具体描述
近年来，Python语言成为了广受欢迎的编程语言，而它在机器学习领域也有很好的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习算法库，它可以实现一系列常用的机器学习算法，是一个好工具。
本书通过14章内容，详细地介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。本书从机器学习的基础理论讲起，涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等重要话题。
本书适合机器学习领域的工程师学习，也适合想要了解scikit-learn的数据科学家阅读。通过阅读本书，读者将有效提升自己在机器学习模型的构建和评估方面的能力，并能够高效地解决机器学习难题。
作者简介
Gavin Hackeling 是一名数据科学家和作家。他研究过各种各样的机器学习问题，包括自动语音识别、文档分类、目标识别、以及语义切分。Gavin Hackeling 毕业于北卡罗来纳大学和纽约大学，目前和他的妻子和猫生活在布鲁克林。
目录信息
1.1 定义机器学习 1
1.2 从经验中学习 2
1.3 机器学习任务 3
1.4 训练数据、测试数据和验证数据 4
1.5 偏差和方差 6
1.6 scikit-learn简介 8
1.7 安装scikit-learn 8
1.7.1 使用pip安装 9
1.7.2 在Windows系统下安装 9
1.7.3 在Ubuntu 16.04系统下安装 10
1.7.4 在Mac OS系统下安装 10
1.7.5 安装Anaconda 10
1.7.6 验证安装 10
1.8 安装pandas、Pillow、NLTK和matplotlib 11
1.9 小结 11
第 2章 简单线性回归 12
2.1 简单线性回归 12
2.1.1 用代价函数评价模型的拟合性 15
2.1.2 求解简单线性回归的OLS 17
2.2 评价模型 19
2.3 小结 21
第3章 用K-近邻算法分类和回归 22
3.1 K-近邻模型 22
3.2 惰性学习和非参数模型 23
3.3 KNN模型分类 23
3.4 KNN模型回归 31
3.5 小结 36
第4章 特征提取 37
4.1 从类别变量中提取特征 37
4.2 特征标准化 38
4.3 从文本中提取特征 39
4.3.1 词袋模型 39
4.3.2 停用词过滤 42
4.3.3 词干提取和词形还原 43
4.3.4 tf-idf权重扩展词包 45
4.3.5 空间有效特征向量化与哈希技巧 48
4.3.6 词向量 49
4.4 从图像中提取特征 52
4.4.1 从像素强度中提取特征 53
4.4.2 使用卷积神经网络激活项作为特征 54
4.5 小结 56
第5章 从简单线性回归到多元线性回归 58
5.1 多元线性回归 58
5.2 多项式回归 62
5.3 正则化 66
5.4 应用线性回归 67
5.4.1 探索数据 67
5.4.2 拟合和评估模型 69
5.5 梯度下降法 72
5.6 小结 76
第6章 从线性回归到逻辑回归 77
6.1 使用逻辑回归进行二元分类 77
6.2 垃圾邮件过滤 79
6.2.1 二元分类性能指标 81
6.2.2 准确率 82
6.2.3 精准率和召回率 83
6.2.4 计算F1值 84
6.2.5 ROC AUC 84
6.3 使用网格搜索微调模型 86
6.4 多类别分类 88
6.5 多标签分类和问题转换 93
6.6 小结 97
第7章 朴素贝叶斯 98
7.1 贝叶斯定理 98
7.2 生成模型和判别模型 100
7.3 朴素贝叶斯 100
7.4 在scikit-learn中使用朴素贝叶斯 102
7.5 小结 106
第8章 非线性分类和决策树回归 107
8.1 决策树 107
8.2 训练决策树 108
8.2.1 选择问题 109
8.2.2 基尼不纯度 116
8.3 使用scikit-learn类库创建决策树 117
8.4 小结 120
第9章 集成方法：从决策树到随机森林 121
9.1 套袋法 121
9.2 推进法 124
9.3 堆叠法 126
9.4 小结 128
第 10章 感知机 129
10.1 感知机 129
10.1.1 激活函数 130
10.1.2 感知机学习算法 131
10.1.3 使用感知机进行二元分类 132
10.1.4 使用感知机进行文档分类 138
10.2 感知机的局限性 139
10.3 小结 140
第 11章 从感知机到支持向量机 141
11.1 核与核技巧 141
11.2 最大间隔分类和支持向量 145
11.3 用scikit-learn分类字符 147
11.3.1 手写数字分类 147
11.3.2 自然图片字符分类 150
11.4 小结 152
第 12章 从感知机到人工神经网络 153
12.1 非线性决策边界 154
12.2 前馈人工神经网络和反馈人工神经网络 155
12.3 多层感知机 155
12.4 训练多层感知机 157
12.4.1 反向传播 158
12.4.2 训练一个多层感知机逼近XOR函数 162
12.4.3 训练一个多层感知机分类手写数字 164
12.5 小结 165
第 13章 K-均值算法 166
13.1 聚类 166
13.2 K-均值算法 168
13.2.1 局部最优值 172
13.2.2 用肘部法选择K值 173
13.3 评估聚类 176
13.4 图像量化 178
13.5 通过聚类学习特征 180
13.6 小结 184
第 14章 使用主成分分析降维 185
14.1 主成分分析 185
14.1.1 方差、协方差和协方差矩阵 188
14.1.2 特征向量和特征值 190
14.1.3 进行主成分分析 192
14.2 使用PCA对高维数据可视化 194
14.3 使用PCA进行面部识别 196
14.4 小结 199
· · · · · · (收起)
读后感
[https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/files/1735497/Mastering.Machine.Learning.With.scikit-learn.zip] =============================================================================
[https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/files/1735497/Mastering.Machine.Learning.With.scikit-learn.zip] =============================================================================
看这本书会大大增加学习时间，是一本烂书。不知道原书写得烂不烂，但是翻译，绝对烂，语句不通顺、瞎造词。 譬如，请作者张浩然告诉我一下，什么叫“离差”？ 譬如，请告诉我公示13.2中的分子ba，是表示 “b减去a” 还是 “b乘以a”。 如此。。。 评论正文要140字？ 那就再加...
看这本书会大大增加学习时间，是一本烂书。不知道原书写得烂不烂，但是翻译，绝对烂，语句不通顺、瞎造词。 譬如，请作者张浩然告诉我一下，什么叫“离差”？ 譬如，请告诉我公示13.2中的分子ba，是表示 “b减去a” 还是 “b乘以a”。 如此。。。 评论正文要140字？ 那就再加...
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用户评价
让我印象最深刻的是，这本书在处理复杂模型时所展现出的那种令人信服的平衡感。比如在讲到深度学习基础或高级回归技术时，很多作者为了追求“新潮”或“全面”，会把内容塞得像沙丁鱼罐头一样，结果就是每块内容都浅尝辄止，反而让读者感到疲惫不堪。然而，此书的作者似乎很清楚自己的目标读者群体——那些需要扎实掌握核心工具集并能快速投入使用的专业人士。它没有过度渲染那些只有在顶级会议上才可能见到的尖端算法，而是将重点放在了如何更有效地驾驭那些经过市场充分检验的、稳定可靠的工具集。即便是对于梯度提升树这类看似“传统”的算法，它也深入挖掘了其参数空间与底层决策逻辑的微妙关系。这种“抓大放小，重在精髓”的编辑策略，使得阅读体验非常连贯，知识点吸收的效率极高，避免了信息过载带来的认知负担。
作为一名有一定编程经验的工程师，我最看重的就是代码的质量和示例的可复现性。这本书在这方面做得近乎完美。它使用的代码示例非常简洁、高效，并且完美地融入了最新的技术趋势，而不是抱着几年前的老旧语法不放。我尝试着敲入书中的几个关键代码块，比如自定义损失函数和编写自己的管道（Pipeline），发现代码逻辑清晰，注释得当，几乎没有遇到环境配置上的障碍。更重要的是，它教会了我如何将分散的知识点组织成一个完整的工作流。比如，在讲解集成学习时，它不仅仅是演示了Bagging和Boosting，而是将数据加载、标准化、模型训练、交叉验证以及最终的结果可视化，全部打包在一个流畅的脚本中呈现出来，这让我对“端到端”的项目实施有了更具体的概念。这种注重实践闭环的叙事方式，极大地提高了我的实战信心，让我觉得机器学习不再是象牙塔里的理论，而是触手可及的生产力工具。
说实话，我对市面上那些充斥着华丽但空洞理论的书已经感到审美疲劳了。但是，这本书的阅读体验完全是另一种境界——它更像是一份精心打磨的工业级操作手册，而不是学术论文的复述。我特别欣赏它在算法讲解上采取的“黑盒到白盒”的解构方式。起初，它会告诉你一个模型（比如支持向量机）的最终目标和效果是什么，让你先建立起一个宏观的认知框架，这非常符合快速掌握应用技能的需求。然后，它才会不厌其烦地深入到核函数、对偶问题这些底层逻辑中去剖析，每一步推导都力求严谨而不失趣味性。尤其是在涉及模型评估和调参的部分，作者并没有简单地罗列参数，而是深入探讨了不同场景下（比如数据集不平衡、特征维度过高）参数选择背后的“为什么”，这种对细节的执着和对实际工程问题的洞察力，是真正区分优秀书籍和普通书籍的关键所在。我感觉自己不只是学会了如何调用库函数，更是理解了背后的驱动原理。
这本书简直是为我这种对机器学习充满热情但又时常感到迷茫的初学者量身定做的！我拿起它的时候，心里其实有点打鼓，毕竟“第2版”意味着内容更新了很多，我担心自己跟不上节奏。但翻开第一章，那种清晰、循序渐进的讲解方式立刻把我吸引住了。作者似乎深谙读者的心理，没有一上来就抛出一堆晦涩难懂的数学公式，而是用非常贴近实际生活的例子来解释核心概念，比如推荐系统是如何工作的，分类问题在现实中又该如何界定。更让我惊喜的是，书里对数据预处理的环节着墨颇多，这部分内容往往是很多教材中一带而过的“鸡肋”，但这本书却把它提升到了战略高度，详细讲解了特征工程的重要性以及如何利用各种转换器来优化数据质量。那种深入骨髓的实用主义，让我感觉我手里拿的不是一本冰冷的教材，而是一个经验丰富的老前辈在手把手教我实战技巧。每一次阅读都像进行了一次结构清晰的思维导图构建过程，那些原本零散的知识点，此刻都完美地串联了起来，为我后续更复杂的模型学习打下了无比坚实的基础。
这本书的价值，不仅在于它所教授的具体技术，更在于它所建立的思维框架。它潜移默化地教会了我一种系统性的问题解决哲学：面对任何一个全新的数据科学挑战时，我们应该先从什么角度切入，哪些是必须关注的先决条件，以及在不同阶段应该采用什么样的评估标准。特别是关于模型解释性（XAI）那一章，它没有把可解释性当成一个可有可无的附加功能，而是将其置于模型构建流程中一个关键的决策点。通过介绍SHAP值和LIME等工具的应用场景，作者成功地将“黑箱”的神秘面纱揭开了一角，让我明白，一个真正优秀的机器学习解决方案，不仅要能做出预测，更要能解释清楚“为什么”做出这个预测。这种强调责任和透明度的态度，让我对未来在职业生涯中应用这些技术充满了敬畏和审慎，极大地提升了我作为一个数据科学家的职业素养。
非常适合入门阅读。
张浩然翻译的语句都不通顺，别看
张浩然翻译的语句都不通顺，别看
看完《python机器学习基础教程》再看此书，觉得很偏理论，与sklearn模块的关系倒不太紧密，举例喜欢用文本和图像，适合作为机器学习的第二本书。
张浩然翻译的语句都不通顺，别看
