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張啓玉 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

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121317200

商品編碼：1617974971

 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

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

 (作者)  

 

• 書 號：978-7-121-31720-0
• 齣版日期：2017-06-30
• 頁 數：328
• 開 本：16(185*235)
• 定價69.00
• 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，但本書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，本書會在適當的時候應用scikit-learn這個成熟的第三方庫中的模型。
  本書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。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 ，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·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
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《數據驅動的洞察：從統計基礎到預測模型構建》 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、預測未來的核心力量。本書旨在為讀者構建一套嚴謹而實用的數據分析與建模體係，從理解數據本身的特性齣發，逐步深入到構建能夠解決實際問題的預測模型。我們相信，掌握瞭數據分析的思維方式與核心技術，便能 unlock 隱藏在海量信息中的寶貴價值。 第一部分：數據世界的基石——統計學與數據探索 在踏上建模之路前，紮實的統計學基礎是必不可少的。本部分將帶領讀者迴顧並深入理解數據分析中至關重要的統計概念。我們將從描述性統計量入手，學習如何通過均值、中位數、方差、標準差等指標，快速把握數據集的中心趨勢與離散程度。這不僅僅是計算，更是理解數據分布形態的關鍵。 接著，我們將深入探究數據分布的奧秘。正態分布、泊鬆分布、指數分布等常見概率分布的特性及其在現實世界中的應用場景將被詳細闡述。理解這些分布，能夠幫助我們更準確地解釋數據，並為後續的模型選擇提供理論依據。 數據可視化是洞察數據的重要手段。本書將詳盡介紹各種數據可視化技術，從基礎的直方圖、散點圖、箱綫圖，到更復雜的散點圖矩陣、熱力圖等。我們將指導讀者如何選擇最適閤錶達數據特徵的圖錶，並通過可視化來發現潛在的模式、異常值以及變量之間的關係。這部分內容將強調“看懂圖錶”的能力，而不僅僅是“繪製圖錶”。 缺失值和異常值處理是數據預處理中的關鍵環節。本書將係統地講解識彆和處理這些問題的策略。我們會探討不同的插補方法，如均值/中位數插補、KNN 插補等，並分析其適用場景和潛在影響。對於異常值，我們將學習如何檢測（如 Z-score、IQR 方法）以及如何根據業務場景決定是移除、轉換還是保留。 變量之間的關係探索是數據分析的靈魂。我們將學習協方差、相關係數等度量方法，理解變量之間綫性關係的強弱與方嚮。更重要的是，我們將引導讀者通過散點圖、相關矩陣圖等可視化方式，直觀地感受變量間的耦閤關係，為特徵選擇和模型構建奠定基礎。 第二部分：預測的藝術——經典迴歸模型詳解 迴歸模型是預測連續型目標變量的基石。本部分將從最基礎的綫性迴歸模型講起，深入剖析其原理、假設以及如何進行模型評估。我們將詳細講解最小二乘法原理，讓你明白模型是如何“學習”數據中的模式的。 簡單綫性迴歸：我們將從最直觀的單變量迴歸開始，理解斜率和截距的幾何意義，以及如何解釋迴歸係數。 多元綫性迴歸：隨著問題的復雜化，我們引入多個預測變量。本書將重點講解如何處理多個自變量，理解偏迴歸係數的含義，以及如何避免多重共綫性問題。 模型診斷與優化：僅僅訓練一個模型是不夠的，更重要的是理解模型的有效性。我們將深入講解殘差分析，包括殘差圖的解讀，以檢測模型的綫性假設是否成立、誤差是否服從正態分布以及方差是否齊性。同時，我們將介紹 R-squared、Adjusted R-squared 等評價指標，幫助你量化模型的擬閤優度。 特徵工程的基礎：迴歸模型的效果很大程度上依賴於輸入特徵的質量。本部分將初步涉及特徵工程的概念，例如多項式迴歸，如何通過創造新的特徵來捕捉變量間的非綫性關係。 穩健迴歸：異常值對普通最小二乘迴歸會産生較大的影響。我們將介紹一些穩健迴歸的方法，如嶺迴歸（Ridge Regression）和 LASSO 迴歸，它們通過引入正則化項來提高模型的穩定性和泛化能力，尤其是在特徵數量較多或存在多重共綫性的情況下。 第三部分：分類的智慧——構建判彆模型 當我們的目標是預測離散的類彆時，分類模型就派上瞭用場。本部分將係統地介紹各種經典的分類算法。 邏輯迴歸：作為最基礎也是最廣泛應用的二分類算法，邏輯迴歸雖然名為“迴歸”，實則用於分類。我們將詳細講解其 Sigmoid 函數的作用，損失函數（交叉熵）的原理，以及如何通過梯度下降等優化方法進行參數學習。本書將側重於解釋邏輯迴歸的概率輸齣，以及如何設定閾值進行分類。 K 近鄰（KNN）算法：一種直觀而強大的非參數分類方法。我們將深入理解“近鄰”的概念，距離度量（如歐幾裏得距離、曼哈頓距離）的選擇，以及 K 值的確定策略。本書將強調 KNN 的“懶惰學習”特性和計算復雜度問題。 樸素貝葉斯算法：基於貝葉斯定理的概率分類器。我們將詳細講解條件概率、聯閤概率的計算，以及“樸素”假設（特徵之間條件獨立）的含義和影響。本書將通過實例展示樸素貝葉斯在文本分類等領域的應用。 評價分類模型：不同於迴歸模型，分類模型的評估需要更精細的指標。我們將詳細講解混淆矩陣（Confusion Matrix），並從中推導齣準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score 等關鍵指標，並解釋它們各自的側重點和適用場景。ROC 麯綫和 AUC 值的解讀也將是重點，它們能幫助我們更全麵地評估模型的區分能力。 第四部分：預測能力的飛躍——先進模型與集成技術 在掌握瞭基礎模型後，本部分將帶領讀者探索更高級的模型和提升預測能力的集成技術。 支持嚮量機（SVM）：一種強大且靈活的分類和迴歸模型。我們將深入理解 SVM 的核心思想：尋找最優超平麵來最大化類彆間隔。本書將詳細講解核技巧（Kernel Trick）的神奇之處，如多項式核、徑嚮基函數（RBF）核，以及它們如何將低維數據映射到高維空間以實現綫性可分。參數 C 和 gamma 的作用與調優也將是重點。 神經網絡基礎（概念層麵）：本部分將介紹神經網絡的基本構成單元——神經元，以及它們如何通過激活函數進行信息傳遞。我們將講解多層感知機（MLP）的結構，包括輸入層、隱藏層和輸齣層，以及前嚮傳播和反嚮傳播（概念層麵）的工作原理。這部分將為後續更復雜的深度學習模型打下概念基礎，但不涉及具體的深度學習框架編程。 集成學習：力量的匯聚：當單一模型不足以應對復雜問題時，集成學習便展現齣其強大的威力。我們將介紹集成學習的兩種主要範式： Bagging（裝袋法）：以自助采樣為基礎，通過訓練多個“弱學習器”，並對結果進行平均（迴歸）或投票（分類）。我們將以隨機森林（Random Forest）為例，詳細闡述其構建原理，以及如何通過特徵子集隨機化來進一步提高模型的魯棒性和泛化能力。 Boosting（提升法）：一種迭代式學習方法，後一個學習器會重點關注前一個學習器預測錯誤的樣本。我們將介紹 AdaBoost（自適應增強）和 Gradient Boosting（梯度提升）的基本思想，並強調它們如何通過“權重調整”或“殘差擬閤”來逐步提升整體性能。 模型選擇與調優：在麵對多種模型和集成方法時，如何選擇最適閤當前問題的模型至關重要。我們將講解交叉驗證（Cross-Validation）的原理和不同類型（如 K-Fold CV），以及網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數優化技術，幫助讀者係統地找到最佳的模型配置。 第五部分：實戰導嚮——數據分析流程與案例分析 理論知識的最終目的是應用於實踐。本部分將引導讀者將前述知識融會貫通，構建一個完整的數據分析項目流程。 從問題定義到解決方案：我們將強調，數據分析的起點是清晰地理解業務問題，將業務問題轉化為數據問題，並據此設定分析目標。 數據采集、清洗與預處理的綜閤應用：在真實世界的數據往往是“髒”的。我們將迴顧並整閤前麵學到的數據清洗、缺失值處理、異常值處理、特徵工程等技術，強調在實際項目中如何係統地進行數據準備。 模型選型與評估的決策過程：如何根據問題類型（迴歸/分類）、數據特徵、模型復雜度和業務需求，做齣明智的模型選型決策。如何綜閤運用各種評估指標，並結閤業務理解來解釋模型性能。 案例分析：本書將包含若乾精心設計的案例，覆蓋不同領域的實際問題。例如，可能涉及： 客戶流失預測：利用分類模型預測哪些客戶有較高的流失風險。 房價預測：使用迴歸模型預測房屋的價格。 産品推薦係統（概念基礎）：初步介紹如何利用用戶行為數據進行商品推薦。 這些案例將貫穿數據探索、特徵工程、模型訓練、評估與調優的全過程，讓讀者在動手實踐中鞏固所學知識，並學習如何將數據分析成果轉化為 actionable insights。 結語：數據驅動的未來 掌握數據分析與預測建模技術，意味著掌握瞭在當今世界中做齣更明智、更科學決策的能力。本書的目標是為你提供堅實的理論基礎、豐富的實踐技巧，以及一套獨立解決數據問題的思維框架。我們鼓勵讀者在學習過程中不斷探索、實踐，將數據轉化為驅動進步的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始被這本書的封麵和書名吸引，主要是因為裏麵提到的幾個經典算法——決策樹、SVM和神經網絡，這些都是機器學習領域繞不開的基石。但真正讓我愛不釋手的原因，是它在內容組織上的獨到之處。它不像很多技術書籍那樣，上來就拋齣大量的數學公式和晦澀的術語，而是用一種循序漸進、深入淺齣的方式來引導讀者。比如說，在講解支持嚮量機（SVM）時，它首先從幾何角度解釋瞭最大間隔分類器的概念，然後纔引入核函數的強大之處，以及如何用它來解決綫性不可分的問題。每一步的推導都非常細緻，而且書中提供瞭大量的圖示，這對於理解抽象概念非常有幫助。更關鍵的是，作者在介紹算法原理之後，會立刻給齣相應的Python代碼實現，並且會對代碼的關鍵部分進行詳細解釋。這種理論與實踐緊密結閤的方式，讓我能夠迅速將學到的知識轉化為實際操作能力，不再是“紙上談兵”。即使是對於神經網絡這種相對復雜的模型，書中也通過清晰的架構圖和反嚮傳播的步驟圖解，讓它變得易於理解。這本書真的像一位經驗豐富的導師，耐心地陪伴你一步一步走進機器學習的世界。

評分☆☆☆☆☆

最近入手瞭一本叫做《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》的書，本來隻是想找點資料復習一下基礎算法，沒想到讀下來，感覺收獲比預期的要大得多。這本書的講解方式非常紮實，像是把一個復雜的機械裝置拆解開來，一件一件地跟你講清楚每個零件的作用和工作原理。就拿決策樹來說，它沒有直接甩給你一個黑盒模型，而是從最基本的概念講起，比如信息增益、基尼係數，然後一步步解釋如何選擇最佳分裂特徵，如何處理連續值和離散值，最後纔到剪枝和過擬閤的策略。讓我印象深刻的是，它在講解每一個算法的時候，都會結閤Python代碼進行演示，而且代碼的組織結構非常清晰，注釋也到位，讀起來一點都不會感到吃力。我跟著敲瞭一遍，感覺自己對算法的理解不僅僅停留在理論層麵，而是真正掌握瞭如何用代碼去實現它，甚至還能根據自己的需求進行微調。這本書對於想要從零開始構建機器學習項目的人來說，絕對是不可多得的寶藏。它提供的不僅僅是知識，更是一種解決問題的思路和方法，讓你在麵對實際問題時，不再感到茫然。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字雖然提到瞭幾個具體的算法，但它給我的感覺遠不止於此，更像是一份關於“如何思考機器學習問題”的指南。它在講解算法時，總是能站在一個更高的視角，去闡述這個算法誕生的背景、它試圖解決的核心問題，以及它與其他算法之間的聯係與區彆。我特彆喜歡它在講解集成學習時，對Bagging和Boosting的對比分析，不僅解釋瞭它們各自的優缺點，還深入探討瞭它們在實際應用中各自適閤的場景。書中提供的Python代碼實現，也是我非常看重的一點。它不像某些書那樣，隻是簡單地調用庫函數，而是會盡可能地去展示算法的核心實現邏輯，讓我能夠更深入地理解算法的內部機製。例如，在講解神經網絡時，它不僅介紹瞭前嚮傳播和反嚮傳播的過程，還提供瞭相關的代碼實現，並且對關鍵參數的調整對模型性能的影響進行瞭探討。這種深入且實操性強的講解方式，讓我覺得這本書的價值遠超齣瞭書名所限定的範圍，它為我提供瞭一種係統性的機器學習學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習機器學習最難跨越的障礙，就是那些看似高深莫測的數學理論和模型背後的邏輯。而這本《Python與機器學習實戰》恰恰在這一點上做得非常齣色。它並沒有迴避算法中的數學原理，但它處理的方式非常巧妙，不是生硬地堆砌公式，而是將數學推導融入到算法的解釋過程中，並配以直觀的圖解，讓讀者能夠理解“為什麼”是這樣，而不是僅僅知道“是什麼”。比如，在講到集成學習中的隨機森林時，它不僅解釋瞭Bagging和Boosting的核心思想，還詳細剖析瞭決策樹的構建過程如何通過隨機性來降低方差，以及特徵隨機選擇的重要性。書中的代碼實現也是一大亮點，它不是簡單地調用現成的庫函數，而是會展示一些核心算法的“從零開始”的實現，雖然不一定追求極緻的效率，但對於理解算法的內部運作機製非常有幫助。通過閱讀這本書，我感覺自己對那些曾經讓我頭疼的算法有瞭全新的認識，仿佛打開瞭一扇新的大門，讓我能夠更自信地去探索更復雜的機器學習技術。

評分☆☆☆☆☆

最近這段時間，我一直在鑽研機器學習，尤其是想把一些經典的算法融會貫通，能夠真正做到“實戰”。偶然翻到瞭《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》，這本書的內容設置真的是太戳我瞭。它不僅僅是羅列算法，而是真正從“實戰”的角度齣發，每個算法的講解都包含瞭詳細的理論基礎、數學原理的梳理，以及最重要的——Python代碼的實現。作者在編寫代碼時，非常注重代碼的可讀性和可理解性，大量的注釋和清晰的邏輯結構，讓我在閱讀代碼的同時，也能加深對算法的理解。例如，在講解支持嚮量機（SVM）的時候，書中不僅解釋瞭核函數的作用，還演示瞭如何通過不同的核函數來處理不同類型的數據集，並且提供瞭相應的Python代碼示例。這種“理論+代碼+示例”的學習模式，極大地提高瞭我的學習效率。更讓我驚喜的是，書中對於神經網絡的講解，從基礎的多層感知機到更復雜的模型，都進行瞭循序漸進的介紹，讓我這個之前對神經網絡感到有些畏懼的讀者，也能逐步掌握其原理和實現方法。