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阿布，胥嘉幸编著 著

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• 数据科学
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• 实践
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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121321603

商品编码：14663403495

出版时间：2017-08-01

作  者:阿布,胥嘉幸 编著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:315 装  帧:平装 ISBN:9787121321603 ●第1篇机器学习篇
●第1章初识机器学习2
●1.1机器学习——赋予机器“学习”的灵魂2
●1.1.1小红帽识别毒蘑菇2
●1.1.2三种机器学习问题6
●1.1.3常用符号6
●1.1.4回顾7
●1.2KNN——相似的邻居请投票7
●1.2.1模型原理7
●1.2.2鸢尾花卉数据集（IRIS）9
●1.2.3训练模型9
●1.2.4评估模型12
●1.2.5关于KNN14
●1.2.6运用KNN模型15
●1.2.7回顾16
●1.3逻辑分类I：线性分类模型16
●1.3.1参数化的模型16
●1.3.2逻辑分类：预测18
●1.3.3逻辑分类：评估22
●1.3.4逻辑分类：训练23
●部分目录

内容简介

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习分类模型的训练（靠前章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界优选的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。接着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简单描述了RNN模型（第8章），接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目（第9章）。 阿布,胥嘉幸 编著 阿布，多年互联网金融技术从业经验，曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司，现自由职业，个人量化交易者，擅长个人中小资金量化交易领域系统开发，以及为中小型量化私募资金提供技术解决方案、技术支持、量化培训等工作。
胥嘉幸，北京大学硕士，先后就职于百度金融证券、百度糯米搜索部门。多年致力于大数据机器学习方面的研究，有深厚的数学功底和理论支撑。在将机器学习技术融于传统金融量化领域方面颇有研究。

《智慧的涌现：从数据到洞察的蜕变》 在信息爆炸的时代，海量数据如同一片无边无际的海洋，蕴藏着无限的潜力与奥秘。然而，如何从这片浑浊的洪流中打捞出闪耀的珍珠，将原始的数字转化为有价值的见解，一直是人类孜孜以求的挑战。本书《智慧的涌现：从数据到洞察的蜕变》正是探索这一旅程的指南，它并非直接传授特定的算法或技术，而是深入剖析了数据分析与决策制定的底层逻辑，以及如何构建一套系统性的思维框架，以驾驭复杂的数据景观，最终实现智慧的涌现。 我们生活的世界，正以前所未有的速度被数据所重塑。从每一次点击、每一次交易，到每一次传感器读数，数据无处不在。这些数据是现实世界的数字镜像，它们记录着模式、趋势、关联，甚至是隐藏的因果关系。然而，仅仅拥有数据远远不够。数据的价值在于其能够被理解、被解释，并最终驱动有意义的行动。本书将带领读者踏上一段探索之旅，理解如何从看似杂乱无章的数据中提取信息，再将这些信息转化为能够解释现象、预测未来、优化决策的知识。 本书的第一个核心主题是“数据的本质与价值的挖掘”。我们首先要理解，数据并非孤立的碎片，而是相互关联的实体。数据的价值体现在它能够帮助我们回答“是什么”、“为什么”、“会怎么样”等一系列关键问题。我们将探讨数据的不同类型，如结构化数据、非结构化数据，以及它们各自的特点和应用场景。更重要的是，我们将关注如何定义和量化数据的价值，如何从业务需求出发，识别最关键的数据维度，以及如何避免陷入“为收集而收集”的泥潭。理解数据的生命周期，从数据的采集、清洗、存储，到数据的分析、解读和应用，是掌握数据价值的基石。我们将强调数据质量的重要性，以及如何通过有效的预处理步骤，确保后续分析的准确性和可靠性。 其次，本书将深入探讨“模式识别与关联发现的艺术”。数据的力量在于揭示隐藏的模式和未知的关联。这不仅仅是统计学上的计算，更是一种对现象背后逻辑的深刻洞察。我们将讨论如何运用各种可视化技术，直观地展现数据的分布、趋势和异常点。通过图表、热力图、散点图等工具，我们可以更轻松地发现数据中的规律。同时，我们也将介绍一些基本的探索性数据分析（EDA）方法，帮助读者学会提问、假设并验证，从而在数据中发现有意义的线索。本书将强调关联性不等于因果性，并指导读者如何逐步深入，探究数据之间真实的影响机制。我们将涉及一些基础的统计概念，如相关系数、分布、假设检验等，但侧重点在于它们在理解数据模式和发现关联中的实际应用，而非深奥的数学证明。 第三个重要章节聚焦于“预测性思维与未来洞察的构建”。当对当前数据的理解达到一定深度后，我们便能够开始尝试预测未来。本书将探讨如何利用历史数据来构建预测模型，从而对未来的趋势、用户的行为、市场的变化等进行预判。这不是对神秘力量的占卜，而是基于数据规律的科学推演。我们将讨论构建预测模型的关键要素，包括特征选择、模型评估、以及如何理解模型的局限性。本书将引导读者认识到，预测的目的是为了更好地规划和应对，而不是追求绝对的准确。我们将介绍一些基本的预测思路，例如趋势外推、周期性分析，以及如何结合领域知识来优化预测结果。 第四部分将转向“决策优化与行动驱动的实践”。数据最终的价值在于能够转化为具体的行动，并带来可衡量的改进。本书将探讨如何将数据分析的结果转化为清晰、可操作的建议，如何向不同受众清晰地沟通数据洞察，以及如何将这些洞察融入到实际的决策流程中。我们将强调“以终为始”的原则，即在分析之初就明确决策目标，并围绕目标来设计数据分析的路径。我们将讨论如何进行A/B测试来验证不同策略的效果，如何建立持续的反馈循环，不断优化决策的有效性。本书将引导读者思考，数据分析不是一个独立的环节，而是贯穿于整个业务流程中的一种赋能工具。 最后，本书将展望“智慧涌现的未来与人机协作的新篇章”。随着技术的发展，我们正迈入一个更加智能的时代。本书将探讨未来的数据分析将如何演进，以及人类在其中扮演的角色。我们将强调，即使是最先进的技术，也需要人类的智慧、创造力和伦理判断来指导。人与机器的协作，将是实现更高级别智慧涌现的关键。本书将鼓励读者保持开放的心态，拥抱新技术，同时不忘培养自身的核心竞争力——批判性思维、问题解决能力以及对复杂系统本质的理解。 《智慧的涌现：从数据到洞察的蜕变》并非一本枯燥的技术手册，而是一本关于思维方式的变革指南。它旨在帮助读者建立一种“数据驱动”的心智模式，学会如何用数据来观察世界，如何从海量信息中提炼真知，最终在不断变化的环境中做出更明智的决策。无论您是初涉数据领域的研究者，还是希望提升决策能力的业务领导者，本书都将为您提供一套普适性的方法论和深刻的启发，引领您踏上从数据到智慧的蜕变之路。它将教会您如何“看见”数据中的故事，如何“倾听”数据中的声音，以及如何“驾驭”数据带来的力量。

评分☆☆☆☆☆

我近期入手了一本名为《机器学习之路》的书，虽然我还在初期探索阶段，但其结构和编排给我留下了深刻的印象。从我初步翻阅的感受来看，这本书似乎非常注重理论与实践的结合。我推测，它可能会从机器学习的基本概念切入，然后深入到各种算法的细节。我尤其期待书中能够详细解释一些核心的算法，例如神经网络及其各种变体（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN），以及集成学习方法（如随机森林和梯度提升机）。我知道这些高级算法是现代机器学习领域的基石，理解它们对于解决复杂的实际问题至关重要。此外，我希望书中能够提供关于深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）的实际操作指导，并且演示如何利用这些框架来实现复杂的模型。对于我这种偏向于动手实践的学习者来说，书中是否包含丰富的案例研究，涵盖从数据收集、模型训练到最终部署的完整流程，将是评估其价值的重要标准。我希望能在这本书的指引下，逐步掌握构建和优化高性能机器学习模型的能力，从而在我的项目或研究中取得突破。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对人工智能的底层逻辑感到好奇的学生，一直在寻找一本能够真正带我“走上”机器学习之路的书。我注意到《机器学习之路》这本书，从书名就可以感受到它鼓励探索和实践的精神。我期待这本书不仅仅是理论的堆砌，更能够引领我一步步去尝试、去构建。我希望书中能够提供一些非常直观的入门示例，例如用简单的Python代码实现一个线性回归模型，并且清晰地解释每一步的操作。我特别想知道，书中是否会涉及到机器学习项目的完整生命周期，包括如何定义问题、收集和清洗数据、选择模型、训练和评估模型，以及如何将模型应用到实际场景中。对于我这种初学者来说，理解这些实践性的环节至关重要。我希望书中能够通过大量的图示、流程图和代码片段，帮助我建立对机器学习的直观理解，并且逐步培养我的独立解决问题的能力。如果这本书能够像一位耐心的教练，不断地鼓励我尝试新的算法和技术，并且在我遇到困难时给予及时的指导，那么它无疑将是我学习生涯中不可或缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域充满好奇心的初学者，我一直在寻找一本能够系统性地引导我入门的书籍。最近，我偶然翻阅了《机器学习之路》，虽然这本书我还没来得及深入阅读，但仅从其精美的封面设计和书名所传达的清晰主题，就足以让我对其内容产生极大的期待。我了解到，这本书很可能从最基础的概念讲起，比如什么是机器学习，它有哪些主要的类型（监督学习、无监督学习、强化学习等），以及它们各自的应用场景。我特别希望书中能够详细介绍一些经典的机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）以及K近邻（KNN）等等，并且用通俗易懂的语言解释这些算法的原理，而不是仅仅罗列复杂的数学公式。更重要的是，我希望书中能够提供大量的实例和代码示例，帮助我理解如何将这些算法应用到实际问题中，比如图像识别、文本分类、推荐系统等。我对书中是否能够详细讲解数据预处理、特征工程、模型评估和调参等实践环节也充满兴趣，因为我知道这些是构建一个有效机器学习模型的关键步骤。如果书中能够像一位经验丰富的向导一样，一步步带领我穿越机器学习的各个领域，那么它无疑将成为我宝贵的学习资料。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学领域略有涉猎的从业者，我在寻找一本能够系统梳理机器学习知识体系的书籍。近期我留意到《机器学习之路》，其厚度和内容似乎预示着其深度。我推测，这本书可能会将机器学习的各个分支进行有条理的划分，并且深入探讨不同算法的优劣势和适用场景。我特别希望书中能够详细介绍一些在工业界广泛应用的算法，例如协同过滤在推荐系统中的应用，或者自然语言处理（NLP）领域中的词嵌入（Word Embeddings）、序列到序列模型（Seq2Seq）等。我希望书中能够提供关于如何构建大规模机器学习系统的思路，包括分布式训练、模型部署和持续优化等方面的考量。对于我而言，书中是否能够包含一些关于机器学习伦理、公平性和可解释性的讨论，也将是评估其价值的重要维度。我希望通过阅读这本书，能够更清晰地认识到机器学习在不同行业中的实际应用价值，并且掌握构建和维护复杂机器学习系统的工程化能力，从而更好地服务于我的工作。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚开始接触机器学习，并且入手了《机器学习之路》这本新书。虽然我还没有时间去细读，但从它的目录和前言来看，这本书似乎非常全面，覆盖了从入门到进阶的各个方面。我最为关注的是书中是否能够清晰地阐述机器学习的数学基础，比如概率论、统计学和线性代数在其中的作用，以及它们如何支撑各种算法的构建。我个人对理论的理解要求比较高，所以希望书中不仅能给出算法的实现，更能深入剖析其背后的原理，例如梯度下降的优化过程，或者贝叶斯定理在分类问题中的应用。我也期待书中能够涉及一些更前沿的机器学习领域，比如无监督学习中的聚类和降维技术，或者强化学习中的动态规划和蒙特卡洛方法。如果书中能够提供关于如何选择合适的算法、如何处理高维数据、以及如何应对过拟合和欠拟合等常见挑战的实用建议，那将是对我来说非常有价值的。我希望这本书能够像一位严谨的导师，不仅教我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”，从而打下坚实的理论基础。