深度学习入门之PyTorch pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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廖星宇编著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121326202

商品编码：19004042768

出版时间：2017-10-01

作  者:廖星宇 编著 著作 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年10月01日 页  数:221 装  帧:平装 ISBN:9787121326202 ●暂无

内容简介

暂无

《Python数据科学实战指南》 简介 在这个数据爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和商业成功的核心要素。掌握数据科学的工具和技术，不仅是专业人士的必备技能，更是每个渴望在数字浪潮中乘风破浪者的敲门砖。《Python数据科学实战指南》旨在为广大读者提供一个全面、系统且极具实践性的学习路径，带领您从零开始，深入探索Python在数据科学领域的强大能力。本书不拘泥于理论的空中楼阁，而是将重心放在实战，通过丰富多样的案例和详尽的代码示例，让您在亲手实践中领悟数据科学的精髓。 本书涵盖了数据科学生命周期的各个关键环节，从数据获取、清洗、处理，到数据探索性分析（EDA）、可视化，再到机器学习模型的构建、评估与部署。我们精心挑选了行业内最常用、最核心的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等，并结合实际应用场景，逐一剖析其功能和用法。本书的目标是让读者能够快速上手，并独立解决实际的数据科学问题。 本书特色： 1. 循序渐进，体系完整： 本书按照数据科学的逻辑流程进行组织，从基础概念入手，逐步深入到高级技术。无论您是初学者还是有一定基础的学习者，都能找到适合自己的内容。章节之间紧密衔接，形成一个完整的知识体系，避免知识点碎片化。 2. 实战为王，案例驱动： 我们坚信“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。本书绝大部分内容都围绕着具体的项目和真实世界的数据集展开。从处理缺失值、异常值，到绘制精美的统计图表，再到训练各种类型的机器学习模型，每个步骤都配有详细的代码实现和解读，让您在解决实际问题的同时，掌握理论知识。 3. 核心库深度解析： NumPy是数值计算的基石，Pandas是数据处理的瑞士军刀，Matplotlib和Seaborn是数据可视化的利器，Scikit-learn则是机器学习的百宝箱。本书将对这些核心库进行深入的讲解，不仅介绍基本用法，还会探讨其高级特性和最佳实践，帮助您写出高效、易读的代码。 4. 覆盖广泛的应用场景： 本书中的案例取材于实际应用，涵盖了从商业分析、金融建模、用户行为预测到图像识别、自然语言处理等多个领域。通过这些案例，您可以了解到Python在不同行业和场景下的应用方式，拓展您的技术视野。 5. 注重工程化实践： 除了算法和模型的实现，本书也关注数据科学项目的工程化方面，例如数据版本控制、模型评估指标的选择、交叉验证的策略、以及简单的模型部署思路。这些内容有助于您从“数据分析师”向“数据科学家”转型，具备更全面的项目开发能力。 6. 附带丰富的辅助资源： 本书的代码可以在GitHub上找到，方便读者下载、运行和修改。同时，我们还提供了一些推荐的额外阅读材料和学习社区，帮助您在学习过程中获得更多支持。 内容概要： 第一部分：Python与数据科学基础 第一章：Python语言基础回顾与数据科学环境搭建 Python基础语法（数据类型、控制流、函数、类）的快速回顾，侧重于数据科学中常用的部分。 Anaconda环境的安装与配置。 Jupyter Notebook/Lab的使用，交互式编程的优势。 Git与GitHub基础，版本控制的重要性。 第二章：NumPy - 高效的数值计算库 NumPy数组（ndarray）的创建、索引与切片。 数组的维度、形状与数据类型。 数组的数学运算与逻辑运算。 广播（Broadcasting）机制的深入理解。 NumPy中的统计函数与线性代数操作。 实战案例： 使用NumPy进行基础的数值分析和矩阵运算。 第三章：Pandas - 数据处理的利器 Series与DataFrame的创建与基本操作。 数据读取与写入（CSV, Excel, SQL等）。 数据索引、选择与过滤。 缺失值（NaN）的处理：检测、填充与删除。 重复值检测与处理。 数据分组（GroupBy）与聚合。 数据合并、连接与拼接（Merge, Join, Concat）。 时间序列数据处理。 数据透视表（Pivot Table）与交叉表（Crosstab）。 实战案例： 使用Pandas清洗、转换和初步探索一个真实数据集（例如，某个电商平台的销售数据）。 第二部分：数据探索与可视化 第四章：数据探索性分析（EDA） 理解数据：变量类型、分布特征。 描述性统计：均值、中位数、方差、标准差、百分位数等。 相关性分析：Pearson相关系数、Spearman相关系数。 异常值检测方法。 实战案例： 对上一章的数据集进行深入的EDA，发现潜在的模式和规律。 第五章：Matplotlib - 基础绘图库 Matplotlib的基本架构：Figure, Axes, Artist。 绘制各种基本图表：折线图、散点图、柱状图、饼图。 图表的定制：标题、轴标签、图例、网格线、颜色、样式。 子图（Subplots）的创建与管理。 实战案例： 使用Matplotlib绘制用于展示EDA结果的初步图表。 第六章：Seaborn - 增强型数据可视化库 Seaborn与Matplotlib的关系。 统计图形：分布图（distplot, histplot）、关系图（scatterplot, lineplot）、分类图（boxplot, violinplot, countplot）、回归图（regplot, lmplot）。 多变量可视化：热力图（heatmap）、配对图（pairplot）、因子图（catplot）。 主题与风格的设置。 实战案例： 使用Seaborn绘制更具信息量和美观度的图表，以更直观地展现数据洞察。 第三部分：机器学习入门与实践 第七章：机器学习基础概念与Scikit-learn入门 监督学习、无监督学习、半监督学习的概念。 模型评估的基本指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC。 训练集、验证集、测试集的划分。 交叉验证（Cross-validation）的重要性与方法。 Scikit-learn的API设计：Estimator, Transformer, Predictor。 实战案例： 使用Scikit-learn加载内置数据集，并进行简单的模型训练与评估。 第八章：监督学习：回归模型 线性回归（Linear Regression）：原理、模型假设、求解。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归（Lasso Regression）：正则化。 多项式回归（Polynomial Regression）。 决策树回归（Decision Tree Regressor）。 随机森林回归（Random Forest Regressor）。 梯度提升回归（Gradient Boosting Regressor），如XGBoost, LightGBM（简介）。 实战案例： 使用回归模型预测房价或股票价格。 第九章：监督学习：分类模型 逻辑回归（Logistic Regression）：原理、Sigmoid函数、概率输出。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：核函数、软间隔。 决策树分类（Decision Tree Classifier）。 随机森林分类（Random Forest Classifier）。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）。 实战案例： 构建一个垃圾邮件分类器或客户流失预测模型。 第十章：无监督学习 聚类算法（Clustering）： K-Means聚类：原理、肘部法则（Elbow Method）。 层次聚类（Hierarchical Clustering）。 DBSCAN算法。 降维算法（Dimensionality Reduction）： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：原理、特征提取。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）用于可视化。 实战案例： 对用户进行分群，或使用PCA进行特征提取和数据可视化。 第四部分：进阶主题与项目实践 第十一章：模型选择、评估与优化 过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）的诊断与解决。 超参数调优（Hyperparameter Tuning）：网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）。 流水线（Pipelines）的构建与使用。 模型集成（Ensemble Methods）简介：Bagging, Boosting, Stacking。 实战案例： 对某个已构建的模型进行系统的调优和性能提升。 第十二章：数据科学项目流程与实战 从问题定义到模型部署的完整流程概述。 数据获取与预处理的最佳实践。 特征工程（Feature Engineering）：创造新特征、特征选择、特征缩放。 模型选择与评估的策略。 项目报告与沟通。 综合实战项目： 选择一个具有代表性的、稍复杂的项目，贯穿从数据准备到模型评估的整个过程，例如，一个电影推荐系统的前期数据分析与特征构建，或者一个金融欺诈检测项目的完整流程。 附录： 常用Python库的安装指南。 数据科学常用术语表。 推荐阅读与资源列表。 《Python数据科学实战指南》将陪伴您踏上数据科学之旅，让您不仅理解理论，更能通过实践掌握解决实际问题的能力。无论您的目标是数据分析、机器学习工程师还是数据科学家，本书都将是您不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本《深度学习入门之PyTorch》最大的价值在于它提供了一种非常实用的学习路径。我之前学习编程，尤其是涉及到一些高级框架的时候，常常会陷入“学而不练”的困境，知道怎么用，但不知道原理。这本书巧妙地将理论与实践相结合，它不会让你沉溺于纯理论的推导，也不会让你仅仅停留在复制代码。每一次概念的引入，都会伴随着相应的 PyTorch 代码实现，让你能够立刻看到理论的落地。而且，书中对于一些常见的深度学习问题，比如过拟合、欠拟合，都提供了相应的解决方案和实现思路，这使得我在进行实际项目开发时，能够更加得心应手。这本书就像一本贴心的向导，指引我一步步地走向深度学习的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我之前接触过一些机器学习的皮毛，但总觉得在深度学习这块始终隔靴搔痒，概念一大堆，代码更是看得云里雾里。特别是 PyTorch，虽然听说很强大，但总觉得门槛有点高。这本《深度学习入门之PyTorch》的出现，就像一束光照进了我的迷茫期。书的编排思路非常清晰，从最基础的概念讲起，循序渐进，一点点地揭开深度学习的神秘面纱。作者的讲解方式非常生动，不像有些教材那么枯燥乏味，而是通过大量贴近实际应用的例子，让我能够直观地理解那些抽象的算法原理。我尤其喜欢它对 PyTorch 核心模块的深入剖析，从张量的操作到自动求导，再到网络层的构建，每一步都讲解得细致入微，让我能够真正理解 PyTorch 的强大之处，而不是仅仅停留在 API 的调用层面。读完这本书，我感觉自己对深度学习的掌握程度有了质的飞跃，也更有信心去 tackling 更复杂的项目了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于它能够非常有效地帮助读者建立起对深度学习的系统性认知。我之前尝试过阅读一些关于深度学习的论文或者技术博客，但往往因为缺乏基础知识而难以深入。这本《深度学习入门之PyTorch》恰好填补了这一空白。作者在介绍各种模型（比如卷积神经网络、循环神经网络）时，都会先梳理清楚其背后的数学原理和解决的问题，然后再引出 PyTorch 的实现。这种“先理后用”的方式，让我在学习代码的同时，也能深刻理解“为什么这样做”。而且，书中的代码示例都非常完整且可执行，可以直接在本地运行，这对我这种动手能力较强的人来说，简直是福音。我不仅学会了如何实现各种经典的深度学习模型，更重要的是，我学会了如何根据实际问题来选择和调整模型，这是一种宝贵的迁移能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它的“实战导向”和“循序渐进”的教学理念。我不是科班出身，之前对深度学习的理解都是零散的，这本书就像一个强大的整合器，将我之前模糊的认知清晰化，并在此基础上进行了扩展。它不仅讲解了基本的模型和框架，更重要的是，它教导了我如何去思考问题，如何去构建自己的模型，以及如何去解决实际中遇到的挑战。例如，在介绍损失函数和优化器时，作者会详细解释它们的作用和不同选择的优劣，并给出相应的 PyTorch 代码。这种深入的讲解，让我能够不仅仅是“调用”PyTorch，而是真正“理解”PyTorch。这本书让我觉得自己不再是一个被动的学习者，而是可以主动去探索和创造的实践者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚开始接触这本书时，我还有点担心它是否会过于理论化，毕竟深度学习本身就涉及大量的数学知识。但读下来之后，我惊喜地发现，作者在处理数学公式和概念时，并没有采用那种“硬碰硬”的方式，而是用一种更加直观和易于理解的语言进行阐述，并且会及时地将这些概念与 PyTorch 的具体实现联系起来。这种“润物细无声”的教学方法，让我觉得学习过程并没有那么痛苦，甚至可以说是享受。我尤其欣赏书中对于一些模型的可视化讲解，能够让我更清晰地看到数据在网络中的流动过程，以及参数更新的机制。这本书对于初学者来说，无疑是一次非常友好的入门体验，它降低了深度学习的学习门槛。