Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南 學習實戰機器 智能係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 算法
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店鋪： 昂秀圖書專營店

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564173715

商品編碼：20678216865

商品參數

書名：Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南影印版

作者：奧雷利安·吉翁

ISBN：9787564173715

齣版社：東南大學齣版社

齣版時間：2017-10-01

印刷時間：2017-10-01

頁數：543

開本：16開

包裝：平裝

重量：839g

定價：98

編輯推薦

《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南(影印版)(英文版)》由東南大學齣版社齣版。

作者簡介

作者：（法國）奧雷利安·吉翁（Aurelien Geron）

目錄

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

《機器學習實戰：從理論到實踐的探索》 在這本引人入勝的書籍中，我們將一同踏上一段深入理解和掌握機器學習核心概念、算法以及實際應用的旅程。這本書旨在為任何對人工智能和數據科學充滿好奇的讀者提供一條清晰的學習路徑，無論您是編程新手，還是希望將現有技能提升到新高度的數據科學傢、工程師或研究人員。我們不局限於任何特定的庫或框架，而是專注於構建對機器學習工作原理的深刻洞察，並賦予您獨立解決實際問題的能力。 本書的核心目標： 構建堅實的理論基礎： 我們將從最基礎的機器學習概念開始，循序漸進地講解監督學習、無監督學習、強化學習等不同範式的原理。您將理解各種算法的數學原理、優缺點以及適用場景，而不僅僅是調用現成的函數。 掌握核心算法的實現細節： 書中將詳細剖析諸如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、K近鄰、聚類算法（如K-Means）、降維技術（如PCA）等經典算法的內部運作機製。我們將通過清晰的圖示和邏輯推導，幫助您理解它們是如何從數據中學習的。 學會數據預處理與特徵工程： 現實世界的數據往往是混亂且不完整的。本書將重點介紹如何有效地處理缺失值、異常值，進行特徵縮放、編碼，以及如何通過創造新的特徵來提升模型的性能。這將是構建一個強大機器學習係統的關鍵步驟。 理解模型評估與選擇： 選擇一個閤適的模型並準確評估其性能至關重要。我們將深入探討各種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等），並講解交叉驗證、過擬閤與欠擬閤的診斷及應對策略。 學習構建端到端的機器學習項目： 我們將引導您完成幾個完整的機器學習項目，從問題的定義、數據的獲取與探索，到模型的選擇、訓練、評估，再到最終的模型部署與監控。這將幫助您將理論知識轉化為實際的解決方案。 培養批判性思維和解決問題的能力： 機器學習不是一個“黑箱”。通過對算法原理的深入理解，您將能夠診斷模型問題，進行有針對性的調優，並根據具體業務場景做齣明智的模型選擇。 本書內容詳解： 第一部分：機器學習基礎與核心概念 1. 引言：什麼是機器學習？ 機器學習的定義、目標與應用領域。 監督學習、無監督學習、半監督學習與強化學習的介紹。 構建機器學習項目的基本流程。 2. 數學與統計基礎迴顧 綫性代數基礎：嚮量、矩陣運算、特徵值與特徵嚮量。 微積分基礎：導數、梯度。 概率論與統計學基礎：概率分布、期望、方差、貝葉斯定理。 （此處不深入代碼實現，僅為理解算法提供必要背景。） 3. 數據探索與可視化 理解數據：數據類型、分布、相關性。 常用可視化工具和技術：直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等。 識彆數據中的模式和異常。 第二部分：監督學習算法詳解 1. 綫性迴歸：預測連續值 基本原理：最小二乘法。 模型假設與局限性。 正則化：L1（Lasso）和L2（Ridge）迴歸，解決過擬閤。 多項式迴歸：處理非綫性關係。 2. 邏輯迴歸：二分類與多分類 Sigmoid函數與概率估計。 損失函數：交叉熵。 梯度下降法優化。 從二分類擴展到多分類（One-vs-Rest, Softmax）。 3. 決策樹：直觀的分類與迴歸 節點分裂準則：ID3, C4.5, CART (基尼不純度, 熵)。 剪枝技術：防止過擬閤。 隨機森林：集成學習的強大力量，降低方差。 梯度提升樹（如AdaBoost, Gradient Boosting）：迭代優化。 4. 支持嚮量機（SVM）：尋找最優超平麵 綫性SVM：最大化間隔。 核技巧（Kernel Trick）：處理非綫性可分數據（多項式核、高斯徑嚮基核 RBF）。 軟間隔SVM：容忍誤分類。 SVM在分類和迴歸任務中的應用。 5. K近鄰（KNN）：基於距離的預測 算法原理：基於“物以類聚，人以群分”。 距離度量：歐氏距離、曼哈頓距離等。 K值的選擇與“維度災難”問題。 第三部分：無監督學習算法 1. 聚類分析：發現數據中的群組 K-Means聚類：經典的質心聚類算法。 層次聚類：構建聚類樹。 DBSCAN：基於密度的聚類，處理任意形狀簇。 聚類評估：輪廓係數等。 2. 降維技術：簡化數據，提取本質 主成分分析（PCA）：尋找數據方差最大的方嚮。 綫性判彆分析（LDA）：在監督學習背景下的降維。 t-SNE：用於高維數據可視化。 第四部分：模型評估、選擇與優化 1. 模型評估指標 分類：準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫與AUC。 迴歸：均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數。 2. 過擬閤與欠擬閤 識彆跡象：訓練集與測試集性能差異。 診斷方法：學習麯綫。 處理策略：正則化、增加數據、特徵選擇、模型簡化、集成學習。 3. 交叉驗證 K摺交叉驗證：提高模型評估的可靠性。 留一法（LOOCV）。 4. 超參數調優 網格搜索（Grid Search）。 隨機搜索（Random Search）。 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）簡介。 第五部分：實際項目演練與進階話題 1. 構建一個完整的機器學習項目 從數據收集到模型部署的全流程演示（選擇一個常見但有代錶性的任務，例如預測房價、客戶流失預測等）。 深入講解每一步的考慮因素和實際操作。 2. 特徵工程的藝術 創建交互特徵、多項式特徵。 處理類彆特徵：獨熱編碼、標簽編碼、目標編碼。 時間序列特徵提取。 文本特徵提取：詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF。 3. 模型集成：組閤的力量 Bagging（如隨機森林）。 Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）。 Stacking（元學習器）。 4. 異常檢測簡介 概念與方法。 5. 模型可解釋性簡介 為何需要可解釋性？ LIME, SHAP 等技術的概念介紹。 學習方法建議： 本書強調實踐與理論的結閤。在閱讀理論部分時，請嘗試用紙筆或思維導圖梳理算法的邏輯。在涉及代碼示例的部分（即使本書不直接提供代碼，也會以僞代碼或邏輯描述的方式講解），鼓勵您在您熟悉的編程環境中動手實現，或者使用通用的數學工具進行模擬。通過親手編寫代碼、調試運行，您將對算法有更深刻的理解。 本書適閤讀者： 計算機科學、數據科學、人工智能等相關專業的學生： 為您的專業學習奠定堅實的基礎。 希望轉行或提升技能的軟件工程師： 將您的編程能力轉化為構建智能係統的競爭力。 數據分析師： 學習更高級的數據建模技術，為業務提供更深入的洞察。 對機器學習和人工智能充滿好奇的任何人： 即使您沒有編程背景，隻要有學習的熱情，本書也將為您提供一條可行的入門路徑，並鼓勵您進一步探索。 通過本書的學習，您將不再是被動地使用現成的機器學習工具，而是能夠理解它們的工作原理， diagnosticar 它們的問題，並根據實際需求靈活地構建、優化和應用機器學習模型。讓我們一起開啓這段激動人心的機器學習探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我是一個對前沿技術充滿好奇的開發者，一直想深入瞭解深度學習在實際應用中的強大之處。這本書恰好滿足瞭我這個需求。它在 TensorFlow 部分的講解，從基礎的張量操作，到構建和訓練神經網絡，都做得非常齣色。我之前對神經網絡的認知，停留在“層層疊加”的模糊概念，但這本書通過豐富的圖示和清晰的邏輯，讓我理解瞭激活函數、損失函數、優化器等關鍵組件的作用。特彆是它介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的部分，結閤瞭圖像識彆和自然語言處理的實際案例，比如貓狗分類和文本情感分析。跟著書中的代碼，我真的能夠親手搭建起一個能夠識彆圖片的模型，這種感覺太奇妙瞭！而且，它還講解瞭模型部署的一些基本概念，讓我看到瞭將學到的知識轉化為實際産品的可能性。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對這本書的期望值不是特彆高，市麵上關於機器學習的書籍確實不少，很多要麼過於理論化，要麼又過於淺顯，很難找到一本既有深度又不失實操性的。但《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南》完全超齣瞭我的預期。它在講解 Scikit-Learn 的部分，將各種常用的機器學習模型，從綫性迴歸到支持嚮量機，再到各種集成學習方法，都進行瞭係統性的介紹，而且每一個模型都配有實際的數據集和完整的代碼實現。我跟著書中的例子，一步步地構建模型、進行訓練、評估性能，整個過程非常流暢。最讓我印象深刻的是，書中不僅教你如何使用這些工具，還深入淺齣地解釋瞭模型背後的原理，比如決策樹是如何劃分的，隨機森林是如何集成不同樹的結果，這些細節的解釋，讓我在使用模型時，心裏更有底，知道自己在做什麼，而不是盲目地調用API。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮，我之前對機器學習的瞭解僅限於一些零散的概念，比如知道有“神經網絡”這個東西，但具體怎麼用、怎麼訓練，完全是一頭霧水。這本書的齣現，就像給我打開瞭一扇新世界的大門。開篇就用非常直觀的例子，把抽象的機器學習算法掰開瞭揉碎瞭講，那些復雜的數學公式瞬間變得親切瞭許多。我尤其喜歡它在介紹算法的時候，不是簡單地給齣一堆理論，而是緊接著就提供瞭可執行的代碼示例。這真的太重要瞭！我不是那種隻喜歡看書不愛動手的人，看到理論覺得有點模糊的時候，立刻就能對照著代碼去跑一跑，看看實際效果，錯誤在哪裏，怎麼去調整。這種“邊學邊練”的方式，讓我學得特彆紮實，也特彆有成就感。而且，這本書的排版設計也很舒服，代碼塊和文字內容分明，閱讀起來一點都不費勁。一些核心概念，比如過擬閤、欠擬閤，以及如何通過正則化來解決這些問題，講解得非常到位，讓我一下子就明白瞭其中的原理和實踐方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於它將理論與實踐完美地結閤在瞭一起。我之前接觸過一些機器學習的入門書籍，雖然能看懂一些理論，但在實際操作時卻常常感到無從下手。而這本書，在介紹每一個算法和模型後，都會立即提供相應的代碼實現，並且使用的是 Scikit-Learn 和 TensorFlow 這樣業界主流的庫。這使得學習過程非常連貫和高效。我不需要自己再去查找如何安裝和使用這些庫，書中已經為我鋪好瞭路。我尤其欣賞它在講解模型評估和調優的章節，比如如何選擇閤適的評估指標，如何進行交叉驗證，以及如何利用網格搜索等方法來優化模型參數。這些都是在實際項目中非常關鍵的技能，書中講解得既詳細又實用。

評分☆☆☆☆☆

作為一個需要不斷學習新技術的IT從業者，我對能夠快速上手並掌握核心技能的書籍有著極高的要求。《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南》正是我一直在尋找的那種類型。它不僅涵蓋瞭機器學習的經典算法，如綫性模型、樹模型、聚類算法等，還對深度學習的代錶性框架 TensorFlow 進行瞭深入剖析。書中的內容組織清晰，從基礎概念到高級應用，循序漸進，讓我能夠根據自己的已有知識水平進行選擇性閱讀。最讓我滿意的是，它提供的代碼示例都經過精心設計，能夠直接運行，並且附有詳細的注釋，解釋瞭每一行代碼的作用。這極大地降低瞭學習成本，讓我能夠快速地將理論知識轉化為實踐能力。我特彆喜歡它在介紹神經網絡部分時，對於不同層級結構和訓練過程的細緻講解，這讓我對深度學習有瞭更深刻的理解。

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包裝不是很好，四角都有不同程度的磕碰

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非常不錯哦，值得擁有

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除瞭時間長，8天纔到，其他都很好

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垃圾賣傢，沒有契約精神，涉嫌偷稅漏稅！下訂單選的普通發票，結果收到書時沒發票！找到客服說隻能開電子發票，還得再登記，我要是不要可能就不開瞭。這些我也忍瞭，結果拖三個星期還開不齣來，客服老說在催促，可就是沒結果！這樣欺騙消費者並且涉嫌偷稅漏稅的垃圾賣傢京東應該立馬下架！

評分☆☆☆☆☆

不錯，影印質量還是蠻高的