深度學習入門之PyTorch pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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廖星宇編著 著

圖書標籤:

• 深度學習
• PyTorch
• 機器學習
• 神經網絡
• Python
• 人工智能
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• 模型訓練
• TensorFlow

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121326202

商品編碼：19004042768

齣版時間：2017-10-01

作  者:廖星宇 編著 著作 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年10月01日 頁  數:221 裝  幀:平裝 ISBN:9787121326202 ●暫無

內容簡介

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《Python數據科學實戰指南》 簡介 在這個數據爆炸的時代，數據已成為驅動決策、創新和商業成功的核心要素。掌握數據科學的工具和技術，不僅是專業人士的必備技能，更是每個渴望在數字浪潮中乘風破浪者的敲門磚。《Python數據科學實戰指南》旨在為廣大讀者提供一個全麵、係統且極具實踐性的學習路徑，帶領您從零開始，深入探索Python在數據科學領域的強大能力。本書不拘泥於理論的空中樓閣，而是將重心放在實戰，通過豐富多樣的案例和詳盡的代碼示例，讓您在親手實踐中領悟數據科學的精髓。 本書涵蓋瞭數據科學生命周期的各個關鍵環節，從數據獲取、清洗、處理，到數據探索性分析（EDA）、可視化，再到機器學習模型的構建、評估與部署。我們精心挑選瞭行業內最常用、最核心的Python庫，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等，並結閤實際應用場景，逐一剖析其功能和用法。本書的目標是讓讀者能夠快速上手，並獨立解決實際的數據科學問題。 本書特色： 1. 循序漸進，體係完整： 本書按照數據科學的邏輯流程進行組織，從基礎概念入手，逐步深入到高級技術。無論您是初學者還是有一定基礎的學習者，都能找到適閤自己的內容。章節之間緊密銜接，形成一個完整的知識體係，避免知識點碎片化。 2. 實戰為王，案例驅動： 我們堅信“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”。本書絕大部分內容都圍繞著具體的項目和真實世界的數據集展開。從處理缺失值、異常值，到繪製精美的統計圖錶，再到訓練各種類型的機器學習模型，每個步驟都配有詳細的代碼實現和解讀，讓您在解決實際問題的同時，掌握理論知識。 3. 核心庫深度解析： NumPy是數值計算的基石，Pandas是數據處理的瑞士軍刀，Matplotlib和Seaborn是數據可視化的利器，Scikit-learn則是機器學習的百寶箱。本書將對這些核心庫進行深入的講解，不僅介紹基本用法，還會探討其高級特性和最佳實踐，幫助您寫齣高效、易讀的代碼。 4. 覆蓋廣泛的應用場景： 本書中的案例取材於實際應用，涵蓋瞭從商業分析、金融建模、用戶行為預測到圖像識彆、自然語言處理等多個領域。通過這些案例，您可以瞭解到Python在不同行業和場景下的應用方式，拓展您的技術視野。 5. 注重工程化實踐： 除瞭算法和模型的實現，本書也關注數據科學項目的工程化方麵，例如數據版本控製、模型評估指標的選擇、交叉驗證的策略、以及簡單的模型部署思路。這些內容有助於您從“數據分析師”嚮“數據科學傢”轉型，具備更全麵的項目開發能力。 6. 附帶豐富的輔助資源： 本書的代碼可以在GitHub上找到，方便讀者下載、運行和修改。同時，我們還提供瞭一些推薦的額外閱讀材料和學習社區，幫助您在學習過程中獲得更多支持。 內容概要： 第一部分：Python與數據科學基礎 第一章：Python語言基礎迴顧與數據科學環境搭建 Python基礎語法（數據類型、控製流、函數、類）的快速迴顧，側重於數據科學中常用的部分。 Anaconda環境的安裝與配置。 Jupyter Notebook/Lab的使用，交互式編程的優勢。 Git與GitHub基礎，版本控製的重要性。 第二章：NumPy - 高效的數值計算庫 NumPy數組（ndarray）的創建、索引與切片。 數組的維度、形狀與數據類型。 數組的數學運算與邏輯運算。 廣播（Broadcasting）機製的深入理解。 NumPy中的統計函數與綫性代數操作。 實戰案例： 使用NumPy進行基礎的數值分析和矩陣運算。 第三章：Pandas - 數據處理的利器 Series與DataFrame的創建與基本操作。 數據讀取與寫入（CSV, Excel, SQL等）。 數據索引、選擇與過濾。 缺失值（NaN）的處理：檢測、填充與刪除。 重復值檢測與處理。 數據分組（GroupBy）與聚閤。 數據閤並、連接與拼接（Merge, Join, Concat）。 時間序列數據處理。 數據透視錶（Pivot Table）與交叉錶（Crosstab）。 實戰案例： 使用Pandas清洗、轉換和初步探索一個真實數據集（例如，某個電商平颱的銷售數據）。 第二部分：數據探索與可視化 第四章：數據探索性分析（EDA） 理解數據：變量類型、分布特徵。 描述性統計：均值、中位數、方差、標準差、百分位數等。 相關性分析：Pearson相關係數、Spearman相關係數。 異常值檢測方法。 實戰案例： 對上一章的數據集進行深入的EDA，發現潛在的模式和規律。 第五章：Matplotlib - 基礎繪圖庫 Matplotlib的基本架構：Figure, Axes, Artist。 繪製各種基本圖錶：摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖。 圖錶的定製：標題、軸標簽、圖例、網格綫、顔色、樣式。 子圖（Subplots）的創建與管理。 實戰案例： 使用Matplotlib繪製用於展示EDA結果的初步圖錶。 第六章：Seaborn - 增強型數據可視化庫 Seaborn與Matplotlib的關係。 統計圖形：分布圖（distplot, histplot）、關係圖（scatterplot, lineplot）、分類圖（boxplot, violinplot, countplot）、迴歸圖（regplot, lmplot）。 多變量可視化：熱力圖（heatmap）、配對圖（pairplot）、因子圖（catplot）。 主題與風格的設置。 實戰案例： 使用Seaborn繪製更具信息量和美觀度的圖錶，以更直觀地展現數據洞察。 第三部分：機器學習入門與實踐 第七章：機器學習基礎概念與Scikit-learn入門 監督學習、無監督學習、半監督學習的概念。 模型評估的基本指標：準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC。 訓練集、驗證集、測試集的劃分。 交叉驗證（Cross-validation）的重要性與方法。 Scikit-learn的API設計：Estimator, Transformer, Predictor。 實戰案例： 使用Scikit-learn加載內置數據集，並進行簡單的模型訓練與評估。 第八章：監督學習：迴歸模型 綫性迴歸（Linear Regression）：原理、模型假設、求解。 嶺迴歸（Ridge Regression）與Lasso迴歸（Lasso Regression）：正則化。 多項式迴歸（Polynomial Regression）。 決策樹迴歸（Decision Tree Regressor）。 隨機森林迴歸（Random Forest Regressor）。 梯度提升迴歸（Gradient Boosting Regressor），如XGBoost, LightGBM（簡介）。 實戰案例： 使用迴歸模型預測房價或股票價格。 第九章：監督學習：分類模型 邏輯迴歸（Logistic Regression）：原理、Sigmoid函數、概率輸齣。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）。 支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）：核函數、軟間隔。 決策樹分類（Decision Tree Classifier）。 隨機森林分類（Random Forest Classifier）。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）。 實戰案例： 構建一個垃圾郵件分類器或客戶流失預測模型。 第十章：無監督學習 聚類算法（Clustering）： K-Means聚類：原理、肘部法則（Elbow Method）。 層次聚類（Hierarchical Clustering）。 DBSCAN算法。 降維算法（Dimensionality Reduction）： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：原理、特徵提取。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）用於可視化。 實戰案例： 對用戶進行分群，或使用PCA進行特徵提取和數據可視化。 第四部分：進階主題與項目實踐 第十一章：模型選擇、評估與優化 過擬閤（Overfitting）與欠擬閤（Underfitting）的診斷與解決。 超參數調優（Hyperparameter Tuning）：網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）。 流水綫（Pipelines）的構建與使用。 模型集成（Ensemble Methods）簡介：Bagging, Boosting, Stacking。 實戰案例： 對某個已構建的模型進行係統的調優和性能提升。 第十二章：數據科學項目流程與實戰 從問題定義到模型部署的完整流程概述。 數據獲取與預處理的最佳實踐。 特徵工程（Feature Engineering）：創造新特徵、特徵選擇、特徵縮放。 模型選擇與評估的策略。 項目報告與溝通。 綜閤實戰項目： 選擇一個具有代錶性的、稍復雜的項目，貫穿從數據準備到模型評估的整個過程，例如，一個電影推薦係統的前期數據分析與特徵構建，或者一個金融欺詐檢測項目的完整流程。 附錄： 常用Python庫的安裝指南。 數據科學常用術語錶。 推薦閱讀與資源列錶。 《Python數據科學實戰指南》將陪伴您踏上數據科學之旅，讓您不僅理解理論，更能通過實踐掌握解決實際問題的能力。無論您的目標是數據分析、機器學習工程師還是數據科學傢，本書都將是您不可或缺的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，剛開始接觸這本書時，我還有點擔心它是否會過於理論化，畢竟深度學習本身就涉及大量的數學知識。但讀下來之後，我驚喜地發現，作者在處理數學公式和概念時，並沒有采用那種“硬碰硬”的方式，而是用一種更加直觀和易於理解的語言進行闡述，並且會及時地將這些概念與 PyTorch 的具體實現聯係起來。這種“潤物細無聲”的教學方法，讓我覺得學習過程並沒有那麼痛苦，甚至可以說是享受。我尤其欣賞書中對於一些模型的可視化講解，能夠讓我更清晰地看到數據在網絡中的流動過程，以及參數更新的機製。這本書對於初學者來說，無疑是一次非常友好的入門體驗，它降低瞭深度學習的學習門檻。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本《深度學習入門之PyTorch》最大的價值在於它提供瞭一種非常實用的學習路徑。我之前學習編程，尤其是涉及到一些高級框架的時候，常常會陷入“學而不練”的睏境，知道怎麼用，但不知道原理。這本書巧妙地將理論與實踐相結閤，它不會讓你沉溺於純理論的推導，也不會讓你僅僅停留在復製代碼。每一次概念的引入，都會伴隨著相應的 PyTorch 代碼實現，讓你能夠立刻看到理論的落地。而且，書中對於一些常見的深度學習問題，比如過擬閤、欠擬閤，都提供瞭相應的解決方案和實現思路，這使得我在進行實際項目開發時，能夠更加得心應手。這本書就像一本貼心的嚮導，指引我一步步地走嚮深度學習的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

這本書的優點在於它能夠非常有效地幫助讀者建立起對深度學習的係統性認知。我之前嘗試過閱讀一些關於深度學習的論文或者技術博客，但往往因為缺乏基礎知識而難以深入。這本《深度學習入門之PyTorch》恰好填補瞭這一空白。作者在介紹各種模型（比如捲積神經網絡、循環神經網絡）時，都會先梳理清楚其背後的數學原理和解決的問題，然後再引齣 PyTorch 的實現。這種“先理後用”的方式，讓我在學習代碼的同時，也能深刻理解“為什麼這樣做”。而且，書中的代碼示例都非常完整且可執行，可以直接在本地運行，這對我這種動手能力較強的人來說，簡直是福音。我不僅學會瞭如何實現各種經典的深度學習模型，更重要的是，我學會瞭如何根據實際問題來選擇和調整模型，這是一種寶貴的遷移能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我之前接觸過一些機器學習的皮毛，但總覺得在深度學習這塊始終隔靴搔癢，概念一大堆，代碼更是看得雲裏霧裏。特彆是 PyTorch，雖然聽說很強大，但總覺得門檻有點高。這本《深度學習入門之PyTorch》的齣現，就像一束光照進瞭我的迷茫期。書的編排思路非常清晰，從最基礎的概念講起，循序漸進，一點點地揭開深度學習的神秘麵紗。作者的講解方式非常生動，不像有些教材那麼枯燥乏味，而是通過大量貼近實際應用的例子，讓我能夠直觀地理解那些抽象的算法原理。我尤其喜歡它對 PyTorch 核心模塊的深入剖析，從張量的操作到自動求導，再到網絡層的構建，每一步都講解得細緻入微，讓我能夠真正理解 PyTorch 的強大之處，而不是僅僅停留在 API 的調用層麵。讀完這本書，我感覺自己對深度學習的掌握程度有瞭質的飛躍，也更有信心去 tackling 更復雜的項目瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是它的“實戰導嚮”和“循序漸進”的教學理念。我不是科班齣身，之前對深度學習的理解都是零散的，這本書就像一個強大的整閤器，將我之前模糊的認知清晰化，並在此基礎上進行瞭擴展。它不僅講解瞭基本的模型和框架，更重要的是，它教導瞭我如何去思考問題，如何去構建自己的模型，以及如何去解決實際中遇到的挑戰。例如，在介紹損失函數和優化器時，作者會詳細解釋它們的作用和不同選擇的優劣，並給齣相應的 PyTorch 代碼。這種深入的講解，讓我能夠不僅僅是“調用”PyTorch，而是真正“理解”PyTorch。這本書讓我覺得自己不再是一個被動的學習者，而是可以主動去探索和創造的實踐者。