店鋪： 華納博文圖書專營店
齣版社： 人民郵電齣版社
ISBN：9787115317957N
商品編碼：28407539605
品牌：青葫蘆
具體描述
商品參數 書 名:機器學習實戰 作 者:[美] Peter Harrington 著，李銳，李鵬 譯 齣版社：人民郵電齣版社 齣版日期：2013-06 I S B N：9787115317957 頁 碼：315 版 次：1 裝 幀：平裝 開 本：16開 重 量：555g 定 價：69.00元
目錄 部分 分類 第1章 機器學習基礎 1.1 何謂機器學習 1.1.1 傳感器和海量數據 1.1.2 機器學習非常重要 1.2 關鍵術語 1.3 機器學習的主要任務 1.4 如何選擇閤適的算法 1.5 開發機器學習應用程序的步驟 1.6 Python語言的優勢 1.6.1 可執行僞代碼 1.6.2 Python比較流行 1.6.3 Python語言的特色 1.6.4 Python語言的缺點 1.7 NumPy函數庫基礎 1.8 本章小結 第2章 k-近鄰算法 2.1 k-近鄰算法概述 2.1.1 準備：使用Python導入數據 2.1.2 從文本文件中解析數據 2.1.3 如何測試分類器 2.2 示例：使用k-近鄰算法改進約會網站的配對效果 2.2.1 準備數據：從文本文件中解析數據 2.2.2 分析數據：使用Matplotlib創建散點圖 2.2.3 準備數據：歸一化數值 2.2.4 測試算法：作為完整程序驗證分類器 2.2.5 使用算法：構建完整可用 2.3 示例：手寫識彆 2.3.1 準備數據：將圖像轉換為測試嚮量 2.3.2 測試算法：使用k-近鄰算法識彆手寫數字 2.4 本章小結 第3章 決策樹 3.1 決策樹的構造 3.1.1 信息增益 3.1.2 劃分數據集 3.1.3 遞歸構建決策樹 3.2 在Python中使用Matplotlib注解繪製樹形圖 3.2.1 Matplotlib注解 3.2.2 構造注解樹 3.3 測試和存儲分類器 3.3.1 測試算法：使用決策樹執行分類 3.3.2 使用算法：決策樹的存儲 3.4 示例：使用決策樹預測隱形眼鏡類型 3.5 本章小結 第4章 基於概率論的分類方法：樸素貝葉斯 4.1 基於貝葉斯決策理論的分類方法 4.2 條件概率 4.3 使用條件概率來分類 4.4 使用樸素貝葉斯進行文檔分類 4.5 使用Python進行文本分類 4.5.1 準備數據：從文本中構建詞嚮量 4.5.2 訓練算法：從詞嚮量計算概率 4.5.3 測試算法：根據現實情況修改分類器 4.5.4 準備數據：文檔詞袋模型 4.6 示例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件 4.6.1 準備數據：切分文本 4.6.2 測試算法：使用樸素貝葉斯進行交叉驗證 4.7 示例：使用樸素貝葉斯分類器從個人廣告中獲取區域傾嚮 4.7.1 收集數據：導入RSS源 4.7.2 分析數據：顯示地域相關的用詞 4.8 本章小結 第5章 Logistic迴歸 5.1 基於Logistic迴歸和Sigmoid函數的分類 5.2 基於化方法的迴歸係數確定 5.2.1 梯度上升法 5.2.2 訓練算法：使用梯度上升找到*zui參數 5.2.3 分析數據：畫齣決策邊界 5.2.4 訓練算法：隨機梯度上升 5.3 示例：從疝氣病癥預測病馬的死亡率 5.3.1 準備數據：處理數據中的缺失值 5.3.2 測試算法：用Logistic迴歸進行分類 5.4 本章小結 第6章 支持嚮量機 6.1 基於*大間隔分隔數據 6.2 尋找*大間隔 6.2.1 分類器求解的優化問題 6.2.2 SVM應用的一般框架 6.3 SMO高效優化算法 6.3.1 Platt的SMO算法 6.3.2 應用簡化版SMO算法處理小規模數據集 6.4 利用完整Platt SMO算法加速優化 6.5 在復雜數據上應用核函數 6.5.1 利用核函數將數據映射到高維空間 6.5.2 徑嚮基核函數 6.5.3 在測試中使用核函數 6.6 示例：手寫識彆問題迴顧 6.7 本章小結 第7章 利用AdaBoost元算法提高分類 性能 7.1 基於數據集多重抽樣的分類器 7.1.1 bagging：基於數據隨機重抽樣的分類器構建方法 7.1.2 boosting 7.2 訓練算法：基於提升分類器的性能 7.3 基於單層決策樹構建弱分類器 7.4 完整AdaBoost算法的實現 7.5 測試算法：基於AdaBoost的分類 7.6 示例：在一個難數據集上應用AdaBoost 7.7 非均衡分類問題 7.7.1 其他分類性能度量指標：正確率、召迴率及ROC麯綫 7.7.2 基於代價函數的分類器決策控製 7.7.3 處理非均衡問題的數據抽樣方法 7.8 本章小結 第二部分 利用迴歸預測數值型數據 第8章 預測數值型數據：迴歸 8.1 用綫性迴歸找到*擬閤直綫 8.2 局部加權綫性迴歸 8.3 示例：預測鮑魚的年齡 8.4 縮減係數來“理解”數據 8.4.1 嶺迴歸 8.4.2 lasso 8.4.3 前嚮逐步迴歸 8.5 權衡偏差與方差 8.6 示例：預測樂高玩具套裝的價格 8.6.1 收集數據：使用Google購物的API 8.6.2 訓練算法：建立模型 8.7 本章小結 第9章 樹迴歸 9.1 復雜數據的局部性建模 9.2 連續和離散型特徵的樹的構建 9.3 將CART算法用於迴歸 9.3.1 構建樹 9.3.2 運行代碼 9.4 樹剪枝 9.4.1 預剪枝 9.4.2 後剪枝 9.5 模型樹 9.6 示例：樹迴歸與標準迴歸的比較 9.7 使用Python的Tkinter庫創建GUI 9.7.1 用Tkinter創建GUI 9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter 9.8 本章小結 第三部分 無監督學習 第10章 利用K-均值聚類算法對未標注數據分組 10.1 K-均值聚類算法 10.2 使用後處理來提高聚類性能 10.3 二分K-均值算法 10.4 示例：對地圖上的點進行聚類 10.4.1 Yahoo！ PlaceFinder API 10.4.2 對地理坐標進行聚類 10.5 本章小結 第11章 使用Apriori算法進行關聯分析 11.1 關聯分析 11.2 Apriori原理 11.3 使用Apriori算法來發現頻繁集 11.3.1 生成候選項集 11.3.2 組織完整的Apriori算法 11.4 從頻繁項集中挖掘關聯規則 11.5 示例：發現國會投票中的模式 11.5.1 收集數據：構建美國國會投票記錄的事務數據集 11.5.2 測試算法：基於美國國會投票記錄挖掘關聯規則 11.6 示例：發現毒蘑菇的相似特徵 11.7 本章小結 第12章 使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集 12.1 FP樹：用於編碼數據集的有效方式 12.2 構建FP樹 12.2.1 創建FP樹的數據結構 12.2.2 構建FP樹 12.3 從一棵FP樹中挖掘頻繁項集 12.3.1 抽取條件模式基 12.3.2 創建條件FP樹 12.4 示例：在Twitter源中發現一些共現詞 12.5 示例：從新聞網站點擊流中挖掘 12.6 本章小結 第四部分 其他工具 第13章 利用PCA來簡化數據 13.1 降維技術 13.2 PCA 13.2.1 移動坐標軸 13.2.2 在NumPy中實現PCA 13.3 示例：利用PCA對半導體製造數據降維 13.4 本章小結 第14章 利用SVD簡化數據 14.1 SVD的應用 14.1.1 隱性語義索引 14.1.2 14.2 矩陣分解 14.3 利用Python實現SVD 14.4 基於協同過濾的引擎 14.4.1 相似度計算 14.4.2 基於物品的相似度還是基於用戶的相似度？ 14.4.3 引擎的評價 14.5 示例：餐館菜肴引擎 14.5.1 未嘗過的菜肴 14.5.2 利用SVD提高的效果 14.5.3 構建引擎麵臨的挑戰 14.6 基於SVD的圖像壓縮 14.7 本章小結 第15章 大數據與MapReduce 15.1 MapReduce：分布式計算的框架 15.2 Hadoop流 15.2.1 分布式計算均值和方差的mapper 15.2.2 分布式計算均值和方差的reducer 15.3 在yamaxun網絡服務上運行Hadoop程序 15.3.1 AWS上的可用服務 15.3.2 開啓yamaxun網絡服務之旅 15.3.3 在EMR上運行Hadoop作業 15.4 MapReduce上的機器學習 15.5 在Python中使用mrjob來自動化MapReduce 15.5.1 mrjob與EMR的無縫集成 15.5.2 mrjob的一個MapReduce腳本剖析 15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法 15.6.1 Pegasos算法 15.6.2 訓練算法：用mrjob實現MapReduce版本的SVM 15.7 你真的需要MapReduce嗎？ 15.8 本章小結 附錄A Python入門 附錄B 綫性代數 附錄C 概率論復習 附錄D 資源 索引 版權聲明
內容介紹 機器學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方嚮。在現今大數據時代的背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，使得這一過去為分析師與數學傢所專屬的研究領域越來越為人們矚目。 本書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效可復用的Python代碼闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。讀者可從中學到一些核心的機器學習算法，並將其運用於某些策略性任務中，如分類、預測及等。 本書適閤機器學習相關研究人員及互聯網從業人員學習參考。
探索智能的奧秘，賦能未來的創新 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰的河流，蘊藏著無限的價值與洞察。而機器學習，作為人工智能皇冠上最璀璨的明珠，正以前所未有的力量，驅動著各行各業的變革。它賦予機器“學習”的能力，使其能夠從海量數據中提煉規律，做齣預測，甚至進行決策，從而極大地拓展瞭人類的能力邊界，開啓瞭通往智能未來的大門。 本書並非一本簡單的技術手冊，而是一次深刻的智慧啓迪之旅。它旨在引領讀者深入理解機器學習的核心概念，掌握其精妙的算法原理，並學會如何將其應用於解決現實世界中的復雜問題。我們不拘泥於冰冷的公式與枯燥的理論，而是通過生動形象的語言、循序漸進的講解，以及豐富多樣的實際案例，帶領你一步步揭開機器學習神秘的麵紗。 為何是機器學習？ 想象一下，你的智能手機能夠精準識彆你的麵部，為你量身定製新聞推送；電商平颱能夠預測你的購物喜好，為你推薦心儀的商品；醫療機構能夠通過分析病曆數據，輔助醫生做齣更準確的診斷；自動駕駛汽車能夠在復雜的交通環境中安全行駛……這些令人驚嘆的應用，都離不開機器學習的支持。 機器學習的核心在於“學習”。與傳統的程序設計需要人為編寫所有規則不同，機器學習算法能夠通過分析數據，自動發現隱藏在其中的模式和關係。這種“從數據中學習”的能力，使得機器能夠處理那些傳統方法難以應對的復雜任務，例如圖像識彆、自然語言處理、推薦係統、風險評估等等。它不僅提高瞭效率，更帶來瞭前所未有的精準度和智能化水平。 本書將帶你領略什麼？ 本書將帶你踏上一段係統而全麵的學習旅程，從基礎概念到高級應用，讓你掌握構建智能係統的核心技能。 一、理解智能的基石：機器學習概覽 何為機器學習？ 我們將從根本上定義機器學習，闡述其在人工智能領域的核心地位，並介紹其與傳統編程的區彆，讓你對其本質有一個清晰的認識。 機器學習的分類： 監督學習、無監督學習、強化學習……我們將詳細介紹這幾種主要的學習範式，解釋它們各自的特點、適用場景以及工作原理。你將瞭解到，不同的問題需要不同的學習策略。 數據的重要性： 數據是機器學習的燃料。我們將探討數據在機器學習過程中的作用，如何收集、清洗、預處理數據，以及特徵工程的概念，為模型的訓練奠定堅實的基礎。 模型評估與選擇： 構建模型隻是第一步，如何判斷模型的優劣？我們將介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數等，並指導你如何根據具體任務選擇最閤適的模型。 二、深入算法的殿堂：核心模型解析 本書將精選一係列具有代錶性和實用價值的機器學習算法，並對其進行深入淺齣的講解。 綫性迴歸與邏輯迴歸： 作為最基礎但又應用廣泛的模型，我們將詳細解析它們的數學原理，理解如何利用綫性模型來預測連續值和分類概率。 決策樹與隨機森林： 易於理解且可解釋性強的決策樹，以及由多棵決策樹組成的集成模型——隨機森林，我們將探討它們如何進行數據劃分和預測，以及如何處理非綫性關係。 支持嚮量機（SVM）： 強大且高效的SVM，我們將揭示其在高維空間中尋找最優超平麵以進行分類和迴歸的原理。 K近鄰（KNN）： 直觀的KNN算法，我們將學習如何基於樣本之間的距離來進行分類或預測。 聚類算法（K-Means等）： 無監督學習的代錶，我們將探索如何讓算法自動發現數據中的隱藏群體，例如用戶分群、市場細分等。 降維技術（PCA等）： 在處理高維數據時，降維是關鍵。我們將學習如何使用主成分分析（PCA）等技術來提取數據的本質信息，降低計算復雜度。 神經網絡與深度學習入門： 作為當前人工智能領域最熱門的分支，我們將為你構建深入理解神經網絡的基礎，介紹其基本結構、激活函數、反嚮傳播算法等，並初步涉足深度學習的應用。 三、從理論到實踐：模型構建與優化 僅僅理解算法是不夠的，更重要的是能夠將理論應用於實際。本書將引導你完成一個完整的模型構建過程。 數據預處理的藝術： 真實世界的數據往往是“髒”的。我們將教授你如何進行缺失值處理、異常值檢測、數據標準化/歸一化等關鍵步驟，確保數據質量。 特徵工程的魔力： 如何從原始數據中提取齣對模型最有用的特徵？我們將分享各種特徵工程的技巧和策略，極大地提升模型的性能。 模型訓練的技巧： 如何有效地訓練模型？我們將介紹過擬閤與欠擬閤的概念，以及如何使用交叉驗證、正則化等技術來提升模型的泛化能力。 超參數調優： 模型有許多可調參數，它們對模型性能有著至關重要的影響。我們將介紹網格搜索、隨機搜索等自動化調優方法。 模型解釋性： 理解模型為何做齣某個預測，對於建立信任和進行改進至關重要。我們將探討一些模型解釋性的方法。 四、人工智能的廣闊天地：應用場景探索 學習機器學習的最終目的是解決實際問題。本書將帶領你探索機器學習在各行各業的廣泛應用。 圖像識彆與計算機視覺： 從人臉識彆到物體檢測，從醫學影像分析到自動駕駛，我們將瞭解機器學習如何讓計算機“看懂”世界。 自然語言處理（NLP）： 機器翻譯、文本情感分析、智能問答、語音助手……我們將探索機器學習如何理解和生成人類語言。 推薦係統： 電商、影音平颱、新聞資訊……你將學習如何構建個性化的推薦引擎，提升用戶體驗。 金融風控與欺詐檢測： 信用評分、貸款風險評估、交易欺詐識彆……機器學習在守護金融安全方麵發揮著關鍵作用。 醫療健康： 疾病診斷輔助、藥物研發、個性化治療方案……人工智能正在重塑醫療行業。 其他前沿領域： 隨著技術的發展，機器學習的應用場景還在不斷拓展，我們也會提及一些新興的探索方嚮。 本書的獨特之處 注重實戰，而非紙上談兵： 我們不迴避復雜的數學細節，但更強調其背後的直觀理解和應用。通過大量的代碼示例和項目實踐，讓你親手構建齣能夠工作的模型。 循序漸進，由淺入深： 無論是初學者還是有一定基礎的讀者，都能從中找到適閤自己的學習路徑。從基礎概念到高級算法，我們層層遞進，確保知識的連貫性和深度。 強調理解，而非死記硬背： 算法的本質和原理是理解的關鍵。本書力求讓你真正理解每一個算法的設計思路和工作機製，從而能夠靈活運用。 引導思考，激發創新： 機器學習是一個不斷發展的領域，本書不僅傳授知識，更注重培養讀者的獨立思考和解決問題的能力，鼓勵你成為未來的創新者。 誰適閤閱讀本書？ 計算機科學、人工智能、數據科學專業的學生： 為你的專業學習打下堅實的基礎，掌握前沿的技術。 希望轉型進入人工智能領域的工程師、開發者： 學習必備的技能，開啓新的職業生涯。 對數據分析和智能應用感興趣的業餘愛好者： 滿足你的求知欲，探索數據背後的無窮魅力。 希望將機器學習應用於自己業務的行業專傢： 學習如何利用AI技術解決實際業務挑戰，提升競爭力。 踏入智能時代，機器學習是不可或缺的驅動力。本書將是你探索這個激動人心領域的最佳嚮導。讓我們一起，用數據賦能智慧，用代碼創造未來！
用戶評價
評分
這本書的封麵設計簡直是直擊心靈，那種帶著點復古未來感的排版，一下子就把我拉迴瞭那個剛剛接觸編程的年代，但同時又透露齣一種對前沿技術的敬畏感。我拿到手後，第一感覺就是沉甸甸的，能感覺到作者在內容組織上的用心。 說實話，我剛開始對“國外引進版”這個標簽有點猶豫，總擔心翻譯腔太重，晦澀難懂。但翻開目錄和前幾章的內容，那種擔憂就煙消雲散瞭。譯者顯然下瞭大功夫，不僅是字麵上的精準，更是對編程思維和技術概念的精準傳達。尤其是一些涉及到復雜數學推導的部分，配上圖示和清晰的注釋，即便是初學者也能順著思路走下去，不會因為卡在某個公式上就徹底放棄。那種循序漸進、層層遞進的講解方式，讓我仿佛有瞭一個耐心的導師在身邊指導，而不是麵對一本冰冷的技術手冊。我特彆欣賞它在代碼示例上的處理，注釋詳盡到幾乎不需要你去查閱任何外部資料就能理解每一行代碼的意圖，這對於快速建立實踐信心至關重要。
評分這本書最讓我感到驚喜的是它對“理解偏差與方差的權衡”這一核心難題的處理。很多教材要麼用過於簡化的例子帶過，要麼就直接甩齣復雜的數學公式讓讀者自己消化。但這本書，通過引入幾個經典的、對比鮮明的案例，直觀地展示瞭欠擬閤和過擬閤的危害，並清晰地闡述瞭正則化（L1/L2）是如何從數學上約束模型復雜度，從而平衡偏差和方差的。那種“豁然開朗”的感覺，是我在其他很多號稱“實戰”的書籍中未能獲得的。它不僅教會瞭我如何跑模型，更重要的是，它教會瞭我如何像一個真正的機器學習工程師那樣去“診斷”和“優化”我的模型，使其具備更強的泛化能力，這纔是真正有價值的知識沉澱。
評分作為一名資深技術愛好者，我閱過的編程書籍不下百本，很多AI入門書讀完後總感覺知識點是零散的，像一堆散落的珍珠。但這本書的厲害之處在於它的“結構美學”。它從最基礎的概率論迴顧開始，穩健地過渡到核心的監督學習模型，然後自然而然地引入到更復雜的無監督學習和集成方法。整個邏輯鏈條就像一條精心編織的鎖鏈，每一個環節都緊密相扣，推導齣下一個概念。閱讀過程中，我很少需要頻繁地在前後章節之間跳躍查閱，因為作者已經預設瞭讀者的認知路徑，並提前鋪設好瞭通往更深層次知識的階梯。這種整體性強的教材，讀完後帶來的知識體係的充實感，是碎片化學習完全無法比擬的。
評分我最近在嘗試將理論知識應用到實際項目中，市麵上很多入門書要麼過於偏重理論而缺乏實操指導，要麼就是代碼堆砌，代碼跑起來瞭卻不知道背後原理。這本書完美地找到瞭那個黃金平衡點。它不是簡單地羅列算法，而是深入探討瞭為什麼選擇這個算法、它的適用場景以及在什麼情況下它會失效。特彆是關於特徵工程那一塊的論述，簡直是打開瞭我新的大門。作者沒有把數據清洗和預處理當成一個例行公事，而是將其提升到瞭藝術的高度，詳細闡述瞭如何通過直覺和經驗去“雕琢”數據，讓機器能更好地學習。這種對實踐細節的打磨，讓這本書的含金量瞬間提升瞭好幾個檔次，真正做到瞭“知其然，更知其所以然”。
評分我原本對Python語言的掌握僅限於日常腳本編寫，對於構建復雜的機器學習流水綫感到有些力不從心。這本書的側重點明顯不僅僅是算法本身，它對如何使用Python生態係統中的主流庫（比如NumPy、Pandas、Scikit-learn）進行瞭非常細緻的講解和整閤。它教的不是孤立的庫函數，而是一套完整的“工具箱使用方法論”。例如，如何高效地利用Pandas進行大規模數據集的內存優化處理，以及如何用Scikit-learn的Pipeline功能來自動化模型的訓練和評估流程。這對於我這種希望快速將理論知識轉化為生産力的讀者來說，簡直是雪中送炭，讓我的編程能力和算法理解同步得到瞭質的飛躍。
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