Python机器学习一本通 封面

Python机器学习一本通

评分 3.4
字数
150字
章节数
30
ISBN
9787301313367

标签

内容简介

本书结合了Python和机器学习两个热门领域,通过易于理解的知识讲解,帮助读者学习和掌握机器学习。

全书共20章,分为5篇。其中第1篇为基础入门篇,主要讲述Python机器学习入门、设置机器学习的环境、机器学习基础和统计分析数学基础等内容;第2篇为数据预处理篇,主要讲述了产生和加载数据集、数据预处理等内容;第3篇为机器学习算法篇,主要讲述了回归分析、决策树分析、支持向量机、聚类分析、集成学习、神经网络学习、卷积网络学习和模型评价等内容;第4篇为机器学习应用篇,主要讲述了图像识别、语音识别、期刊新闻分类和图形压缩4个机器学习应用;第5篇为项目实战篇,主要讲述了社交好友分析、电商点击率预估等。

《Python机器学习一本通》适用于想了解传统机器学习算法的学生和从业者,想知道如何高效实现机器学习算法的程序员,以及想了解机器学习算法能如何进行应用的职员、经理等。

编辑推荐

《Python机器学习一本通》走的是“一条线打通”的路子:从环境搭建、数学与统计基础,到数据预处理、回归决策树支持向量机聚类集成学习神经网络与卷积网络,再到图像识别、语音识别、新闻分类、图形压缩四个应用,最后落到社交好友分析和电商点击率预估两个项目。二十章五篇的结构让读者既能按顺序建立完整知识链,也能按篇跳读补短板。它的亮点在于把算法讲解与应用场景、项目实战串起来,读者不会停在公式和调包层面,而能看到一个机器学习任务从数据到评价的完整流程。适合作为课程之外的系统自学读本,也适合有编程基础的人用来补齐传统机器学习算法。阅读时需配合动手敲代码,否则容易停留在看懂而非会做。

适合谁读

适合

  • 想系统了解传统机器学习算法的学生与初级从业者
  • 有Python基础、希望高效实现机器学习算法的程序员
  • 需要理解机器学习如何落地应用的职员与业务经理
  • 准备做图像识别、分类或点击率预估练习的自学者

不适合

  • 完全没有编程经验、也不打算动手写代码的纯理论读者
  • 只关注深度学习前沿模型、不想学传统算法与预处理的人
  • 希望一本读完即可独立完成大型工业级项目的读者

阅读建议

  1. 按五篇顺序读,每学完一个算法就用自己的数据集复现一遍。
  2. 数学基础薄弱者先略过推导,重点跟代码跑通流程,再回头补公式。
  3. 读完应用篇后,选一个项目实战篇案例从头到尾独立做一遍并写复盘。

出版社简介

北京大学出版社 中国 · 成立于 1979 年

北京大学出版社是一家综合性大学出版社,其出版方向涵盖古典文学、科学科普、社会文化、世界史、西方哲学与文化等领域。库内收录图书6031种,代表性图书包括《红楼梦》《狭义与广义相对论浅说(第15版)(附爱因斯坦关于统一场论及其他经典论文)》《几何原本》《圆锥曲线论》《东晋门阀政治》《神话哲学(上卷)》《神话哲学(下卷)》《海陆的起源》等。代表作者有曹雪芹、周汝昌、爱因斯坦、欧几里得、阿波罗尼奥斯、田余庆、谢林、先刚等。该社在古典文学与西方哲学原典译介方面形成特色,兼及科学经典与社会文化研究。因公开资料有限,此处仅依据库内图书呈现其出版方向,不作额外延伸。

目录

  1. 版权信息
  2. 内容提要
  3. 序
  4. 前言
  5. 第一篇 基础入门篇
  6. 第1章 Python机器学习入门
  7. 第2章 设置机器学习的环境
  8. 第3章 Python机器学习基础
  9. 第4章 统计分析数学基础及Python实现
  10. 第二篇 数据预处理篇
  11. 第5章 数据分析第一步——产生和加载数据集
  12. 第6章 数据分析第二步——数据预处理
  13. 第三篇 机器学习算法篇
  14. 第7章 回归分析
  15. 第8章 分类算法——决策树学习
  16. 第9章 支持向量机
  17. 第10章 聚类算法——聚类分析
  18. 第11章 集成学习算法——集成学习
  19. 第12章 神经网络学习
  20. 第13章 神经网络算法2——卷积神经网络
  21. 第14章 模型评价
  22. 第四篇 机器学习应用篇
  23. 第15章 图像识别
  24. 第16章 语音识别
  25. 第17章 中文期刊分类
  26. 第18章 图像压缩
  27. 第五篇 项目实战篇
  28. 第19章 社交好友分析
  29. 第20章 电商点击率预测及分析
  30. 附录 本书所用Python函数、方法、类

常见问题

没有机器学习基础,能读这本书吗?
可以,但需要具备Python基础。本书第一篇从入门、环境设置和数学基础讲起,适合按顺序从头学;若数学生疏,可先跟代码跑通流程,再逐步补推导。
书里的算法覆盖范围有多广?
涵盖回归分析、决策树、支持向量机、聚类、集成学习、神经网络和卷积网络,并包含模型评价,基本覆盖传统机器学习的主要算法族。
项目实战部分能学到什么?
项目实战篇包含社交好友分析和电商点击率预估等案例,可帮助读者把预处理、算法选择、训练与评价串成完整流程,理解机器学习任务如何从数据走到结果。
只读不练能学会吗?
不太建议。本书强调算法实现与应用落地,若只读不写代码,容易停在“看懂”层面。建议每章至少复现一次,并用项目案例做完整练习。

读者评论

查询本书

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作者简介

杨志晓 作者

杨志晓,是中文图书库内收录的作者之一,现有作品一种,即《Python机器学习一本通》,该书在库内归入编程设计类。就目前可查的信息而言,关于杨志晓本人的公开资料有限,其英文名、国籍、生平背景与教育经历均无从确认,因此难以对其个人经历作更多展开。从作品本身看,这本图书面向希望以Python为工具进入机器学习领域的读者,把编程语言基础与机器学习常见方法结合起来讲解,属于偏重入门与实操的技术写作路数。此类书籍通常以清晰的步骤、可运行的示例和循序渐进的章节安排见长,便于读者边学边练。杨志晓的写作也大体延续这一取向,注重把概念落到代码层面,降低初学者的理解门槛。就其影响而言,该书为中文读者提供了一条较为直接的入门路径,适合作为学习Python机器学习的起步读物;至于作者的更多情况,仍有待公开资料补充。

范艳峰 作者

范艳峰,目前公开资料有限,其代表作品为《Python机器学习一本通》,该书在图书分类中归入编程设计类。从书名与归类来看,这本书面向希望借助Python进入机器学习领域的读者,内容应涵盖Python编程基础与机器学习常用方法的结合,属于入门与实用并重、强调一书贯通学习路径的技术教程。作者围绕这一题材组织内容,写作上更偏向操作性与可读性,帮助初学者在语言工具与算法实践之间建立衔接。就现有库内信息而言,尚无关于作者国籍、生卒年、学历背景与职业经历的可靠记载,因此对其生平不作推测。其作品体现出将编程语言学习与机器学习应用相融合的编写思路,对希望系统入门的读者具有一定参考价值。

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