精通數據科學+機器學習實戰+python神經網絡編程 深度學習人工智能機器 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據科學
• 機器學習
• Python
• 神經網絡
• 深度學習
• 人工智能
• 機器
• 實戰
• 編程
• 算法

店鋪： 漢唐圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115479105

商品編碼：27865240517

內容簡介

《機器學習實戰》

機器學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方嚮。在現今大數據時代的背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，使得這一過去為分析師與數學傢所專屬的研究領域越來越為人們矚目。
本書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效可復用的Python代碼闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。讀者可從中學到一些核心的機器學習算法，並將其運用於某些策略性任務中，如分類、預測及[]等。
本書適閤機器學習相關研究人員及互聯網從業人員學習參考。

《python神經網絡編程》

本書[]先從簡單的思路著手，詳細介紹瞭理解神經網絡如何工作所必須的基礎知識。*[]分介紹基本的思路，包括神經網絡底層的數學知識，第2[]分是實踐，介紹瞭學習Python編程的流行和輕鬆的方法，從而逐漸使用該語言構建神經網絡，以能夠識彆人類手寫的字母，特彆是讓其像[]所開發的網絡那樣地工作。第3[]分是擴展，介紹如何將神經網絡的性能提升到工業應用的層級，甚至讓其在Raspberry Pi上工作。

《精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習》

本書[]講解瞭數據科學的相關知識，從統計分析學到機器學習、深度學習中用到的算法及模型，藉鑒經濟學視角給齣模型的相關解釋，深入探討模型的可用性，並結閤大量的實際案例和代碼幫助讀者學以緻用，將具體的應用場景和現有的模型相結閤，從而更好地發現模型的潛在應用場景。

本書可作為數據科學傢和數據工程師的學習用書，也適閤對數據科學有強烈興趣的初學者使用，同時也可作為高等院校計算機、數學及相關專業的師生用書和培訓學校的教材。

作者簡介

《機器學習實戰》

Peter Harrington
擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和中國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發錶過文章。他現在是Zillabyte公司的[]席科學傢，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業餘時間還參加編程競賽和建造3D打印機。

《python神經網絡編程》

作者簡介 塔裏剋·拉希德 擁有物理學學士學位、機器學習和數據挖掘碩士學位。他常年活躍於倫敦的技術領域，領導並組織倫敦Python聚會小組（近3000名成員）。 譯者簡介 林賜 軟件設計師、網絡工程師，畢業於渥太華大學係統科學碩士專業，已翻譯齣版多本技術圖書。

《精通數據科學》

唐亙，數據科學傢，專注於機器學習和大數據。曾獲得復旦大學的數學和計算機雙學士學位；巴黎綜閤理工的金融碩士學位；法國國立統計與經濟管理學校的數據科學碩士學位。熱愛並積極參與是Apache Spark和Scikit-Learn等開源項目。作為講師和技術顧問，為多傢機構（包括惠普、華為、復旦大學等）提供百餘場技術培訓。此前的工作和研究集中於經濟和量化金融，曾參與經濟閤作與發展組織（OECD）的研究項目並發錶論文，並擔任英國知名在綫齣版社Packt的技術審稿人。

《精通數據科學》

第 1章  數據科學概述 1

1.1 挑戰 2

1.1.1 工程實現的挑戰 2

1.1.2 模型搭建的挑戰 3

1.2 機器學習 5

1.2.1 機器學習與傳統編程 5

1.2.2 監督式學習和非監督式學習 8

1.3 統計模型 8

1.4 關於本書 10

第 2章 Python安裝指南與簡介：告彆空談 12

2.1 Python簡介 13

2.1.1 什麼是Python 15

2.1.2 Python在數據科學中的地位 16

2.1.3 不可能繞過的第三方庫 17

2.2 Python安裝 17

2.2.1 Windows下的安裝 18

2.2.2 Mac下的安裝 21

2.2.3 Linux下的安裝 24

2.3 Python上手實踐 26

2.3.1 Python shell 26

2.3.2 第 一個Python程序：Word Count 28

2.3.3 Python編程基礎 30

2.3.4 Python的工程結構 34

2.4 本章小結 35

第3章 數學基礎：惱人但又不可或缺的知識 36

3.1 矩陣和嚮量空間 37

3.1.1 標量、嚮量與矩陣 37

3.1.2 特殊矩陣 39

3.1.3 矩陣運算 39

3.1.4 代碼實現 42

3.1.5 嚮量空間 44

3.2 概率：量化隨機 46

3.2.1 定義概率：事件和概率空間 47

3.2.2 條件概率：信息的價值 48

3.2.3 隨機變量：兩種不同的隨機 50

3.2.4 正態分布：殊途同歸 52

3.2.5 P-value：自信的猜測 53

3.3 微積分 55

3.3.1 導數和積分：位置、速度 55

3.3.2 極限：變化的終點 57

3.3.3 復閤函數：鏈式法則 58

3.3.4 多元函數：偏導數 59

3.3.5 極值與[]值：[]優選擇 59

3.4 本章小結 61

第4章 綫性迴歸：模型之母 62

4.1 一個簡單的例子 64

4.1.1 從機器學習的角度看這個問題 66

4.1.2 從統計學的角度看這個問題 69

4.2 上手實踐：模型實現 73

4.2.1 機器學習代碼實現 74

4.2.2 統計方法代碼實現 77

探索數據世界的奧秘：一場理論與實踐的深度融閤之旅 在這個信息爆炸的時代，數據已然成為驅動社會進步和商業決策的核心動力。從海量零散的記錄中挖掘齣寶貴的洞察，理解其內在規律，並運用這些規律來解決實際問題，是當前科技發展最前沿的領域之一。這不僅是一門技術，更是一種思維方式，它要求我們既要有嚴謹的理論基礎，又要有靈活的實踐能力。 本書正是為渴望踏入或深化數據科學與機器學習領域的研究者、開發者、分析師以及任何對人工智能充滿好奇的讀者而精心打造的。我們深知，理論的海洋浩瀚無垠，而實踐的道路麯摺復雜。因此，本書緻力於成為您最可靠的嚮導，連接理論與實踐的橋梁，為您點亮探索數據世界的清晰路徑。 第一部分：精通數據科學——構建堅實的理論基石 數據科學是一門跨學科的領域，它融閤瞭統計學、計算機科學、數學、領域專業知識以及數據可視化等多個學科的精髓。掌握數據科學，意味著您能夠理解數據的生命周期，從數據的采集、清洗、預處理，到特徵工程、模型選擇、評估與部署。 我們將從數據科學的核心概念入手，為您層層剖析。首先，您將深入瞭解數據結構與存儲，包括不同類型數據的特性，如結構化、半結構化和非結構化數據，以及它們在數據庫、數據倉庫、數據湖等不同存儲係統中的錶示與管理。理解數據是如何被組織和存儲的，是進行後續分析的前提。 接著，我們將聚焦於數據清洗與預處理這一至關重要的環節。真實世界的數據往往充斥著缺失值、異常值、重復項和不一緻的格式。本書將詳細介紹各種常用的數據清洗技術，例如均值/中位數/眾數填充、插值法處理缺失值，以及異常值檢測與處理的方法，如Z-score、IQR方法等。同時，您還將學習如何進行數據標準化、歸一化，以及如何處理分類變量和文本數據，為構建高效模型奠定乾淨、規範的數據基礎。 特徵工程是數據科學的“藝術”與“科學”相結閤的領域。我們相信，一個好的特徵比一個復雜的模型更能提升預測的準確性。本書將係統地介紹各種特徵工程技術，包括但不限於： 特徵提取：從原始數據中創建新的、更有信息量的特徵。例如，從文本中提取TF-IDF特徵，從圖像中提取SIFT、HOG等特徵。 特徵選擇：識彆並保留與目標變量最相關的特徵，去除冗餘和無關的特徵，以提高模型性能、減少過擬閤並加快訓練速度。我們將探討過濾法（如相關性分析）、包裹法（如遞歸特徵消除）和嵌入法（如Lasso迴歸）等多種方法。 特徵構造：基於現有特徵組閤或轉換，創造新的特徵。例如，計算兩個數值特徵的乘積或比率，將日期分解為年、月、日等。 此外，本書還將深入講解探索性數據分析（EDA）。EDA是理解數據分布、識彆數據模式、發現變量之間關係以及形成初步假設的關鍵步驟。您將學習如何利用各種統計指標（均值、中位數、方差、偏度、峰度等）來描述數據，並通過數據可視化技術，如直方圖、箱綫圖、散點圖、熱力圖、小提琴圖等，直觀地展示數據特徵和變量間的關聯，從而獲得對數據的深刻洞察。 第二部分：機器學習實戰——掌握預測與決策的核心算法 機器學習是人工智能的核心分支，它賦予計算機從數據中學習並做齣預測或決策的能力，而無需顯式編程。本書將為您呈現機器學習領域最經典、最實用的算法，並結閤大量實際案例，引導您動手實踐。 我們將從監督學習開始，這是最常見的機器學習範式。您將學習： 迴歸模型：用於預測連續數值型輸齣。我們將深入講解綫性迴歸、多項式迴歸，並介紹嶺迴歸、Lasso迴歸等正則化技術，以防止過擬閤。 分類模型：用於預測離散類彆型輸齣。您將掌握邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升（如XGBoost、LightGBM）等強大的分類算法。我們將詳細解釋它們的工作原理、優缺點以及適用場景。 在無監督學習方麵，我們將探索如何從無標簽數據中發現隱藏的結構和模式： 聚類算法：將數據分成若乾個相似的組。您將學習K-Means、DBSCAN、層次聚類等算法，理解它們在客戶細分、異常檢測等領域的應用。 降維技術：減少數據的維度，同時保留重要信息。主成分分析（PCA）和t-SNE將是重點講解的內容，它們在數據可視化和特徵壓縮方麵發揮著重要作用。 本書的另一大亮點在於模型評估與優化。我們深知，構建模型隻是第一步，如何準確評估模型的性能並不斷優化它，纔是實現卓越預測的關鍵。您將學習各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並掌握交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等超參數調優技術，確保您的模型既有良好的泛化能力，又能應對實際應用中的復雜性。 此外，我們還將討論集成學習的思想，它通過結閤多個模型來獲得比單一模型更好的性能。您將理解Bagging、Boosting和Stacking等集成策略，並瞭解它們如何大幅提升模型的魯棒性和準確性。 第三部分：Python神經網絡編程——深入探索深度學習的魅力 隨著計算能力的飛躍和海量數據的可用性，深度學習已成為人工智能領域最令人興奮和最具變革性的技術之一。它模仿人腦神經網絡的結構和功能，能夠從原始數據中自動學習層次化的特徵錶示。 本書將引導您進入深度學習的精彩世界，以Python為主要編程語言，並以TensorFlow或PyTorch（您將根據實際需要選擇其一或兩者兼顧）作為主要的深度學習框架。 我們將從神經網絡的基礎講起，解釋神經元、激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）、層（全連接層、捲積層、循環層）以及前嚮傳播和反嚮傳播算法的工作原理。理解這些基本構建塊，是掌握更復雜模型的基石。 接著，您將深入學習深度學習的經典模型： 多層感知機（MLP）：這是最基礎的前饋神經網絡，適用於處理結構化數據。 捲積神經網絡（CNN）：專門為處理圖像數據而設計，其在圖像識彆、目標檢測等領域取得瞭舉世矚目的成就。您將理解捲積層、池化層、全連接層的作用，並學習如何構建有效的CNN模型。 循環神經網絡（RNN）：擅長處理序列數據，如文本、語音和時間序列。您將瞭解RNN的循環結構，並學習其變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），它們能夠更好地捕捉長距離依賴關係。 本書還將涵蓋深度學習中的關鍵技術與挑戰： 正則化技術：如Dropout、Batch Normalization，用於防止過擬閤，提高模型的泛化能力。 優化器：如Adam、RMSprop，它們能夠更有效地更新模型權重，加速訓練過程。 遷移學習：利用預訓練模型的知識來解決新問題，極大地減少瞭對大規模標注數據的需求，是實際應用中的重要技巧。 生成對抗網絡（GAN）：用於生成逼真的數據，如圖像、文本，在藝術創作、數據增強等領域展現齣巨大的潛力。 我們將通過大量的代碼示例，讓您親手實現各種神經網絡模型，並對它們進行訓練、評估和調優。從構建簡單的MLP進行圖像分類，到設計復雜的CNN處理復雜的視覺任務，再到應用RNN進行文本生成，您將獲得寶貴的實踐經驗。 超越書本：未來的學習之路 本書旨在為您打下堅實的基礎，激發您對數據科學、機器學習和深度學習的濃厚興趣。在完成本書的學習後，您將具備獨立分析數據、構建預測模型、甚至設計和實現深度學習模型的能力。 我們鼓勵您在掌握本書內容的基礎上，繼續探索更前沿的研究領域，如強化學習、自然語言處理（NLP）的最新進展、計算機視覺的Transformer模型、可解釋AI、聯邦學習等。數據科學和人工智能領域發展迅速，持續學習是保持競爭力的關鍵。 數據世界的探索永無止境，而本書將是您這段激動人心的旅程中，最值得信賴的夥伴。讓我們一起，用數據驅動創新，用智能塑造未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常簡潔大氣，純黑的背景配上燙金的標題，一看就很有分量。拿到手裏沉甸甸的，厚厚的幾百頁，瞬間感覺知識的海洋就在眼前，充滿瞭期待。我一直對數據科學和機器學習很感興趣，但總覺得概念性的東西太多，理論推導也讓人頭大，很難找到一個既講理論又帶實踐的好的入門書籍。之前也翻過一些其他的書，要麼是純理論，要麼是代碼堆砌，看完之後總感覺抓不住核心。這本書的名字裏就包含瞭“實戰”二字，這讓我眼前一亮。我特彆希望它能結閤Python這個強大的工具，通過實際的項目來講解數據科學和機器學習的流程，包括數據預處理、模型選擇、訓練、評估以及部署等各個環節。如果書中能有一些經典的案例，比如預測股票價格、用戶畫像分析、圖像識彆等等，並且代碼可復現，那就更棒瞭。我希望通過這本書，能夠真正掌握將理論知識轉化為實際應用的能力，擺脫“紙上談兵”的狀態，成為一個能夠獨立完成數據科學項目的實乾傢。

評分☆☆☆☆☆

我是一位有一定編程基礎，但對數據科學和機器學習涉獵不深的職場人士。我希望通過學習這本書，能夠將我的編程技能與新的領域結閤起來，為我的職業發展增添新的可能性。我被“精通”這個詞所吸引，它暗示著這本書的內容會比較深入和全麵。我特彆希望它能提供一些能夠直接應用於實際工作場景的案例和解決方案。例如，如何利用數據科學技術來優化業務流程、提升用戶體驗、或者進行更精準的市場預測。我對“機器學習實戰”部分充滿瞭期待，希望它能講解一些在業界被廣泛應用的算法，比如決策樹、隨機森林、支持嚮量機、以及一些基本的深度學習模型。並且，能夠通過Python代碼演示如何應用這些算法來解決實際問題。我更看重的是這本書能否教會我如何“思考”數據，如何從數據中提取有價值的洞察，並將其轉化為可行的商業建議。如果書中能包含一些關於數據可視化和結果解釋的技巧，那就更完美瞭，因為我需要能夠將復雜的技術成果清晰地傳達給非技術背景的同事和領導。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的“深度學習”和“人工智能”這些字眼深深吸引。雖然我不是科班齣身，但人工智能的飛速發展讓我著迷，特彆是深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的突破性進展，讓我覺得這個領域充滿瞭無限可能。我希望這本書能從最基礎的神經網絡概念講起，循序漸進地介紹各種經典的網絡架構，比如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），以及它們在不同問題上的應用。更重要的是，我非常期待書中關於“Python神經網絡編程”的部分。能有一本詳盡指導如何用Python實現這些神經網絡的書，對我來說簡直是福音。我希望它能詳細講解如何使用TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架，並提供清晰的代碼示例和詳細的解釋。如果能涵蓋一些最新的研究成果和前沿技術，比如Transformer、生成對抗網絡（GAN）等，那就真的太超值瞭。我渴望通過這本書，能夠理解深度學習的奧秘，並親手搭建和訓練屬於自己的神經網絡模型，為探索更廣闊的人工智能世界打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛接觸數據科學和機器學習的學生，我正在尋找一本能夠真正幫助我入門並建立紮實基礎的書籍。這本書的名字給我一種“從入門到精通”的感覺，這正是我所需要的。我希望它能從最基礎的概念講起，比如什麼是數據、什麼是特徵、什麼是模型，以及機器學習的幾種主要類型（監督學習、無監督學習、強化學習）。我希望它能避免過於艱澀的數學推導，而是用更直觀的方式來解釋算法的原理。然後，能夠順利過渡到Python的實戰環節，講解如何使用Pandas、NumPy、Scikit-learn等庫進行數據處理和模型訓練。我對“Python神經網絡編程”部分尤其感興趣，但前提是它能在我理解瞭基礎的機器學習概念之後再深入講解。如果它能解釋清楚神經網絡是如何工作的，以及如何用Python代碼來實現，那就太棒瞭。我希望通過這本書，能夠自信地開始我的數據科學和機器學習之旅，而不是感到迷茫和不知所措。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題組閤相當獨特，涵蓋瞭從基礎的數據科學，到具體的機器學習實戰，再到深入的Python神經網絡編程，甚至包含瞭更宏觀的深度學習和人工智能概念。這讓我感到它可能是一本“全能型”的選手。我最看重的是它能否提供一個完整的學習路徑。很多人在學習數據科學和機器學習時，容易陷入“知識孤島”，學瞭很多零散的知識點，但卻不知道如何將它們串聯起來形成一個完整的項目。我希望這本書能夠填補這個空白，它能清晰地梳理齣數據科學和機器學習整個生命周期的關鍵步驟，並指導讀者如何在每個階段選擇閤適的工具和方法。我尤其關心它在“實戰”部分的設計。是否會提供一些真實世界的數據集，讓讀者能夠真實地體驗數據分析和模型構建的過程？能否介紹一些在實際工作中常用的算法和技巧，而不是局限於學術界的一些理論模型？我期待這本書能夠幫我建立起一套係統性的學習和實踐框架，讓我能夠更有效地提升自己的專業技能。