Python機器學習及實踐-從零開始通往Kaggle競賽之路 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

範淼 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 深度學習
• Kaggle
• 數據科學
• 算法
• 實踐
• 入門
• 模型
• 特徵工程

店鋪： 淮安區新華書店圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302442875

商品編碼：26951142526

包裝：普及

開本：16

齣版時間：2017-02-01

內容介紹
基本信息

書名：	Python機器學習及實踐-從零開始通往Kaggle競賽之路
作者：	範淼	開本：
YJ：	49	頁數：
現價：	見1；CY =CY部	齣版時間	2016-10
書號：	9787302442875	印刷時間：
齣版社：	清華大學齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 範淼 ：清華大學計算機係人工智能研究所博士，研究方嚮涉及機器學習與自然語言處理技術。2015年3月受國傢留學基金委公派至美國紐約大學計算機係聯閤培養。攻讀博士期間，於所在研究領域內多個重要GJ會議與期刊上發錶論文近20篇。先後在Hulu、MSRA（微軟亞洲研究院）、百度自然語言處理部、Bosch（博世）北美矽榖研究院等多個公司的研發部門實習，並承擔機器學習與自然語言處理相關的研究任務。
李超： 工學博士，清華大學副研究員，信息技術研究院Web 與軟件技術研究中心副主任。中國計算機學會信息存儲技術專委會WY、中國計算機學會GJ會員、全國文獻影像技術標準化技術WY會（SAC/TC86/SC6）WY、IEEE 會員。研究領域包括海量數據存儲、組織與管理、分析，及其在數字圖書館/檔案館/教育/醫療/金融等領域的應用。主持及參與多項國傢973、863、科技支撐、自然基金等縱嚮項目及橫嚮閤作項目。已發錶學術論文50 餘篇、獲得授權發明專利10 餘項。
精彩導讀 D3章 進階篇       在D2章中，我們嚮讀者介紹瞭大量經典的機器學習模型，並且使用Python編程語言分析這些模型在許多不同現實數據上的性能錶現。然而，細心的讀者在深入研究這些數據或者查閱Scikit-learn的文檔之後J會發現： 所有我們在D2章中使用過的數據幾乎都經過瞭規範化處理，而且模型也大多隻是采用瞭默認的初始化配置。換言之，盡管我們可以使用經過處理之後的數據，在默認配置下學習到一套用以擬閤這些數據的參數，並且使用這些參數和默認配置取得一些看似良好的性能錶現；但是我們仍然無法迴答幾個Z為關鍵的問題： 實際研究和工作中接觸到的數據都是這樣規整的嗎？難道這些默認配置J是ZJ的麼？我們的模型性能是否還有提升的空間？本章“3.1模型使用技巧”節將會幫助讀者朋友解答上述疑問。閱讀完這一節，相信各位讀者朋友J會掌握如何通過抽取或者篩選數據特徵、優化模型配置，進一步提升經典模型的性能錶現。　　然而，隨著近些年機器學習研究與應用的快速發展，經典模型漸漸無法滿足日益增長的數據量和復雜的數據分析需求。因此，越來越多更加高效而且強力的學習模型以及對應的程序庫正逐漸被設計和編寫，並慢慢被科研圈和工業界所廣泛接受與采用。這些模型和程序庫包括： 用於自然語言處理的NLTK程序包；詞嚮量技術Word2Vec；能夠提供強大預測能力的XGBoost模型，以及Google發布的用於深度學習的Tensorflow框架等等。更加令人振奮的是，上述這些Z為流行的程序庫和模型， 不但提供瞭Python的編程接口API，而且有些成為Python編程語言的工具包，更是方便瞭我們後續的學習和使用。因此，在“3.2流行庫/模型實踐”節將會帶領各位讀者一同領略這些時下Z為流行的程序庫和新模型的奧妙。
　　3.1模型實用及技巧　　這一節將嚮讀者朋友傳授一係列更加偏嚮於實戰的模型使用技巧。相信各位讀者在D2章中品味瞭多個經典的機器學習模型之後，J會發現： 一旦我們確定使用某個模型，本書所提供的程序庫J可以幫助我們從標準的訓練數據中，依靠默認的配置學習到模型所需要的參數（Parameters）；接下來，我們便可以利用這組得來的參數指導模型在測試數據集上進行預測，進而對模型的錶現性能進行評價。　　但是，這套方案並不能保證: (1) 所有用於訓練的數據特徵都是Z好的；(2) 學習得到的參數一定是Z優的；(3) 默認配置下的模型總是ZJ的。也J是說，我們可以從多個角度對在前麵所使用過的模型進行性能提升。本節將嚮大傢介紹多種提升模型性能的方式，包括如何預處理數據、控製參數訓練以及優化模型配置等方法。　　3.1.1特徵提升　　早期機器學習的研究與應用，受模型種類和運算能力的限製。因此，大部分研發人員把更多的精力放在對數據的預處理上。他們期望通過對數據特徵的抽取或者篩選來達到提升模型性能的目的。所謂特徵抽取，J是逐條將原始數據轉化為特徵嚮量的形式，這個過程同時涉及對數據特徵的量化錶示；而特徵篩選則更進一步，在高維度、已量化的特徵嚮量中選擇對指定任務更有效的特徵組閤，進一步提升模型性能。　　3.1.1.1特徵抽取　　原始數據的種類有很多種，除瞭數字化的信號數據（聲紋、圖像），還有大量符號化的文本。然而，我們無法直接將符號化的文字本身用於計算任務，而是需要通過某些處理手段，預先將文本量化為特徵嚮量。　　有些用符號錶示的數據特徵已經相對結構化，並且以字典這種數據結構進行存儲。這時，我們使用DictVectorizer對特徵進行抽取和嚮量化。比如下麵的代碼55。
　　代碼55： DictVectorizer對使用字典存儲的數據進行特徵抽取與嚮量化　　>>> # 定義一組字典列錶，用來錶示多個數據樣本（每個字典代錶一個數據樣本）。　　>>>measurements= [{'city': 'Dubai', 'temperature': 33.}, {'city': 'London', 'temperature': 12.}, {'city': 'San Fransisco', 'temperature': 18.}]　　>>> # 從sklearn.feature_extraction 導入 DictVectorizer　　>>>from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer　　>>> # 初始化DictVectorizer特徵抽取器　　>>>vec=DictVectorizer()　　>>> # 輸齣轉化之後的特徵矩陣。　　>>>print vec.fit_transform(measurements).toarray()　　>>> # 輸齣各個維度的特徵含義。　　>>>print vec.get_feature_names()[[1. 0 0.33]　　[0. 1. 0.12.]　　[0. 0. 1.18.]]　　['city=Dubai', 'city=London', 'city=San Fransisco', 'temperature']
　　從代碼55的輸齣可以看到： 在特徵嚮量化的過程中，DictVectorizer對於類彆型（Categorical）與數值型（Numerical）特徵的處理方式有很大差異。由於類彆型特徵無法直接數字化錶示，因此需要藉助原特徵的名稱，組閤産生新的特徵，並采用0/1二值方式進行量化；而數值型特徵的轉化則相對方便，一般情況下隻需要維持原始特徵值即可。　　另外一些文本數據則錶現得更為原始，幾乎沒有使用特殊的數據結構進行存儲，隻是一係列字符串。我們處理這些數據，比較常用的文本特徵錶示方法為詞袋法（Bag of Words）： 顧名思義，不考慮詞語齣現的順序，隻是將訓練文本中的每個齣現過的詞匯單D視作一列特徵。我們稱這些不重復的詞匯集閤為詞錶（Vocabulary），於是每條訓練文本都可以在高維度的詞錶上映射齣一個特徵嚮量。而特徵數值的常見計算方式有兩種，分彆是： CountVectorizer和TfidfVectorizer。對於每一條訓練文本，CountVectorizer隻考慮每種詞匯（Term）在該條訓練文本中齣現的頻率（Term Frequency）。而TfidfVectorizer除瞭考量某一詞匯在D前文本中齣現的頻率（Term Frequency）之外，同時關注包含這個詞匯的文本條數的倒數（Inverse Document Frequency）。相比之下，訓練文本的條目越多，TfidfVectorizer這種特徵量化方式J更有優勢。因為我們計算詞頻（Term Frequency）的目的在於找齣對所在文本的含義更有貢獻的重要詞匯。然而，如果一個詞匯幾乎在每篇文本中齣現，說明這是一個常用詞匯，反而不會幫助模型對文本的分類；在訓練文本量較多的時候，利用TfidfVectorizer壓製這些常用詞匯的對分類決策的乾擾，往往可以起到提升模型性能的作用。　　我們通常稱這些在每條文本中都齣現的常用詞匯為停用詞（Stop Words），如英文中的the、a等。這些停用詞在文本特徵抽取中經常以黑名單的方式過濾掉，並且用來提高模型的性能錶現。下麵的代碼讓我們重新對“20類新聞文本分類”問題進行分析處理，這一次的重點在於列舉上述兩種文本特徵量化模型的使用方法，並比較他們的性能差異。　　……
目錄

●D1章簡介篇1

1.1機器學習綜述1

1.1.1任務3

1.1.2經驗5

1.1.3性能5

1.2Python編程庫8

1.2.1為什麼使用Python8

1.2.2Python機器學習的優勢9

1.2.3NumPy & SciPy10

1.2.4Matplotlib11

1.2.5Scikit�瞝earn11

1.2.6Pandas11

1.2.7Anaconda12

1.3Python環境配置12

1.3.1Windows係統環境12

1.3.2Mac OS 係統環境17

1.4Python編程基礎18

1.4.1Python基本語法19

1.4.2Python 數據類型20

1.4.3Python 數據運算22

1.4.4Python 流程控製26

1.4.5Python 函數（模塊）設計28

1.4.6Python 編程庫（包）的導入29

1.4.7Python 基礎綜閤實踐30

1.5章末小結33〖1〗Python機器學習及實踐〖1〗目錄●D2章基礎篇34

2.1監督學習經典模型34

2.1.1分類學習35

2.1.2迴歸預測64

2.2無監督學習經典模型81

2.2.1數據聚類81

2.2.2特徵降維91

2.3章末小結97

●D3章進階篇98

3.1模型實用技巧98

3.1.1特徵提升99

3.1.2模型正則化111

3.1.3模型檢驗121

3.1.4超參數搜索122

3.2流行庫/模型實踐129

3.2.1自然語言處理包（NLTK）131

3.2.2詞嚮量（Word2Vec）技術133

3.2.3XGBoost模型138

3.2.4Tensorflow框架140

3.3章末小結152

●D4章實戰篇153

4.1Kaggle平颱簡介153

4.2Titanic罹難乘客預測157

4.3IMDB影評得分估計165

4.4MNIST手寫體數字圖片識彆174

4.5章末小結180

●後記181

●參考文獻182

目錄
。。。。。。。。。。

《Python 數據科學實戰：從零到精通的編程進階之旅》 內容概述 本書是一本旨在幫助讀者掌握Python在數據科學領域核心技能的實踐性指南。我們不僅僅停留在理論的講解，更注重通過大量的實例和實戰項目，帶領讀者一步步深入理解數據科學的整個流程，從數據獲取、清洗、探索性分析（EDA）到數據可視化，再到建立和評估機器學習模型，最終實現數據驅動的決策。本書特彆強調實踐操作，每一步驟都附有清晰的代碼示例和詳細的解釋，確保讀者能夠親手操作，真正將所學知識融會貫通。 目標讀者 初學者： 對數據科學、編程（尤其是Python）有濃厚興趣，希望從零開始係統學習數據科學技術，並將其應用於實際問題的愛好者。 有一定編程基礎但缺乏數據科學經驗的開發者： 熟悉Python語法，但希望將其能力擴展到數據分析、機器學習等領域，提升在AI和大數據時代的競爭力。 希望提升數據分析和建模能力的在校學生和研究人員： 需要掌握現代數據科學工具和方法來處理和分析研究數據，發錶高質量成果。 希望轉型數據科學領域的職場人士： 正在尋找係統性的學習路徑，希望通過掌握Python數據科學技能，為職業生涯開闢新道路。 本書特點 1. 循序漸進，體係化學習： 本書構建瞭一個完整的數據科學學習路徑。從Python基礎（針對數據科學場景優化）開始，逐步引入Numpy、Pandas進行數據處理，Matplotlib、Seaborn進行數據可視化，Scikit-learn進行機器學習建模，最終涉及一些更高級的應用，確保讀者能夠建立起紮實且全麵的知識體係。 2. 強調實戰，案例驅動： 理論知識的學習往往枯燥乏味，本書以大量的真實世界數據和場景為驅動，通過實際項目貫穿始終。每個概念的引入都伴隨著可運行的代碼，讀者可以跟隨書中的步驟，邊學邊練，即刻體會到知識的應用價值。 3. “為什麼”與“怎麼做”並重： 讀者不僅能學到“如何做”，更重要的是理解“為什麼這麼做”。我們會深入剖析每個技術背後的原理，解釋其適用場景和局限性，幫助讀者建立起批判性思維，能夠根據具體問題選擇最閤適的方法。 4. 注重工程化思維： 數據科學項目不僅僅是寫代碼，更需要良好的工程實踐。本書在講解過程中，會穿插數據獲取的多種方式（如API、網絡爬蟲基礎、數據庫連接）、數據清洗的常見策略（缺失值處理、異常值檢測、數據格式轉換）、模型部署的初步概念等，幫助讀者培養數據科學項目的工程化思維。 5. 代碼示例詳細且可復用： 書中的所有代碼示例都經過精心設計和測試，力求簡潔、清晰、易於理解。同時，這些代碼模塊化程度高，讀者可以方便地將它們集成到自己的項目中，作為學習和開發的起點。 6. 廣泛的技術棧覆蓋： 涵蓋瞭Python數據科學領域最核心、最流行的庫，包括： NumPy: 高效的數值計算基礎。 Pandas: 強大的數據處理和分析工具。 Matplotlib & Seaborn: 靈活且美觀的數據可視化庫。 Scikit-learn: 豐富多樣的機器學習算法實現。 Statsmodels: 統計建模與分析。 （可選涉及）其他相關庫： 如用於數據采集的Requests、BeautifulSoup，用於數據存儲的SQLAlchemy基礎等。 本書內容結構（詳細章節劃分） 第一部分：Python數據科學基礎 第一章：Python語言環境搭建與核心概念迴顧 Python安裝與開發環境選擇（Anaconda, VS Code等） Python基礎語法復習（數據類型、控製流、函數、麵嚮對象基礎） Python包管理（pip, conda） Jupyter Notebook/Lab的使用與高效工作流 第二章：NumPy：高效的數值計算利器 Numpy數組（ndarray）的創建與基本操作 數組索引、切片與廣播機製 數學函數、統計函數與綫性代數運算 利用Numpy進行嚮量化計算，提升效率 第三章：Pandas：數據處理與分析的瑞士軍刀 Series和DataFrame：核心數據結構詳解 數據讀取與寫入（CSV, Excel, SQL, JSON等） 數據選擇、過濾與排序 缺失值處理策略（填充、刪除、插值） 數據格式轉換與類型推斷 數據聚閤與分組（groupby）操作 數據閤並、連接與重塑（merge, join, concat, pivot_table） 時間序列數據處理基礎 第二部分：數據探索與可視化 第四章：探索性數據分析（EDA）：洞察數據內在規律 EDA的意義與流程 描述性統計分析（均值、中位數、方差、偏度、峰度等） 數據分布的探索與理解 特徵之間的關係探索（相關性分析、散點圖矩陣） 數據質量評估與初步的數據清洗 第五章：Matplotlib：繪齣你的數據故事 Matplotlib基礎繪圖元素（Figure, Axes, Artist） 常用圖錶類型繪製（摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖） 圖錶美化：標題、標簽、圖例、顔色、綫型、標記 子圖的創建與管理 交互式繪圖簡介 第六章：Seaborn：高級統計數據可視化 Seaborn的優勢與接口 分布圖（distplot, kdeplot, histplot） 類彆圖（boxplot, violinplot, swarmplot, countplot） 關係圖（scatterplot, lineplot, relplot） 迴歸圖（regplot, lmplot） 矩陣圖（heatmap, clustermap） 多變量可視化技巧 第三部分：機器學習基礎與實踐 第七章：機器學習導論與Scikit-learn入門 機器學習的類型（監督學習、無監督學習、半監督學習） 監督學習的核心概念：特徵、標簽、訓練集、測試集、模型評估 Scikit-learn概覽：統一的API設計 數據預處理模塊：特徵縮放（StandardScaler, MinMaxScaler）、編碼（OneHotEncoder, LabelEncoder） 模型選擇與評估：交叉驗證、評分指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫） 第八章：監督學習——迴歸模型 綫性迴歸：原理、模型訓練與評估 多項式迴歸與正則化（Ridge, Lasso） 決策樹迴歸 支持嚮量迴歸（SVR） 集成學習簡介（Bagging, Boosting） 隨機森林迴歸與梯度提升迴歸（XGBoost, LightGBM基礎） 第九章：監督學習——分類模型 邏輯迴歸：分類的基石 K近鄰（KNN）分類器 支持嚮量機（SVM）：綫性與核函數 決策樹分類 集成學習在分類中的應用 隨機森林分類器 樸素貝葉斯分類器 模型評估的進階：混淆矩陣、PR麯綫 第十章：無監督學習 聚類分析：K-Means算法詳解 層次聚類與DBSCAN 聚類結果的評估 降維技術：主成分分析（PCA） 降維技術的應用：可視化與特徵提取 第十一章：模型調優與評估 超參數調優：網格搜索（GridSearchCV）、隨機搜索（RandomizedSearchCV） 特徵工程：如何創建更有用的特徵 處理類彆不平衡問題 模型性能的深入分析與診斷 第四部分：實戰項目與進階 第十二章：數據采集與清洗實戰 利用Requests和BeautifulSoup進行網頁數據爬取 API數據接口的應用 復雜數據清洗場景：文本數據處理、日期時間解析 構建穩健的數據清洗流程 第十三章：完整數據科學項目實踐 選取一個或多個真實世界數據集（如房價預測、用戶行為分析、文本分類等） 從數據獲取、探索性分析、特徵工程，到模型選擇、訓練、調優、評估的完整流程演示 項目總結與報告撰寫思路 第十四章：進階方嚮展望 深度學習簡介（TensorFlow/PyTorch入門概念，非重點講解） 自然語言處理（NLP）基礎概念 時間序列分析簡介 推薦係統基礎 如何持續學習與跟進技術發展 學習本書，你將獲得： 紮實的Python數據科學技能： 能夠熟練使用NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等核心庫進行數據分析和機器學習。 解決實際問題的能力： 掌握將數據轉化為洞察，並基於此做齣決策的方法。 構建數據科學項目的工作流： 理解數據科學項目的完整生命周期，並能獨立完成小型項目。 良好的編程習慣和工程思維： 能夠編寫清晰、高效、可維護的代碼，並關注數據處理的工程化實踐。 繼續深造的基礎： 為深入學習深度學習、大數據技術等更高級的領域打下堅實基礎。 本書緻力於成為您在Python數據科學學習道路上最可靠的夥伴。讓我們一起，用代碼驅動智慧，探索數據世界的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，市麵上涉及機器學習的書籍多如牛毛，但真正能夠深入到模型解釋性（XAI）和魯棒性方麵的卻鳳毛麟角。作為讀者，我希望瞭解的不僅僅是如何讓模型得分高，更重要的是，我需要理解模型為什麼會做齣這樣的決策，以及在麵對對抗性攻擊或數據漂移時，我的模型是否會崩潰。這本書如果能在基礎模型講解之後，引入如何使用SHAP值、LIME等工具來剖析黑箱模型，那無疑會大大提升它的檔次。此外，對於深度學習部分，如果隻是泛泛而談，那未免有些敷衍。我更期待看到的是，它如何將傳統的機器學習方法與現代的深度學習框架（比如PyTorch或TensorFlow）有效地結閤起來，形成一個統一的解決方案。畢竟，在Kaggle中，往往是這些跨領域的整閤能力決定瞭最終的排名。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖設計確實很用心，拿到手裏就能感覺到作者在細節上的打磨。封麵設計簡潔大氣，內容布局也讓人賞心悅目。不過，我得說，光有好看的包裝是遠遠不夠的。我真正想知道的是，它在理論深度和實戰應用之間是如何找到平衡的。市麵上很多教材要麼過於理論化，讀起來枯燥乏味，要麼就是一堆代碼堆砌，讓人抓不住核心思想。我更看重的是，作者是如何把復雜的算法用直觀的方式解釋清楚，並且這些解釋能夠真正幫助我們解決實際問題。如果這本書能提供豐富的案例研究，並且這些案例的復雜度能隨著章節遞進，那就太棒瞭。比如，它會不會深入講解像XGBoost、LightGBM這類在實際競賽中屢獲殊榮的模型，並且會剖析它們背後的數學原理，而不是僅僅停留在調用庫函數的層麵。我對這方麵非常期待，希望能看到一個既能打基礎，又能讓人在實踐中快速成長的體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題中提到瞭“Kaggle競賽之路”，這立刻讓我聯想到速度和效率。在競賽環境中，時間就是生命，模型迭代的速度和最終的性能指標纔是王道。因此，我非常關注這本書在“實踐”部分是如何組織內容的。它會不會提供一套行之有效的項目管理流程，讓我們知道在有限的時間內，應該如何分配精力在數據探索、模型選擇、超參數調優和最終的Stacking/Blending上？很多教材隻教你如何訓練一個模型，但對於如何“贏”一個模型，卻避而不談。我希望這本書能夠提供一些關於評估指標選擇、交叉驗證策略的深入見解，特彆是針對那些常見的、非標準化的競賽問題。如果能結閤一兩個經典競賽的復盤分析，展示作者是如何從零開始構建齣高分解決方案的，那纔真正稱得上是“通往Kaggle之路”。

評分☆☆☆☆☆

從一個初學者的角度來看，學習過程中的“反饋機製”至關重要。這本書是否內嵌瞭足夠的自我檢驗機製？我指的是，它是否提供瞭配套的代碼庫或者在綫資源，讓讀者在學習完一個章節後，能夠立即運行代碼，觀察結果，並與作者預期的輸齣進行對比？純粹依賴書本上的靜態代碼片段，學習效率是低下且容易産生睏惑的。我特彆希望看到，作者能夠針對一些關鍵的、容易齣錯的步驟，設置明確的“調試提示”或“常見錯誤解析”。這不僅僅關乎代碼的正確性，更關乎培養讀者的“工程師思維”。如果這本書能提供一個清晰的、循序漸進的學習路徑，並在每一步都輔以即時驗證，那麼它將不僅僅是一本參考書，而更像是一個耐心的、全天候的私人導師。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本厚厚的書，首先感受到的是它的野心——它似乎想覆蓋從入門到競賽的全過程。但我得潑點冷水，這目標設定本身就意味著在某些環節可能需要取捨。我更關注的是，它如何處理“從零開始”和“通往Kaggle”之間的鴻溝。對於一個剛接觸機器學習的讀者來說，光是Python環境的配置和基礎庫的安裝就可能是個坎。這本書在這些準備工作上是否做瞭詳盡的鋪墊？更進一步，當涉及到數據預處理和特徵工程時，是否提供瞭足夠的“踩坑”經驗分享？實戰環節的難度梯度是否閤理？我希望它不僅僅是展示“成功”的流程，更能揭示那些在真實數據麵前會遇到的混亂和挫摺，以及如何一步步理清頭緒。如果它隻是把教科書上的標準流程搬過來，那這本書的價值就會大打摺扣。我期待看到的是，那些隻有真正參加過比賽的人纔能總結齣來的“竅門”和“陷阱”。