标签
内容简介
《Python机器学习入门与实战》是桑园编著、人民邮电出版社2023年3月出版的一本零基础导向的机器学习入门教程，全书约30.9万字、400页，共17章、分为五篇。第Ⅰ篇（第1章）为入门铺垫，介绍机器学习的基本概念、监督学习与非监督学习等主要研究任务、如何根据问题选择合适的算法，以及开展机器学习研究的一般步骤。第Ⅱ篇（第2～4章）讲工具模块：NumPy的数组对象、广播机制、索引切片与数组运算，Pandas的数据分析用法，Matplotlib的图形展示。第Ⅲ篇（第5～13章）是全书主体，先做算法综述，然后依次讲解决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means与PCA等经典算法的原理与编程实现。第Ⅳ篇（第14章）延伸到深度学习，介绍卷积神经网络的基本内容。第Ⅴ篇（第15～17章）为项目技能实战篇，用验证码识别、答题卡识别两个完整案例串联此前的算法与工具，并在最后一章给出机器学习方向的简历与求职指导。书中配有大量实战案例、自测题与面试题解答，并随书赠送配套学习资料，便于读者边学边练、以实操带动理解。作者桑园为郑州西亚斯学院计算机科学系主任、副教授、高级工程师，主要研究机器学习算法，长期讲授Python程序设计、机器学习等课程，行文带有明显的课堂教学节奏。
编辑推荐
这本书的定位很清楚：写给“完全没碰过机器学习”的读者。它不急着推公式，而是先把路线画出来——先弄懂机器学习在做什么，再学会NumPy、Pandas、Matplotlib这三件趁手工具，然后逐个过一遍经典算法，最后用两个真实项目把知识缝在一起。 结构上的好处是层次分明。五篇17章的编排，让读者在任何一个节点都知道自己处在哪一步；第Ⅲ篇从决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、AdaBoost到线性回归、k-means、PCA，覆盖了入门阶段最常被问到的算法，讲解配上代码，读起来不悬空。 更难得的是第Ⅴ篇和第17章。验证码识别、答题卡识别是与课堂、竞赛场景贴得很近的小项目，做完能拿得出手；简历指导与面试题解答在国内同类入门书里不多见，对想转行或找实习的学生很实际。 作者桑园是高校教师兼高级工程师，长期讲授Python程序设计与机器学习，书里的节奏感来自真实课堂。随书赠送的学习资料也省去读者到处找数据集、找代码的麻烦。适合当作第一本系统读物，而不是当字典查阅。
适合谁读
适合
- 零基础想系统入门机器学习的高校学生，尤其是计算机、数据科学相关专业
- 会一点Python但没做过机器学习项目、想补齐算法与工具链的自学者
- 需要一本可当课程教材或培训讲义的教师与培训讲师
- 准备投递算法、数据分析岗位，想了解简历与面试要点的求职者
不适合
- 已能熟练使用scikit-learn建模、希望深入推导数学原理与前沿模型的读者
- 只想要深度学习框架（如PyTorch）实战教程的读者
- 希望读到生产级工程化、部署与大规模数据处理的资深工程师
阅读建议
- 先通读第1章建立整体地图，再按第Ⅱ篇顺序敲完NumPy、Pandas、Matplotlib的示例，动手比看书更重要
- 第Ⅲ篇每学完一个算法，就用自己的数据集复现一遍，并在笔记里写清“这个算法适合什么数据、什么场景”
- 第Ⅴ篇的两个项目建议放在算法学完之后集中做，遇到卡点再回查前面章节，形成闭环
- 第17章的简历与面试内容可放到最后，也可在求职前单独重读，配合自测题检查知识盲区
出版社简介
人民邮电出版社
中国 · 成立于 1953 年
人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长，并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类，形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式（修订版）》《华为交换机学习指南（第二版）》等计算机与通信技术读物，也收录《小王子（中英法彩绘典藏纪念版）》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品；《北京十年：1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。
目录
- 第Ⅰ篇 机器学习入门篇
- 第1章 机器学习入门之机器学习基础
- 第Ⅱ篇 工具模块使用篇
- 第2章 机器学习模块之数组计算NumPy
- 第3章 机器学习模块之数据分析Pandas
- 第4章 机器学习模块之图形展示Matplotlib
- 第Ⅲ篇 专业技能提升篇
- 第5章 机器学习算法之算法综述
- 第6章 机器学习算法之决策树
- 第7章 机器学习算法之朴素贝叶斯
- 第8章 机器学习算法之逻辑回归
- 第9章 机器学习算法之支持向量机
- 第10章 机器学习算法之AdaBoost
- 第11章 机器学习算法之线性回归
- 第12章 机器学习算法之k-means
- 第13章 机器学习算法之PCA
- 第Ⅳ篇 深度学习延伸篇
- 第14章 深度学习延伸之卷积神经网络
- 第Ⅴ篇 项目技能实战篇
- 第15章 机器学习实战之验证码识别
- 第16章 机器学习实战之答题卡识别
- 第17章 简历分享就业之机器学习简历指导
常见问题
这本书需要什么基础才能读懂？
按书的前言定位，属于零基础讲解。最好先掌握Python基本语法（变量、循环、函数、列表字典），数学部分书中按需讲解，不要求事先学过线性代数或概率论，但有一点高中数学直觉会读得更顺。
书里用的是哪些库？
核心工具是NumPy、Pandas、Matplotlib，算法部分涉及经典机器学习方法如决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means与PCA，深度学习延伸部分介绍卷积神经网络。
读完能独立完成机器学习项目吗？
能完成中小型入门项目。书中第15、16章的验证码识别与答题卡识别是两个完整案例，跟着做完基本能掌握数据准备、建模、评估的流程；但生产环境的部署与调优仍需额外学习。
这本书有多少字、多少页，定价多少？
据出版社与图书电商信息，全书约30.9万字、400页，定价79.80元，ISBN为978-7-115-60190-2，2023年3月由人民邮电出版社出版，随书赠送配套学习资料。
这本书和《机器学习实战》有什么区别？
《机器学习实战》由Peter Harrington著、李锐等译，偏重代码实现与传统算法，起点更接近有编程经验的读者；本书由桑园编著，按“概念—工具—算法—项目—求职”五篇组织，教学性更强，还加入了简历与面试指导。
读者评论
查询本书
本站为索引目录：「全网查询」由您发起、在您的浏览器中运行，所列入口均指向第三方站点，请自行判断可用性。
作者简介
桑园
作者
桑园这一署名目前可见的公开资料十分有限，其身份、国籍与生卒年等信息均未见明确记载。从库内收录情况看，桑园与全国计算机等级考试二级 Access 数据库程序设计的学习资料相关，属于考试辅导类作者或编写署名。此类图书通常围绕考试大纲组织内容，系统讲解数据库的基本概念、表与查询的设计、窗体与报表的创建以及宏与模块的应用，并配合例题与练习帮助读者熟悉题型和操作环境。由于相关资料不足，难以进一步介绍其生平背景与写作风格，读者可结合该书的具体章节安排和讲解方式，了解其在计算机考试辅导领域的编写取向。
