Python数据挖掘与机器学习实战

方巍机械工业出版社2019年

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字数
500字
章节数
11
ISBN
9787111626817

标签

计算机 理论知识人工智能 决策树数据分析数据挖掘无监督学习机器学习深度学习监督学习神经网络实战案例机器学习入门

内容简介

本书是一本以实战案例为主线的数据挖掘与机器学习入门读物，作者方巍为高校副教授、高级工程师。全书以 Python 3 为工具，沿用“先工具、再算法、后案例”的渐进路线：开篇介绍机器学习的基本概念、分类体系（监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习）、开发流程与常用开发环境（IDLE、IPython、PyCharm、Jupyter Notebook、Anaconda、Spyder）；随后用一章快速带过 Python 语法、字符串、列表、元组、字典等基础，并延伸到网络爬虫的历史、原理与 Scrapy、XPath 框架，给出爬虫的完整设计与实现。 算法部分依次讲解回归分析（一元与多元线性回归）、决策树与随机森林、支持向量机、隐马尔可夫模型、BP 神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及聚类与集成算法（含 Adaboost）等常用方法；每个算法都配有真实数据集上的案例，包括票务网站信息爬取、环境监测数据异常分析与预测、鸢尾花与葡萄酒数据集分类、用 SVM 做时间序列曲线预测、HMM 中文分词、基于 CNN 的雷达剖面图像识别、朴素贝叶斯破产预测、LSTM 聊天机器人、DCGAN 人脸图像生成、Adaboost 马疝病检测等。书中还涉及在线学习、强化学习与大数据处理的延伸内容。全书约 13 章、263 页，随书提供实例源码、素材、操作视频与教学 PPT，既可作为自学路线图，也可作为课程与培训的参考教材。

编辑推荐

不少“数据挖掘＋机器学习”的书只讲算法公式，或者只把现成代码堆在一起；这本《Python数据挖掘与机器学习实战》的取舍更贴近入门者的真实路径：先用一章交代机器学习要解决什么问题、项目该怎么流程化推进，再用一章把 Python 语法、NumPy/Pandas/Matplotlib 这类基础工具和爬虫数据获取讲清楚，让读者手里先有数据可用，然后才进入算法与建模。 真正让这本书有辨识度的是案例组合：环境监测数据异常检测、票务网站信息爬取、鸢尾花与葡萄酒分类、SVM 时间序列预测、HMM 中文分词、CNN 识别雷达剖面图、朴素贝叶斯破产预测、LSTM 聊天机器人、DCGAN 生成人脸、Adaboost 马疝病检测。这些案例跨越分类、回归、序列、图像与生成任务，又都不是简化到失真的玩具数据，读者能借此体会数据预处理、特征处理、模型选择、评估与调参的完整链路。 书中的案例相对集中地覆盖了监督与无监督学习，并延伸到深度学习和强化学习、在线学习，适合把零散的知识点串成一条线。需要注意：本书初版于 2019 年，Python 生态与深度学习框架迭代很快，代码在本机复现时可能需要留意版本差异；再叠加上市时间较早，书里的部分工具版本说明也只反映当时的情况。整体而言，它适合作为“入门流程与案例地图”，而非查手册式的参考书。

适合谁读

适合

不适合

阅读建议

  1. 按章节顺序读，每章先跑通随书代码，再改动参数观察模型指标变化，形成直观反馈。
  2. 动手前先核对本地 Python、NumPy、Pandas、scikit-learn 及深度学习库的版本，旧代码可能需小幅适配。
  3. 不必逐字读完所有算法推导，优先读与自己工作相关的案例（如分类、序列或图像），其余章节留作索引。
  4. 把每个案例当作模板：换成自己手头的数据集重跑一遍，是最有效的检验方式。

出版社简介

机械工业出版社 中国 · 成立于 1950 年

机械工业出版社（China Machine Press）在科技与专业出版之外，库内图书还体现出对心理学、计算机、管理、财经与社科等方向的持续关注。心理学方面收入荣格作品及分析心理学导论，并涉及压力与健康、成瘾与疗愈等应用议题；计算机领域有《计算机程序的构造和解释（JavaScript版）》；管理与财经类包括《管理行为（原书第4版）》《不平等的代价（珍藏版）》《这次不一样：八百年金融危机史（纪念版）》；科学哲学与科学史方面则有《世界观（原书第3版）》。相关作者资源涵盖C.G.荣格、威廉·麦圭尔、索努·沙姆达萨尼、加博尔·马泰等。公开资料有限，以上仅据库内图书归纳其出版面貌。

目录

  1. 第1章 机器学习基础
  2. 第2章 Python语言简介（含开发环境搭建与网络爬虫原理、Scrapy/XPath 框架）
  3. 第3章 回归分析
  4. 第4章 决策树与森林
  5. 第5章 支持向量机
  6. 第6章 隐马尔可夫模型
  7. 第7章 BP神经网络模型
  8. 第8章 卷积神经网络
  9. 第9章 循环神经网络
  10. 第10章 聚类与集成算法
  11. 第11章 其他机器学习算法

常见问题

这本书适合零基础直接学吗？ 不太适合。书中虽有一章 Python 语言简介，但篇幅有限，默认读者已具备基本语法与数据结构概念。建议先用任意入门书或在线课程掌握 Python 基础，再回头读本书的算法与案例部分会顺畅得多。
书中的代码现在还能直接运行吗？ 大部分思路可复用，但本书初版于 2019 年，部分库已更新接口或被新框架取代。建议先按书中的环境说明搭建虚拟环境，遇到报错优先查阅对应库的最新文档，而不是强行回退所有版本。
需要很强的数学基础吗？ 书中对回归、SVM、神经网络等的介绍以直观理解和使用为主，数学推导相对简略。了解基本的线性代数和概率统计概念即可跟上，但若想深入理论，需要另找专门教材补充。
书中的案例是真实数据吗？ 据出版说明，案例基于真实数据集展开，涵盖环境监测、票务网站信息、鸢尾花与葡萄酒、雷达图像、破产预测等场景，并结合随书素材与源码提供。具体数据规模与清洗细节以书中代码和配套文件为准。
这本书和市面上其他机器学习实战书有什么不同？ 它的特色是把网络爬虫获取数据、传统机器学习算法和深度学习案例放在同一条学习线上，案例类型覆盖面较宽。相比之下，专门讲 scikit-learn 或深度学习框架的书在单一方向上会更深入。

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作者简介

方巍 作者

方巍（Fang Wei）是一位活跃于计算机技术写作领域的作者，其公开个人资料目前较为有限。从库内收录的两部作品来看，他的写作方向集中在编程实践与数据科学应用：一部是《Python数据挖掘与机器学习实战》，另一部是《Java EE架构设计与开发实践》。这两部作品分别面向数据挖掘、机器学习以及企业级Java开发等热门技术主题，属于计算机、人工智能、编程设计与软件学习等分类。其写作偏向以实战为导向，注重将技术理论与开发实践相结合，适合希望动手应用所学知识的读者参考。由于关于作者本人的学历、职业背景等信息尚未见于公开资料，此处不作推测，仅依据作品题材与分类呈现其著书侧重。