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☆☆☆☆☆

出版者:Manning Publications

作者:Peter Harrington

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2012-4-19

价格:GBP 29.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781617290183

丛书系列:

图书标签:

机器学习
MachineLearning
数据挖掘
python
人工智能
Python
计算机科学
算法
Machine Learning
Programming
Python
Data Science
Algorithms
Pattern Recognition
Deep Learning
Supervised Learning
Unsupervised Learning
人工智能

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具体描述

It's been said that data is the new "dirt"—the raw material from which and on which you build the structures of the modern world. And like dirt, data can seem like a limitless, undifferentiated mass. The ability to take raw data, access it, filter it, process it, visualize it, understand it, and communicate it to others is possibly the most essential business problem for the coming decades.

"Machine learning," the process of automating tasks once considered the domain of highly-trained analysts and mathematicians, is the key to efficiently extracting useful information from this sea of raw data. By implementing the core algorithms of statistical data processing, data analysis, and data visualization as reusable computer code, you can scale your capacity for data analysis well beyond the capabilities of individual knowledge workers.

Machine Learning in Action is a unique book that blends the foundational theories of machine learning with the practical realities of building tools for everyday data analysis. In it, you'll use the flexible Python programming language to build programs that implement algorithms for data classification, forecasting, recommendations, and higher-level features like summarization and simplification.

As you work through the numerous examples, you'll explore key topics like classification, numeric prediction, and clustering. Along the way, you'll be introduced to important established algorithms, such as Apriori, through which you identify association patterns in large datasets and Adaboost, a meta-algorithm that can increase the efficiency of many machine learning tasks.

《深度探索：算法、模型与实践》本书旨在为读者构建一个全面而深入的机器学习知识体系，重点在于理论的严谨性、算法的细节解析以及模型在实际问题中的应用。我们不只是呈现“是什么”，更致力于探究“为什么”和“如何做”。核心内容概览：第一部分：机器学习基石——理解数据与模型 1. 数据科学的语言：特征工程深度解析：我们将超越基础的数据清洗和转换，深入探讨各种特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）和特征提取（PCA, LDA, t-SNE等降维技术）的原理与适用场景。重点关注如何从原始数据中挖掘出对模型最有价值的信息，例如时间序列数据的滑动窗口、文本数据的TF-IDF与词向量（Word2Vec, GloVe）的构建，以及图像数据的卷积层特征提取。数据预处理的艺术：深入探讨缺失值处理（均值/中位数/众数填充，KNN填充，多重插补）的策略，异常值检测（Z-score, IQR, Isolation Forest, LOF）的权衡，以及数据缩放（标准化、归一化）对不同算法的影响。我们将强调数据分布形态（偏态、峰度）如何影响模型选择和性能。数据可视化与探索性分析 (EDA)：介绍使用Matplotlib, Seaborn, Plotly等工具进行多维度数据可视化（散点图、箱线图、热力图、小提琴图），以及如何通过可视化发现数据中的模式、关联和潜在问题，为后续模型构建提供直观洞察。 2. 模型评估的哲学：偏差-方差权衡的深层理解：详细阐述偏差（Bias）和方差（Variance）的概念，以及它们如何影响模型的泛化能力。我们将通过实例说明欠拟合（高偏差）和过拟合（高方差）的根源，并介绍交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold, Leave-One-Out）的精髓，以及如何利用它们来获得更可靠的模型性能评估。性能指标的多维视角：除了Accuracy，我们将深入讲解Precision, Recall, F1-Score, ROC曲线, AUC值，以及在回归问题中MAE, MSE, RMSE, R-squared等指标的意义和适用范围。特别是在类别不平衡的情况下，如何选择合适的评估指标。第二部分：经典算法的精细剖析 1. 线性模型的光辉：线性回归与多项式回归：深入理解最小二乘法（OLS）的几何意义，以及正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何缓解多重共线性并实现特征选择。逻辑回归的概率本质：详细解析Sigmoid函数，以及梯度下降（Batch, Stochastic, Mini-batch）在逻辑回归中的应用。我们将探讨其在分类问题中的强大表现，以及Softmax回归在多分类场景下的扩展。 2. 决策树的逻辑推理：信息增益与基尼系数：深入理解ID3, C4.5, CART等算法的划分标准，探讨它们在选择最优分裂特征时的数学原理。集成学习的威力： Bagging（装袋法）：详尽介绍随机森林（Random Forest）的构建机制，包括bootstrap抽样和随机特征选择，以及它如何通过降低方差提高模型的鲁棒性。 Boosting（提升法）： AdaBoost：剖析其迭代加权弱学习器的过程，以及如何通过调整样本权重来关注错误分类的样本。 Gradient Boosting (GBDT)：深入理解其核心思想，即通过梯度下降来拟合残差。我们将详细介绍Gradient Boosting Machine (GBM)，并延展至XGBoost、LightGBM等现代高效实现，分析它们在速度、精度和正则化方面的优化。 3. 支持向量机 (SVM) 的几何边界：核技巧的奥秘：深入理解线性可分与不可分问题，以及核函数（多项式核、高斯核/RBF核）如何将数据映射到高维空间以实现线性可分。软间隔与间隔最大化：详述C参数的作用，以及如何权衡分类的正确率和间隔的大小。 4. 无监督学习的探索：聚类分析： K-Means：深入理解其迭代过程，以及如何选择合适的K值（肘部法则、轮廓系数）。 DBSCAN：探讨其基于密度的聚类思想，以及如何处理任意形状的簇。层次聚类：介绍凝聚型和分裂型聚类的方法。降维技术：主成分分析 (PCA)：深入理解协方差矩阵与特征向量，以及PCA如何找到数据方差最大的方向。线性判别分析 (LDA)：介绍其在监督学习下的降维，如何最大化类间距离并最小化类内距离。第三部分：神经网络与深度学习的变革 1. 神经网络的基础：感知机与激活函数：介绍神经网络的基本单元，以及ReLU, Sigmoid, Tanh等激活函数的作用。反向传播算法的数学推导：详细阐述链式法则如何在神经网络中计算梯度，以及它如何驱动模型的学习。优化器详解：除了SGD，我们将深入讲解Momentum, Adam, RMSprop等优化算法，分析它们的收敛速度和稳定性。 2. 卷积神经网络 (CNN)：卷积层的原理：详细解释卷积核（Filter）、步幅（Stride）、填充（Padding）如何提取图像的空间特征。池化层的操作： Max Pooling和Average Pooling的作用。经典CNN架构：介绍LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等里程碑式架构的设计思想与创新。迁移学习与微调：如何利用预训练模型加速和提升模型性能。 3. 循环神经网络 (RNN)：处理序列数据的能力：解释RNN如何通过隐藏状态来捕捉序列的依赖关系。长短期记忆网络 (LSTM) 与门控循环单元 (GRU)：深入剖析其门控机制（输入门、遗忘门、输出门）如何解决梯度消失/爆炸问题，有效处理长序列。应用场景：文本生成、机器翻译、语音识别等。 4. Transformer 模型：自注意力机制 (Self-Attention)：详细解释Query, Key, Value的概念，以及自注意力如何捕捉序列中任意位置的依赖关系，超越RNN的顺序限制。多头注意力 (Multi-Head Attention)：增强模型学习不同表示子空间的能力。位置编码 (Positional Encoding)：如何为序列数据引入位置信息。 Encoder-Decoder架构：介绍Transformer在自然语言处理（NLP）任务中的广泛应用。第四部分：实战与前沿 1. 模型部署与生产化：模型序列化与加载：使用Pickle, Joblib, ONNX等工具。 Web服务部署：使用Flask, FastAPI等框架构建RESTful API。容器化部署： Docker与Kubernetes的应用。 2. 模型解释性 (XAI)：局部可解释模型无关方法 (LIME)：如何解释单一样本的预测。 SHapley Additive exPlanations (SHAP)：基于博弈论的特征重要性分析。特征重要性与决策路径分析：理解模型内部决策过程。 3. 机器学习伦理与公平性：偏见检测与缓解：如何识别和处理数据中的偏见，以及模型输出的公平性问题。模型透明度与可信度：探讨构建负责任的AI系统。通过对上述内容的深入讲解，本书旨在帮助读者不仅掌握机器学习的理论精髓，更能触类旁通，灵活运用各类算法和模型解决实际世界的复杂问题。每章都将配有详尽的数学推导、算法伪代码以及关键参数的解释，辅以丰富的示例，力求让读者在理解原理的同时，也能动手实践，真正做到“知其然，更知其所以然”。

作者简介

Peter Harrington holds Bachelors and Masters Degrees in Electrical Engineering. He worked for Intel Corporation for seven years in California and China. Peter holds five US patents and his work has been published in three academic journals. He is currently the chief scientist for Zillabyte Inc. Peter spends his free time competing in programming competitions, and building 3D printers.

目录信息

Part 1: Classification
1 Machine learning basics
2 Classifying with k-nearest neighbors
3 Splitting datasets one feature at a time: decision trees
4 Classifying with probability distributions: Na�ve Bayes
5 Logistic regression
6 Support vector machines
7 Improving classification with a meta-algorithm: Adaboost
Part 2: Forecasting numeric values with regression
8 Predicting numeric values: regression
9 Tree-based regression
Part 3: Unsupervised learning
10 Grouping unlabeled items using k-means clustering
11 Association analysis with the Apriori algorithm
12 Efficiently finding frequent itemsets with FP-Growth
Part 4 Additional tools
13 Using principal components analysis to simplify our data
14 Simplifying data with the singular value decomposition
15 Big data and MapReduce
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

理论没讲太明白，直接上算法，甚至还有公式缺失，代码不敢恭维就像大家说的一样先看看线性代数、概率论、统计学再来看看这书吧我这10多年 php、java、c#、js通吃，本想python应该不难，竟然代码部分有东西看不懂了，不得不拿起本python的书对着看...

评分☆☆☆☆☆

机器学习是概率统计的高级应用，数学知识很重要，要先掌握的先修课程有，微积分，线性代数，概率统计，多元微积分，微分方程，离散数学，数值分析，最优化，数学建模，掌握机器学习和深度学习算法，还有熟悉一种编程语言，有了这些基础，才能得心应手，机器学习主要应用在数据...

评分☆☆☆☆☆

人工智能的脉络机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。从学习方式来讲，机器学习包括...

评分☆☆☆☆☆

我的学习过程如下，供大家参考： 1、有些python的基础编程能力，如果没有，先花半个小时学习下； 2、数学基本统计基础，如果不懂数学原理，可以先不要去理解数学原理； 3、先上手写下代码，沉浸进入，熟悉了代码流程，再回头去看数据原理，就明白了。 5、一句话，先不求甚解，...

评分☆☆☆☆☆

这本书的最大好处是让你能够用最基本的pyton语法，从底层上让你构建代码，实现我们常说的比如邮件过滤，数据分类的应用。很多时候你要写最基本的代码和结构去做这些工作，而不是像kaggle的tutorial或者其他的工程大多数告诉你一个lib库函数去调用，你能看到底层在干什么...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

第一段：这本书，我拿到手就迫不及待地翻开了，封面设计就很有吸引力，一看就是那种扎实、内容丰富的技术书籍。我一直对机器学习的实际应用很感兴趣，尤其是想知道那些理论知识是如何在现实世界中落地，解决具体问题的。这本书的标题“Machine Learning in Action”完美契合了我的需求，让我对接下来的阅读充满了期待。我希望它能不仅仅是枯燥的算法介绍，更重要的是能通过案例研究和实践代码，展现机器学习在不同领域的应用场景，比如推荐系统、图像识别、自然语言处理等等。我特别关注的是书中对于模型选择、参数调优以及如何评估模型性能的讲解，因为这往往是我们在实际项目中遇到的难点。如果书中能够提供清晰的步骤指导，并配以易于理解的代码示例，那对我来说将是巨大的帮助。当然，如果还能包含一些关于如何处理数据偏差、如何应对过拟合等实际问题，那就更完美了。我期待这本书能够像一位经验丰富的导师，一步步带领我走进机器学习的实战世界，让我能够真正理解并运用这些强大的工具。

评分☆☆☆☆☆

第二段：说实话，最近工作上遇到不少需要数据分析和模型预测的场景，一直在寻找一本能够真正帮我“上手”的书。市面上机器学习的书很多，但要么过于理论化，要么代码示例陈旧，要么干脆就是大杂烩，看完之后感觉什么都懂一点，但又什么都做不好。这本书的出现，就像在茫茫书海中找到了一盏明灯。我非常看重它“in Action”这个词，这意味着它不会止步于概念的罗列，而是会深入到实际操作层面。我迫切地想了解书中是如何讲解数据预处理的，这通常是整个项目成败的关键。模型搭建方面，我希望它能介绍一些主流且实用的算法，并且详细解释每种算法的适用范围和优缺点。最吸引我的是，我期望书中会有关于如何将训练好的模型部署到实际应用中的指导，这往往是很多书籍忽略的部分。如果书中能通过具体的项目案例，一步步展示如何从问题定义、数据采集、模型训练到最终部署的全过程，那我绝对会毫不犹豫地给五星好评。总而言之，这本书的吸引力在于它承诺要解决“如何做”的问题，而不是仅仅停留在“是什么”的层面。

评分☆☆☆☆☆

第三段：一直以来，我对那些能够将复杂技术以清晰易懂的方式呈现出来的书籍都情有独钟。机器学习领域更是如此，各种算法和数学公式常常让人望而却步。这本书的标题，"Machine Learning in Action"，给我的第一印象就是它会非常注重实践性和易读性。我尤其好奇书中是如何讲解各种机器学习算法的，是倾向于数学推导，还是更侧重于算法的直观理解和实际应用？我更希望它能够像一个经验丰富的工程师，用最精炼的语言和最贴切的比喻，来解释那些抽象的概念。如果书中能够提供一系列精心设计的练习题，并附带详细的解答，那无疑会大大提升我的学习效率。我也非常关注书中对于不同算法在不同场景下的应用分析，例如，在处理大规模数据集时，哪种算法表现更优？在需要实时预测的情况下，又该如何选择？我期望这本书能够帮助我建立起一个系统的机器学习知识框架，并且掌握运用这些知识解决实际问题的能力，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

第五段：作为一名对人工智能和数据科学充满好奇心的读者，我一直在寻找一本能够真正引导我踏上机器学习实践之路的书籍。这本书的标题“Machine Learning in Action”就如同一个邀请，承诺将抽象的理论转化为生动的应用。我非常期待书中能够详细介绍机器学习的完整生命周期，从最初的问题定义，到数据的获取、清洗、特征提取，再到模型的选择、训练、评估，最终实现模型的部署和维护。我尤其关注书中在数据预处理和特征工程方面的讲解，这通常是影响模型效果最关键的环节。我希望能看到书中通过生动的案例，展示如何有效地处理各种类型的数据，并提取出对模型有价值的特征。在模型选择方面，我希望书中能介绍一些主流的机器学习算法，并解释它们各自的优缺点以及适用场景。如果书中还能包含一些关于如何对模型进行调优，以及如何评估模型性能的实用技巧，那对我来说将是巨大的收获。这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的向导，带领我在广阔的机器学习领域中，找到属于自己的实践路径。

评分☆☆☆☆☆

第四段：最近在学习机器学习的道路上，确实遇到了一些瓶颈，感觉自己掌握的理论知识与实际项目的需求之间存在一道鸿沟。这本书的封面设计就很有科技感，标题“Machine Learning in Action”更是直接击中了我的痛点。我希望这本书能够带我走出理论的象牙塔，真正进入机器学习的实战演练场。我非常关注书中对于数据科学流程的讲解，从数据收集、清洗、特征工程，到模型选择、训练、评估和部署，我希望它能提供一套完整且可操作的流程。特别是数据预处理和特征工程部分，这往往是决定模型效果的关键。我希望能看到书中是如何通过实际例子来演示这些步骤的，并且提供相关的代码实现。对于算法的讲解，我更倾向于理解其背后的思想和工作原理，以及如何在实际项目中选择最合适的算法。如果书中还能包含一些关于如何优化模型性能、如何处理模型不确定性等更深入的讨论，那将是锦上添花了。这本书的价值在于，它能够帮助我将零散的知识点串联起来，形成一套完整的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

over simplified in maths, you do need refer to other textbooks for get better idea how it works. and too much coding details, I can understand as the author was from CS background, but I think you need read more, beside this is indeed a nice start point.

评分☆☆☆☆☆

看这书可以同时入门机器学习，python，mapreduce，作者可以几个方面都讲清楚，真不容易

评分☆☆☆☆☆

读了LR，ada boost，略读了svm，psvm。数学渣子的福音，码农最爱的实例。虽然大家都说写的不好，不过入个门还是不错。

评分☆☆☆☆☆

书中介绍了“十大机器学习算法”中的八种，虽然不深入但是讲解清楚容易理解和上手，是本佳作。从覆盖面上来看没涉及到随机森林算法和神经网络是一个小遗憾。

评分☆☆☆☆☆

一般般