Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南 学习实战机器 智能系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 昂秀图书专营店

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564173715

商品编码：20678216865

商品参数

书名：Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南影印版

作者：奥雷利安·吉翁

ISBN：9787564173715

出版社：东南大学出版社

出版时间：2017-10-01

印刷时间：2017-10-01

页数：543

开本：16开

包装：平装

重量：839g

定价：98

编辑推荐

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版)(英文版)》由东南大学出版社出版。

作者简介

作者：（法国）奥雷利安·吉翁（Aurelien Geron）

目录

Preface

Part I.The Fundamentals of Machine Learning

1.The Machine Learning Landscape

2.End—to—End Machine Learning Project

3.Classification

4.Training Models

5.Support Vector Machines

6.Deasion Trees

7.Ensemble Learning and Random Forests

8.Dimensionality Reduction

……

Part II：Neural Networks and Deep Learning

A.Exerase Solutions

B.Machine Learning Project Checklist

D.Autodiff

E.Other Popular ANN Architectures

Index

《机器学习实战：从理论到实践的探索》 在这本引人入胜的书籍中，我们将一同踏上一段深入理解和掌握机器学习核心概念、算法以及实际应用的旅程。这本书旨在为任何对人工智能和数据科学充满好奇的读者提供一条清晰的学习路径，无论您是编程新手，还是希望将现有技能提升到新高度的数据科学家、工程师或研究人员。我们不局限于任何特定的库或框架，而是专注于构建对机器学习工作原理的深刻洞察，并赋予您独立解决实际问题的能力。 本书的核心目标： 构建坚实的理论基础： 我们将从最基础的机器学习概念开始，循序渐进地讲解监督学习、无监督学习、强化学习等不同范式的原理。您将理解各种算法的数学原理、优缺点以及适用场景，而不仅仅是调用现成的函数。 掌握核心算法的实现细节： 书中将详细剖析诸如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻、聚类算法（如K-Means）、降维技术（如PCA）等经典算法的内部运作机制。我们将通过清晰的图示和逻辑推导，帮助您理解它们是如何从数据中学习的。 学会数据预处理与特征工程： 现实世界的数据往往是混乱且不完整的。本书将重点介绍如何有效地处理缺失值、异常值，进行特征缩放、编码，以及如何通过创造新的特征来提升模型的性能。这将是构建一个强大机器学习系统的关键步骤。 理解模型评估与选择： 选择一个合适的模型并准确评估其性能至关重要。我们将深入探讨各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等），并讲解交叉验证、过拟合与欠拟合的诊断及应对策略。 学习构建端到端的机器学习项目： 我们将引导您完成几个完整的机器学习项目，从问题的定义、数据的获取与探索，到模型的选择、训练、评估，再到最终的模型部署与监控。这将帮助您将理论知识转化为实际的解决方案。 培养批判性思维和解决问题的能力： 机器学习不是一个“黑箱”。通过对算法原理的深入理解，您将能够诊断模型问题，进行有针对性的调优，并根据具体业务场景做出明智的模型选择。 本书内容详解： 第一部分：机器学习基础与核心概念 1. 引言：什么是机器学习？ 机器学习的定义、目标与应用领域。 监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习的介绍。 构建机器学习项目的基本流程。 2. 数学与统计基础回顾 线性代数基础：向量、矩阵运算、特征值与特征向量。 微积分基础：导数、梯度。 概率论与统计学基础：概率分布、期望、方差、贝叶斯定理。 （此处不深入代码实现，仅为理解算法提供必要背景。） 3. 数据探索与可视化 理解数据：数据类型、分布、相关性。 常用可视化工具和技术：直方图、散点图、箱线图、热力图等。 识别数据中的模式和异常。 第二部分：监督学习算法详解 1. 线性回归：预测连续值 基本原理：最小二乘法。 模型假设与局限性。 正则化：L1（Lasso）和L2（Ridge）回归，解决过拟合。 多项式回归：处理非线性关系。 2. 逻辑回归：二分类与多分类 Sigmoid函数与概率估计。 损失函数：交叉熵。 梯度下降法优化。 从二分类扩展到多分类（One-vs-Rest, Softmax）。 3. 决策树：直观的分类与回归 节点分裂准则：ID3, C4.5, CART (基尼不纯度, 熵)。 剪枝技术：防止过拟合。 随机森林：集成学习的强大力量，降低方差。 梯度提升树（如AdaBoost, Gradient Boosting）：迭代优化。 4. 支持向量机（SVM）：寻找最优超平面 线性SVM：最大化间隔。 核技巧（Kernel Trick）：处理非线性可分数据（多项式核、高斯径向基核 RBF）。 软间隔SVM：容忍误分类。 SVM在分类和回归任务中的应用。 5. K近邻（KNN）：基于距离的预测 算法原理：基于“物以类聚，人以群分”。 距离度量：欧氏距离、曼哈顿距离等。 K值的选择与“维度灾难”问题。 第三部分：无监督学习算法 1. 聚类分析：发现数据中的群组 K-Means聚类：经典的质心聚类算法。 层次聚类：构建聚类树。 DBSCAN：基于密度的聚类，处理任意形状簇。 聚类评估：轮廓系数等。 2. 降维技术：简化数据，提取本质 主成分分析（PCA）：寻找数据方差最大的方向。 线性判别分析（LDA）：在监督学习背景下的降维。 t-SNE：用于高维数据可视化。 第四部分：模型评估、选择与优化 1. 模型评估指标 分类：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC。 回归：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数。 2. 过拟合与欠拟合 识别迹象：训练集与测试集性能差异。 诊断方法：学习曲线。 处理策略：正则化、增加数据、特征选择、模型简化、集成学习。 3. 交叉验证 K折交叉验证：提高模型评估的可靠性。 留一法（LOOCV）。 4. 超参数调优 网格搜索（Grid Search）。 随机搜索（Random Search）。 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）简介。 第五部分：实际项目演练与进阶话题 1. 构建一个完整的机器学习项目 从数据收集到模型部署的全流程演示（选择一个常见但有代表性的任务，例如预测房价、客户流失预测等）。 深入讲解每一步的考虑因素和实际操作。 2. 特征工程的艺术 创建交互特征、多项式特征。 处理类别特征：独热编码、标签编码、目标编码。 时间序列特征提取。 文本特征提取：词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF。 3. 模型集成：组合的力量 Bagging（如随机森林）。 Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）。 Stacking（元学习器）。 4. 异常检测简介 概念与方法。 5. 模型可解释性简介 为何需要可解释性？ LIME, SHAP 等技术的概念介绍。 学习方法建议： 本书强调实践与理论的结合。在阅读理论部分时，请尝试用纸笔或思维导图梳理算法的逻辑。在涉及代码示例的部分（即使本书不直接提供代码，也会以伪代码或逻辑描述的方式讲解），鼓励您在您熟悉的编程环境中动手实现，或者使用通用的数学工具进行模拟。通过亲手编写代码、调试运行，您将对算法有更深刻的理解。 本书适合读者： 计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的学生： 为您的专业学习奠定坚实的基础。 希望转行或提升技能的软件工程师： 将您的编程能力转化为构建智能系统的竞争力。 数据分析师： 学习更高级的数据建模技术，为业务提供更深入的洞察。 对机器学习和人工智能充满好奇的任何人： 即使您没有编程背景，只要有学习的热情，本书也将为您提供一条可行的入门路径，并鼓励您进一步探索。 通过本书的学习，您将不再是被动地使用现成的机器学习工具，而是能够理解它们的工作原理， diagnosticar 它们的问题，并根据实际需求灵活地构建、优化和应用机器学习模型。让我们一起开启这段激动人心的机器学习探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它将理论与实践完美地结合在了一起。我之前接触过一些机器学习的入门书籍，虽然能看懂一些理论，但在实际操作时却常常感到无从下手。而这本书，在介绍每一个算法和模型后，都会立即提供相应的代码实现，并且使用的是 Scikit-Learn 和 TensorFlow 这样业界主流的库。这使得学习过程非常连贯和高效。我不需要自己再去查找如何安装和使用这些库，书中已经为我铺好了路。我尤其欣赏它在讲解模型评估和调优的章节，比如如何选择合适的评估指标，如何进行交叉验证，以及如何利用网格搜索等方法来优化模型参数。这些都是在实际项目中非常关键的技能，书中讲解得既详细又实用。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对前沿技术充满好奇的开发者，一直想深入了解深度学习在实际应用中的强大之处。这本书恰好满足了我这个需求。它在 TensorFlow 部分的讲解，从基础的张量操作，到构建和训练神经网络，都做得非常出色。我之前对神经网络的认知，停留在“层层叠加”的模糊概念，但这本书通过丰富的图示和清晰的逻辑，让我理解了激活函数、损失函数、优化器等关键组件的作用。特别是它介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的部分，结合了图像识别和自然语言处理的实际案例，比如猫狗分类和文本情感分析。跟着书中的代码，我真的能够亲手搭建起一个能够识别图片的模型，这种感觉太奇妙了！而且，它还讲解了模型部署的一些基本概念，让我看到了将学到的知识转化为实际产品的可能性。

评分☆☆☆☆☆

作为一个需要不断学习新技术的IT从业者，我对能够快速上手并掌握核心技能的书籍有着极高的要求。《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》正是我一直在寻找的那种类型。它不仅涵盖了机器学习的经典算法，如线性模型、树模型、聚类算法等，还对深度学习的代表性框架 TensorFlow 进行了深入剖析。书中的内容组织清晰，从基础概念到高级应用，循序渐进，让我能够根据自己的已有知识水平进行选择性阅读。最让我满意的是，它提供的代码示例都经过精心设计，能够直接运行，并且附有详细的注释，解释了每一行代码的作用。这极大地降低了学习成本，让我能够快速地将理论知识转化为实践能力。我特别喜欢它在介绍神经网络部分时，对于不同层级结构和训练过程的细致讲解，这让我对深度学习有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我对这本书的期望值不是特别高，市面上关于机器学习的书籍确实不少，很多要么过于理论化，要么又过于浅显，很难找到一本既有深度又不失实操性的。但《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》完全超出了我的预期。它在讲解 Scikit-Learn 的部分，将各种常用的机器学习模型，从线性回归到支持向量机，再到各种集成学习方法，都进行了系统性的介绍，而且每一个模型都配有实际的数据集和完整的代码实现。我跟着书中的例子，一步步地构建模型、进行训练、评估性能，整个过程非常流畅。最让我印象深刻的是，书中不仅教你如何使用这些工具，还深入浅出地解释了模型背后的原理，比如决策树是如何划分的，随机森林是如何集成不同树的结果，这些细节的解释，让我在使用模型时，心里更有底，知道自己在做什么，而不是盲目地调用API。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮，我之前对机器学习的了解仅限于一些零散的概念，比如知道有“神经网络”这个东西，但具体怎么用、怎么训练，完全是一头雾水。这本书的出现，就像给我打开了一扇新世界的大门。开篇就用非常直观的例子，把抽象的机器学习算法掰开了揉碎了讲，那些复杂的数学公式瞬间变得亲切了许多。我尤其喜欢它在介绍算法的时候，不是简单地给出一堆理论，而是紧接着就提供了可执行的代码示例。这真的太重要了！我不是那种只喜欢看书不爱动手的人，看到理论觉得有点模糊的时候，立刻就能对照着代码去跑一跑，看看实际效果，错误在哪里，怎么去调整。这种“边学边练”的方式，让我学得特别扎实，也特别有成就感。而且，这本书的排版设计也很舒服，代码块和文字内容分明，阅读起来一点都不费劲。一些核心概念，比如过拟合、欠拟合，以及如何通过正则化来解决这些问题，讲解得非常到位，让我一下子就明白了其中的原理和实践方法。

评分☆☆☆☆☆

包装不是很好，四角都有不同程度的磕碰

评分☆☆☆☆☆

垃圾卖家，没有契约精神，涉嫌偷税漏税！下订单选的普通发票，结果收到书时没发票！找到客服说只能开电子发票，还得再登记，我要是不要可能就不开了。这些我也忍了，结果拖三个星期还开不出来，客服老说在催促，可就是没结果！这样欺骗消费者并且涉嫌偷税漏税的垃圾卖家京东应该立马下架！

评分☆☆☆☆☆

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除了时间长，8天才到，其他都很好

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除了时间长，8天才到，其他都很好

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