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出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Sebastian Raschka

出品人:

页数:454

译者:

出版时间:2015-9

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781783555130

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• Python
• MachineLearning
• 计算机
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• 数据分析
• ML
• 数据挖掘
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• 深度学习
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• 人工智能
• 编程
• 算法
• 神经网络
• 可视化
• 监督学习

《Python Machine Learning》 这是一本旨在为读者提供扎实机器学习基础知识和实践技能的图书。它并非一本浅尝辄止的入门指南，而是深入探讨机器学习的核心概念、算法及其在实际应用中的部署。本书强调理论与实践的结合，通过丰富的代码示例和项目，引导读者一步步掌握构建、训练和优化机器学习模型的全过程。 内容概览： 本书将带领读者踏上从数据预处理到复杂模型实现的旅程。我们将从基础的数据采集、清洗和特征工程开始，这是任何成功机器学习项目不可或缺的第一步。读者将学习如何有效地处理缺失值、异常值，以及如何进行特征选择和转换，以提高模型的性能。 随后，本书将深入介绍各种经典的机器学习算法。我们将详细讲解线性模型（如线性回归和逻辑回归）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及集成学习方法。对于每一种算法，我们不仅会解释其背后的数学原理和工作机制，还会展示如何使用Python中的Scikit-learn库来高效地实现它们。此外，本书还会探讨无监督学习技术，包括聚类（如K-means和DBSCAN）和降维（如PCA和t-SNE），以帮助读者理解和挖掘数据的内在结构。 随着读者对基础算法的掌握，本书将进一步引入更高级的主题，例如神经网络和深度学习。我们将从基本的感知机模型讲起，逐步过渡到多层感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。读者将学习如何构建和训练这些模型，理解反向传播算法，并了解如何处理图像、文本等复杂数据。本书将介绍TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架，并通过实际案例展示它们的应用。 除了算法本身，本书还高度重视模型评估和优化。读者将学习各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等），并理解如何选择合适的指标来衡量模型的性能。我们还会深入探讨过拟合和欠拟合问题，并介绍正则化、交叉验证、网格搜索等技术来优化模型。 实践应用与进阶： 本书不仅仅是理论的堆砌，更注重实际操作。每一章都配有详尽的Python代码示例，读者可以立即运行并进行修改。这些代码示例覆盖了从数据加载、模型训练到结果可视化的全流程。此外，本书还设计了多个综合性的项目，例如构建一个图像分类器、一个文本情感分析系统，或者一个推荐系统。通过完成这些项目，读者将能够将所学知识融会贯通，并在实际场景中解决问题。 对于希望更进一步的读者，本书还将触及一些更前沿的机器学习话题，例如无监督特征学习、迁移学习、强化学习的基本概念，以及模型部署的初步探讨。我们将介绍如何将训练好的模型集成到Web应用中，或者如何进行批处理预测，为读者开启通往生产环境的道路。 适用读者： 本书适合所有对机器学习感兴趣的读者，无论您是初学者还是有一定编程基础的开发者。如果您是希望快速入门机器学习并进行实践的学生、研究人员或工程师，本书将为您提供一条清晰的学习路径。如果您是希望深入理解机器学习算法原理并掌握高级技术的专业人士，本书也将为您提供宝贵的知识和洞察。 学习目标： 通过阅读本书，您将能够： 理解机器学习的核心概念和基本原理。 掌握多种主流机器学习算法的数学原理和实现方法。 熟练运用Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等Python库进行模型开发。 学会如何对数据进行预处理、特征工程和特征选择。 掌握模型评估、调优和正则化的各种技术。 能够独立完成从数据到模型的完整机器学习项目。 对深度学习领域有初步的认识和实践能力。 了解将机器学习模型应用于实际问题的策略。 本书将帮助您构建坚实的机器学习知识体系，并具备利用Python强大的工具链解决实际问题的能力，为您的学习和职业生涯开启新的可能。

评分☆☆☆☆☆

中文翻译（非官方） https://www.gitbook.com/book/ljalphabeta/python-/details ==========================================================================================================================================================  

评分☆☆☆☆☆

但是是有前提的： 1. 基础的线性代数知识需要大家温故知新一下； 2. 对于python中的numpy和pandas的一些基本操作需要熟悉； 3. 抽象能力，最好能把代数方程在大脑里映射出一个几何图形（最多三维）； 只要有了以上的前提，读这本书还是挺靠谱的。

评分☆☆☆☆☆

充其量不过是几个常用python ML包（scikit NumPy SciPy matplotlib pandas）的 cookbook 罢了。 基本上每节的流程就是先告诉你一个ML概念大概是怎么回事，真的很大概，不过好处是至少会告诉你为什么要这么做。然后用一段示例代码告诉你这个东西在Python ML包里要调用哪几个接口...  

评分☆☆☆☆☆

充其量不过是几个常用python ML包（scikit NumPy SciPy matplotlib pandas）的 cookbook 罢了。 基本上每节的流程就是先告诉你一个ML概念大概是怎么回事，真的很大概，不过好处是至少会告诉你为什么要这么做。然后用一段示例代码告诉你这个东西在Python ML包里要调用哪几个接口...  

评分☆☆☆☆☆

充其量不过是几个常用python ML包（scikit NumPy SciPy matplotlib pandas）的 cookbook 罢了。 基本上每节的流程就是先告诉你一个ML概念大概是怎么回事，真的很大概，不过好处是至少会告诉你为什么要这么做。然后用一段示例代码告诉你这个东西在Python ML包里要调用哪几个接口...  

评分☆☆☆☆☆

在阅读《Python Machine Learning》的过程中，我最大的感受是它在理论与实践之间的平衡做得非常出色。不像一些纯理论书籍那样枯燥乏味，也不像一些纯代码书籍那样浮于表面，这本书以一种非常人性化的方式，将机器学习的核心概念与Python代码的实现巧妙地结合在一起。我特别欣赏作者在介绍每一个算法时，都会先清晰地阐述其背后的数学原理和直观的理解，然后再深入到具体的Python实现。这种循序渐进的讲解方式，让我在掌握算法的同时，也能够理解代码是如何服务于这些原理的。书中提供的代码示例非常清晰，易于理解和复现，而且针对不同的场景，作者都给出了非常实用的建议和技巧。我尝试跟着书中的例子进行实践，发现这些代码不仅仅是简单的“拿来主义”，而是经过精心设计，能够让你深入了解算法的每一个细节。此外，书中对模型评估和调优的部分也让我受益匪浅。它不仅介绍了各种评估指标，还详细讲解了如何通过交叉验证、网格搜索等方法来优化模型性能，这些都是在实际项目中至关重要的技能。这本书让我感觉自己不再是被动地接受信息，而是主动地参与到机器学习的构建过程中，这种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

作为一本专注于Python实现的机器学习图书，《Python Machine Learning》在实操性上表现得淋漓尽致。我最看重的一点是，它不是那种只讲概念、不给代码的书，也不是那种只给代码、不讲概念的书。作者非常注重将理论知识转化为可执行的代码，并且对代码的每一个部分都做了详细的注释和解释，让我能够清楚地理解代码是如何工作的。书中使用的Python库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，都是机器学习领域最常用、最强大的工具，通过这本书的学习，我不仅掌握了机器学习的算法，更熟练地运用了这些Python工具。我喜欢作者在讲解过程中，经常会穿插一些“小贴士”和“注意事项”，这些细微之处往往能帮助我避免很多常见的错误，提高学习效率。而且，书中提供的示例数据集也很有代表性，涵盖了不同类型的问题，让我能够通过实践来巩固所学知识。这本书让我感觉，机器学习的学习不再是纸上谈兵，而是真正能够动手实践，并且解决实际问题的过程，这种学习体验非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

《Python Machine Learning》的深度和广度让我印象深刻。虽然它以“入门”为导向，但其内容绝非浅尝辄止。书中不仅涵盖了经典的监督学习和无监督学习算法，还对一些更高级的主题，如深度学习中的一些基础概念进行了介绍，这为我后续深入学习打下了坚实的基础。我特别欣赏作者在讲解每种算法时，都会探讨其优缺点以及适用场景，这让我能够根据具体问题选择最合适的模型，而不是盲目套用。书中对模型集成技术，如随机森林和梯度提升的讲解，让我认识到组合多个模型可以获得更好的性能，这是一个非常实用的技巧。此外，作者还探讨了一些在实际应用中非常重要的问题，例如特征工程的各种方法、如何处理不平衡数据集以及如何进行模型的可解释性分析。这些内容让我认识到，构建一个成功的机器学习模型，不仅仅是选择一个算法然后训练，而是一个涉及多个环节的复杂过程。这本书的知识体系非常完整，内容编排也很有逻辑性，让我能够一步一个脚印地构建起自己对机器学习的理解框架。

评分☆☆☆☆☆

刚翻了几页《Python Machine Learning》，就被它开篇引出的机器学习宏大愿景深深吸引住了。作者并没有直接抛出复杂的算法和晦涩的理论，而是巧妙地用一个又一个引人入胜的例子，勾勒出机器学习在现实世界中的无限可能。从个性化推荐到自动驾驶，再到医疗诊断，这些本以为遥不可及的技术，在书中被描绘得如此生动形象，让我不禁对这个领域产生了极大的好奇和向往。我尤其喜欢书中对“为什么”的深入探讨，它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这样做”。这种由浅入深的讲解方式，对于我这样零基础的读者来说，简直是福音。书中对数据预处理的耐心指导，让我认识到数据清洗和特征工程的重要性，这往往是许多其他书籍容易忽略的环节。它让我明白，一个看似简单的机器学习模型，其背后往往凝聚着无数的数据准备工作。而且，作者在讲解过程中，并没有回避可能遇到的难点，反而通过一系列巧妙的类比和循序渐进的步骤，将复杂的概念化繁为简，让我能够相对轻松地理解那些可能让人望而却步的数学原理。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，用他丰富的知识和耐心的引导，带领我踏上机器学习的探索之旅，让我充满了学习的动力和信心。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《Python Machine Learning》在对初学者的友好度上做得相当到位。我之前尝试过一些机器学习的书籍，但往往因为过于专业化或者概念抽象而很快放弃。然而，这本书的语言风格非常亲切，作者仿佛是一位在咖啡馆和你聊天分享经验的朋友。他会用生活中的例子来解释复杂的概念，比如用“猜水果”来比喻分类问题，用“预测天气”来类比回归问题，这种方式让我一下子就拉近了与机器学习的距离。即使是像支持向量机（SVM）或者神经网络这样相对复杂的模型，作者也能够将其分解成易于理解的组成部分，并结合直观的图示进行讲解。我尤其喜欢书中对数据可视化在理解模型中的作用的强调，通过图表，我能更直观地看到数据的分布、模型的决策边界以及过拟合/欠拟合的现象，这对于建立对模型的直观认识至关重要。此外，作者并没有回避初学者可能会遇到的困难，比如对数学公式的恐惧，他会提供必要的数学背景知识，但不会让其成为学习的障碍，而是将其作为理解算法的辅助工具。这本书让我觉得，机器学习并非高不可攀，而是可以通过耐心和正确的方法，人人都可以掌握的技能。

评分☆☆☆☆☆

嘴上说着不要还是勉强翻完了。很失望，大段代码和前后不搭的实例缺少完善的理论框架而且不系统，编写太随意难得要领。不过还是姑且有些有用内容，不算太亏。

评分☆☆☆☆☆

很不错的cookbook

评分☆☆☆☆☆

实用性上还是不错的

评分☆☆☆☆☆

中文翻译（非官方） https://www.gitbook.com/book/ljalphabeta/python-/details

评分☆☆☆☆☆

嘴上说着不要还是勉强翻完了。很失望，大段代码和前后不搭的实例缺少完善的理论框架而且不系统，编写太随意难得要领。不过还是姑且有些有用内容，不算太亏。