1．1 阿尔法狗的前世今生
1．2 机器学习是什么
1．3 机器学习大史记
1．4 机器学习经典案例

第 2 章 开发环境
2．1 数据分析首选 Python
2．2 用户运行平台
2．3 程序目录结构
2．4 Spyder 编辑器界面设置
2．5 Python 命令行模式
2．6 Notebook 模式
2．7 模块库控制面板
2．8 使用 pip 更新模块库

第 3 章 Python 入门案例
3．1 案例 3-1：第一次编程“hello，ziwang”
3．2 案例 3-2：增强版“hello，ziwang”
3．3 案例 3-3：列举系统模块库清单
3．4 案例 3-4：常用绘图风格
3．5 案例 3-5：Pandas 常用绘图风格
3．6 案例 3-6：常用颜色表 cors
3．7 案例源码

第 4 章 Python 基本语法
4．1 数据类型
案例 4-1：基本运算
4．2 字符串
案例 4-2：字符串入门
案例 4-3：字符串常用方法
4．3 List 列表
案例 4-4：列表操作
4．4 Tuple 元组
案例 4-5：元组操作
4．5 Dictionary 字典
案例 4-6：字典操作
4．6 数据类型转换
案例 4-7：控制语句
案例 4-8：函数定义
4．7 案例源码

第 5 章 Python 人工智能入门与实践
5．1 从忘却开始
5．2 Iris 经典爱丽丝
案例 5-1：Iris 爱丽丝
案例 5-2：爱丽丝进化与文本矢量化
5．3 AI 操作流程
5．4 数据切割函数
案例 5-3：Iris 爱丽丝分解
案例 5-4：线性回归算法
5．5 案例源码

第 6 章 机器学习经典算法案例（上）
6．1 线性回归
6．2 逻辑回归算法
案例 6-1：逻辑回归算法
6．3 朴素贝叶斯算法
案例 6-2：贝叶斯算法
6．4 KNN 近邻算法
案例 6-3：KNN 近邻算法
6．5 随机森林算法
案例 6-4：随机森林算法
6．6 案例源码

第 7 章 机器学习经典算法案例（下）
7．1 决策树算法
案例 7-1：决策树算法
7．2 GBDT 迭代决策树算法
案例 7-2：GBDT 迭代决策树算法
7．3 SVM 向量机
案例 7-3：SVM 向量机算法
7．4 SVM-cross 向量机交叉算法
案例 7-4：SVM-cross 向量机交叉算法
7．5 神经网络算法
案例 7-5：MLP 神经网络算法
案例 7-6：MLP_reg 神经网络回归算法
7．6 案例源码

第 8 章 机器学习组合算法
8．1 CCPP 数据集
案例 8-1：CCPP 数据集
案例 8-2：CCPP 数据切割
案例 8-3：读取 CCPP 数据集
8．2 机器学习统一接口函数
案例 8-4：机器学习统一接口
案例 8-5：批量调用机器学习算法
案例 8-6：一体化调用
8．3 模型预制与保存
案例 8-7：储存算法模型
案例 8-8：批量储存算法模型
案例 8-9：批量加载算法模型
案例 8-10：机器学习组合算法
8．4 案例源码

附录 A Sklearn 常用模块和函数

附录 B 极宽量化系统模块图

前言/序言

本书是一部意外之作，也是一部惊喜之作。
这是一本非常简单的 Python 机器学习入门教程，具有以下特色。
独创的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。
首次系统化融合 Sklearn 人工智能软件和 Pandas 数据分析软件，无须使用复杂的 Numpy 数学矩阵模块。
三位一体的课件模式：图书+开发平台+成套的教学案例，系统讲解，逐步深入。
系统化的Sklearn函数API接口中文文档，可作为案头工具书随时查阅。
基于 Sklearn+Pandas 架构，全程采用 MBA 案例模式，无需任何理论基础，懂 Excel 就可看懂。
本书内容原本是《零起点 Python 足彩大数据与机器学习实盘分析》中的章节，在我们内部小范围使用时，深受学员喜爱，于是，将书中与机器学习相关的内容和案例单独抽取出来，加入部分 Python 入门内容，形成了《零起点 Python 机器学习快速入门》一书。
Python 量化三部曲包括：
《零起点 Python 大数据与量化交易》（入门教材）
《零起点 Python 量化与机器学习实盘分析》（重点分析 Sklearn）
《零起点 Python 量化与 TensorFlow 深度学习实盘分析》（重点分析
TensorFlow）
此外，还有两部补充作品：
《零起点 Python 足彩大数据与机器学习实盘分析》
《零起点 Python 机器学习快速入门》
Python学习路线
机器学习、人工智能和金融量化基本原理都是相通的，本质上都是数据分析。
本书虽然属于“零起点 Python”系列，但要更好地学习本书，掌握相关的配套程序，最好具备以下基础。
Python 编程基础，不懂 Python 语言的读者，先花一周时间学习 Python基本知识以及 Pandas（潘达思）数据分析软件基础操作。
Top 极宽量化社区有“Python 量化与 zwQuant 学习路线图”，大家可以参考。
先花一周时间学习 Python 基础，再阅读《zwPython 中文手册》，可以少走很多弯路。
学好 Python、Pandas 基础后，先将本书通读 1~2 遍。通读时，碰到问题没关系，记录一下跳过去，然后进行精读；正式学习每章的代码时，一定要将代码运行 1~2 遍，培养编程感觉。
根据代码学习画流程图，有了流程图就可以把握程序逻辑，重点是程序和策略的逻辑。
入门后，多看看配套的课件和程序源码，全套 zwQuant 量化开源程序都带有函数一级的中文注解。
在学习过程当中一定要多问，可以在论坛提问，这样大家都受益。
在群文件中有一个小软件，即 Python流程图绘制软件 CODINGRAPH，使用该软件，拷贝代码就可以自动绘制流程图，对其他编程语言也适用。
网络资源
与本书有关的程序和数据下载，请浏览网站，极宽量化社区中的【下载中心】栏目。本书在 TopQuant.vip 极宽量化社区设有专栏，对本书、人工智能和机
器学习有任何建议都可在社区相关栏目发布信息，我们会在第一时间进行反馈和答复。
“零起点Python”系列丛书
本书继续保持了“零起点 Python”系列丛书的一贯风格——简单实用。
书中配备了大量的图表说明，没有枯燥的数学公式，只要懂 Word、Excel，
就能够轻松阅读全书。
IT 零起点：无需任何电脑编程基础，只要会打字、会使用 Excel，就能看懂本书，利用本书配套的 Python 软件包，轻松学会如何利用 Python对股票和足彩数据进行专业分析和量化投资分析。
投资零起点：无须购买任何专业软件，本书配套的 zwPython 软件包，采用开源模式，提供 100%全功能、全免费的工业级数据分析平台。
配置零起点：所有软件、数据全部采用苹果“开箱即用”模式，绿色版本，无须安装，解压缩后即可直接运行系统。
理财零起点：无需任何专业金融背景，采用通俗易懂的语言，配合大量专业的图表和实盘操作案例，轻松掌握各种量化投资策略。
数学零起点：全书没有任何复杂的数学公式，只有最基本的加、减、乘、除，轻轻松松就能看懂全书。
致谢
本书的出版要特别感谢电子工业出版社的黄爱萍编辑，感谢她在选题策划和稿件整理方面做出的大量工作。
在本书创作过程中，极宽开源量化团队和培训班的全体成员，也提出过很多宝贵的意见，并对部分内容程序做了中文注解。特别是吴娜、余勤两位同学，为极宽开源量化文库和 zwQuant 开源量化软件编写文档，并在团队成员管理方面做了大量工作，为他们的付出表示感谢。
何海群（字王）
北京极宽科技有限公司 CTO
2017 年 2 月 25 日

《数据科学家的编程利器：Python实战宝典》 简介： 在这个数据爆炸的时代，掌握数据分析、建模和可视化的能力已成为各行各业的核心竞争力。而Python，凭借其简洁的语法、丰富的库生态以及活跃的社区支持，早已成为数据科学领域的首选编程语言。本书并非一本枯燥乏味的技术手册，而是一本致力于带领读者踏上Python数据科学实践之旅的“实战宝典”。我们深知，真正的学习在于动手实践，在于解决实际问题。因此，本书将聚焦于Python在数据科学领域最核心、最实用的技术和工具，通过大量真实案例的剖析与演练，帮助您构建扎实的编程基础，掌握高效的数据处理流程，并最终能够运用Python解决复杂的数据科学挑战。 本书的定位是为那些渴望将Python的强大能力应用于数据科学领域的开发者、分析师、研究人员乃至对数据充满好奇心的初学者。无论您是初次接触Python，还是已经具备一定的编程基础，希望将其技能迁移至数据科学领域，本书都能为您提供一条清晰的学习路径。我们不会让您迷失在无尽的理论海洋中，而是将您直接带到数据处理、分析和建模的“战场”上，让您在实操中学习，在解决问题中成长。 本书内容深度解析： 第一部分：Python基础与数据科学的基石 在正式进入数据科学的殿堂之前，扎实掌握Python的基础语法和核心概念至关重要。本部分将以数据科学应用的视角，精炼地介绍Python的核心要素。 Python环境搭建与基本操作： 我们将引导您完成Python开发环境的搭建，包括Anaconda的安装与配置，以及Jupyter Notebook/Lab的使用。您将学会如何编写、运行Python代码，理解变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、运算符以及各种内置函数。 强大的数据结构：列表、元组、字典与集合： 数据科学离不开对数据的组织和操作。我们将深入讲解Python中四种核心数据结构。列表的灵活性，元组的不可变性，字典的高效查找，以及集合的去重和集合运算，都将在实际数据处理场景中得到充分的体现。您将学习如何创建、访问、修改和遍历这些数据结构，以及它们在处理不同类型数据时的优势。 控制流程与函数：构建逻辑与模块化： 条件语句（if-elif-else）和循环语句（for, while）是编写任何程序的灵魂。我们将通过数据筛选、条件聚合等实际例子，让您深刻理解如何运用控制流程来指导数据处理的方向。函数是代码复用和模块化的关键。您将学习如何定义函数、传递参数、返回值，以及如何利用函数来封装复杂的计算逻辑，提升代码的可读性和可维护性。 文件I/O：数据导入与导出： 实际的数据往往存储在各种文件中，如CSV、TXT、JSON等。本节将教授您如何使用Python进行文件的读写操作，包括打开、读取、写入和关闭文件，以及如何处理不同格式的文件内容，为后续的数据加载打下坚实基础。 异常处理：让代码更健壮： 在实际的数据处理过程中，错误和异常是不可避免的。本节将介绍try-except块的使用，帮助您优雅地处理潜在的错误，防止程序崩溃，提升代码的健壮性。 第二部分：NumPy：数值计算的基石 NumPy是Python科学计算的核心库，为多维数组对象提供了强大的支持，是进行数值计算和大规模数据处理的基础。 NumPy数组：高效的多维数据容器： 我们将详细介绍NumPy的核心对象——ndarray（N-dimensional array）。您将学习如何创建各种维度的NumPy数组，理解数组的形状（shape）、维度（ndim）、数据类型（dtype）等属性。 数组的创建与基本操作： 从列表创建数组，使用arange、linspace、zeros、ones、eye等函数生成特定数组，以及对数组进行切片、索引、重塑（reshape）等操作，都将在本节中得到详尽讲解。 数值运算与广播机制： NumPy支持对数组进行各种数学运算，如元素级运算、矩阵运算等。我们将深入讲解NumPy的广播（Broadcasting）机制，这是一种在不同形状数组之间执行算术运算的强大机制，能够极大地简化代码，提高效率。 聚合函数与统计计算： NumPy提供了丰富的聚合函数，如sum、mean、std、min、max、median等，可以方便地对数组进行统计分析。您将学会如何对整个数组或沿着特定轴进行计算。 逻辑索引与布尔数组： 利用布尔数组进行条件筛选是NumPy的一项强大功能。我们将演示如何创建布尔数组，并使用它们来选择数组中的特定元素，实现高效的数据过滤。 第三部分：Pandas：数据分析的瑞士军刀 Pandas是Python中最流行的数据分析库，提供了Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格）两种核心数据结构，极大地简化了数据清洗、转换、整理和分析过程。 Series：一维带标签数组： 我们将介绍Pandas Series的创建、索引、切片以及与NumPy数组的交互。您将理解Series如何将数据与索引关联起来，方便进行数据查找和操作。 DataFrame：二维表格数据结构： DataFrame是Pandas的核心，它能够存储各种类型的数据，并提供类似于SQL表的强大功能。我们将详细讲解DataFrame的创建（从字典、列表、NumPy数组、CSV文件等），以及如何进行列选择、行选择、添加和删除列等基本操作。 数据读取与写入： Pandas提供了对各种数据格式（CSV, Excel, JSON, SQL数据库等）的强大支持。您将学会如何使用read_csv, read_excel等函数读取数据，以及to_csv, to_excel等函数将数据写入文件。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的。本节将是本书的重点之一。我们将涵盖： 缺失值处理： 检测缺失值（isnull, notnull），填充缺失值（fillna），删除缺失值（dropna）。 重复值处理： 检测重复行（duplicated），删除重复行（drop_duplicates）。 数据类型转换： 使用astype()进行数据类型转换，处理文本数据（str访问器）等。 数据对齐与合并： 理解Pandas的数据对齐机制，学习使用concat和merge函数合并多个DataFrame。 数据筛选与查询： 利用DataFrame的布尔索引，以及loc和iloc方法，实现复杂的数据筛选和查询。 数据分组与聚合： GroupBy机制是Pandas数据分析的核心。您将学习如何使用groupby()函数对数据进行分组，然后应用各种聚合函数（sum, mean, count, size, agg, transform）进行统计分析。 数据透视表与交叉表： pivot_table和crosstab是进行多维度数据分析的强大工具，本节将帮助您掌握它们的用法。 时间序列分析： Pandas对时间序列数据的处理能力非常强大。我们将介绍日期时间对象的创建、索引、重采样（resample）、滑动窗口（rolling）等操作。 第四部分：Matplotlib与Seaborn：数据可视化之道 数据可视化是将数据转化为直观洞察的关键。Matplotlib是Python最基础的绘图库，而Seaborn则基于Matplotlib，提供了更美观、更高级的统计图形。 Matplotlib基础： 创建图形与坐标轴： 理解Figure和Axes对象，使用plt.figure()和plt.subplots()创建图形。 绘制基本图表： 学习绘制折线图（plot）、散点图（scatter）、柱状图（bar）、直方图（hist）、饼图（pie）等。 自定义图表元素： 设置标题（title）、轴标签（xlabel, ylabel）、图例（legend）、刻度（xticks, yticks），以及调整线条样式、颜色、标记等。 多子图绘制： 在同一个Figure中绘制多个子图。 Seaborn：增强统计图形： 更美观的默认风格： Seaborn提供了更具吸引力的默认样式。 强大的统计图表： 学习绘制箱线图（boxplot）、小提琴图（violinplot）、热力图（heatmap）、分布图（distplot）、计数图（countplot）、关系图（relplot, scatterplot, lineplot）等，这些图表能够直观地展示数据分布、关系和模式。 结合Pandas DataFrame： Seaborn与Pandas DataFrame无缝集成，可以直接传入DataFrame进行绘图。 分类数据可视化： 重点讲解如何使用Seaborn可视化分类变量之间的关系。 第五部分：实战案例与进阶话题 理论学习固然重要，但将所学知识应用于实际问题才能真正巩固和提升。本部分将通过一系列精心设计的实战案例，引导您运用前几部分学到的技术解决真实世界的数据科学问题。 案例一：用户行为分析： 使用Pandas分析用户登录日志，计算活跃用户数、用户留存率，并通过可视化展示用户活跃趋势。 案例二：销售数据分析： 加载销售数据集，进行数据清洗，分析产品销售额、区域销售表现，识别畅销产品和增长区域。 案例三：房价预测（入门）： 简要介绍回归问题，使用Pandas加载房价数据，进行初步的特征工程和数据探索，为后续更复杂的模型奠定基础。 （可选）数据科学工作流概述： 简要介绍数据科学项目的一般流程，包括问题定义、数据收集、数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择与训练、模型评估与部署。 本书的特色与优势： 强调实践： 本书摒弃了纯理论的讲解方式，将大量的篇幅用于实际代码的演示和案例的剖析。您将在阅读中不断地动手实践，将知识转化为技能。 由浅入深： 从Python基础到NumPy、Pandas、可视化，逐步深入，确保读者能够循序渐进地掌握数据科学的核心技术。 案例驱动： 每一个概念的引入都伴随着实际的应用场景和代码示例，让您理解“为什么学”和“怎么用”。 工具全面： 涵盖了数据科学领域最核心的Python库，为您构建全面的数据科学技术栈。 清晰易懂： 语言通俗易懂，避免使用过于晦涩的术语，力求让不同背景的读者都能轻松理解。 目标明确： 旨在帮助读者快速掌握使用Python进行数据处理、分析和可视化的核心能力，能够独立完成初步的数据科学项目。 谁适合阅读本书？ 希望将Python应用于数据分析、数据挖掘、机器学习等领域的初学者。 具备一定Python基础，但想系统学习数据科学相关技术的开发者。 从事数据分析、商业智能、市场研究等工作的专业人士。 对数据充满好奇，希望通过编程探索数据奥秘的学生和爱好者。 任何希望提升数据处理和分析效率的专业人士。 阅读本书，您将能够： 熟练使用Python进行数据读取、清洗、转换和整理。 运用NumPy高效地进行数值计算。 掌握Pandas强大的数据分析能力，解决复杂的数据分析问题。 利用Matplotlib和Seaborn创建各种统计图表，直观地展示数据洞察。 建立起数据科学项目的基本概念和实践流程。 《数据科学家的编程利器：Python实战宝典》将是您在数据科学领域的一位得力助手。它将点燃您的学习热情，为您提供解决实际数据问题的强大工具，助您在数据驱动的时代脱颖而出。立即翻开本书，开启您的Python数据科学实践之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

作为一个在某个领域工作多年，但对技术完全是小白的人，我曾经对学习机器学习这件事抱着一种“试试看”的心态。《零起点Python机器学习快速入门》这本书，可以说是给了我一个意想不到的惊喜。它不是那种需要你事先懂很多理论知识的书，而是真正地从零开始，一步一个脚印地引领你进入这个奇妙的世界。我最喜欢它的一点是，它没有把枯燥的数学理论作为学习的门槛，而是通过通俗易懂的比喻和形象的图示，将复杂的概念变得可视化，让你能够轻松理解。书中的每一个代码示例，都配有详细的解释，让我知道每一行代码的作用是什么，以及它们是如何协同工作的。这让我感觉，我不是在被动地学习，而是在主动地创造。我甚至可以用书中的例子，来尝试解决我工作中遇到的一些实际问题，虽然可能还很简单，但这种“学以致用”的感觉，真的让我无比兴奋。这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了技术改变生活的可能性，也激发了我继续深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直想学习一些新的技能来提升自己，机器学习这个方向一直吸引着我，但是又不知道从何下手。《零起点Python机器学习快速入门》这本书，简直就是我一直在寻找的那种“宝藏”。它没有给我带来任何压力，而是让我感觉学习过程是轻松愉快的。作者用一种非常亲切的语言，把我从一个完全不懂Python的人，变成了一个能够写出简单机器学习代码的“新手”。最让我印象深刻的是，书中提供的例子都非常贴近实际应用，而且代码的可读性非常强，每一行代码都仿佛有生命一样，在讲述自己的故事。我不再是那个只会复制粘贴代码的人，而是开始理解代码背后的逻辑和思想。书中的图文结合，更是将一些复杂的概念变得生动形象，让我能够一目了然地理解。我感觉我不是在“学”，而是在“玩”，在探索这个充满无限可能的机器学习世界。这本书真的让我看到了，原来学习一门新技术，可以如此简单而高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是那种能让你从“Python是什么？”的迷茫状态，瞬间切换到“哇，机器学习原来这么有趣！”的兴奋点。我一直对数据和人工智能充满了好奇，但又苦于没有计算机基础，总觉得这东西高高在上，遥不可及。市面上不少书，要么过于理论化，要么代码看得我眼花缭乱。直到我翻开了《零起点Python机器学习快速入门》，一切都变了。作者真的是太懂新手的心了！第一章就把Python的基础语法讲得清晰明了，完全没有那些枯燥的术语堆砌，更像是在聊天，你会不自觉地跟着敲代码，然后发现，咦，原来这么简单就能实现一个功能！等到进入机器学习的部分，更是惊喜不断。没有上来就抛出复杂的数学公式，而是通过非常直观的例子，比如识别猫狗、预测房价，让你一步步理解算法的原理。书里提供的代码片段，简直就是可以直接运行的宝藏，稍作修改就能套用到自己的小项目里，这种成就感无与伦比。我本来以为学习机器学习需要好几个月甚至一年，结果这本书让我感觉，几个星期就能入门，而且是真的“入门”，不是那种停留在表面。它搭建了一个坚实的地基，让我对未来的深入学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对机器学习的印象就是“高精尖”，觉得那是留给数学天才和计算机博士的领域。但是，《零起点Python机器学习快速入门》这本书，彻底颠覆了我的认知。它真正做到了“零起点”，从最基础的Python语法讲起，而且讲得特别有条理，一点都不啰嗦。我最喜欢的地方在于，它把学习过程设计得非常有趣味性，不会让你觉得是在啃一本枯燥的技术手册。比如，书中用了一些非常贴近生活化的例子来解释机器学习的概念，让我一下子就明白了那些抽象的理论。更重要的是，书中提供的代码，都是可以直接运行的，而且作者在讲解代码的时候，会把每一部分的功能都解释得明明白白，让你知其然，更知其所以然。我以前尝试过看一些其他的机器学习书籍，但往往因为门槛太高，看了几页就放弃了。而这本书，就像一个循循善诱的老师，一步步引导我，让我能够真正地掌握知识，而不是停留在浅层。现在，我已经能够自信地运用书中学到的知识，去做一些简单的数据分析和模型训练了。

评分☆☆☆☆☆

我一直是个动手派，学习新东西总喜欢边摸索边前进。《零起点Python机器学习快速入门》简直就是为我量身打造的。这本书最让我欣赏的一点是，它没有把理论讲得天花乱坠，而是紧紧围绕着“实操”展开。刚开始读，我还在担心会不会又是那种“纸上谈兵”的教材，但当我看到书中详尽的代码讲解，以及书中提供的、可以直接运行的示例项目时，我的疑虑就烟消云散了。它不像有些书那样，把复杂的概念包装得高深莫测，而是用一种非常接地气的方式，把每一个步骤都分解得一清二楚。比如，书中在介绍一个算法的时候，不会上来就给你一大堆公式，而是先告诉你这个算法能做什么，解决了什么问题，然后一步步带你用Python实现它。这种“先开花，后结果”的学习方式，让我这个初学者能够快速看到学习的成果，从而保持学习的动力。而且，书中的代码设计得非常简洁高效，即使是我这种刚接触Python不久的人，也能很快理解其中的逻辑。读完这本书，我感觉自己真的踏入了机器学习的大门，而不是还在门外徘徊。

评分☆☆☆☆☆

书中广告有点多！

评分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的

评分☆☆☆☆☆

还可以，入门

评分☆☆☆☆☆

还好，入门教程

评分☆☆☆☆☆

内容空洞空洞

评分☆☆☆☆☆

入门用的，学习人工智能，追赶时代大潮

评分☆☆☆☆☆

书值得一看，内容比较新，物流很快。服务态度很好。

评分☆☆☆☆☆

还好，入门教程

评分☆☆☆☆☆

感觉上了贼船，这书的官网都打不开，以后不能就只凭借书名买书了，还是得有一双慧眼