Python机器学习算法 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

赵志勇著

图书标签:

Python
机器学习
算法
数据科学
人工智能
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
模型
实践

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到新城书站

book.cndgn.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121313196

版次：1

商品编码：12109305

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：364

具体描述

产品特色

编辑推荐

探索数据的内在价值，洞悉人工智能背后的技术！

内容简介

《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比，《Python机器学习算法》同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。

精彩书评

在人工智能时代，机器学习已经成了互联网从业人员和在校学生的一门必修课。市场上不乏机器学习相关的书籍，但大都晦涩难懂而缺乏应用场景。本书是作者在新浪微博广告业务上一手的实践经验和心得体会，具有实用性，非常适合于对机器学习感兴趣但没有经验的开发人员，和渴望了解“理论知识如何在业务中应用”的在校学生，相信你们一定可以从中找到想要的答案。

——新浪微博高级技术经理姜贵彬

本书没有使用高深复杂的数学逻辑来解释机器学习，而是从直观简洁的介绍入手，通俗易懂，再辅助于代码实现帮助读者理解算法细节，是机器学习入门一本不可多得的好书，推荐。

——百度资深技术专家毛钦

本书从具体的代码开始去理解抽象的算法，给读者一种脚踏实地的感觉，推荐给所有工程出身有志于算法的工程师。

——阿里妈妈算法工程技术专家易慧民

本书对常用的机器学习算法进行了深入和全面的介绍，书中大量的代码清单令人印象尤为深刻，确实是一本实用易懂、快速入门的好书。

——美团·大众点评资深技术专家潘文彬

前言/序言

推荐序

志勇是我在新浪微博的同事，刚来的时候坐我的旁边。记得当时志勇喜欢把看过的论文的重点部分剪下来粘到自己的笔记本上，并用五颜六色的笔标注，后来还知道志勇平时会写博客来记录自己在算法学习和实践中的心得。由此可见，志勇是一个非常认真且善于归纳总结的人。2016年志勇告诉我他在写这样一本书的时候，我深以为然，感觉正确的人做了一件正确的事。

志勇的书快完成的时候邀请我写序，这对我绝对是个挑战。幸运的是，书中的内容是我所熟悉的，仿佛是发生在自己身边的事。写作风格也和志勇平时交流时一致。所以，我可以从故事参与者的角度去介绍一下这本书。

说到机器学习算法，这两年可谓蓬勃发展。AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石已经成了大家茶余饭后的谈资，无人驾驶汽车是资本竞相追逐的万亿级市场，这些都源于数据收集能力、计算能力的提升，以及智能设备的普及。机器学习也已经在我们身边一些领域取得了成功，例如，现在已经获得上亿用户使用的今日头条。今日头条通过抓取众多媒体的资讯，利用机器学习算法推荐给用户，从而做到了资讯量大、更新快、更加个性化。

作为一个互联网从业者，更是感觉到机器学习算法已经融入到越来越多的产品和功能中。我曾经在一次交流中得知，某个应用为减少用户输入，用了一个团队的力量做输入选项的推荐。这在以前是不曾出现过的，以前的网站更多的是增加功能，让用户选择。现在更多的是推荐给用户，帮助用户选择。这里面既有移动应用屏幕小、操作复杂的原因，也有互联网公司越来越重视用户体验的原因。所以，在此要恭喜这本书的读者，你们选择了一个前途光明的行业。

机器学习算法比较典型的应用是推荐、广告和搜索。我们利用协同过滤技术来推荐商品、利用逻辑回归技术来做点击率的预测、利用分类技术来识别“垃圾”网页等。学好、用好每一种算法都很困难，需要掌握背后的理论基础，以及进行大量的实践，否则就会浮于表面，模仿他人，不能根据自己的业务做出合理的选择。

而市场上的书通常要么只是一些概要性质的介绍，要么是偏向实战，理论基础介绍得比较少。本书是少有的两者兼具的书，每一种算法都先介绍数学基础，再用Python代码做简单版本的实现，并且算法之间循序渐进，层层深入，读来如沐春风。

本书介绍了LR、FM、SVM、协同过滤、矩阵分解等推荐和广告领域常用算法，有很强的实用性。深度学习更是近期主流互联网公司研究的热门领域。无论对机器学习的初学者还是已经具备一些项目经验的人来说，这都是很好的读本。希望本书对更多的人有益，也希望中国的“人工智能+”蓬勃发展。

新浪微博算法经理陶辉

前言

起源

在读研究生期间，我就对机器学习算法萌生了很浓的兴趣，并对机器学习中的常用算法进行了学习，利用MATLAB对每一个算法进行了实践。在此过程中，每当遇到不懂的概念或者算法时，就会在网上查找相关的资料。也看到很多人在博客中分享算法的学习心得及算法的具体过程，其中有不少内容让我受益匪浅，但是有的内容仅仅是算法的描述，缺少实践的具体过程。

注意到这一点之后，我决定开始在博客中分享自己学习每一个机器学习算法的点点滴滴，为了让更多的初学者能够理解算法的具体过程并从中受益，我计划从三个方面出发，第一是算法过程的简单描述，第二是算法理论的详细推导，第三是算法的具体实践。2014年1月10日，我在CSDN上写下了第一篇博客。当时涉及的方向主要是优化算法和简单易学的机器学习算法。

随着学习的深入，博客的内容越来越多，同时，在写作过程中，博客的质量也在慢慢提高，这期间也是机器学习快速发展的阶段，在行业内出现了很多优秀的算法库，如Java版本的weka、Python版本的sklearn，以及其他的一些开源程序，通过对这些算法库的学习，我丰富了很多算法的知识，同时，我将学习到的心得记录在简单易学的机器学习算法中。工作之后，越发觉得这些基础知识对于算法的理解很有帮助，积累的这些算法学习材料成了我宝贵的财富。

2016年，电子工业出版社博文视点的符隆美编辑联系到我，询问我是否有意向将这些博文汇总写一本书。能够写一本书是很多人的梦想，我也不例外。于是在2016年9月，我开始了对本书的构思，从选择算法开始，选择出使用较多的一些机器学习算法。在选择好算法后，从算法原理和算法实现两个方面对算法进行描述，希望本书能够在内容上既能照顾到初学者，又能使具有一定机器学习基础的读者从中受益。

在写作的过程中，我重新查阅了资料，力求保证知识的准确性，同时，在实践的环节中，我使用了目前比较流行的Python语言实现每一个算法，使得读者能够更容易理解算法的过程，在介绍深度学习的部分时，使用到了目前最热门的TensorFlow框架。为了帮助读者理解机器学习算法在实际工作中的具体应用，本书专门有一章介绍项目实践的部分，综合前面各种机器学习算法，介绍每一类算法在实际工作中的具体应用。

内容组织

本书开篇介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和深度学习的基本概念。

第一部分介绍分类算法。分类算法是机器学习中最常用的算法。在分类算法中着重介绍Logistic回归、Softmax Regression、Factorization Machine、支持向量机、随机森林和BP神经网络等算法。

第二部分介绍回归算法。与分类算法不同的是，在回归算法中其目标值是连续的值，而在分类算法中，其目标值是离散的值。在回归算法中着重介绍线性回归、岭回归和CART树回归。

第三部分介绍聚类算法。聚类是将具有某种相同属性的数据聚成一个类别。在聚类算法中着重介绍K-Means算法、Mean Shift算法、DBSCAN算法和Label Propagation算法。

第四部分介绍推荐算法。推荐算法是一类基于具体应用场景的算法的总称。在推荐算法中着重介绍基于协同过滤的推荐、基于矩阵分解的推荐和基于图的推荐。

第五部分介绍深度学习。深度学习是近年来研究最为火热的方向。深度学习的网络模型和算法有很多种，在本书中，主要介绍最基本的两种算法：AutoEncoder和卷积神经网络。

第六部分介绍以上这些算法在具体项目中的实践。通过具体的例子，可以清晰地看到每一类算法的应用场景。

附录介绍在实践中使用到的Python语言、numpy库及TensorFlow框架的具体使用方法。

小结

本书试图从算法原理和实践两个方面来介绍机器学习中的常用算法，对每一类机器学习算法，精心挑选了具有代表性的算法，从理论出发，并配以详细的代码，本书的所有示例代码使用Python语言作为开发语言，读者可以从https://github.com/ zhaozhiyong19890102/Python-Machine-Learning-Algorithm中下载本书的全部示例代码。

由于时间仓促，书中难免存在错误，欢迎广大读者和专家批评、指正，同时，欢迎大家提供意见和反馈。本书作者的电子邮箱：zhaozhiyong1989@126.com。

致谢

首先，我要感谢陶辉和孙永生这两位良师益友，在本书的写作过程中，为我提供了很多意见和建议，包括全书的组织架构。感谢陶辉抽出宝贵的时间帮我写序，感谢孙永生帮我检查程序。

其次，我要感谢符隆美编辑和董雪编辑在写作和审稿的过程中对我的鼓励和悉心指导。

再次，我要感谢姜贵彬、易慧民、潘文彬，感谢他们能够抽出宝贵的时间帮本书写推荐语，感谢他们在读完本书后给出的宝贵意见和建议。

然后，我要感谢July在本书的写作过程中对本书提出的宝贵意见，感谢张俊林、王斌在读完本书初稿后对本书的指点。

最后，感谢我的亲人和朋友，是你们的鼓励才使得本书能够顺利完成。

赵志勇

2017年6月6日于北京

《Python机器学习算法》是一本专为希望深入理解和应用机器学习技术的开发者、数据科学家和技术爱好者而设计的实战指南。本书以Python为核心语言，以清晰易懂的逻辑、丰富的代码示例和详实的数学原理，带领读者系统地构建机器学习的知识体系，从入门到精通，掌握各类经典和前沿的算法。本书并非对“Python机器学习算法”这个书名内容的简单罗列，而是旨在构建一个逻辑严谨、循序渐进的学习路径，让读者能够真正理解算法背后的思想，并能灵活运用到实际问题中。第一部分：机器学习基础与Python环境搭建在开始深入探索各种算法之前，本书首先会为读者打下坚实的理论和实践基础。机器学习概览：我们将从宏观视角介绍机器学习的定义、发展历程、核心概念（如监督学习、无监督学习、强化学习），以及它在现实世界中的广泛应用领域，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控等。这部分内容旨在激发读者的兴趣，并帮助他们建立对机器学习的整体认知。 Python与相关库： Python作为目前最流行的机器学习开发语言，其丰富的生态系统是成功的关键。本书将详细介绍搭建机器学习开发环境所需的关键Python库，包括： NumPy：高效的数值计算库，是处理多维数组和矩阵运算的基石。我们将学习如何进行数组的创建、索引、切片、数学运算和线性代数操作。 Pandas：强大的数据分析和处理工具，特别擅长处理表格型数据。读者将学会如何使用DataFrame和Series进行数据加载、清洗、转换、合并、分组等操作，为后续的建模做好数据准备。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化是理解数据和模型表现的关键。我们将学习如何使用这两个库创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图、热力图等，以便直观地探索数据特征和模型结果。 Scikit-learn：这是Python中最全面、最易用的机器学习库。本书将以Scikit-learn为主要实践平台，但在此之前，我们也会介绍其核心API设计理念，如Estimator、Transformer、Pipeline等，为后续算法的学习打下基础。数据预处理：真实世界的数据往往是不完美的，充满缺失值、异常值、格式不统一等问题。本部分将详细介绍常用的数据预处理技术，包括：缺失值处理：插补（均值、中位数、众数、K-NN插补）、删除等策略。异常值检测与处理：基于统计的方法（Z-score、IQR）、基于模型的方法（Isolation Forest）。特征缩放：标准化（StandardScaler）、归一化（MinMaxScaler）等，理解其在不同算法中的重要性。编码分类特征： One-Hot编码、标签编码、序数编码等，如何将文本或类别数据转换为数值型特征。特征选择与降维：过滤法、包裹法、嵌入法，以及主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维技术，其原理、适用场景及Scikit-learn中的实现。第二部分：监督学习算法详解监督学习是机器学习中最常见也是最成熟的一类。本书将深入剖析各种监督学习算法，从基础模型到复杂模型，从原理推导到实际应用。线性模型：线性回归：讲解最小二乘法原理，理解如何拟合数据，以及多项式回归的扩展。我们将探讨正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何防止过拟合，并学习在Scikit-learn中的实现。逻辑回归：尽管名字中有“回归”，但它是一个强大的分类算法。我们将深入理解Sigmoid函数、损失函数（交叉熵）以及梯度下降的优化过程。学习如何处理二分类和多分类问题。支持向量机（SVM）：基本原理：讲解最大间隔分类器、核函数（线性核、多项式核、径向基核RBF）的作用，以及软间隔与硬间隔的区别。应用：演示SVM在文本分类、图像识别等任务中的应用，并介绍Scikit-learn中`SVC`和`SVR`的用法。决策树与集成学习：决策树：讲解ID3、C4.5、CART等算法的构建过程，理解信息增益、增益比、基尼系数等划分标准。探讨剪枝技术如何避免过拟合。集成学习： Bagging（装袋法）：以随机森林为例，详细讲解其如何通过构建多个决策树并平均预测来提高模型稳定性和准确性。 Boosting（提升法）： AdaBoost：讲解其如何通过迭代地关注误分类样本来提高模型性能。 Gradient Boosting（梯度提升）：重点讲解XGBoost和LightGBM，这两者是目前工业界应用最广泛、效果最显著的梯度提升库。我们将深入理解其算法原理、损失函数、正则化项、分裂策略以及参数调优。 K近邻算法（KNN）：原理：讲解基于距离的分类或回归思想，以及距离度量（欧氏距离、曼哈顿距离等）的选择。应用与优缺点：分析KNN的简单易懂性，以及在高维数据上的“维度灾难”问题。朴素贝叶斯：原理：讲解贝叶斯定理、条件独立性假设，以及不同类型的朴素贝叶斯（高斯、多项式、伯努利）。应用：特别强调其在文本分类（如垃圾邮件过滤）中的高效性。第三部分：无监督学习算法详解无监督学习旨在从无标签的数据中发现隐藏的模式和结构。聚类算法： K-Means：详细讲解其迭代过程，包括质心初始化、分配样本、更新质心等步骤。探讨如何选择合适的K值（肘部法则、轮廓系数）。层次聚类：介绍聚合型和分裂型层次聚类，以及树状图（Dendrogram）的解读。 DBSCAN：讲解基于密度的聚类方法，其对噪声的鲁棒性和发现任意形状簇的能力。降维技术：主成分分析（PCA）：深入理解其通过线性变换找到数据方差最大的方向，以达到降维目的的原理。探讨协方差矩阵、特征值和特征向量的计算。独立成分分析（ICA）：介绍其用于分离混合信号的原理，例如盲源分离。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：重点讲解其在高维数据可视化中的强大能力，以及如何将高维数据映射到低维空间，同时保留局部结构。第四部分：模型评估、调优与部署建立模型只是第一步，如何评估模型的优劣、进行有效的调优，以及最终将模型投入实际使用，同样至关重要。模型评估：分类模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线与AUC值，以及混淆矩阵的解读。回归模型评估指标：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数。交叉验证：详细讲解K折交叉验证、留一法交叉验证等，以及它们在模型泛化能力评估中的重要性。超参数调优：网格搜索（Grid Search）：学习如何系统地搜索最优超参数组合。随机搜索（Random Search）：探讨其在搜索大规模超参数空间时的效率优势。更高级的调优方法：简要介绍贝叶斯优化等方法（尽管不深入数学细节，但会说明其思想）。过拟合与欠拟合：诊断：如何通过学习曲线和验证曲线来判断模型是否存在过拟合或欠拟合。解决方案：重复前面提到的正则化、数据增强、特征选择等方法，并强调模型复杂度与训练数据量之间的权衡。模型部署与应用：保存与加载模型：使用`pickle`或`joblib`库将训练好的模型保存到文件，并在需要时加载。模型集成（Ensemble）：再次强调Stacking等集成方法，将多个模型的预测结果结合起来，进一步提升性能。实战案例：通过一个贯穿全书的实际项目（例如，一个简单的房价预测或客户流失预测模型），将所学知识融会贯通，从数据加载、预处理、模型选择、训练、评估到调优，完整地展示机器学习项目的生命周期。本书的特色：理论与实践并重：每一项算法的学习都会深入其数学原理，同时提供大量可运行的Python代码示例，让读者“看得懂、写得会、用得好”。循序渐进的学习路径：从基础概念到高级算法，从简单模型到复杂模型，结构清晰，适合不同基础的学习者。聚焦核心算法：精选机器学习中最常用、最有效、最具代表性的算法，避免泛泛而谈，力求精深。实战导向：强调模型评估、调优和实际应用，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。丰富的代码示例：所有代码都经过精心设计和测试，可以直接运行，方便读者学习和修改。通过学习本书，读者将能够：深刻理解各种主流机器学习算法的核心思想、数学原理和适用场景。熟练掌握使用Python及其相关库（NumPy, Pandas, Scikit-learn）进行数据处理、模型构建和评估。独立地完成从数据预处理到模型选择、训练、调优的全过程。有效地解决现实世界中的各种机器学习问题。本书的目标是成为您在Python机器学习领域学习和实践的得力助手，助您在数据驱动的世界中乘风破浪。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我重新审视学习方法的教材。我一直以来都有一个误区，就是认为学习机器学习必须先精通高深的数学理论。结果就是，我花了很多时间在啃那些晦涩的数学书，却始终无法将理论与实际联系起来。《Python机器学习算法》这本书彻底颠覆了我的认知。作者非常明智地将数学知识融化在了算法的讲解之中，以一种“用得到才学”的方式呈现。比如，在介绍梯度下降时，他并没有上来就推导导数的概念，而是先描述了“寻找最低点的过程”，然后才引出“坡度”和“方向”等概念，并用简单的数学公式来表达。这种“需求驱动”的学习方式让我更容易理解和记忆。书中对各个算法的讲解逻辑也非常清晰，通常是先概述算法的思想，然后深入到其工作原理，接着展示Python实现，最后给出实际应用场景和调优建议。我印象特别深刻的是关于支持向量机（SVM）的部分，作者用了非常形象的“间隔最大化”的比喻，让我瞬间领悟了SVM的核心思想，而不再是被复杂的核函数吓倒。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些关于特征工程和模型选择的讨论，这些细节往往在其他书籍中被忽略，但却是构建一个优秀机器学习模型的关键。这本书让我感觉像是在与一位经验丰富的导师对话，他一步步地引导我，让我能够自信地迈出机器学习的第一步。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，一开始我对这本书的期望并不高，市面上关于Python机器学习的书籍太多了，我担心它又会是另一个“换汤不换药”的平庸之作。然而，这本书的质量远远超出了我的预期！它最大的优势在于其“贴近实战”的风格。作者不仅仅是理论的搬运工，他更像是一位经验丰富的工程师，将那些复杂的机器学习算法用最直接、最有效的方式呈现在读者面前。书中提供的代码示例，我亲测可用，并且都经过了精心的优化，运行效率很高。作者在讲解代码时，也十分注重解释“为什么这么做”而不是仅仅“怎么做”。他会详细阐述每个参数的意义，以及为什么选择某个函数或库。这对于我这样希望深入理解底层逻辑的学习者来说，简直是福音。我尤其赞赏书中对模型评估和调优部分的讲解。作者没有仅仅停留在提供一些通用的技巧，而是结合了具体的算法和案例，讲解如何根据实际问题选择合适的评估指标，以及如何进行有效的参数调优。这本书让我对机器学习的理解不再停留在“黑箱”操作层面，而是能够更清晰地看到算法的内部机制，并且能够根据实际需求灵活地调整模型。对于那些想要快速上手，并构建实用机器学习模型的朋友，这本书绝对是值得投资的。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近几年来遇到的最让我惊喜的机器学习入门读物了！一直以来，我都对机器学习这个领域充满好奇，但又苦于找不到一个真正能带我入门的“敲门砖”。市面上很多书要么过于理论化，公式堆砌得让人头晕目眩，要么就是直接上手代码，但缺乏对背后原理的深入讲解。直到我翻开了《Python机器学习算法》，我才真正感受到了“柳暗花明又一村”的畅快。作者的叙述方式非常平易近人，他没有一开始就抛出复杂的数学概念，而是用非常生动形象的比喻来解释那些抽象的算法原理。比如，当他讲解线性回归时，不是直接上公式，而是用“在已知的一些点上找一条最合适的直线”这样的例子，让我一下子就抓住了核心思想。更难得的是，书中每一章节的最后都配有精心设计的Python代码示例，这些代码不仅可以直接运行，而且作者还会详细地剖析代码的每一行，解释它为什么这么写，以及它在算法中扮演的角色。这让我不仅能理解概念，更能亲手实践，将理论转化为实际的编程能力。而且，书中涵盖的算法种类也非常丰富，从基础的逻辑回归、支持向量机，到稍微进阶的决策树、随机森林，再到强大的神经网络，几乎涵盖了我目前所需要了解的绝大多数主流算法。每一部分的讲解都循序渐进，难度曲线非常平缓，让人能够在一个个小小的成功中不断建立信心，而不是在早期就被巨大的挑战劝退。我强烈推荐给所有想踏入机器学习领域的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我一直在寻找一本能够系统性地梳理机器学习算法，并且能够帮助我提升实战能力的教材。《Python机器学习算法》这本书无疑满足了我的需求。它最大的特点是既有理论的深度，又不失实践的广度。作者在介绍每一个算法时，都会从其诞生的背景和解决的核心问题出发，循序渐进地讲解其原理。令人印象深刻的是，书中并没有刻意地去回避算法背后的数学原理，但它处理的方式非常巧妙，总是将数学公式与直观的解释和图示相结合，使得原本复杂的数学概念变得易于理解。我尤其喜欢书中关于集成学习的章节，作者详细介绍了Bagging和Boosting的区别与联系，并给出了非常详尽的Python代码实现，让我能够清晰地看到这些算法是如何通过组合多个弱学习器来构建强大的模型。此外，书中对模型选择和评估的章节也写得非常出色，提供了很多实用的建议和技巧，帮助读者避免常见的陷阱。这本书让我感觉作者在试图建立一座连接理论与实践的桥梁，他用清晰的语言、严谨的逻辑和丰富的代码示例，引导读者一步步地掌握机器学习的核心技术。对于想要在数据科学领域有所建树的专业人士而言，这本书是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我必须要说，这本书绝对是给有一定Python基础，但对机器学习感到迷茫的开发者的“救星”！之前我尝试过一些机器学习的教程，总是觉得缺了点什么。很多教程会假定你已经对一些概念有所了解，直接跳到模型构建，搞得我一头雾水。这本书最大的亮点在于它的“由浅入深”和“理论与实践相结合”的策略。作者并没有回避算法背后的数学原理，但他采用了非常巧妙的方式来呈现。他不会上来就甩一大堆公式，而是先解释清楚某个算法的“用途”和“解决的问题”，然后再逐步引入必要的数学概念，并且用非常清晰的图示来辅助理解。我特别喜欢作者在讲解决策树和随机森林部分的处理方式，他用非常直观的“剪枝”和“投票”的类比，让我一下子就理解了这两个算法的精髓。更不用说书中提供的Python代码了！这些代码不仅是简单的demo，而是包含了数据预处理、特征工程、模型训练、评估和调优的全过程，让我真正感受到了如何将理论知识应用到实际项目中。我尝试跟着书中的例子，用真实的数据集进行训练，结果非常令人满意。书中关于模型评估的章节也写得特别到位，各种评估指标的解释和使用场景都非常清晰，让我不再对“准确率”、“召回率”、“F1分数”这些术语感到陌生。总之，如果你想把Python的编程能力转化成强大的机器学习技能，这本书绝对是你的不二之选。

评分☆☆☆☆☆

快递神速，质量一百分，信赖京东，买图书选大京东，不后悔～

评分☆☆☆☆☆

这本书同事推荐的，确实不错，值得大家阅读。

评分☆☆☆☆☆

很全面的机器学习的参考书，与python结合，非常实用

评分☆☆☆☆☆

再看

评分☆☆☆☆☆

书不错，应该是正版，接下来开始学习

评分☆☆☆☆☆

质量很好，物流很快，还会再来