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何海群 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 入门
• 零基础
• 数据分析
• 算法
• Scikit-learn
• 数据挖掘
• 人工智能
• 实践

店铺： 淮安区新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311413

商品编码：26917621463

包装：平装-胶订

开本：128

出版时间：2017-04-01

内容介绍
本书采用D创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，J能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。本书具有以下特色：D创的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。1次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂ExcelJ可看懂。

关联推荐
不需要任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用ExcelJ可以轻松学会本书讲解的知识点。  
目录
D 1 章 从阿尔法狗开始说起1 1.1 阿尔法狗的前世今生.......1 1.2 机器学习是什么.....2 1.3 机器学习大史记.....3 1.4 机器学习经典案例......... 11 D 2 章 开发环境......13 2.1 数据分析shouxuan Python.....13 2.2 用户运行平台.......18 2.3 程序目录结构.......19 2.4 Spyder 编辑器界面设置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7 模块库控制面板...29 2.8 使用 pip 更新模块库......33D 1 章 从阿尔法狗开始说起1
1.1 阿尔法狗的前世今生.......1
1.2 机器学习是什么.....2
1.3 机器学习大史记.....3
1.4 机器学习经典案例......... 11
D 2 章 开发环境......13
2.1 数据分析shouxuan Python.....13
2.2 用户运行平台.......18
2.3 程序目录结构.......19
2.4 Spyder 编辑器界面设置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模块库控制面板...29
2.8 使用 pip 更新模块库......33
D 3 章 Python 入门案例....39
3.1 案例 3-1：D一次编程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增强版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列举系统模块库清单.......44
3.4 案例 3-4：常用绘图风格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用绘图风格.......47
3.6 案例 3-6：常用颜色表 cors.....49
3.7 案例源码.....50
D 4 章 Python 基本语法....58
4.1 数据类型.....58
案例 4-1：基本运算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入门...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列表......64
案例 4-4：列表操作.......65
4.4 Tuple 元组...66
案例 4-5：元组操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 数据类型转换.......70
案例 4-7：控制语句.......71
案例 4-8：函数定义.......73
4.7 案例源码.....75
D 5 章 Python 人工智能入门与实践......85
5.1 从忘却开始.85
5.2 Iris 经典爱丽丝.....89
案例 5-1：Iris 爱丽丝 ....90
案例 5-2：爱丽丝进化与文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 数据切割函数.......98
案例 5-3：Iris 爱丽丝分解 ......99
案例 5-4：线性回归算法.......103
5.5 案例源码...109
D 6 章 机器学习经典算法案例（上） . 116
6.1 线性回归... 116
6.2 逻辑回归算法.....124
案例 6-1：逻辑回归算法.......125
6.3 朴素贝叶斯算法.127
案例 6-2：贝叶斯算法.129
6.4 KNN 近邻算法 ...130
案例 6-3：KNN 近邻算法.....133
6.5 随机森林算法.....135
案例 6-4：随机森林算法.......139
6.6 案例源码...140
D 7 章 机器学习经典算法案例（下） .149
7.1 决策树算法.........149
案例 7-1：决策树算法.151
7.2 GBDT 迭代决策树算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代决策树算法.154
7.3 SVM 向量机 .......156
案例 7-3：SVM 向量机算法.157
7.4 SVM-cross 向量机交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 向量机交叉算法....160
7.5 神经网络算法.....161
案例 7-5：MLP 神经网络算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神经网络回归算法...168
7.6 案例源码...170
D 8 章 机器学习组合算法 .........183
8.1 CCPP 数据集......183
案例 8-1：CCPP 数据集........184
案例 8-2：CCPP 数据切割....186
案例 8-3：读取 CCPP 数据集.........189
8.2 机器学习统一接口函数.........192
案例 8-4：机器学习统一接口.........193
案例 8-5：批量调用机器学习算法.201
案例 8-6：一体化调用.205
8.3 模型预制与保存.208
案例 8-7：储存算法模型.......210
案例 8-8：批量储存算法模型.........213
案例 8-9：批量加载算法模型.........215
案例 8-10：机器学习组合算法.......219
8.4 案例源码...224
附录 A Sklearn 常用模块和函数.242
附录 B J宽量化系统模块图......266 显示全部信息

探秘人工智能的基石：从零构建你的第一个机器学习模型 在数字浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远概念，而是深刻影响我们生活的强大力量。从个性化推荐算法到智能语音助手，再到自动驾驶汽车，AI的身影无处不在。而驱动这一切的，正是机器学习（Machine Learning），一种让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策的科学。 然而，当面对“机器学习”这个词时，许多人可能会感到一丝畏惧。复杂数学公式、抽象算法，这些似乎都是为专业人士准备的门槛。但事实并非如此。事实上，掌握机器学习并非遥不可及，它需要的更多是清晰的思路、正确的引导以及动手实践的勇气。 本书旨在为你打开一扇通往人工智能世界的大门，让你在轻松愉快的氛围中，逐步掌握机器学习的核心概念和实用技巧。我们将跳脱繁琐的理论推导，直击问题的本质，让你在最短的时间内，建立起对机器学习的系统认知，并能够独立构建并应用自己的第一个机器学习模型。 内容概览： 本书的旅程将从最基础的概念入手，确保即使是没有任何编程或数学背景的读者，也能跟上我们的步伐。 第一部分：机器学习的入门与感知 理解机器学习的本质： 我们将首先深入浅出地解释什么是机器学习，它与传统编程有何不同，以及它在现实世界中的广泛应用场景。你将了解到，机器学习的核心在于“学习”——从数据中发现模式和规律，并利用这些规律来预测未知。我们将用生动形象的比喻，让你直观理解监督学习、无监督学习和强化学习这三大主流学习范式的区别与联系。 Python：你的机器学习伙伴： Python语言以其简洁易懂的语法和丰富的库生态，已成为机器学习领域的事实标准。本书将为你介绍Python的安装和基本使用，重点讲解那些与数据科学和机器学习紧密相关的库，如NumPy（用于数值计算）、Pandas（用于数据处理和分析）以及Matplotlib/Seaborn（用于数据可视化）。通过实际的代码示例，你将快速掌握如何利用这些工具进行数据导入、清洗、探索和可视化，为后续的模型构建打下坚实基础。 数据：机器学习的燃料： 任何机器学习模型的性能都离不开高质量的数据。我们将详细讲解数据预处理的重要性，包括如何处理缺失值、异常值，如何进行特征缩放和编码，以及如何将原始数据转化为模型可以理解的数值形式。你将学习到各种实用的数据清洗技巧，让你能够自信地应对真实世界中“脏乱差”的数据集。 第二部分：构建你的第一个模型 从线性回归开始： 作为最简单但也是最强大的预测模型之一，线性回归将是我们学习的起点。你将理解线性回归的原理，学习如何用代码实现它，并通过实际数据集进行训练和预测。我们将一起探索如何评估模型的性能，例如使用均方误差（MSE）等指标，并学习如何调整模型参数以获得更好的预测结果。 分类的艺术：逻辑回归与K近邻： 在许多实际问题中，我们不仅仅需要预测数值，还需要对事物进行分类。本书将引导你学习逻辑回归，一种用于二分类问题的经典算法，并讲解其背后的概率思想。随后，你将接触到K近邻（KNN）算法，一种直观且易于实现的分类方法，并学习如何选择合适的“K”值来优化分类效果。 决策树与随机森林：直观的分类器： 决策树以其易于理解和解释的特性，在分类和回归任务中扮演着重要角色。我们将深入剖析决策树的构建过程，以及如何避免过拟合。在此基础上，我们将介绍随机森林，一种集成学习方法，通过组合多棵决策树来显著提升模型的准确性和鲁棒性。 支持向量机（SVM）：强大的分类边界： 支持向量机（SVM）是一种非常强大且灵活的算法，能够解决复杂的线性与非线性分类问题。你将了解SVM的核心思想，包括如何寻找最优的超平面来分隔不同类别的数据，以及核函数的妙用，让你能够处理更复杂的数据分布。 第三部分：模型的评估与优化 评估指标的真相： 如何知道我们的模型是否“好”？本书将详细介绍各种用于评估模型性能的指标，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）以及ROC曲线和AUC值等。你将学会如何根据不同的业务场景选择最合适的评估指标，并理解这些指标背后的含义。 防止过拟合的利器： 模型在训练数据上表现出色，但在未见过的数据上表现糟糕，这种情况称为过拟合。我们将深入探讨过拟合的成因，并介绍多种行之有效的策略来应对它，例如正则化（L1和L2）、交叉验证（Cross-Validation）以及提前停止（Early Stopping）等。 模型调优的艺术： 即使是同一个算法，其性能也可能因参数设置的不同而天差地别。本书将引导你学习如何进行模型参数的系统性调优，例如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），让你能够找到最佳的模型配置，释放模型的最大潜力。 第四部分：进阶探索与实战应用 降维：化繁为简的智慧： 在处理高维数据时，降维技术可以帮助我们去除冗余信息，降低计算复杂度，同时保留最重要的特征。我们将介绍主成分分析（PCA）等经典的降维方法，让你了解如何让数据变得更“苗条”却不失“精髓”。 聚类分析：发现数据的隐藏结构： 无监督学习中的聚类算法，能够帮助我们在没有预先标签的情况下，发现数据中的自然分组。你将学习K-Means等常用的聚类算法，并了解如何应用它们来发现客户细分、文本主题等。 实战项目：从数据到洞察： 为了巩固所学知识，本书将通过一系列贴近实际的案例项目，带你完成从数据收集、预处理、模型选择、训练到评估和优化的全过程。例如，你可能会构建一个预测房价的模型，或者一个识别垃圾邮件的分类器。这些实战项目将帮助你建立起独立解决实际问题的能力。 学习本书，你将收获： 清晰的机器学习概念： 告别模糊的理解，建立起对机器学习核心原理的透彻认识。 扎实的Python编程基础： 掌握在数据科学领域至关重要的Python及其核心库。 实践操作的能力： 能够独立完成数据预处理、模型构建、评估和调优的全过程。 解决实际问题的信心： 运用所学知识，自信地 tackling 现实世界中的数据挑战。 通往AI世界的敲门砖： 为你进一步深入学习更复杂的AI技术（如深度学习）打下坚实基础。 无论你是渴望进入AI领域的技术爱好者，还是希望提升工作效率的业务分析师，亦或是希望为个人项目注入智能的开发者，本书都将是你理想的学习伙伴。让我们一起踏上这段激动人心的旅程，用代码和数据，探索人工智能的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本《零起点Python机器学习快速入门》的叙事风格非常独特，不像我之前读过的技术书籍那样干巴巴的，而是带有一种娓娓道来的亲切感。作者仿佛就在我身边，一步一步地引导我，即使是最抽象的概念，也通过生动的故事和贴切的比喻变得容易理解。例如，在解释过拟合和欠拟合的时候，作者用了一个“考试作弊”的比喻，一下子就点透了其中的关键。让我特别欣赏的是，这本书并没有回避一些初学者可能会遇到的困难，而是提前预警并提供了解决思路。比如，在处理缺失值和异常值的时候，书里详细讲解了不同的处理方法及其优缺点，让我避免了很多踩坑的可能。而且，书中的代码设计也非常人性化，注释清晰，逻辑严谨，即便是稍作修改也能灵活运用到其他问题上。读完这本书，我感觉自己不再是那个对机器学习一无所知的小白，而是有了一定的基础，能够独立完成一些简单的数据分析和模型构建任务。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位良师益友，在我学习的道路上给予了宝贵的指导和鼓励。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编写风格和内容编排，让我觉得作者在教学方面下了很大的心思。《零起点Python机器学习快速入门》给我最大的感受就是“循序渐进”和“融会贯通”。它没有上来就抛出大堆术语，而是从最基础的Python语法开始，逐步引入机器学习的概念。而且，书中的每一个例子都精心设计，既能说明问题，又能激发读者的兴趣。我特别喜欢作者在讲解一些核心概念时，会使用多角度的解释，比如用图示、用代码、甚至用生活中的类比，确保不同学习风格的读者都能理解。在实际操作层面，这本书提供了大量的代码片段和完整的项目示例，我跟着一步步敲下来，感觉自己真的在动手构建一个机器学习模型。书中的内容非常全面，涵盖了数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估等机器学习项目的重要环节。最重要的是，这本书让我明白了机器学习不仅仅是算法的堆砌，更是一种解决问题的思维方式。它为我打开了一扇通往数据科学世界的大门，让我充满了继续探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

阅读《零起点Python机器学习快速入门》的过程，我感觉像是被一位经验丰富的向导带入了一个全新的世界。书的逻辑性非常强，从Python的安装和基础环境搭建，到机器学习的核心概念，再到实际的算法应用，每一步都衔接得非常自然。最让我印象深刻的是，作者并没有直接丢给我们复杂的算法公式，而是先从解决实际问题的角度出发，例如如何预测房价，如何进行文本分类，然后再引出实现这些功能的Python工具和机器学习模型。这种“先有问题，后有方法”的教学模式，让我觉得学习过程充满了目标感和成就感。书中对各种机器学习算法的介绍，无论是线性回归、逻辑回归、决策树还是支持向量机，都用了大量图示和通俗的语言进行解释，即便是一些数学基础薄弱的读者，也能大致理解其工作原理。此外，书中的案例项目也很有代表性，通过实操，我不仅学会了如何调用库函数，更重要的是理解了整个机器学习项目的流程，包括数据预处理、模型训练、参数调优和结果评估。这本书就像一把钥匙，为我打开了机器学习的大门，让我看到了这个领域无限的可能性。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前尝试过几本关于机器学习的书，但都因为过于理论化或者公式繁多而半途而废。《零起点Python机器学习快速入门》则完全颠覆了我的认知。它非常务实，从头到尾都以“如何用Python解决机器学习问题”为主线，而不是沉溺于复杂的数学推导。书里对Python的讲解，也都是围绕着机器学习常用的库，比如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，学到的知识可以直接应用到实际的项目中。我特别喜欢书中对各种算法的介绍，不是简单地罗列参数，而是会详细解释这些参数的意义，以及如何根据实际情况进行调整，从而优化模型性能。而且，每介绍一个算法，书里都会紧接着给出一个配套的实战案例，让我能够边学边练，及时巩固所学知识。这种“理论+实践”的模式，让学习过程更加生动有趣，也更容易消化吸收。读完这本书，我不仅掌握了Python编程技能，更重要的是对机器学习的整个流程有了清晰的认识，能够自信地去面对更复杂的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《零起点Python机器学习快速入门》简直是为我这种完全没接触过编程和机器学习的小白量身打造的！刚拿到书的时候，我心里还有点忐忑，毕竟“机器学习”听起来就很高端，但书里从最最基础的Python语法讲起，像什么变量、数据类型、循环、条件语句，都讲得特别清晰，而且是用最通俗易懂的比喻和例子，我这种理工科思维不发达的人都能很快理解。书中的代码示例也非常贴合实际，不是那种脱离实际的空泛理论，我跟着敲了敲，发现真的能运行起来，那种从无到有、从不懂到有点懂的感觉，简直太棒了！特别是讲到数据处理和可视化那块，用Python的库画出来的图表，一下子就把数据隐藏的信息给呈现出来了，比我之前看那些密密麻麻的数字要直观多了。而且，书里还很贴心地给出了很多学习资源和下一步学习方向的建议，让我觉得学完这本书，我不仅仅是学会了点皮毛，而是有了一个扎实的基础，可以继续往更深入的领域探索了。总的来说，如果你也和我一样，对机器学习充满好奇但又不知从何下手，这本书绝对是你的最佳起点，绝对让你找回学习的自信和乐趣！