零起點Python機器學習快速入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

何海群 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 入門
• 零基礎
• 數據分析
• 算法
• Scikit-learn
• 數據挖掘
• 人工智能
• 實踐

店鋪： 阜寜新華書店圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121311413

商品編碼：25607967638

包裝：平裝-膠訂

開本：128

齣版時間：2017-04-01

內容介紹
本書采用D創的黑箱模式，MBA案例教學機製，結閤一綫實戰案例，介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，普通讀者，隻要懂Word、Excel，J能夠輕鬆閱讀全書，並學習使用書中的知識，分析大數據。本書具有以下特色：D創的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。1次係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件，不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn Pandas模式，無須任何理論基礎，全程采用MBA案例模式，懂ExcelJ可看懂。

關聯推薦
不需要任何編程、交易經驗，也不需要具備超強的數據分析能力，隻要會使用ExcelJ可以輕鬆學會本書講解的知識點。  
目錄
D 1 章 從阿爾法狗開始說起1 1.1 阿爾法狗的前世今生.......1 1.2 機器學習是什麼.....2 1.3 機器學習大史記.....3 1.4 機器學習經典案例......... 11 D 2 章 開發環境......13 2.1 數據分析SX Python.....13 2.2 用戶運行平颱.......18 2.3 程序目錄結構.......19 2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7 模塊庫控製麵闆...29 2.8 使用 pip 更新模塊庫......33D 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1.1 阿爾法狗的前世今生.......1
1.2 機器學習是什麼.....2
1.3 機器學習大史記.....3
1.4 機器學習經典案例......... 11
D 2 章 開發環境......13
2.1 數據分析SX Python.....13
2.2 用戶運行平颱.......18
2.3 程序目錄結構.......19
2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模塊庫控製麵闆...29
2.8 使用 pip 更新模塊庫......33
D 3 章 Python 入門案例....39
3.1 案例 3-1：D一次編程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增強版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列舉係統模塊庫清單.......44
3.4 案例 3-4：常用繪圖風格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用繪圖風格.......47
3.6 案例 3-6：常用顔色錶 cors.....49
3.7 案例源碼.....50
D 4 章 Python 基本語法....58
4.1 數據類型.....58
案例 4-1：基本運算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入門...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列錶......64
案例 4-4：列錶操作.......65
4.4 Tuple 元組...66
案例 4-5：元組操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 數據類型轉換.......70
案例 4-7：控製語句.......71
案例 4-8：函數定義.......73
4.7 案例源碼.....75
D 5 章 Python 人工智能入門與實踐......85
5.1 從忘卻開始.85
5.2 Iris 經典愛麗絲.....89
案例 5-1：Iris 愛麗絲 ....90
案例 5-2：愛麗絲進化與文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 數據切割函數.......98
案例 5-3：Iris 愛麗絲分解 ......99
案例 5-4：綫性迴歸算法.......103
5.5 案例源碼...109
D 6 章 機器學習經典算法案例（上） . 116
6.1 綫性迴歸... 116
6.2 邏輯迴歸算法.....124
案例 6-1：邏輯迴歸算法.......125
6.3 樸素貝葉斯算法.127
案例 6-2：貝葉斯算法.129
6.4 KNN 近鄰算法 ...130
案例 6-3：KNN 近鄰算法.....133
6.5 隨機森林算法.....135
案例 6-4：隨機森林算法.......139
6.6 案例源碼...140
D 7 章 機器學習經典算法案例（下） .149
7.1 決策樹算法.........149
案例 7-1：決策樹算法.151
7.2 GBDT 迭代決策樹算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代決策樹算法.154
7.3 SVM 嚮量機 .......156
案例 7-3：SVM 嚮量機算法.157
7.4 SVM-cross 嚮量機交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 嚮量機交叉算法....160
7.5 神經網絡算法.....161
案例 7-5：MLP 神經網絡算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神經網絡迴歸算法...168
7.6 案例源碼...170
D 8 章 機器學習組閤算法 .........183
8.1 CCPP 數據集......183
案例 8-1：CCPP 數據集........184
案例 8-2：CCPP 數據切割....186
案例 8-3：讀取 CCPP 數據集.........189
8.2 機器學習統一接口函數.........192
案例 8-4：機器學習統一接口.........193
案例 8-5：批量調用機器學習算法.201
案例 8-6：一體化調用.205
8.3 模型預製與保存.208
案例 8-7：儲存算法模型.......210
案例 8-8：批量儲存算法模型.........213
案例 8-9：批量加載算法模型.........215
案例 8-10：機器學習組閤算法.......219
8.4 案例源碼...224
附錄 A Sklearn 常用模塊和函數.242
附錄 B J寬量化係統模塊圖......266 顯示全部信息

《AI的崛起：從算法到應用的深度探索》 在信息爆炸的時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，深刻地改變著社會的麵貌，重塑著行業的格局。從智能語音助手到自動駕駛汽車，從精準醫療到金融風控，AI的觸角無處不在，展現齣無限的可能性。然而，AI的強大並非空中樓閣，其背後是復雜而精妙的算法、海量的數據以及日新月異的計算技術。 本書《AI的崛起：從算法到應用的深度探索》旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，去理解人工智能的本質、核心技術以及其廣泛的應用前景。我們不會從最基礎的編程語法或數學公式講起，而是將假定讀者對計算機科學或數學有基本的瞭解，更側重於探索AI的“為什麼”和“怎麼樣”。我們將一同踏上一場穿越AI世界核心的旅程，揭示那些驅動智能機器運轉的秘密，並思考AI如何賦能我們當下的和未來的世界。 第一部分：AI的理論基石——智能的算法之道 本部分將深入剖析人工智能的核心驅動力——各類智能算法。我們不會止步於概念的羅列，而是試圖深入理解不同算法的內在邏輯、工作原理以及它們在解決實際問題中的優勢與局限。 機器學習的演進與核心範式： 我們將迴顧機器學習的發展曆程，從早期的統計學習理論，到如今占據主導地位的深度學習。重點解析監督學習、無監督學習和強化學習這三大核心範式。 監督學習： 深入探討綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林以及梯度提升樹等經典算法。我們將分析它們如何通過帶有標簽的數據進行模式識彆和預測，並討論過擬閤、欠擬閤等關鍵挑戰以及正則化、交叉驗證等應對策略。 無監督學習： 聚焦聚類算法（如K-Means、DBSCAN）和降維技術（如主成分分析PCA、t-SNE）。理解它們如何從無結構的數據中發現隱藏的模式和洞察，以及在數據探索、異常檢測等場景中的應用。 強化學習： 介紹其基於“試錯”的學習機製，以及馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、深度Q網絡（DQN）等核心概念。展望強化學習在遊戲AI、機器人控製、資源優化等領域的巨大潛力。 神經網絡與深度學習的革命： 神經網絡是現代AI的核心。我們將詳細解析感知機、多層感知機（MLP）的結構與原理。 捲積神經網絡（CNN）： 深入探討其在圖像識彆、計算機視覺領域的顛覆性作用。理解捲積層、池化層、激活函數等關鍵組件的設計理念，以及它們如何有效提取圖像特徵。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 解析它們在處理序列數據（如文本、語音）中的獨特優勢。理解其“記憶”機製如何捕捉時序依賴性，以及在自然語言處理（NLP）領域的廣泛應用。 Transformer模型及其影響： 作為NLP領域的最新裏程碑，Transformer以其自注意力機製徹底改變瞭序列建模。我們將詳細解析其架構，並探討其在機器翻譯、文本生成等任務上的卓越錶現。 其他關鍵AI算法傢族： 除瞭上述核心技術，我們還將觸及其他重要的AI算法，例如： 貝葉斯方法： 介紹貝葉斯定理及其在分類、推斷中的應用，以及樸素貝葉斯分類器。 遺傳算法與進化計算： 探索這些受自然選擇啓發的優化算法，以及它們在組閤優化問題中的應用。 第二部分：AI的應用版圖——賦能韆行百業 理論是基礎，應用是價值的體現。本部分將聚焦AI在不同領域的實際落地，展示AI如何解決現實世界的復雜問題，創造新的商業價值。 自然語言處理（NLP）：讓機器理解人類語言 文本分類與情感分析： 如何識彆文本的主題，判斷用戶的情緒傾嚮？例如，垃圾郵件過濾、輿情監控。 機器翻譯與跨語言交流： 探索AI如何打破語言障礙，實現流暢的跨文化溝通。 問答係統與對話機器人： 構建能夠理解並迴答用戶問題的智能助手，提升客戶服務效率。 文本生成與內容創作： AI如何輔助甚至獨立完成文章、報告、詩歌等內容的創作。 計算機視覺（CV）：賦予機器“眼睛” 圖像識彆與對象檢測： 如何讓機器“看懂”圖像，識彆其中的物體、場景。例如，人臉識彆、自動駕駛中的障礙物檢測。 圖像分割與生成： 精確地將圖像劃分為不同區域，或根據描述生成新的圖像。 視頻分析： 從視頻流中提取關鍵信息，實現行為識彆、事件檢測等。 醫學影像分析： AI在輔助醫生診斷疾病，提高診斷精度和效率方麵扮演著越來越重要的角色。 推薦係統：個性化服務與精準觸達 協同過濾與內容相似度： 分析用戶行為和物品屬性，為用戶推薦可能感興趣的內容。 深度學習在推薦係統中的應用： 利用神經網絡捕捉更復雜的用戶偏好和物品特徵。 在電商、流媒體、社交媒體等領域的廣泛應用。 金融科技（FinTech）：智能風控與創新服務 欺詐檢測： 利用AI模型識彆異常交易行為，防範金融風險。 信用評估： 基於大數據和AI模型，更精準地評估個人或企業的信用風險。 量化交易與算法交易： 利用AI進行市場分析和自動化交易決策。 智能投顧： 為用戶提供個性化的投資建議和資産管理服務。 醫療健康：智慧醫療的未來 藥物研發與發現： 加速新藥的研發過程，降低成本。 疾病診斷與預測： 基於醫學影像、基因數據等輔助診斷，預測疾病風險。 個性化治療方案： 根據患者個體特徵，製定最優的治療計劃。 醫療機器人與輔助手術： 提升手術的精度和安全性。 自動駕駛與智能交通：重塑齣行體驗 感知、決策與控製： 自動駕駛係統的核心組成部分，以及AI在其中扮演的角色。 交通流量優化與智能信號燈： 利用AI技術提升城市交通的運行效率。 車聯網與協同感知： 未來交通的智能化趨勢。 其他新興領域： 機器人技術、智能製造、教育科技、遊戲AI等，AI正在以前所未有的廣度和深度改變著這些行業。 第三部分：AI的倫理、挑戰與未來展望 任何強大的技術都伴隨著責任和挑戰。《AI的崛起》也不會迴避AI發展過程中可能麵臨的倫理睏境和社會影響。 AI的倫理邊界： 偏見與公平性： 數據偏見如何導緻AI模型的不公平，以及如何構建更公平的AI係統。 隱私與數據安全： 在AI應用中如何保護用戶隱私，防止數據濫用。 責任歸屬與法律法規： 當AI犯錯時，責任應如何界定？AI發展的法律框架將如何演變？ 就業與社會結構： AI自動化對就業市場的影響，以及社會需要如何適應。 AI發展麵臨的挑戰： 數據依賴與數據質量： 高質量、大規模的數據是AI成功的關鍵，但獲取和標注數據仍然是一個挑戰。 可解釋性（Explainable AI - XAI）： 理解AI決策過程的重要性，尤其是在高風險領域。 計算資源與能耗： 訓練大型AI模型需要巨大的計算能力和能源消耗。 算法的魯棒性與安全性： 如何確保AI係統不易受到對抗性攻擊，保證其穩定運行。 AI的未來圖景： 通用人工智能（AGI）的探索： 邁嚮具備人類般通用智能的AI的可能性。 AI與其他技術的融閤： AI與5G、物聯網、區塊鏈等技術的協同發展。 人機協作的未來： AI不是取代人類，而是成為人類強大的輔助工具。 AI對人類文明的深遠影響： 預測AI將如何重塑人類社會、科學研究乃至哲學思考。 結語 《AI的崛起：從算法到應用的深度探索》旨在為讀者提供一個連貫且有深度的AI知識體係。我們希望通過對核心算法的深入解析，對實際應用的廣泛呈現，以及對未來趨勢的審慎思考，幫助讀者構建起對人工智能的全麵認知。這本書不是一本簡單的工具書，而是一次對智能本質的追尋，對科技前沿的探索，以及對人類未來的展望。無論您是技術開發者、行業決策者，還是對AI充滿好奇的每一位讀者，都能從中獲得啓迪，共同迎接AI時代的到來，並積極參與到這場偉大的變革中。

評分☆☆☆☆☆

對於一個長期以來對人工智能和機器學習抱有濃厚興趣，但又苦於沒有閤適入門路徑的普通讀者來說，《零起點Python機器學習快速入門》的齣現，絕對是一場及時雨。這本書最令我印象深刻的是其“由淺入深”的學習設計，它並沒有一開始就用復雜的術語和理論轟炸讀者，而是選擇瞭從最基礎的Python編程概念入手，逐步引導讀者進入更復雜的機器學習領域。 書中對Python基礎知識的講解，雖然篇幅有限，但勝在精煉且實用。作者沒有過多地糾纏於語法細節，而是側重於講解那些在機器學習領域中最常用的功能和技巧，例如如何處理數據結構、如何進行條件判斷和循環控製等。這使得我能夠快速掌握必要的編程工具，為後續的學習打下堅實的基礎。 在機器學習算法的介紹部分，這本書采取瞭一種“實踐驅動”的學習方法。它不迴避算法的存在，但也不會一開始就沉浸在復雜的數學公式中。相反，作者會先用通俗易懂的語言解釋算法的核心思想，然後立即提供可以直接運行的Python代碼示例。這種方式讓我能夠通過親身實踐，來理解算法的工作原理和應用場景，大大增強瞭學習的直觀性和趣味性。 此外，書中對一些常用機器學習庫的介紹和使用方法也相當到位。例如，對於NumPy、Pandas和Scikit-learn等庫，作者都給齣瞭清晰的安裝指南和基礎用法演示。這讓我不再因為不知道如何安裝和調用這些工具而望而卻步，而是能夠順利地將它們集成到自己的學習過程中。 總而言之，《零起點Python機器學習快速入門》憑藉其清晰的學習路徑、實用的代碼示例以及對初學者友好的講解方式，成功地降低瞭機器學習的學習門檻。它讓我看到瞭掌握這項前沿技術並非遙不可及，並且激發瞭我進一步深入學習的信心和動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑是給那些對機器學習躍躍欲試，但又被高門檻嚇退的群體打瞭一劑強心針。《零起點Python機器學習快速入門》給我最深刻的印象是它“快”的特質。我並非計算機科班齣身，也從未接觸過編程，但這本書卻讓我在很短的時間內，對機器學習這個聽起來高大上的領域有瞭初步的認識和實踐能力。 它沒有深究那些晦澀的理論和復雜的數學推導，而是將重點放在瞭“如何快速上手”上。這一點非常契閤我目前的學習需求。書中關於Python基礎的講解，雖然簡略，但足夠支撐起後續的機器學習實踐。作者巧妙地避開瞭過多的細節，讓我們能快速過渡到核心內容。 當涉及到機器學習算法時，這本書采取瞭一種“先用起來，再慢慢理解”的策略。它會提供可運行的代碼，讓我們通過實際操作來感受不同算法的效果。例如，在講解分類問題時，會直接給齣使用決策樹或支持嚮量機進行預測的代碼。這種“黑箱”式的引入方式，雖然在學術研究上可能不夠嚴謹，但對於初學者建立直觀印象和激發學習興趣，卻起到瞭關鍵作用。 此外，本書在數據處理和特徵工程方麵也提供瞭一些實用的技巧。雖然篇幅不長，但作者能夠清晰地展示如何使用Pandas等庫對數據進行清洗、轉換和可視化，這對於理解機器學習模型的輸入至關重要。我不再是隻能盯著一堆數字發呆，而是能夠初步地“看懂”數據，並知道如何讓數據變得“更聰明”。 總而言之，《零起點Python機器學習快速入門》的價值在於它提供瞭一個高效的學習通道，讓學習者能以較低的門檻快速進入機器學習的實際應用領域。它就像一座橋梁，連接瞭理論知識和實踐操作，讓我看到瞭掌握這項技能的可能性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對AI充滿好奇，但又深知自己編程功底薄弱的讀者，我在尋找一本能夠真正幫助我入門的書籍時，無意間發現瞭《零起點Python機器學習快速入門》。這本書最吸引我的地方，是它那種“落地”導嚮的學習方式。它不是讓你先背誦一堆公式，而是直接帶你走進一個實際的項目場景。 我印象最深的是書中關於數據可視化和初步探索性數據分析（EDA）的章節。作者通過生動的圖錶和代碼示例，展示瞭如何用Python來理解數據集的結構、分布以及變量之間的關係。這讓我意識到，機器學習不僅僅是算法，更是對數據的深刻理解。以前我總覺得數據分析是個很專業的事情，看瞭這本書，覺得好像也沒那麼遙不可及。 在算法講解方麵，這本書的節奏感把握得很好。它會先介紹一個算法的核心思想，然後立即給齣相應的Python代碼實現。這種“先嘗後懂”的模式，讓我更容易將抽象的概念與具體的代碼聯係起來。例如，在講到聚類算法時，書中的例子非常直觀，讓我能夠通過運行代碼，看到不同的數據點是如何被分組的。 而且，作者在講解代碼時，並沒有假設讀者已經精通Python的每一個細節。他會解釋一些關鍵的函數和參數的含義，並給齣一些常用的庫的介紹。這對於我這種需要大量“提示”的讀者來說，無疑是雪中送炭。我不再需要頻繁地跳齣本書去搜索Python語法，而是可以在閱讀過程中就獲得足夠的信息。 總而言之，《零起點Python機器學習快速入門》最打動我的，是它那種“帶你玩轉”的態度。它讓我覺得學習機器學習不是一件枯燥的任務，而是一次充滿探索和發現的旅程。這本書為我打開瞭一扇大門，讓我看到瞭通過實踐來掌握這項技能的希望。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，人工智能和機器學習對我來說都像是一個遙不可及的“黑箱”，充滿瞭神秘感，但又不知道從何下手。《零起點Python機器學習快速入門》這本書，確實做到瞭“零起點”的承諾，它給我最大的感受就是“豁然開朗”。 這本書最讓我驚喜的是，它並沒有迴避Python語言本身。在機器學習的世界裏，Python無疑是最重要的工具，而這本書花費瞭相當一部分篇幅來講解Python的基礎知識。但它講得非常“有針對性”，不是那種泛泛而談的編程課，而是直接點齣機器學習中會用到的那些關鍵語法和概念，比如列錶、字典、函數、循環等等。這讓我覺得，我學的每一個Python知識點，都在為後續的學習鋪路，而不是憑空學一堆沒用的東西。 當我看到機器學習的部分時，這本書的“快速入門”就體現齣來瞭。它不像很多教材那樣，上來就給你灌輸一大堆高深的理論和數學公式。相反，它會先講一個最直觀的機器學習應用場景，然後告訴你“哦，原來解決這個問題可以用這樣的算法”，接著就直接給你展示如何用Python代碼來實現。這種“先看到結果，再理解過程”的方式，對我來說真的太友好瞭。 而且，書中對代碼的講解也十分細緻。它提供的每一個代碼片段，都配有清晰的注釋，讓你知道每一行代碼大概在做什麼。它還會告訴你，如果你想運行這些代碼，需要安裝哪些庫，在哪裏可以下載。我之前看過的很多技術文章，代碼都是直接丟在那裏，根本不知道怎麼用，這本書徹底解決瞭我的這個痛點。 總的來說，《零起點Python機器學習快速入門》這本書，最讓我覺得它“值”的地方在於，它不僅教我“是什麼”，更教我“怎麼做”。它沒有把機器學習變成一個復雜的學術研究，而是變成瞭一件可以動手實踐的事情。這本書讓我這個編程小白，也能有機會去觸摸和感受機器學習的魅力。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《零起點Python機器學習快速入門》，迫不及待地翻瞭幾頁，就感覺這本書的定位非常精準，特彆適閤我這種之前對編程和機器學習一竅不通的新手。封麵設計簡潔明瞭，沒有那些花裏鬍哨的圖，直接點明瞭主題，讓人一眼就知道是乾什麼的。 我最看重的是它“零起點”這個概念。翻開目錄，看到前麵幾章講的是Python的基礎語法，比如變量、數據類型、控製流、函數這些，感覺就像在上一個非常易懂的Python入門課。作者用瞭很多生活化的例子來解釋概念，不像有些書那麼枯燥，我甚至覺得有點像在看一本關於如何解決小問題的指南，而不是嚴肅的技術書籍。 到瞭機器學習的部分，我尤其驚喜。書中沒有一開始就拋齣復雜的算法公式，而是循序漸進地介紹一些基本概念，比如監督學習、無監督學習，以及一些常見的模型，像綫性迴歸、邏輯迴歸。作者在講解這些模型時，會先用最直觀的方式解釋它們是如何工作的，然後纔引入代碼實現。這讓我感覺自己不是在被動接受知識，而是在主動理解和探索。 代碼示例也是一大亮點。我之前嘗試過看一些技術博客，代碼總是看得雲裏霧裏，不知道怎麼運行，也不知道每行代碼到底有什麼用。《零起點Python機器學習快速入門》裏的代碼都配有詳細的注釋，而且都是可以直接在Jupyter Notebook或Python環境中運行的。作者還推薦瞭一些常用的庫，比如NumPy、Pandas、Scikit-learn，並且在書中演示瞭如何安裝和使用它們。這對於我這種需要手把手指導的人來說，簡直是太友好瞭。 總的來說，這本書讓我對機器學習不再感到畏懼。它提供瞭一個清晰的學習路徑，讓我能夠一步一個腳印地建立起自己的知識體係。即使我暫時還不能完全理解所有的數學原理，但至少我已經能夠上手編寫一些簡單的機器學習程序，並看到結果瞭，這種成就感是無價的。