具体描述
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，是人工智能的核心，其应用遍及人工智能的各个领域，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。在机器学习过程中，需要使用大量数据，而数据分析是指用适当的方法对收集的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，进而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本书结合机器学习数据分析的过程，以实际案例问题为驱动，深入浅出地介绍常用的机器学习算法及数据分析方法：数据预处理、分类问题、预测分析、关联分析、网络爬虫、集成学习、深度学习、数据降维和压缩等。
全书共17章，分为三大块：第0~3章介绍本书的技术体系、Python基础知识、Python的安装与配置和Python 3基础语法；第4~7章介绍Python 3的编程、机器学习基础、Python机器学习及分析工具和数据预处理；第8~16章分别介绍常用的机器学习分析算法，每章都使用多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。
本书通俗易懂，是学习Python及机器学习和数据分析的入门课程，特别是对于Python还不熟悉的编程者，同时对于想学习机器学习相关算法的初学者非常适合。
作者简介
龙马高新教育团队成员有多年的编程工作经验，曾供职于某大型科技公司，担任软件工程师，从事大数据研发。Python技术的深度爱好者，对Java、Python有深入研究，做过大量的Python技术的课程培训。
目录信息
0.1 Python的发展趋势
0.2 人工智能时代学习python的重要性
0.3 本书的技术体系
0.4 学习本书需要注意的事项
第1章 Python基础知识
1.1 Python简介
1.1.1 了解Python的起源与发展历史
1.1.2 Python的特色
1.1.3 学习Python的原因
1.2 Python的当前版本
1.3 Python的优缺点
1.4 Python与其他语言的区别
1.5 Python的应用领域
第2章 Python的安装、配置与卸载
2.1 Python的安装
2.1.1 Python的下载
2.1.2 Python的安装
2.2 Python的配置
2.2.1 Python环境变量的设置
2.2.2 Python的启动
2.3 Python的卸载
第3章 Python 3 基础语法
3.1 第一个Python程序
3.2 Python的输入和输出
3.2.1 Python的输出语句
3.2.2 Python的输入语句
3.3 Python的基本数据类型
3.3.1 数字
3.3.2 字符串
3.3.3 列表
3.3.4 元组
3.3.5 集合
3.3.6 字典
3.4 Python库的导入
3.5 Python的集成开发环境
3.6 自测练习
第4章 Python 3的编程
4.1 条件语句
4.2 循环语句
4.2.1 while循环
4.2.2 for循环
4.3 函数
4.4 模块
4.5 自测练习
第5章 机器学习基础
5.1 机器学习概述
5.2 监督学习简介
5.3 非监督学习简介
5.4 增强学习简介
5.5 深度学习简介
5.6 机器学习常用术语
第6章 Python 机器学习及分析工具
6.1 矩阵操作函数库（Numpy）
6.1.1 Numpy的安装
6.1.2 Numpy的基本使用
6.2 科学计算的核心包（Scipy）
6.2.1 科学计算的核心包的安装
6.2.2 科学计算的核心包的基本使用
6.3 Python的绘图库（Matplotlib）
6.3.1 Matplotlib简介及安装
6.3.2 Matplotlib的基本使用
6.4 数据分析包（Pandas）
6.4.1 Pandas简介和安装
6.4.2 Pandas的基本使用方法
6.5 机器学习函数库（scikit-learn）
6.6 统计建模工具包（StatsModels）
6.7 深度学习框架（TensorFlow）
第7章 数据预处理
7.1 数据预处理概述
7.2 数据清理
7.2.1 异常数据处理
7.2.2 缺失值处理
7.2.3 噪声数据处理
7.3 数据集成
7.4 数据变换
7.5 数据归约
7.6 Python的主要数据预处理函数
7.6.1 Python的数据结构
7.6.2 数据缺失处理函数
第8章 分类问题
8.1 分类概述
8.2 常用方法
8.2.1 k-近邻算法
8.2.2 朴素贝叶斯
8.2.3 支持向量机
8.2.4 AdaBoost算法
8.2.5 决策树
8.2.6 Multi-layer Perceptron 多层感知机
8.3 项目实战
8.3.1 实例1：使用k-近邻算法实现约会网站的配对效果
8.3.2 实例2：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
8.3.3 实例3：SVM实现手写识别系统
8.3.4 实例4：基于单层决策树构建分类算法
8.3.5 实例5：使用决策树对iris数据集分类
8.3.6 实例6：使用决策树对身高体重数据进行分类
8.3.7 实例7：使用k-近邻算法对鸢尾花数据进行交叉验证
8.3.8 使用多层感知器分析，根据葡萄酒的各项化学特征来
判断葡萄酒的优劣
8.4 自测练习
第9章 预测分析
9.1 预测概述
9.2 常用方法
9.2.1 时间序列分析预测法
9.2.2 BP神经网络模型
9.3 项目实战
9.3.1 实例1：根据一年的历史数据预测后十年的数据趋势
9.3.2 实例2：使用神经网络预测公路运量
9.4 自测练习
第10章 关联分析
10.1 关联分析概述
10.2 基本方法
10.2.1 Apriori算法
10.2.2 FP-growth算法
10.3 项目实战（解决目前流行的实际问题）
10.3.1 用Apriori进行关联分析的实例
10.3.2 使用FP-growth算法提取频繁项集
10.4 自测练习
第11章 网络爬虫
11.1 网络爬虫概述
11.1.1 网络爬虫原理
11.1.2 爬虫分类
11.2 网页抓取策略和方法
11.2.1 网页抓取策略
11.2.2 网页抓取的方法
11.3 项目实战
11.3.1 用python抓取指定的网页
11.3.2 用python抓取包含关键词的网页
11.3.3 下载贴吧中的图片
11.3.4 股票数据抓取
11.4 自测练习
第12章 集成学习
12.1 集成学习概述
12.2 常用方法
12.2.1 Bagging和随机森林
12.2.2 boosting和AdaBoost
12.3 项目实战
12.3.1 使用随机森林方法预测乘员的存活概率
12.3.2 使用Adaboost方法进行二元分类
12.4 自测练习
第13章 深度学习
13.1 深度学习概述
13.2 常用方法
13.2.1 监督学习的深度学习网络结构
13.2.2 非监督学习的深度学习网络结构
13.3 项目实战
13.3.1 使用TensorFlow框架进行MNIST数据集生成
13.3.2 使用Theano框架进行MNIST数字识别
13.4 自测练习
第14章 数据降维及压缩
14.1 数据降维及压缩概述
14.1.1 数据降维
14.1.2 图像压缩
14.2 基本方法
14.2.1 主成分分析
14.2.2 奇异值分解
14.3 项目实战
14.3.1 主成分分析PCA实例
14.3.2 使用奇异值分解进行图像压缩
14.4 自测练习
第15章 聚类分析
15.1 聚类分析概述
15.2 K-means算法
15.2.1 K-means算法与步骤
15.2.2 K-means算法涉及的问题
15.2.3 实际聚类问题的处理流程
15.3 项目实战
15.3.1 K-means算法实现二维数据聚类
15.3.2 使用scikit-learn中的方法进行聚类分析
15.4 自测练习
第16章 回归分析问题
16.1 回归分析概述
16.2 基本方法
16.2.1 一元回归分析
16.2.2 多元线性回归
16.2.3 回归的计算方法
16.2.4 逻辑回归分析
16.3 项目实战
16.3.1 身高与体重的回归分析
16.3.2 房价预测
16.3.3 产品销量与广告的多元回归分析
16.3.4 鸢尾花数据的逻辑回归分析
16.4 自测练习
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
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用户评价
说实话，很多技术书籍在讲解机器学习模型时，往往止步于展示模型的训练和预测结果，对于模型评估和调优的部分一带而过，这恰恰是实战中最考验人的地方。这本书在这方面做得尤为出色，它用了大量的篇幅来探讨如何科学地评估模型的性能，从混淆矩阵的细微差别到交叉验证的各种策略，讲解得细致入微。我尤其喜欢其中关于模型可解释性（XAI）的讨论部分，这在当前强调透明度和责任感的行业趋势下显得尤为重要。作者并没有简单地介绍SHAP值或LIME，而是结合具体的业务场景，演示了如何利用这些工具向非技术背景的利益相关者解释模型的决策依据。这种对“软技能”和“硬技术”的结合培养，使得这本书的价值超越了一般的编程指南，更像是一本面向未来数据科学家的职场预备手册。
评分这本书的排版和视觉设计也值得称赞，这在技术书籍中往往是一个容易被忽视的细节。清晰的代码块格式、恰到好处的留白，以及关键术语的粗体强调，都极大地减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。更重要的是，作者在叙述复杂算法的数学原理时，采取了一种非常克制且高效的平衡术。它没有为了展示学术深度而充斥着晦涩难懂的数学公式，而是将重点放在“这个算法做了什么”以及“它在实际中如何运作”这两个核心点上。对于像我这样，更偏向于应用层面，对底层数学推导不求甚解的读者来说，这简直是福音。它让你能够快速掌握算法的精髓和应用场景，而不是被复杂的微积分公式卡住脚步。这种为目标读者群量身定制的表达方式，体现了作者对读者需求的深刻洞察力，让学习过程变得更加顺畅和愉悦。
评分坦白说，我是一个对编程学习非常挑剔的人，很多号称“实战”的书籍，最终发现内容偏向理论的堆砌，真正能落地到项目中的案例少之又少，或者案例本身过于简单缺乏挑战性。然而，这本书完全颠覆了我的预期。它在讲解完核心概念之后，立刻引导读者进入到真实世界的数据集和场景中去。我印象最深的是其中关于数据清洗和预处理那一章，作者没有简单地罗列Pandas或NumPy的函数，而是模拟了一个真实数据分析师会遇到的混乱数据源，手把手教我们如何识别异常值、如何处理缺失数据，以及如何进行特征工程。这种“脚踏实地”的教学方式，远比单纯的理论背诵要有效得多。读完那部分内容，我马上就能将学到的技巧应用到我手头上一个进行了一半的项目中，立刻看到了效率的提升和结果的优化。这种即学即用的设计哲学，使得这本书的价值瞬间翻倍，它不仅仅是一本“读物”，更像是一套“工具箱”，随时可以从中取出趁手的工具来解决实际问题。
评分我是一个习惯于通过提问和探索来加深理解的学习者，而这本书在这方面的设计也深得我心。它的每一章末尾都附带有精心设计的“思考与挑战”环节，这些问题往往不是简单的知识点回顾，而是需要读者综合运用前面所学知识去解决一个小型开放性问题。这些挑战的难度设置得非常巧妙，既不会让你感到无从下手，又能迫使你去查阅官方文档或进行深入研究，从而真正地将知识内化。此外，书中提供的所有配套资源——包括数据文件和可运行的Jupyter Notebooks——都组织得井井有条，下载和配置过程极其顺畅，这极大地节省了读者在环境配置上浪费的时间。总的来说，这本书展现了一种“授人以渔”的教育理念，它不仅教会了你如何写代码，更重要的是，培养了你作为一名独立数据分析师或工程师所应具备的批判性思维和解决问题的完整流程。
评分这本编程学习资料真是让人眼前一亮，从头到尾都充满了实用的指导和深入浅出的讲解。特别是对于那些刚接触编程世界，或者希望将所学知识迅速转化为实际项目成果的读者来说，简直是打开了一扇新世界的大门。作者在构建知识体系时，展现了极高的专业素养，每一个章节的衔接都自然流畅，仿佛有一位经验丰富的导师在身边手把手地带领。我特别欣赏它在基础概念铺垫上的扎实程度，没有急于求成地抛出高深的算法，而是耐心地打好了地基，这对于建立稳固的编程思维至关重要。它似乎深知初学者在面对复杂代码和抽象理论时的困惑，因此总能恰到好处地插入一些生活化的比喻或清晰的流程图来辅助理解。读完前几章，我就感觉自己对整个技术栈的宏观架构有了更清晰的认识，不再是零散知识点的堆砌，而是形成了一个有机的整体。这种结构化的学习体验，极大地增强了我的学习动力和信心，让人忍不住想一口气读完后面的内容，去探索更多未知的领域。
评分这本书用来入门真的烂透了…前面基础讲不细，后面机器学习也是粗略讲。感觉不是很实用，有点浪费钱。。。
评分实在读不下去了。。。
评分这本书用来入门真的烂透了…前面基础讲不细，后面机器学习也是粗略讲。感觉不是很实用，有点浪费钱。。。
评分这本书用来入门真的烂透了…前面基础讲不细，后面机器学习也是粗略讲。感觉不是很实用，有点浪费钱。。。
评分实在读不下去了。。。
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