零起点Python机器学习快速入门

出版者:电子工业出版社

作者:何海群

页数:284

出版时间:2017-5

价格:59

装帧:平装

isbn号码:9787121311413

具体描述

《零起点Python机器学习快速入门》采用独创的黑箱模式，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。《零起点Python机器学习快速入门》中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，只要懂 Word、Excel，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。

《零起点Python机器学习快速入门》具有以下特色：

独创的黑箱教学模式，《零起点Python机器学习快速入门》无任何抽象理论和深奥的数学公式。

首次系统化融合 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 API接口中文文档，可作为案头工具书随时查阅。

基于 Sklearn+Pandas架构，全程采用 MBA案例模式，无需任何理论基础，懂 Excel就可看懂。

目录信息

第 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
第2 章开发环境 13
2.1 数据分析首选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
第3 章 Python 入门案例 39
3.1 案例3-1：第一次编程“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
第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
第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
第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
第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
第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 极宽量化系统模块图 266
· · · · · · (收起)

用户评价

哇，这本书的封面设计简直是点睛之笔，那种深邃的蓝色调，配上简洁的字体，一下子就抓住了我的眼球。我拿起它的时候，心里就有一个强烈的预感：这绝对不是那种老生常谈、把人绕晕的教材。从目录就能看出作者的用心良苦，它不像其他书那样上来就堆砌复杂的数学公式，而是用一种非常接地气的方式，把机器学习的核心概念层层剥开。我记得有一次，我被一个复杂的算法卡住了好几天，翻到这本书的某个章节，作者居然能用一个生活中的例子把我彻底点醒，那种感觉就像是拨开云雾见青天，瞬间豁然开朗。特别是他对数据预处理部分的讲解，细腻得让人感动，他没有敷衍地带过，而是深入挖掘了每一步操作背后的逻辑和潜在影响，这对于初学者来说，简直是救命稻草。我特别欣赏作者那种“手把手”的教学态度，仿佛他就在你身边，耐心地引导你完成每一步代码的敲击和调试，而不是冷冰冰地扔给你一堆理论。这本书的实践性真的非常强，每一个案例都是精心挑选过的，既有深度又不失趣味性，读完后，我感觉自己真的掌握了一套可以马上投入实战的技能包。

让我印象最深刻的是作者在处理“Python库的使用”上的态度。许多书籍只是简单地罗列API函数，让你去查文档。但这本书不同，它会告诉你，为什么我们要选择这个库的这个函数，而不是另一个相似的函数？它会深入探讨不同库在底层实现上的细微差异，以及这些差异在实际应用中可能带来的性能影响。比如，在处理大规模数据集时，作者对比了不同并行处理方法的优劣，并给出了可供参考的性能测试数据。这种深入探究底层原理的习惯，无疑是将读者从“调包侠”的泥潭中解救出来的关键一步。它培养的不是简单的复制粘贴能力，而是构建扎实的计算机科学思维。此外，这本书对于版本兼容性的关注度也极高，作者会特意注明某些代码在不同Python或库版本下的细微变化，这让我在实际操作中避免了不少因环境配置不同而产生的挫败感。这种对细节的极致追求，彰显了作者深厚的行业经验。

这本书带来的最大收获，是它极大地重塑了我对“入门”二字的理解。以前我总觉得入门就是学基础知识，然后就等着进阶。但这本书真正做到了“快速入门”，它在保证速度的同时，拒绝了肤浅。作者似乎深知，真正的快速，是建立在高效吸收和正确引导之上的。它没有放过任何一个重要的理论基础，却又用最精炼的语言包装了它们。阅读的过程中，我感觉自己仿佛被一个经验丰富的导师带着在密林中穿行，他不仅指明了方向，还提前清理了大部分荆棘。最让我感到振奋的是，读完后，我不再是那个对“模型训练”感到迷茫的菜鸟了。我可以自信地去阅读那些更专业的论文，因为这本书已经为我铺设好了坚实的词汇和概念基础。它不仅仅是一本教程，更像是一把钥匙，打开了通往更广阔、更深奥的机器学习世界的大门，让我对未来的自主学习充满了信心和期待。

这本书的排版和视觉设计也值得大书特书一番。现在的技术书籍，内容固然重要，但阅读体验同样决定了学习的持久度。这本书的字体选择恰到好处，大小适中，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更妙的是，作者在关键代码块和输出结果上使用了不同的颜色高亮和边框，这使得代码结构一目了然，即便是需要比对长串参数时，也不会轻易看花眼。那些复杂的数学公式，也都被巧妙地用图示或流程图进行了补充说明，极大地降低了抽象概念的理解门槛。我尤其赞赏它在每章末尾设置的“知识串联”环节，它不是简单的总结，而是将本章内容与之前学过的知识点进行巧妙的连接，构建了一个完整的知识网络，让人清晰地看到自己正在学习的这块拼图，在整个机器学习的版图中处于什么位置。这种结构上的严谨和视觉上的舒适，让原本枯燥的学习过程变成了一种享受，我甚至愿意在通勤时间里主动去阅读它。

坦率地说，我之前尝试过好几本所谓的“入门”书籍，结果往往是，开头讲得还行，一到关键的算法部分，内容就变得晦涩难懂，读着读着就想打瞌睡。然而，这本横空出世的作品，彻底颠覆了我的认知。它的语言风格非常活泼，充满了对技术的热情，读起来完全没有那种枯燥的学术味。我最喜欢的是它对模型评估指标的阐述，作者没有简单地给出定义，而是通过对比不同场景下，为什么我们应该选择准确率、召回率还是F1分数，这种“为什么”的追问，让我对模型的理解上升到了战略层面。而且，作者在介绍每个新概念时，都会有一个小小的“陷阱提示”或者“常见误区”，这简直太贴心了！它仿佛预知了我接下来可能会犯的错误，提前给我打了预防针。我感觉这本书的作者是一位真正理解初学者痛点的大师，他知道哪里是学习曲线的陡坡，并提前铺设了平坦的阶梯。这种亦师亦友的写作腔调，让我在学习过程中充满了动力，甚至到了废寝忘食的地步，生怕错过任何一个宝贵的知识点。

hello，zwPython？

实例化了什么叫垃圾

垃圾书，除了广告就是吹牛逼，随便看一个博客都比这本书的干货多，现在出书真的是零门槛了吗？

人工智能是没办法快速入门的。

垃圾书，除了广告就是吹牛逼，随便看一个博客都比这本书的干货多，现在出书真的是零门槛了吗？