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何海群 著

圖書標籤:

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

店鋪： 盱眙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：25944735716

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shouxuan 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shouxuan 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

《算法的藝術：從零開始的數學思維探索》 內容簡介： 在這本《算法的藝術》中，我們不談論具體的編程語言，不聚焦於某個特定領域的應用，而是將目光投嚮算法最核心的基石——數學思維。本書旨在帶領讀者，從最基礎的數學概念齣發，逐步構建起理解復雜算法的堅實理論框架。我們相信，真正精通算法，關鍵在於掌握其背後的邏輯與美感，而這恰恰源於嚴謹的數學推理。 本書的旅程始於對“計算”的本質的哲學探討。我們將追溯計算思想的萌芽，理解什麼是“算法”在最純粹的意義上的錶達。我們不會跳過任何一個看似微不足道的細節，而是從數理邏輯的基礎入手，例如命題演算、謂詞邏輯，以及集閤論的基本概念。這些看似抽象的工具，實則是我們構建復雜算法大廈的磚石。通過理解邏輯的嚴謹性，讀者將學會如何清晰地錶達問題，如何準確地描述步驟，為後續的算法設計打下堅實的基礎。 隨後，我們將進入數論的精彩世界。素數、同餘、模運算，這些古老而強大的工具，在現代計算科學中扮演著至關重要的角色。我們將深入理解這些概念的數學屬性，並探討它們如何自然地引齣諸如歐幾裏得算法等經典算法。讀者將不僅僅是學習如何“實現”一個算法，而是去理解它“為什麼”有效，它背後的數學原理是什麼。這種理解能夠讓我們在麵對新的問題時，有能力推導齣屬於自己的解決方案。 綫性代數是另一塊不可或缺的基石。我們將從嚮量和矩陣的基本定義開始，逐步探索綫性方程組的求解，特徵值與特徵嚮量的意義，以及矩陣分解等核心概念。在本書中，綫性代數不再是冷冰冰的公式堆砌，而是理解數據結構、數據變換以及優化問題的強大語言。我們將通過直觀的幾何解釋和嚴謹的代數推導，讓讀者深刻體會綫性代數在描述和解決各種計算問題中的普適性。無論是空間中的幾何變換，還是高維數據的降維，亦或是圖論中的路徑問題，綫性代數都提供瞭優雅而高效的解決方案。 概率論與統計學是本書另一個重要的組成部分。我們相信，在信息爆炸的時代，理解不確定性是至關重要的。本書將從基本的概率概念齣發，如條件概率、獨立性、貝葉斯定理，然後深入到隨機變量、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布）以及期望和方差等核心概念。我們將探討統計推斷的基本思想，如參數估計和假設檢驗。這些工具不僅能幫助我們量化風險，更能為我們理解和設計那些需要處理不確定性數據的算法（例如機器學習中的許多模型）提供堅實的理論基礎。讀者將學會如何從數據中提取有用的信息，如何進行有效的預測，以及如何衡量模型的不確定性。 本書的另一大亮點在於我們對“可計算性理論”的初步探索。我們將簡要介紹圖靈機等抽象計算模型，理解算法的邊界在哪裏，什麼是“不可解”的問題。這一部分雖然是理論性的，但它能極大地開闊讀者的視野，幫助我們認識到算法設計並非總是萬能的，理解計算的局限性有助於我們更明智地選擇和應用算法。 我們還會在書中穿插一些經典的算法設計範式，但重點不在於其具體實現，而在於其背後的數學思想。例如，我們將討論分治策略如何利用遞歸的數學結構來簡化問題；動態規劃如何通過“最優子結構”和“重疊子問題”的數學特性來避免重復計算；貪心算法如何基於局部最優選擇來追求全局最優。我們將通過清晰的數學模型來闡釋這些範式的工作原理。 本書的寫作風格力求嚴謹而易懂。每一個數學概念的引入都會伴隨著清晰的定義和直觀的解釋。我們避免使用過於專業的術語，或者在首次齣現時提供詳盡的說明。理論推導過程會逐步展開，邏輯鏈條清晰可見，確保讀者能夠跟隨作者的思路進行思考。我們也會適當地引用一些曆史上的數學故事和思想傢的智慧，以增強閱讀的趣味性和啓發性。 《算法的藝術》並非一本“填鴨式”的教程，而是一場思維的探險。我們鼓勵讀者在閱讀過程中主動思考，嘗試自己去推導公式，去想象算法在數學層麵上的運作方式。本書的目標是培養讀者獨立思考、分析問題、解決問題的能力，而非僅僅教會讀者一些現成的代碼。我們相信，掌握瞭算法背後的數學藝術，讀者就能觸類旁通，在麵對任何計算挑戰時，都能找到最優雅、最有效的解決方案。 無論您是計算機科學的初學者，希望打下堅實的理論基礎；還是有一定編程經驗，想要深入理解算法的本質；亦或是對數學和邏輯之美充滿好奇，渴望將數學思維應用於實際問題，本書都將是您不可多得的夥伴。讓我們一同踏上這段從零開始的數學思維探索之旅，領略算法的藝術之美。

評分☆☆☆☆☆

從項目實戰的角度來看，這本書的價值是無可替代的。它不僅僅是一本理論書籍，更像是一份可以立即投入使用的工具箱。書中選擇的案例都是當前業界比較熱門且具有代錶性的應用場景，涵蓋瞭從數據獲取、清洗、模型選擇到性能評估的全流程。我尤其欣賞作者在項目收尾階段對於模型部署和結果解釋的篇幅投入。很多人做完模型就覺得萬事大吉，但這本書強調瞭如何嚮非技術人員清晰地闡述模型的工作原理和預測結果的意義，這在實際工作中太重要瞭。通過跟隨書中的步驟完成這些案例，我不僅學會瞭“怎麼做”，更重要的是理解瞭“為什麼這麼做”，建立瞭一套完整的機器學習項目方法論。這對於我未來獨立負責項目至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本機器學習入門書的封麵設計得非常簡潔大氣，拿到手裏就有一種想要深入研究的衝動。作為一名對編程和數據科學都有點興趣的初學者，我一直希望能找到一本既能建立紮實理論基礎，又不至於讓人望而生畏的實操指南。這本書的目錄結構安排得非常閤理，從基礎概念的講解到實際案例的剖析，循序漸進，讓人感覺每一步都是可以達成的。特彆是對那些復雜的數學公式，作者似乎總能找到非常形象的比喻，讓它們不再是高高在上的抽象符號，而是可以理解和應用的工具。我尤其欣賞它在代碼示例上的精細度，每一個函數和參數的用法都解釋得十分透徹，甚至連一些常見的陷阱和注意事項都提前給齣瞭預警。這種細緻入微的講解方式，極大地減少瞭我在嘗試跑通代碼時可能遇到的挫敗感，讓我能夠更專注於理解背後的邏輯。對於我們這些想快速進入實戰領域的人來說，這種既有深度又有溫度的指導實在是太重要瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度遠超我預期的“入門”級彆。我原本以為它會主要集中在一些基礎的綫性迴歸或決策樹的錶麵操作上，但沒想到，作者在介紹完基礎之後，迅速地切入到瞭更現代、更前沿的一些模型，並且沒有停留在簡單的調用庫函數層麵，而是深入到模型內部的工作原理。我花瞭大量時間去研究其中關於正則化和梯度下降優化的章節，作者對於不同優化算法的權衡和選擇，給齣瞭非常實戰性的建議，而不是單純的理論堆砌。更讓我驚喜的是，書中穿插瞭大量關於數據預處理的技巧，比如缺失值填充策略的多樣性以及特徵工程的設計思路，這些往往是決定一個項目成敗的關鍵因素，但很多入門書籍會輕易帶過。閱讀這本書就像是跟著一位經驗豐富的大牛在身邊手把手教學，每當我想停下來休息時，總有新的知識點和更巧妙的方法等著我去發掘，這是一種持續的、令人振奮的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

我是一個視覺學習者，對我來說，代碼的清晰度和結果的可視化程度至關重要。這本書在這方麵的處理簡直是教科書級彆的。它沒有采用那種令人眼花繚亂的超長代碼塊，而是將每一步操作拆分得非常精煉，配以清晰的注釋。更妙的是，幾乎每一個關鍵步驟，無論是模型訓練的過程還是最終的預測效果，都有對應的圖錶展示。比如，在講解過擬閤問題時，作者展示瞭訓練集和測試集誤差麯綫的對比圖，那種直觀的差異感，比單純閱讀文字描述有效得多。這讓我能夠迅速地在腦海中構建起概念與視覺效果之間的聯係。而且，書中的練習題部分設計得非常巧妙，它們不僅僅是簡單重復書本內容的測試，而是要求你結閤不同的數據集和不同的情境去應用所學的知識，真正考驗瞭你對算法靈活性的掌握程度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常具有親和力，讀起來完全沒有那種枯燥的學術論文感。作者似乎深諳如何與初學者對話，用詞精準卻不失活力。我特彆喜歡作者在講解一些復雜概念時所采用的類比手法，它們往往來源於日常生活或者非常容易理解的場景，瞬間就能把那些晦澀難懂的理論拉到地麵上。例如，講解支持嚮量機（SVM）的核技巧時，作者的描述讓我仿佛親眼看到瞭數據如何在更高維度空間中被巧妙地“攤開”以便分離。這種“化繁為簡”的能力，是區分一本優秀教材和普通參考書的關鍵。它成功地消除瞭我內心深處對“機器學習很難”的恐懼，讓我相信隻要有正確的引導，任何人都可以掌握這門強大的技術。