零起點Python機器學習快速入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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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
• Scikit-learn
• 數據挖掘
• 人工智能
• 實踐

店鋪： 淮安區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：26917621463

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

探秘人工智能的基石：從零構建你的第一個機器學習模型 在數字浪潮席捲全球的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小說中的遙遠概念，而是深刻影響我們生活的強大力量。從個性化推薦算法到智能語音助手，再到自動駕駛汽車，AI的身影無處不在。而驅動這一切的，正是機器學習（Machine Learning），一種讓計算機能夠從數據中學習並做齣預測或決策的科學。 然而，當麵對“機器學習”這個詞時，許多人可能會感到一絲畏懼。復雜數學公式、抽象算法，這些似乎都是為專業人士準備的門檻。但事實並非如此。事實上，掌握機器學習並非遙不可及，它需要的更多是清晰的思路、正確的引導以及動手實踐的勇氣。 本書旨在為你打開一扇通往人工智能世界的大門，讓你在輕鬆愉快的氛圍中，逐步掌握機器學習的核心概念和實用技巧。我們將跳脫繁瑣的理論推導，直擊問題的本質，讓你在最短的時間內，建立起對機器學習的係統認知，並能夠獨立構建並應用自己的第一個機器學習模型。 內容概覽： 本書的旅程將從最基礎的概念入手，確保即使是沒有任何編程或數學背景的讀者，也能跟上我們的步伐。 第一部分：機器學習的入門與感知 理解機器學習的本質： 我們將首先深入淺齣地解釋什麼是機器學習，它與傳統編程有何不同，以及它在現實世界中的廣泛應用場景。你將瞭解到，機器學習的核心在於“學習”——從數據中發現模式和規律，並利用這些規律來預測未知。我們將用生動形象的比喻，讓你直觀理解監督學習、無監督學習和強化學習這三大主流學習範式的區彆與聯係。 Python：你的機器學習夥伴： Python語言以其簡潔易懂的語法和豐富的庫生態，已成為機器學習領域的事實標準。本書將為你介紹Python的安裝和基本使用，重點講解那些與數據科學和機器學習緊密相關的庫，如NumPy（用於數值計算）、Pandas（用於數據處理和分析）以及Matplotlib/Seaborn（用於數據可視化）。通過實際的代碼示例，你將快速掌握如何利用這些工具進行數據導入、清洗、探索和可視化，為後續的模型構建打下堅實基礎。 數據：機器學習的燃料： 任何機器學習模型的性能都離不開高質量的數據。我們將詳細講解數據預處理的重要性，包括如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵縮放和編碼，以及如何將原始數據轉化為模型可以理解的數值形式。你將學習到各種實用的數據清洗技巧，讓你能夠自信地應對真實世界中“髒亂差”的數據集。 第二部分：構建你的第一個模型 從綫性迴歸開始： 作為最簡單但也是最強大的預測模型之一，綫性迴歸將是我們學習的起點。你將理解綫性迴歸的原理，學習如何用代碼實現它，並通過實際數據集進行訓練和預測。我們將一起探索如何評估模型的性能，例如使用均方誤差（MSE）等指標，並學習如何調整模型參數以獲得更好的預測結果。 分類的藝術：邏輯迴歸與K近鄰： 在許多實際問題中，我們不僅僅需要預測數值，還需要對事物進行分類。本書將引導你學習邏輯迴歸，一種用於二分類問題的經典算法，並講解其背後的概率思想。隨後，你將接觸到K近鄰（KNN）算法，一種直觀且易於實現的分類方法，並學習如何選擇閤適的“K”值來優化分類效果。 決策樹與隨機森林：直觀的分類器： 決策樹以其易於理解和解釋的特性，在分類和迴歸任務中扮演著重要角色。我們將深入剖析決策樹的構建過程，以及如何避免過擬閤。在此基礎上，我們將介紹隨機森林，一種集成學習方法，通過組閤多棵決策樹來顯著提升模型的準確性和魯棒性。 支持嚮量機（SVM）：強大的分類邊界： 支持嚮量機（SVM）是一種非常強大且靈活的算法，能夠解決復雜的綫性與非綫性分類問題。你將瞭解SVM的核心思想，包括如何尋找最優的超平麵來分隔不同類彆的數據，以及核函數的妙用，讓你能夠處理更復雜的數據分布。 第三部分：模型的評估與優化 評估指標的真相： 如何知道我們的模型是否“好”？本書將詳細介紹各種用於評估模型性能的指標，包括準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）以及ROC麯綫和AUC值等。你將學會如何根據不同的業務場景選擇最閤適的評估指標，並理解這些指標背後的含義。 防止過擬閤的利器： 模型在訓練數據上錶現齣色，但在未見過的數據上錶現糟糕，這種情況稱為過擬閤。我們將深入探討過擬閤的成因，並介紹多種行之有效的策略來應對它，例如正則化（L1和L2）、交叉驗證（Cross-Validation）以及提前停止（Early Stopping）等。 模型調優的藝術： 即使是同一個算法，其性能也可能因參數設置的不同而天差地彆。本書將引導你學習如何進行模型參數的係統性調優，例如網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search），讓你能夠找到最佳的模型配置，釋放模型的最大潛力。 第四部分：進階探索與實戰應用 降維：化繁為簡的智慧： 在處理高維數據時，降維技術可以幫助我們去除冗餘信息，降低計算復雜度，同時保留最重要的特徵。我們將介紹主成分分析（PCA）等經典的降維方法，讓你瞭解如何讓數據變得更“苗條”卻不失“精髓”。 聚類分析：發現數據的隱藏結構： 無監督學習中的聚類算法，能夠幫助我們在沒有預先標簽的情況下，發現數據中的自然分組。你將學習K-Means等常用的聚類算法，並瞭解如何應用它們來發現客戶細分、文本主題等。 實戰項目：從數據到洞察： 為瞭鞏固所學知識，本書將通過一係列貼近實際的案例項目，帶你完成從數據收集、預處理、模型選擇、訓練到評估和優化的全過程。例如，你可能會構建一個預測房價的模型，或者一個識彆垃圾郵件的分類器。這些實戰項目將幫助你建立起獨立解決實際問題的能力。 學習本書，你將收獲： 清晰的機器學習概念： 告彆模糊的理解，建立起對機器學習核心原理的透徹認識。 紮實的Python編程基礎： 掌握在數據科學領域至關重要的Python及其核心庫。 實踐操作的能力： 能夠獨立完成數據預處理、模型構建、評估和調優的全過程。 解決實際問題的信心： 運用所學知識，自信地 tackling 現實世界中的數據挑戰。 通往AI世界的敲門磚： 為你進一步深入學習更復雜的AI技術（如深度學習）打下堅實基礎。 無論你是渴望進入AI領域的技術愛好者，還是希望提升工作效率的業務分析師，亦或是希望為個人項目注入智能的開發者，本書都將是你理想的學習夥伴。讓我們一起踏上這段激動人心的旅程，用代碼和數據，探索人工智能的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前嘗試過幾本關於機器學習的書，但都因為過於理論化或者公式繁多而半途而廢。《零起點Python機器學習快速入門》則完全顛覆瞭我的認知。它非常務實，從頭到尾都以“如何用Python解決機器學習問題”為主綫，而不是沉溺於復雜的數學推導。書裏對Python的講解，也都是圍繞著機器學習常用的庫，比如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，學到的知識可以直接應用到實際的項目中。我特彆喜歡書中對各種算法的介紹，不是簡單地羅列參數，而是會詳細解釋這些參數的意義，以及如何根據實際情況進行調整，從而優化模型性能。而且，每介紹一個算法，書裏都會緊接著給齣一個配套的實戰案例，讓我能夠邊學邊練，及時鞏固所學知識。這種“理論+實踐”的模式，讓學習過程更加生動有趣，也更容易消化吸收。讀完這本書，我不僅掌握瞭Python編程技能，更重要的是對機器學習的整個流程有瞭清晰的認識，能夠自信地去麵對更復雜的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本《零起點Python機器學習快速入門》簡直是為我這種完全沒接觸過編程和機器學習的小白量身打造的！剛拿到書的時候，我心裏還有點忐忑，畢竟“機器學習”聽起來就很高端，但書裏從最最基礎的Python語法講起，像什麼變量、數據類型、循環、條件語句，都講得特彆清晰，而且是用最通俗易懂的比喻和例子，我這種理工科思維不發達的人都能很快理解。書中的代碼示例也非常貼閤實際，不是那種脫離實際的空泛理論，我跟著敲瞭敲，發現真的能運行起來，那種從無到有、從不懂到有點懂的感覺，簡直太棒瞭！特彆是講到數據處理和可視化那塊，用Python的庫畫齣來的圖錶，一下子就把數據隱藏的信息給呈現齣來瞭，比我之前看那些密密麻麻的數字要直觀多瞭。而且，書裏還很貼心地給齣瞭很多學習資源和下一步學習方嚮的建議，讓我覺得學完這本書，我不僅僅是學會瞭點皮毛，而是有瞭一個紮實的基礎，可以繼續往更深入的領域探索瞭。總的來說，如果你也和我一樣，對機器學習充滿好奇但又不知從何下手，這本書絕對是你的最佳起點，絕對讓你找迴學習的自信和樂趣！

評分☆☆☆☆☆

這本《零起點Python機器學習快速入門》的敘事風格非常獨特，不像我之前讀過的技術書籍那樣乾巴巴的，而是帶有一種娓娓道來的親切感。作者仿佛就在我身邊，一步一步地引導我，即使是最抽象的概念，也通過生動的故事和貼切的比喻變得容易理解。例如，在解釋過擬閤和欠擬閤的時候，作者用瞭一個“考試作弊”的比喻，一下子就點透瞭其中的關鍵。讓我特彆欣賞的是，這本書並沒有迴避一些初學者可能會遇到的睏難，而是提前預警並提供瞭解決思路。比如，在處理缺失值和異常值的時候，書裏詳細講解瞭不同的處理方法及其優缺點，讓我避免瞭很多踩坑的可能。而且，書中的代碼設計也非常人性化，注釋清晰，邏輯嚴謹，即便是稍作修改也能靈活運用到其他問題上。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對機器學習一無所知的小白，而是有瞭一定的基礎，能夠獨立完成一些簡單的數據分析和模型構建任務。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位良師益友，在我學習的道路上給予瞭寶貴的指導和鼓勵。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《零起點Python機器學習快速入門》的過程，我感覺像是被一位經驗豐富的嚮導帶入瞭一個全新的世界。書的邏輯性非常強，從Python的安裝和基礎環境搭建，到機器學習的核心概念，再到實際的算法應用，每一步都銜接得非常自然。最讓我印象深刻的是，作者並沒有直接丟給我們復雜的算法公式，而是先從解決實際問題的角度齣發，例如如何預測房價，如何進行文本分類，然後再引齣實現這些功能的Python工具和機器學習模型。這種“先有問題，後有方法”的教學模式，讓我覺得學習過程充滿瞭目標感和成就感。書中對各種機器學習算法的介紹，無論是綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹還是支持嚮量機，都用瞭大量圖示和通俗的語言進行解釋，即便是一些數學基礎薄弱的讀者，也能大緻理解其工作原理。此外，書中的案例項目也很有代錶性，通過實操，我不僅學會瞭如何調用庫函數，更重要的是理解瞭整個機器學習項目的流程，包括數據預處理、模型訓練、參數調優和結果評估。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭機器學習的大門，讓我看到瞭這個領域無限的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編寫風格和內容編排，讓我覺得作者在教學方麵下瞭很大的心思。《零起點Python機器學習快速入門》給我最大的感受就是“循序漸進”和“融會貫通”。它沒有上來就拋齣大堆術語，而是從最基礎的Python語法開始，逐步引入機器學習的概念。而且，書中的每一個例子都精心設計，既能說明問題，又能激發讀者的興趣。我特彆喜歡作者在講解一些核心概念時，會使用多角度的解釋，比如用圖示、用代碼、甚至用生活中的類比，確保不同學習風格的讀者都能理解。在實際操作層麵，這本書提供瞭大量的代碼片段和完整的項目示例，我跟著一步步敲下來，感覺自己真的在動手構建一個機器學習模型。書中的內容非常全麵，涵蓋瞭數據預處理、特徵工程、模型選擇、模型評估等機器學習項目的重要環節。最重要的是，這本書讓我明白瞭機器學習不僅僅是算法的堆砌，更是一種解決問題的思維方式。它為我打開瞭一扇通往數據科學世界的大門，讓我充滿瞭繼續探索的動力。