深度学习+机器学习实战（python基础教程指南） deep learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] IanGoodfellow（伊恩·古德费洛） 著

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• 深度学习
• 机器学习
• Python
• 实战
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• 指南
• 人工智能
• 数据科学
• 算法
• 模型

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：14818146965

出版时间：2017-07-01

作  者:[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）、[加]Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）、[加]Aaron Courville（亚伦·库维尔） 著作 赵申剑、黎彧君、符天凡、李凯 译者 等 定  价:237 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:500 装  帧:>简装 ISBN:9787115461476 《机器学习实战（python基础教程指南）》
    介绍并实现机器学习的主流算法
    面向日常任务的高效实战内容
    《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的*大好处就是边学边用，**适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实等 ●《机器学习实战（python基础教程指南）》
●《深度学习》
●【注】本套装以商品标题及实物为准，因仓位不同可能会拆单发货，如有需要购买前可联系客服确认后再下单，谢谢！
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内容简介

《机器学习实战（python基础教程指南）》
    机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
    《机器学习实战》**部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
 等 [美]Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）、[加]Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）、[加]Aaron Courville（亚伦·库维尔） 著作 赵申剑、黎彧君、符天凡、李凯 译者 等 《机器学习实战（python基础教程指南）》
    Peter Harrington，拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和*国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。 《机器学习实战（python基础教程指南）》
    大学毕业后，我先后在加利福尼亚和中国大陆的Intel公司工作。*初，我打算工作两年之后回学校读研究生，但是时光飞逝而过，转眼就过去了六年。那时，我意识到我必须回到校园。我不想上夜校或进行在线学习，我就想坐在大学校园里吸纳学校传授的所有知识。在大学里，*好的方面不是你研修的课程或从事的研究，而是一些外围活动：与人会面、参加研讨会、加入组织、旁听课程，以及学习未知的知识。
    在2008年，我帮助筹备一个招聘会。我同一个大型金融机构的人交谈，他们希望我去应聘他们机构的一个对信用卡建模（判断某人是否会偿还贷款）的岗位。他们问我对随机分析了解多少，那时，我并不能确定“随机”一词的意思。他们提出的工作地点令我无法接受，所以我决定不再考虑了。但是，他等

《深度学习与机器学习实战：Python基础教程指南》 一本带领你从零开始，迈入人工智能核心技术的实用手册 在这个信息爆炸、技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的科幻概念，而是深刻影响着我们生活方方面面的现实力量。从智能推荐、自动驾驶，到医疗诊断、科学研究，AI的应用场景正在以前所未有的速度拓展。而深度学习（Deep Learning）和机器学习（Machine Learning）正是驱动这一变革的引擎。 如果你渴望掌握这门能够重塑未来的核心技术，却又对复杂的数学理论和晦涩的编程概念感到困惑，那么《深度学习与机器学习实战：Python基础教程指南》将是你最理想的起点。本书并非一本仅仅堆砌理论、让你望而却步的学术著作，而是一本真正以“实战”为导向，以“Python”为语言，为你铺就一条通往AI殿堂的清晰路径。 本书的独特价值与核心理念 本书的核心理念在于“化繁为简，直击本质”。我们深知，对于初学者而言，直接面对复杂的算法模型容易产生畏难情绪。因此，本书摒弃了冗长抽象的数学推导，转而通过直观的类比、生动的图解以及丰富的代码示例，让你在动手实践中理解核心概念。我们坚信，动手能力是掌握任何一门技术最有效的途径。 为什么选择Python？ Python之所以成为人工智能领域的首选语言，绝非偶然。它拥有简洁易懂的语法、庞大活跃的社区支持，以及丰富成熟的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。本书将充分利用这些强大工具，让你能够高效地实现各种机器学习和深度学习算法，并专注于解决实际问题，而非被编程细节所困扰。 本书为你精心设计的内容板块 本书内容编排上循序渐进，从基础到进阶，确保每一位读者都能稳步提升。 第一部分：机器学习基石——理解数据与基础算法 在深入探索深度学习之前，扎实的机器学习基础至关重要。本部分将引导你： Python数据科学生态概览： 快速掌握NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）和Matplotlib/Seaborn（数据可视化）等核心库的使用，学会如何高效地加载、清洗、转换和探索你的数据。你将学会使用DataFrame进行数据分析，绘制出各类图表来揭示数据中的模式与趋势。 机器学习概述与流程： 理解机器学习的本质——让计算机从数据中学习规律，并做出预测或决策。我们将详细剖析一个典型的机器学习项目流程，包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估和模型部署。 监督学习入门： 学习最常见的两种监督学习任务：回归（预测连续值）和分类（预测离散类别）。 回归算法： 从线性回归开始，理解其原理并用Python实现。我们将探讨如何处理非线性关系，介绍多项式回归、岭回归、Lasso回归等，并学习如何评估回归模型的性能。 分类算法： 探索逻辑回归，它虽然名字带“回归”，但实际用于分类任务。学习其概率输出的机制。接着，我们将引入决策树，一个非常直观且易于理解的算法，通过树状结构进行决策。随后，我们将学习如何集成多个弱分类器来构建更强大的模型，如随机森林和梯度提升（如XGBoost、LightGBM），它们在实践中表现出色。 无监督学习探索： 学习如何从无标签数据中发现隐藏的结构。 聚类算法： 了解K-Means算法，它是最经典的聚类算法之一，学会如何将数据划分到不同的簇中。还将介绍层次聚类等其他方法。 降维算法： 理解降维的目的——减少数据的维度，保留重要信息，从而加速计算并可视化高维数据。我们将重点讲解主成分分析（PCA），并用Python实现。 模型评估与选择： 学习如何客观地评价模型的性能，避免过拟合（模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差）和欠拟合（模型在训练数据上表现也不好）。我们将介绍交叉验证、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC等关键评估指标。 第二部分：深度学习核心——神经网络的构建与应用 在掌握了机器学习的基础后，我们将正式进入深度学习的世界，揭秘强大神经网络的奥秘。 神经网络基础： 神经元模型： 从最基本的生物神经元模型出发，理解人工神经元的数学表示，包括输入、权重、偏置和激活函数。 激活函数： 学习Sigmoid、ReLU（整流线性单元）、Tanh等常用激活函数的作用，以及它们如何引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。 前向传播与反向传播： 这是神经网络学习的核心机制。我们将用清晰的图示和代码解释数据如何通过网络层层传递（前向传播），以及如何根据误差信号反向计算并更新网络权重（反向传播），以优化模型性能。 损失函数与优化器： 理解损失函数如何衡量模型的预测误差，以及优化器（如SGD、Adam、RMSprop）如何指导权重的更新过程，以最小化损失。 构建与训练深度神经网络： 全连接网络（MLP）： 从最简单的多层感知机开始，学习如何使用TensorFlow或PyTorch搭建和训练一个基本的深度神经网络，完成图像分类或回归任务。 卷积神经网络（CNN）入门： 深度学习在图像处理领域取得巨大成功，很大程度上归功于CNN。我们将详细介绍卷积层、池化层、全连接层等CNN的关键组成部分，并解释它们如何有效地提取图像特征。你将学会构建CNN来解决图像识别、目标检测等问题。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 深度学习在处理序列数据（如文本、时间序列）方面同样强大。我们将介绍RNN的基本结构，以及它在处理序列依赖关系时的局限性。随后，重点讲解LSTM，理解其门控机制如何解决RNN的长期依赖问题，并用其来完成文本生成、情感分析等任务。 深度学习模型优化与进阶： 正则化技术： 学习Dropout、L1/L2正则化等技术，如何有效防止模型过拟合，提高泛化能力。 批量归一化（Batch Normalization）： 理解Batch Normalization如何加速训练过程，并提高模型的稳定性。 迁移学习（Transfer Learning）： 掌握如何利用预训练的模型（如ImageNet上的模型）来加速新任务的训练，这在数据量不足的情况下尤为重要。 模型调优： 学习超参数调优的重要性，以及如何通过网格搜索、随机搜索等方法找到最优的模型配置。 第三部分：实战项目与进阶应用 理论结合实践，是掌握技术的唯一途径。本部分将通过一系列精心设计的实战项目，让你将所学知识融会贯通。 经典案例解析： 手写数字识别（MNIST）： 使用CNN实现高精度的手写数字识别，这是深度学习领域的“Hello World”。 图像分类： 利用迁移学习，训练一个模型来识别猫狗等常见物体。 文本情感分析： 使用RNN或LSTM对电影评论或产品评价进行情感分类。 推荐系统初步： 了解基于用户行为数据的简单推荐算法。 部署与未来展望： 简要介绍如何将训练好的模型部署到实际应用中，并对AI的未来发展趋势进行展望。 本书适合的读者群体 编程爱好者： 想要学习如何用Python实现前沿AI技术，为自己的编程技能增值。 在校学生： 计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的学生，希望获得更直观、更实用的学习体验。 跨领域从业者： 想要将AI技术应用于自己工作领域的专业人士，如金融、医疗、市场营销等。 渴望转型者： 希望进入人工智能领域，但缺乏系统入门指导的求职者。 对AI充满好奇的任何人： 只要你对智能技术充满热情，并愿意投入时间和精力去学习，本书都将为你打开一扇新的大门。 结语 《深度学习与机器学习实战：Python基础教程指南》的目标是让你在轻松愉快的学习氛围中，构建起坚实的AI理论基础和扎实的编程实操能力。我们相信，通过本书的学习，你将不再畏惧AI，而是能够自信地驾驭它，用技术创造属于你的价值。现在，就让我们一起踏上这段激动人心的AI探索之旅吧！

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色背景，搭配上简洁的文字，一下子就能抓住眼球。我当初就是被这股“深度”和“实战”的气息所吸引，感觉像是要打开一扇通往人工智能新世界的大门。拿到书的时候，厚实的手感也让我觉得内容一定很丰富，沉甸甸的，仿佛里面藏着解决一切AI难题的宝藏。翻开第一页，那种期待感更是爆棚，迫不及待地想 dive in，想要学习那些神奇的算法，想要自己也能写出炫酷的AI应用。尤其是看到“Python基础教程指南”这几个字，顿时觉得心里踏实了不少，毕竟Python现在可是AI领域的“官方语言”，有了坚实的基础，学起深度学习和机器学习来，应该会事半功倍。这本书的标题给我一种“干货满满”的预感，期待它能给我带来一些耳目一新的知识点，或者是在我现有知识基础上的一些升华。总之，这本书在我心中，已经贴上了“高价值”和“值得深入研究”的标签，就等着我去一一揭开它的面纱了。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它的“上手度”真的很高。很多教程在讲理论的时候，往往会陷入概念的海洋，让人云里雾里，而这本书明显不一样。它从一开始就强调“实战”，这意味着它会把那些复杂的算法用最直观、最容易理解的方式呈现出来，并且会立刻跟着给出对应的Python代码示例。我印象最深的是关于神经网络的部分，它没有一开始就抛出大量的数学公式，而是从一个简单的感知机模型讲起，一步步地构建出更复杂的网络结构。而且，每讲到一个新的概念，紧接着就会有一段代码演示，代码风格清晰易懂，注释也相当到位，我跟着敲了一遍，发现效果立竿见影，这种即时反馈真的太有成就感了。尤其是书里对一些经典机器学习算法的讲解，比如决策树、支持向量机，虽然它们在理论上听起来有点绕，但通过书中生动形象的比喻和具体的代码实现，我一下子就抓住了核心思想。感觉这本书就像是一位经验丰富的导师，耐心地带着你一步步地走，让你在实践中学习，在错误中成长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排也非常合理，让我感觉学习起来非常有条理。它并不是一股脑地把所有知识点都堆砌在一起，而是有清晰的逻辑脉络。从最基础的Python语法和数据处理工具开始，然后循序渐进地引入机器学习的基本概念，再到更深层次的深度学习模型。这种层层递进的学习方式，对于我这种非科班出身的人来说，简直是福音。我特别喜欢它在讲解每个算法的时候，都会先介绍其背后的思想，然后再讲解其数学原理，最后给出Python实现。这样的结构让我不仅知其然，更知其所以然。而且，书中还穿插了一些实际案例分析，比如图像识别、文本分类等，这些案例让抽象的算法变得具体起来，也让我看到了机器学习和深度学习在现实世界中的巨大潜力。每当我遇到一个难点，想暂停一下的时候，书中恰到好处的总结和回顾，总能帮助我巩固刚才学到的知识，让我不会在学习的海洋中迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象之一，就是它对“调参”这个环节的重视。很多教程往往会只讲模型如何构建，如何训练，但对于如何优化模型性能，也就是大家常说的“调参”，就一带而过。而这本书却花了不少篇幅来讲解，它会从不同的角度分析，为什么会出现过拟合或者欠拟合，以及针对这些问题，我们可以采取哪些策略，比如正则化、早停法、数据增强等等。更重要的是，它不仅仅是理论上的讲解，还会给出具体的代码实现，告诉你如何在Python中应用这些技巧。我记得书里有一个章节专门讲了如何利用Grid Search或者Random Search来寻找最优的模型超参数，并且还详细解释了每种方法的优缺点。通过这些讲解，我才真正理解到，机器学习和深度学习的“实战”不仅仅是写代码，更是对模型细节的精雕细琢，是对数据和算法的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的附录内容也相当给力，绝对是“彩蛋”一般的存在。在正文讲完核心知识点之后，附录并没有闲着，而是提供了很多有价值的补充信息。我尤其欣赏它在附录中推荐的那些学习资源，比如一些优质的在线课程、论文、甚至是相关的开源项目。这就像是给你指明了进一步深入学习的方向，让你不会因为学完一本书就“断粮”了。此外，书中还提供了一些常用机器学习库的快速参考，比如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，这些小小的参考指南在实际开发中真的非常实用，可以省去不少查阅官方文档的时间。而且，我注意到附录中还包含了一些常见问题的解答和踩坑指南，这对于初学者来说，简直是救命稻草。它能够提前预警一些在学习过程中可能会遇到的难题，并且给出解决方案，这大大降低了学习的门槛，也让我的学习过程更加顺畅。

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