零起點Python機器學習快速入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何海群 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 入門
• 零基礎
• 數據分析
• 算法
• 實踐
• 代碼
• Scikit-learn
• 數據挖掘

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121311413

版次：1

商品編碼：12174708

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：284

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：計算機行業、金融行業，數據分析、大數據研究人員等。

不需要任何編程、交易經驗，也不需要具備超強的數據分析能力，隻要會使用Excel就可以輕鬆學會本書講解的知識點。

內容簡介

本書采用獨創的黑箱模式，MBA案例教學機製，結閤一綫實戰案例，介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，普通讀者，隻要懂Word、Excel，就能夠輕鬆閱讀全書，並學習使用書中的知識，分析大數據。本書具有以下特色：獨創的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。首次係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件，不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn+Pandas模式，無須任何理論基礎，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。

作者簡介

何海群，網名：字王，CHRD前海智庫CTO，《中華大字庫》發明人，齣版書籍20餘部，在人工智能、數據分析等方麵具有20年一綫專業經驗；zwPython開發平颱、zwQuant量化軟件設計師，中國“Python創客”項目和“Python産業聯盟”發起人，國內**Python量化課程：《Python量化實盤·魔鬼訓練營》創始人，極寬量化開源團隊的創始人。1990年，發明國內**個VR數據手套並獲得專利授權，被業界稱為“中國VR之父”；1992年，論文《人工智能與中文字型設計》入選《廣東青年科學傢文集》，現已成為中文字庫行業三大基礎建模理論之一；1997年，齣版國內首部網絡經濟專著《網絡商戰》；2008年，在北京聯閤創辦國內**4A級網絡公關公司，服務過200餘傢國際五百強企業，被公關協會譽為：中國網絡公關事業的開創者與啓濛者；2012年，發布國內**自主研發的智能中文字庫設計軟件《x2ttf塗鴉造字》，全功能全免費公益軟件；2016年，推齣國內首套純python開源量化軟件：zwQuant，以及國內**Tick級彆開源金融大數據項目：zwDat金融數據包。研究成果有：“小數據”理論，快數據模型，黑天鵝算法，GPU超算工作站、MTRD多節點超算集群算法、“1+N”網絡傳播模型、人工智能“足彩圖靈法則”等。

目錄

第 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1．1 阿爾法狗的前世今生
1．2 機器學習是什麼
1．3 機器學習大史記
1．4 機器學習經典案例

第 2 章 開發環境
2．1 數據分析首選 Python
2．2 用戶運行平颱
2．3 程序目錄結構
2．4 Spyder 編輯器界麵設置
2．5 Python 命令行模式
2．6 Notebook 模式
2．7 模塊庫控製麵闆
2．8 使用 pip 更新模塊庫

第 3 章 Python 入門案例
3．1 案例 3-1：第一次編程“hello，ziwang”
3．2 案例 3-2：增強版“hello，ziwang”
3．3 案例 3-3：列舉係統模塊庫清單
3．4 案例 3-4：常用繪圖風格
3．5 案例 3-5：Pandas 常用繪圖風格
3．6 案例 3-6：常用顔色錶 cors
3．7 案例源碼

第 4 章 Python 基本語法
4．1 數據類型
案例 4-1：基本運算
4．2 字符串
案例 4-2：字符串入門
案例 4-3：字符串常用方法
4．3 List 列錶
案例 4-4：列錶操作
4．4 Tuple 元組
案例 4-5：元組操作
4．5 Dictionary 字典
案例 4-6：字典操作
4．6 數據類型轉換
案例 4-7：控製語句
案例 4-8：函數定義
4．7 案例源碼

第 5 章 Python 人工智能入門與實踐
5．1 從忘卻開始
5．2 Iris 經典愛麗絲
案例 5-1：Iris 愛麗絲
案例 5-2：愛麗絲進化與文本矢量化
5．3 AI 操作流程
5．4 數據切割函數
案例 5-3：Iris 愛麗絲分解
案例 5-4：綫性迴歸算法
5．5 案例源碼

第 6 章 機器學習經典算法案例（上）
6．1 綫性迴歸
6．2 邏輯迴歸算法
案例 6-1：邏輯迴歸算法
6．3 樸素貝葉斯算法
案例 6-2：貝葉斯算法
6．4 KNN 近鄰算法
案例 6-3：KNN 近鄰算法
6．5 隨機森林算法
案例 6-4：隨機森林算法
6．6 案例源碼

第 7 章 機器學習經典算法案例（下）
7．1 決策樹算法
案例 7-1：決策樹算法
7．2 GBDT 迭代決策樹算法
案例 7-2：GBDT 迭代決策樹算法
7．3 SVM 嚮量機
案例 7-3：SVM 嚮量機算法
7．4 SVM-cross 嚮量機交叉算法
案例 7-4：SVM-cross 嚮量機交叉算法
7．5 神經網絡算法
案例 7-5：MLP 神經網絡算法
案例 7-6：MLP_reg 神經網絡迴歸算法
7．6 案例源碼

第 8 章 機器學習組閤算法
8．1 CCPP 數據集
案例 8-1：CCPP 數據集
案例 8-2：CCPP 數據切割
案例 8-3：讀取 CCPP 數據集
8．2 機器學習統一接口函數
案例 8-4：機器學習統一接口
案例 8-5：批量調用機器學習算法
案例 8-6：一體化調用
8．3 模型預製與保存
案例 8-7：儲存算法模型
案例 8-8：批量儲存算法模型
案例 8-9：批量加載算法模型
案例 8-10：機器學習組閤算法
8．4 案例源碼

附錄 A Sklearn 常用模塊和函數

附錄 B 極寬量化係統模塊圖

前言/序言

本書是一部意外之作，也是一部驚喜之作。
這是一本非常簡單的 Python 機器學習入門教程，具有以下特色。
獨創的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。
首次係統化融閤 Sklearn 人工智能軟件和 Pandas 數據分析軟件，無須使用復雜的 Numpy 數學矩陣模塊。
三位一體的課件模式：圖書+開發平颱+成套的教學案例，係統講解，逐步深入。
係統化的Sklearn函數API接口中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。
基於 Sklearn+Pandas 架構，全程采用 MBA 案例模式，無需任何理論基礎，懂 Excel 就可看懂。
本書內容原本是《零起點 Python 足彩大數據與機器學習實盤分析》中的章節，在我們內部小範圍使用時，深受學員喜愛，於是，將書中與機器學習相關的內容和案例單獨抽取齣來，加入部分 Python 入門內容，形成瞭《零起點 Python 機器學習快速入門》一書。
Python 量化三部麯包括：
《零起點 Python 大數據與量化交易》（入門教材）
《零起點 Python 量化與機器學習實盤分析》（重點分析 Sklearn）
《零起點 Python 量化與 TensorFlow 深度學習實盤分析》（重點分析
TensorFlow）
此外，還有兩部補充作品：
《零起點 Python 足彩大數據與機器學習實盤分析》
《零起點 Python 機器學習快速入門》
Python學習路綫
機器學習、人工智能和金融量化基本原理都是相通的，本質上都是數據分析。
本書雖然屬於“零起點 Python”係列，但要更好地學習本書，掌握相關的配套程序，最好具備以下基礎。
Python 編程基礎，不懂 Python 語言的讀者，先花一周時間學習 Python基本知識以及 Pandas（潘達思）數據分析軟件基礎操作。
Top 極寬量化社區有“Python 量化與 zwQuant 學習路綫圖”，大傢可以參考。
先花一周時間學習 Python 基礎，再閱讀《zwPython 中文手冊》，可以少走很多彎路。
學好 Python、Pandas 基礎後，先將本書通讀 1~2 遍。通讀時，碰到問題沒關係，記錄一下跳過去，然後進行精讀；正式學習每章的代碼時，一定要將代碼運行 1~2 遍，培養編程感覺。
根據代碼學習畫流程圖，有瞭流程圖就可以把握程序邏輯，重點是程序和策略的邏輯。
入門後，多看看配套的課件和程序源碼，全套 zwQuant 量化開源程序都帶有函數一級的中文注解。
在學習過程當中一定要多問，可以在論壇提問，這樣大傢都受益。
在群文件中有一個小軟件，即 Python流程圖繪製軟件 CODINGRAPH，使用該軟件，拷貝代碼就可以自動繪製流程圖，對其他編程語言也適用。
網絡資源
與本書有關的程序和數據下載，請瀏覽網站，極寬量化社區中的【下載中心】欄目。本書在 TopQuant.vip 極寬量化社區設有專欄，對本書、人工智能和機
器學習有任何建議都可在社區相關欄目發布信息，我們會在第一時間進行反饋和答復。
“零起點Python”係列叢書
本書繼續保持瞭“零起點 Python”係列叢書的一貫風格——簡單實用。
書中配備瞭大量的圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，隻要懂 Word、Excel，
就能夠輕鬆閱讀全書。
IT 零起點：無需任何電腦編程基礎，隻要會打字、會使用 Excel，就能看懂本書，利用本書配套的 Python 軟件包，輕鬆學會如何利用 Python對股票和足彩數據進行專業分析和量化投資分析。
投資零起點：無須購買任何專業軟件，本書配套的 zwPython 軟件包，采用開源模式，提供 100%全功能、全免費的工業級數據分析平颱。
配置零起點：所有軟件、數據全部采用蘋果“開箱即用”模式，綠色版本，無須安裝，解壓縮後即可直接運行係統。
理財零起點：無需任何專業金融背景，采用通俗易懂的語言，配閤大量專業的圖錶和實盤操作案例，輕鬆掌握各種量化投資策略。
數學零起點：全書沒有任何復雜的數學公式，隻有最基本的加、減、乘、除，輕輕鬆鬆就能看懂全書。
緻謝
本書的齣版要特彆感謝電子工業齣版社的黃愛萍編輯，感謝她在選題策劃和稿件整理方麵做齣的大量工作。
在本書創作過程中，極寬開源量化團隊和培訓班的全體成員，也提齣過很多寶貴的意見，並對部分內容程序做瞭中文注解。特彆是吳娜、餘勤兩位同學，為極寬開源量化文庫和 zwQuant 開源量化軟件編寫文檔，並在團隊成員管理方麵做瞭大量工作，為他們的付齣錶示感謝。
何海群（字王）
北京極寬科技有限公司 CTO
2017 年 2 月 25 日

《數據科學傢的編程利器：Python實戰寶典》 簡介： 在這個數據爆炸的時代，掌握數據分析、建模和可視化的能力已成為各行各業的核心競爭力。而Python，憑藉其簡潔的語法、豐富的庫生態以及活躍的社區支持，早已成為數據科學領域的首選編程語言。本書並非一本枯燥乏味的技術手冊，而是一本緻力於帶領讀者踏上Python數據科學實踐之旅的“實戰寶典”。我們深知，真正的學習在於動手實踐，在於解決實際問題。因此，本書將聚焦於Python在數據科學領域最核心、最實用的技術和工具，通過大量真實案例的剖析與演練，幫助您構建紮實的編程基礎，掌握高效的數據處理流程，並最終能夠運用Python解決復雜的數據科學挑戰。 本書的定位是為那些渴望將Python的強大能力應用於數據科學領域的開發者、分析師、研究人員乃至對數據充滿好奇心的初學者。無論您是初次接觸Python，還是已經具備一定的編程基礎，希望將其技能遷移至數據科學領域，本書都能為您提供一條清晰的學習路徑。我們不會讓您迷失在無盡的理論海洋中，而是將您直接帶到數據處理、分析和建模的“戰場”上，讓您在實操中學習，在解決問題中成長。 本書內容深度解析： 第一部分：Python基礎與數據科學的基石 在正式進入數據科學的殿堂之前，紮實掌握Python的基礎語法和核心概念至關重要。本部分將以數據科學應用的視角，精煉地介紹Python的核心要素。 Python環境搭建與基本操作： 我們將引導您完成Python開發環境的搭建，包括Anaconda的安裝與配置，以及Jupyter Notebook/Lab的使用。您將學會如何編寫、運行Python代碼，理解變量、數據類型（整數、浮點數、字符串、布爾值）、運算符以及各種內置函數。 強大的數據結構：列錶、元組、字典與集閤： 數據科學離不開對數據的組織和操作。我們將深入講解Python中四種核心數據結構。列錶的靈活性，元組的不可變性，字典的高效查找，以及集閤的去重和集閤運算，都將在實際數據處理場景中得到充分的體現。您將學習如何創建、訪問、修改和遍曆這些數據結構，以及它們在處理不同類型數據時的優勢。 控製流程與函數：構建邏輯與模塊化： 條件語句（if-elif-else）和循環語句（for, while）是編寫任何程序的靈魂。我們將通過數據篩選、條件聚閤等實際例子，讓您深刻理解如何運用控製流程來指導數據處理的方嚮。函數是代碼復用和模塊化的關鍵。您將學習如何定義函數、傳遞參數、返迴值，以及如何利用函數來封裝復雜的計算邏輯，提升代碼的可讀性和可維護性。 文件I/O：數據導入與導齣： 實際的數據往往存儲在各種文件中，如CSV、TXT、JSON等。本節將教授您如何使用Python進行文件的讀寫操作，包括打開、讀取、寫入和關閉文件，以及如何處理不同格式的文件內容，為後續的數據加載打下堅實基礎。 異常處理：讓代碼更健壯： 在實際的數據處理過程中，錯誤和異常是不可避免的。本節將介紹try-except塊的使用，幫助您優雅地處理潛在的錯誤，防止程序崩潰，提升代碼的健壯性。 第二部分：NumPy：數值計算的基石 NumPy是Python科學計算的核心庫，為多維數組對象提供瞭強大的支持，是進行數值計算和大規模數據處理的基礎。 NumPy數組：高效的多維數據容器： 我們將詳細介紹NumPy的核心對象——ndarray（N-dimensional array）。您將學習如何創建各種維度的NumPy數組，理解數組的形狀（shape）、維度（ndim）、數據類型（dtype）等屬性。 數組的創建與基本操作： 從列錶創建數組，使用arange、linspace、zeros、ones、eye等函數生成特定數組，以及對數組進行切片、索引、重塑（reshape）等操作，都將在本節中得到詳盡講解。 數值運算與廣播機製： NumPy支持對數組進行各種數學運算，如元素級運算、矩陣運算等。我們將深入講解NumPy的廣播（Broadcasting）機製，這是一種在不同形狀數組之間執行算術運算的強大機製，能夠極大地簡化代碼，提高效率。 聚閤函數與統計計算： NumPy提供瞭豐富的聚閤函數，如sum、mean、std、min、max、median等，可以方便地對數組進行統計分析。您將學會如何對整個數組或沿著特定軸進行計算。 邏輯索引與布爾數組： 利用布爾數組進行條件篩選是NumPy的一項強大功能。我們將演示如何創建布爾數組，並使用它們來選擇數組中的特定元素，實現高效的數據過濾。 第三部分：Pandas：數據分析的瑞士軍刀 Pandas是Python中最流行的數據分析庫，提供瞭Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維帶標簽錶格）兩種核心數據結構，極大地簡化瞭數據清洗、轉換、整理和分析過程。 Series：一維帶標簽數組： 我們將介紹Pandas Series的創建、索引、切片以及與NumPy數組的交互。您將理解Series如何將數據與索引關聯起來，方便進行數據查找和操作。 DataFrame：二維錶格數據結構： DataFrame是Pandas的核心，它能夠存儲各種類型的數據，並提供類似於SQL錶的強大功能。我們將詳細講解DataFrame的創建（從字典、列錶、NumPy數組、CSV文件等），以及如何進行列選擇、行選擇、添加和刪除列等基本操作。 數據讀取與寫入： Pandas提供瞭對各種數據格式（CSV, Excel, JSON, SQL數據庫等）的強大支持。您將學會如何使用read_csv, read_excel等函數讀取數據，以及to_csv, to_excel等函數將數據寫入文件。 數據清洗與預處理： 真實世界的數據往往是“髒”的。本節將是本書的重點之一。我們將涵蓋： 缺失值處理： 檢測缺失值（isnull, notnull），填充缺失值（fillna），刪除缺失值（dropna）。 重復值處理： 檢測重復行（duplicated），刪除重復行（drop_duplicates）。 數據類型轉換： 使用astype()進行數據類型轉換，處理文本數據（str訪問器）等。 數據對齊與閤並： 理解Pandas的數據對齊機製，學習使用concat和merge函數閤並多個DataFrame。 數據篩選與查詢： 利用DataFrame的布爾索引，以及loc和iloc方法，實現復雜的數據篩選和查詢。 數據分組與聚閤： GroupBy機製是Pandas數據分析的核心。您將學習如何使用groupby()函數對數據進行分組，然後應用各種聚閤函數（sum, mean, count, size, agg, transform）進行統計分析。 數據透視錶與交叉錶： pivot_table和crosstab是進行多維度數據分析的強大工具，本節將幫助您掌握它們的用法。 時間序列分析： Pandas對時間序列數據的處理能力非常強大。我們將介紹日期時間對象的創建、索引、重采樣（resample）、滑動窗口（rolling）等操作。 第四部分：Matplotlib與Seaborn：數據可視化之道 數據可視化是將數據轉化為直觀洞察的關鍵。Matplotlib是Python最基礎的繪圖庫，而Seaborn則基於Matplotlib，提供瞭更美觀、更高級的統計圖形。 Matplotlib基礎： 創建圖形與坐標軸： 理解Figure和Axes對象，使用plt.figure()和plt.subplots()創建圖形。 繪製基本圖錶： 學習繪製摺綫圖（plot）、散點圖（scatter）、柱狀圖（bar）、直方圖（hist）、餅圖（pie）等。 自定義圖錶元素： 設置標題（title）、軸標簽（xlabel, ylabel）、圖例（legend）、刻度（xticks, yticks），以及調整綫條樣式、顔色、標記等。 多子圖繪製： 在同一個Figure中繪製多個子圖。 Seaborn：增強統計圖形： 更美觀的默認風格： Seaborn提供瞭更具吸引力的默認樣式。 強大的統計圖錶： 學習繪製箱綫圖（boxplot）、小提琴圖（violinplot）、熱力圖（heatmap）、分布圖（distplot）、計數圖（countplot）、關係圖（relplot, scatterplot, lineplot）等，這些圖錶能夠直觀地展示數據分布、關係和模式。 結閤Pandas DataFrame： Seaborn與Pandas DataFrame無縫集成，可以直接傳入DataFrame進行繪圖。 分類數據可視化： 重點講解如何使用Seaborn可視化分類變量之間的關係。 第五部分：實戰案例與進階話題 理論學習固然重要，但將所學知識應用於實際問題纔能真正鞏固和提升。本部分將通過一係列精心設計的實戰案例，引導您運用前幾部分學到的技術解決真實世界的數據科學問題。 案例一：用戶行為分析： 使用Pandas分析用戶登錄日誌，計算活躍用戶數、用戶留存率，並通過可視化展示用戶活躍趨勢。 案例二：銷售數據分析： 加載銷售數據集，進行數據清洗，分析産品銷售額、區域銷售錶現，識彆暢銷産品和增長區域。 案例三：房價預測（入門）： 簡要介紹迴歸問題，使用Pandas加載房價數據，進行初步的特徵工程和數據探索，為後續更復雜的模型奠定基礎。 （可選）數據科學工作流概述： 簡要介紹數據科學項目的一般流程，包括問題定義、數據收集、數據清洗、探索性數據分析（EDA）、特徵工程、模型選擇與訓練、模型評估與部署。 本書的特色與優勢： 強調實踐： 本書摒棄瞭純理論的講解方式，將大量的篇幅用於實際代碼的演示和案例的剖析。您將在閱讀中不斷地動手實踐，將知識轉化為技能。 由淺入深： 從Python基礎到NumPy、Pandas、可視化，逐步深入，確保讀者能夠循序漸進地掌握數據科學的核心技術。 案例驅動： 每一個概念的引入都伴隨著實際的應用場景和代碼示例，讓您理解“為什麼學”和“怎麼用”。 工具全麵： 涵蓋瞭數據科學領域最核心的Python庫，為您構建全麵的數據科學技術棧。 清晰易懂： 語言通俗易懂，避免使用過於晦澀的術語，力求讓不同背景的讀者都能輕鬆理解。 目標明確： 旨在幫助讀者快速掌握使用Python進行數據處理、分析和可視化的核心能力，能夠獨立完成初步的數據科學項目。 誰適閤閱讀本書？ 希望將Python應用於數據分析、數據挖掘、機器學習等領域的初學者。 具備一定Python基礎，但想係統學習數據科學相關技術的開發者。 從事數據分析、商業智能、市場研究等工作的專業人士。 對數據充滿好奇，希望通過編程探索數據奧秘的學生和愛好者。 任何希望提升數據處理和分析效率的專業人士。 閱讀本書，您將能夠： 熟練使用Python進行數據讀取、清洗、轉換和整理。 運用NumPy高效地進行數值計算。 掌握Pandas強大的數據分析能力，解決復雜的數據分析問題。 利用Matplotlib和Seaborn創建各種統計圖錶，直觀地展示數據洞察。 建立起數據科學項目的基本概念和實踐流程。 《數據科學傢的編程利器：Python實戰寶典》將是您在數據科學領域的一位得力助手。它將點燃您的學習熱情，為您提供解決實際數據問題的強大工具，助您在數據驅動的時代脫穎而齣。立即翻開本書，開啓您的Python數據科學實踐之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我一直想學習一些新的技能來提升自己，機器學習這個方嚮一直吸引著我，但是又不知道從何下手。《零起點Python機器學習快速入門》這本書，簡直就是我一直在尋找的那種“寶藏”。它沒有給我帶來任何壓力，而是讓我感覺學習過程是輕鬆愉快的。作者用一種非常親切的語言，把我從一個完全不懂Python的人，變成瞭一個能夠寫齣簡單機器學習代碼的“新手”。最讓我印象深刻的是，書中提供的例子都非常貼近實際應用，而且代碼的可讀性非常強，每一行代碼都仿佛有生命一樣，在講述自己的故事。我不再是那個隻會復製粘貼代碼的人，而是開始理解代碼背後的邏輯和思想。書中的圖文結閤，更是將一些復雜的概念變得生動形象，讓我能夠一目瞭然地理解。我感覺我不是在“學”，而是在“玩”，在探索這個充滿無限可能的機器學習世界。這本書真的讓我看到瞭，原來學習一門新技術，可以如此簡單而高效。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是那種能讓你從“Python是什麼？”的迷茫狀態，瞬間切換到“哇，機器學習原來這麼有趣！”的興奮點。我一直對數據和人工智能充滿瞭好奇，但又苦於沒有計算機基礎，總覺得這東西高高在上，遙不可及。市麵上不少書，要麼過於理論化，要麼代碼看得我眼花繚亂。直到我翻開瞭《零起點Python機器學習快速入門》，一切都變瞭。作者真的是太懂新手的心瞭！第一章就把Python的基礎語法講得清晰明瞭，完全沒有那些枯燥的術語堆砌，更像是在聊天，你會不自覺地跟著敲代碼，然後發現，咦，原來這麼簡單就能實現一個功能！等到進入機器學習的部分，更是驚喜不斷。沒有上來就拋齣復雜的數學公式，而是通過非常直觀的例子，比如識彆貓狗、預測房價，讓你一步步理解算法的原理。書裏提供的代碼片段，簡直就是可以直接運行的寶藏，稍作修改就能套用到自己的小項目裏，這種成就感無與倫比。我本來以為學習機器學習需要好幾個月甚至一年，結果這本書讓我感覺，幾個星期就能入門，而且是真的“入門”，不是那種停留在錶麵。它搭建瞭一個堅實的地基，讓我對未來的深入學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在某個領域工作多年，但對技術完全是小白的人，我曾經對學習機器學習這件事抱著一種“試試看”的心態。《零起點Python機器學習快速入門》這本書，可以說是給瞭我一個意想不到的驚喜。它不是那種需要你事先懂很多理論知識的書，而是真正地從零開始，一步一個腳印地引領你進入這個奇妙的世界。我最喜歡它的一點是，它沒有把枯燥的數學理論作為學習的門檻，而是通過通俗易懂的比喻和形象的圖示，將復雜的概念變得可視化，讓你能夠輕鬆理解。書中的每一個代碼示例，都配有詳細的解釋，讓我知道每一行代碼的作用是什麼，以及它們是如何協同工作的。這讓我感覺，我不是在被動地學習，而是在主動地創造。我甚至可以用書中的例子，來嘗試解決我工作中遇到的一些實際問題，雖然可能還很簡單，但這種“學以緻用”的感覺，真的讓我無比興奮。這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭技術改變生活的可能性，也激發瞭我繼續深入學習的興趣。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對機器學習的印象就是“高精尖”，覺得那是留給數學天纔和計算機博士的領域。但是，《零起點Python機器學習快速入門》這本書，徹底顛覆瞭我的認知。它真正做到瞭“零起點”，從最基礎的Python語法講起，而且講得特彆有條理，一點都不囉嗦。我最喜歡的地方在於，它把學習過程設計得非常有趣味性，不會讓你覺得是在啃一本枯燥的技術手冊。比如，書中用瞭一些非常貼近生活化的例子來解釋機器學習的概念，讓我一下子就明白瞭那些抽象的理論。更重要的是，書中提供的代碼，都是可以直接運行的，而且作者在講解代碼的時候，會把每一部分的功能都解釋得明明白白，讓你知其然，更知其所以然。我以前嘗試過看一些其他的機器學習書籍，但往往因為門檻太高，看瞭幾頁就放棄瞭。而這本書，就像一個循循善誘的老師，一步步引導我，讓我能夠真正地掌握知識，而不是停留在淺層。現在，我已經能夠自信地運用書中學到的知識，去做一些簡單的數據分析和模型訓練瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直是個動手派，學習新東西總喜歡邊摸索邊前進。《零起點Python機器學習快速入門》簡直就是為我量身打造的。這本書最讓我欣賞的一點是，它沒有把理論講得天花亂墜，而是緊緊圍繞著“實操”展開。剛開始讀，我還在擔心會不會又是那種“紙上談兵”的教材，但當我看到書中詳盡的代碼講解，以及書中提供的、可以直接運行的示例項目時，我的疑慮就煙消雲散瞭。它不像有些書那樣，把復雜的概念包裝得高深莫測，而是用一種非常接地氣的方式，把每一個步驟都分解得一清二楚。比如，書中在介紹一個算法的時候，不會上來就給你一大堆公式，而是先告訴你這個算法能做什麼，解決瞭什麼問題，然後一步步帶你用Python實現它。這種“先開花，後結果”的學習方式，讓我這個初學者能夠快速看到學習的成果，從而保持學習的動力。而且，書中的代碼設計得非常簡潔高效，即使是我這種剛接觸Python不久的人，也能很快理解其中的邏輯。讀完這本書，我感覺自己真的踏入瞭機器學習的大門，而不是還在門外徘徊。

評分☆☆☆☆☆

618活動買的，價格很劃算。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，挺好的，比較滿意。

評分☆☆☆☆☆

書寫的很實用，值得閱讀

評分☆☆☆☆☆

感覺上瞭賊船，這書的官網都打不開，以後不能就隻憑藉書名買書瞭，還是得有一雙慧眼

評分☆☆☆☆☆

商品各方麵挺滿意的，送貨速度不錯。

評分☆☆☆☆☆

Good ...Good ...Good ...Good ...Good ...Good ...

評分☆☆☆☆☆

東西很好超值，特彆喜歡

評分☆☆☆☆☆

要用作者的自定義框架學習。

評分☆☆☆☆☆

準備學習多一個~~~~~