Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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范淼 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 深度学习
• Kaggle
• 数据科学
• 算法
• 实践
• 入门
• 模型
• 特征工程

店铺： 墨砚聚客图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302442875

商品编码：29540751404

包装：普及

开本：16

出版时间：2017-02-01

内容介绍
基本信息

书名：	Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路
作者：	范淼	开本：
YJ：	49	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2016-10
书号：	9787302442875	印刷时间：
出版社：	清华大学出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 范淼 ：清华大学计算机系人工智能研究所博士，研究方向涉及机器学习与自然语言处理技术。2015年3月受国家留学基金委公派至美国纽约大学计算机系联合培养。攻读博士期间，于所在研究领域内多个重要GJ会议与期刊上发表论文近20篇。先后在Hulu、MSRA（微软亚洲研究院）、百度自然语言处理部、Bosch（博世）北美硅谷研究院等多个公司的研发部门实习，并承担机器学习与自然语言处理相关的研究任务。
李超： 工学博士，清华大学副研究员，信息技术研究院Web 与软件技术研究中心副主任。中国计算机学会信息存储技术专委会WY、中国计算机学会GJ会员、全国文献影像技术标准化技术WY会（SAC/TC86/SC6）WY、IEEE 会员。研究领域包括海量数据存储、组织与管理、分析，及其在数字图书馆/档案馆/教育/医疗/金融等领域的应用。主持及参与多项国家973、863、科技支撑、自然基金等纵向项目及横向合作项目。已发表学术论文50 余篇、获得授权发明专利10 余项。
精彩导读 D3章 进阶篇       在D2章中，我们向读者介绍了大量经典的机器学习模型，并且使用Python编程语言分析这些模型在许多不同现实数据上的性能表现。然而，细心的读者在深入研究这些数据或者查阅Scikit-learn的文档之后J会发现： 所有我们在D2章中使用过的数据几乎都经过了规范化处理，而且模型也大多只是采用了默认的初始化配置。换言之，尽管我们可以使用经过处理之后的数据，在默认配置下学习到一套用以拟合这些数据的参数，并且使用这些参数和默认配置取得一些看似良好的性能表现；但是我们仍然无法回答几个Z为关键的问题： 实际研究和工作中接触到的数据都是这样规整的吗？难道这些默认配置J是ZJ的么？我们的模型性能是否还有提升的空间？本章“3.1模型使用技巧”节将会帮助读者朋友解答上述疑问。阅读完这一节，相信各位读者朋友J会掌握如何通过抽取或者筛选数据特征、优化模型配置，进一步提升经典模型的性能表现。　　然而，随着近些年机器学习研究与应用的快速发展，经典模型渐渐无法满足日益增长的数据量和复杂的数据分析需求。因此，越来越多更加高效而且强力的学习模型以及对应的程序库正逐渐被设计和编写，并慢慢被科研圈和工业界所广泛接受与采用。这些模型和程序库包括： 用于自然语言处理的NLTK程序包；词向量技术Word2Vec；能够提供强大预测能力的XGBoost模型，以及Google发布的用于深度学习的Tensorflow框架等等。更加令人振奋的是，上述这些Z为流行的程序库和模型， 不但提供了Python的编程接口API，而且有些成为Python编程语言的工具包，更是方便了我们后续的学习和使用。因此，在“3.2流行库/模型实践”节将会带领各位读者一同领略这些时下Z为流行的程序库和新模型的奥妙。
　　3.1模型实用及技巧　　这一节将向读者朋友传授一系列更加偏向于实战的模型使用技巧。相信各位读者在D2章中品味了多个经典的机器学习模型之后，J会发现： 一旦我们确定使用某个模型，本书所提供的程序库J可以帮助我们从标准的训练数据中，依靠默认的配置学习到模型所需要的参数（Parameters）；接下来，我们便可以利用这组得来的参数指导模型在测试数据集上进行预测，进而对模型的表现性能进行评价。　　但是，这套方案并不能保证: (1) 所有用于训练的数据特征都是Z好的；(2) 学习得到的参数一定是Z优的；(3) 默认配置下的模型总是ZJ的。也J是说，我们可以从多个角度对在前面所使用过的模型进行性能提升。本节将向大家介绍多种提升模型性能的方式，包括如何预处理数据、控制参数训练以及优化模型配置等方法。　　3.1.1特征提升　　早期机器学习的研究与应用，受模型种类和运算能力的限制。因此，大部分研发人员把更多的精力放在对数据的预处理上。他们期望通过对数据特征的抽取或者筛选来达到提升模型性能的目的。所谓特征抽取，J是逐条将原始数据转化为特征向量的形式，这个过程同时涉及对数据特征的量化表示；而特征筛选则更进一步，在高维度、已量化的特征向量中选择对指定任务更有效的特征组合，进一步提升模型性能。　　3.1.1.1特征抽取　　原始数据的种类有很多种，除了数字化的信号数据（声纹、图像），还有大量符号化的文本。然而，我们无法直接将符号化的文字本身用于计算任务，而是需要通过某些处理手段，预先将文本量化为特征向量。　　有些用符号表示的数据特征已经相对结构化，并且以字典这种数据结构进行存储。这时，我们使用DictVectorizer对特征进行抽取和向量化。比如下面的代码55。
　　代码55： DictVectorizer对使用字典存储的数据进行特征抽取与向量化　　>>> # 定义一组字典列表，用来表示多个数据样本（每个字典代表一个数据样本）。　　>>>measurements= [{'city': 'Dubai', 'temperature': 33.}, {'city': 'London', 'temperature': 12.}, {'city': 'San Fransisco', 'temperature': 18.}]　　>>> # 从sklearn.feature_extraction 导入 DictVectorizer　　>>>from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer　　>>> # 初始化DictVectorizer特征抽取器　　>>>vec=DictVectorizer()　　>>> # 输出转化之后的特征矩阵。　　>>>print vec.fit_transform(measurements).toarray()　　>>> # 输出各个维度的特征含义。　　>>>print vec.get_feature_names()[[1. 0 0.33]　　[0. 1. 0.12.]　　[0. 0. 1.18.]]　　['city=Dubai', 'city=London', 'city=San Fransisco', 'temperature']
　　从代码55的输出可以看到： 在特征向量化的过程中，DictVectorizer对于类别型（Categorical）与数值型（Numerical）特征的处理方式有很大差异。由于类别型特征无法直接数字化表示，因此需要借助原特征的名称，组合产生新的特征，并采用0/1二值方式进行量化；而数值型特征的转化则相对方便，一般情况下只需要维持原始特征值即可。　　另外一些文本数据则表现得更为原始，几乎没有使用特殊的数据结构进行存储，只是一系列字符串。我们处理这些数据，比较常用的文本特征表示方法为词袋法（Bag of Words）： 顾名思义，不考虑词语出现的顺序，只是将训练文本中的每个出现过的词汇单D视作一列特征。我们称这些不重复的词汇集合为词表（Vocabulary），于是每条训练文本都可以在高维度的词表上映射出一个特征向量。而特征数值的常见计算方式有两种，分别是： CountVectorizer和TfidfVectorizer。对于每一条训练文本，CountVectorizer只考虑每种词汇（Term）在该条训练文本中出现的频率（Term Frequency）。而TfidfVectorizer除了考量某一词汇在D前文本中出现的频率（Term Frequency）之外，同时关注包含这个词汇的文本条数的倒数（Inverse Document Frequency）。相比之下，训练文本的条目越多，TfidfVectorizer这种特征量化方式J更有优势。因为我们计算词频（Term Frequency）的目的在于找出对所在文本的含义更有贡献的重要词汇。然而，如果一个词汇几乎在每篇文本中出现，说明这是一个常用词汇，反而不会帮助模型对文本的分类；在训练文本量较多的时候，利用TfidfVectorizer压制这些常用词汇的对分类决策的干扰，往往可以起到提升模型性能的作用。　　我们通常称这些在每条文本中都出现的常用词汇为停用词（Stop Words），如英文中的the、a等。这些停用词在文本特征抽取中经常以黑名单的方式过滤掉，并且用来提高模型的性能表现。下面的代码让我们重新对“20类新闻文本分类”问题进行分析处理，这一次的重点在于列举上述两种文本特征量化模型的使用方法，并比较他们的性能差异。　　……
目录

●D1章简介篇1

1.1机器学习综述1

1.1.1任务3

1.1.2经验5

1.1.3性能5

1.2Python编程库8

1.2.1为什么使用Python8

1.2.2Python机器学习的优势9

1.2.3NumPy & SciPy10

1.2.4Matplotlib11

1.2.5Scikit�瞝earn11

1.2.6Pandas11

1.2.7Anaconda12

1.3Python环境配置12

1.3.1Windows系统环境12

1.3.2Mac OS 系统环境17

1.4Python编程基础18

1.4.1Python基本语法19

1.4.2Python 数据类型20

1.4.3Python 数据运算22

1.4.4Python 流程控制26

1.4.5Python 函数（模块）设计28

1.4.6Python 编程库（包）的导入29

1.4.7Python 基础综合实践30

1.5章末小结33〖1〗Python机器学习及实践〖1〗目录●D2章基础篇34

2.1监督学习经典模型34

2.1.1分类学习35

2.1.2回归预测64

2.2无监督学习经典模型81

2.2.1数据聚类81

2.2.2特征降维91

2.3章末小结97

●D3章进阶篇98

3.1模型实用技巧98

3.1.1特征提升99

3.1.2模型正则化111

3.1.3模型检验121

3.1.4超参数搜索122

3.2流行库/模型实践129

3.2.1自然语言处理包（NLTK）131

3.2.2词向量（Word2Vec）技术133

3.2.3XGBoost模型138

3.2.4Tensorflow框架140

3.3章末小结152

●D4章实战篇153

4.1Kaggle平台简介153

4.2Titanic罹难乘客预测157

4.3IMDB影评得分估计165

4.4MNIST手写体数字图片识别174

4.5章末小结180

●后记181

●参考文献182

目录
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《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》 踏入机器学习的奇妙世界，解锁数据背后的无限可能 你是否曾对那些能够学习、推理并做出决策的智能系统感到好奇？是否渴望掌握能够分析海量数据、预测趋势、甚至驱动未来科技发展的强大技能？《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》正是为你量身打造的起点，它将带领你从零开始，一步步走进机器学习的宏大领域，并最终让你具备参与全球顶尖数据科学竞赛——Kaggle的能力。 本书的独特之处在于，它并非一本纯粹的理论堆砌，而是将理论学习与实战应用紧密结合，以Python这一最受欢迎的编程语言为工具，通过大量贴近实际的案例和项目，让你在动手实践中理解并掌握机器学习的核心概念和技术。我们坚信，唯有在实践中不断探索、调试和优化，才能真正内化知识，成为一名优秀的数据科学家。 为何选择《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》？ 1. 零基础友好，循序渐进的学习路径： 即使你对编程或数学概念感到陌生，本书也为你铺设了一条清晰的学习轨迹。我们将从Python基础知识讲起，逐步引入数据科学所需的数学概念（如线性代数、概率论、微积分），并在此基础上深入讲解机器学习的各个分支。每一个新概念的引入都伴随着直观的解释和易于理解的代码示例，确保你能够轻松跟上学习节奏。 2. 理论与实践的完美融合： 我们深知，脱离实际的理论如同空中楼阁。因此，本书在讲解每一个机器学习算法时，都会立即引入相应的Python代码实现，并使用真实数据集进行演示。你将学会如何加载、清洗、预处理数据，如何选择合适的模型，如何训练模型，如何评估模型性能，以及如何对模型进行调优。这种“学以致用”的学习方式，将极大地提升你的学习效率和学习乐趣。 3. 聚焦Kaggle竞赛，对接行业前沿： Kaggle是全球最著名的数据科学竞赛平台，汇聚了无数顶尖的数据科学家和前沿的算法模型。本书以Kaggle竞赛为导向，不仅会介绍竞赛中常用的机器学习技术和策略，还会引导你分析经典的Kaggle竞赛案例，学习获胜者的解决方案。通过本书的学习，你将能够理解Kaggle竞赛的流程和要求，并积累宝贵的实战经验，为自己赢得在Kaggle舞台上大放异彩的机会。 4. 全面覆盖机器学习的核心领域： 本书将为你系统地梳理机器学习的各个重要分支，包括但不限于： 监督学习 (Supervised Learning)： 涵盖回归（线性回归、多项式回归）、分类（逻辑回归、K近邻、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等）、模型评估与选择、特征工程等。 无监督学习 (Unsupervised Learning)： 介绍聚类（K-Means、DBSCAN）、降维（PCA、t-SNE）、关联规则挖掘等，帮助你理解如何从无标注数据中发现隐藏的结构和模式。 深度学习 (Deep Learning)： 深入探讨神经网络的基本原理，包括多层感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），并展示它们在图像识别、自然语言处理等领域的强大应用。 模型集成与提升 (Ensemble Methods & Boosting)： 详细讲解Bagging、Random Forest、AdaBoost、Gradient Boosting（XGBoost, LightGBM, CatBoost）等集成学习技术，它们是Kaggle竞赛中屡试不爽的利器。 数据预处理与特征工程： 这是决定模型成败的关键环节。我们将讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征缩放、编码技术、特征选择、特征创建等一系列实用技巧。 模型评估与调优： 学习交叉验证、各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC等），以及超参数调优（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）等方法，确保你的模型既准确又鲁棒。 5. 精选Python科学计算库，高效学习： 本书将充分利用Python强大的科学计算生态系统，重点介绍和实践以下核心库： NumPy： 用于高效的数值计算，是理解和操作多维数组的基础。 Pandas： 提供灵活易用的数据结构（DataFrame），是数据处理和分析的瑞士军刀。 Matplotlib & Seaborn： 用于数据可视化，将抽象的数据转化为直观的图表，帮助我们理解数据分布和模型表现。 Scikit-learn： 机器学习领域的“工业标准”，包含了海量预置的算法、预处理工具和模型评估方法，极大简化了机器学习的开发流程。 TensorFlow & PyTorch： 深度学习领域的两大主流框架，本书将引导你使用它们构建和训练复杂的神经网络模型。 本书的学习目标 完成本书的学习后，你将能够： 扎实掌握Python编程基础，并熟悉数据科学相关的库。 理解机器学习的基本原理、核心概念和常用算法。 熟练运用Python及相关库进行数据清洗、预处理和特征工程。 能够根据具体问题选择、实现、训练和评估合适的机器学习模型。 掌握深度学习的基本原理和实现方法，并能构建简单的神经网络模型。 理解Kaggle竞赛的常见套路和挑战，并能独立完成Kaggle竞赛中的部分任务。 培养解决实际数据科学问题的能力，具备持续学习和探索新技术的能力。 谁适合阅读本书？ 零基础的编程爱好者： 希望学习一门热门且极具价值的编程技能，并将其应用于数据分析和人工智能领域。 在校学生： 计算机科学、数学、统计学、工程学等专业的学生，希望系统学习机器学习知识，为未来的学术研究或职业发展打下坚实基础。 IT从业者： 希望转型到数据科学领域，或将机器学习技能融入现有工作中，提升专业能力和职业竞争力。 对数据分析和人工智能感兴趣的任何人士： 渴望理解数据驱动决策的原理，探索智能技术的前景。 有志于参加Kaggle竞赛的初学者： 想要一个结构清晰、由浅入深的指导，以便能够自信地迈出Kaggle竞赛的第一步。 实践出真知，学习是一段旅程，而《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》将是你在这段旅程中最可靠的向导。 加入我们，一起用Python赋能智能，用算法驱动未来！从本书开始，你将不再是旁观者，而是数据科学浪潮中的弄潮儿。现在，就让我们一同开启这段激动人心的学习之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

《Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路》这本书，我目前正沉浸其中，感受着它带来的独特学习体验。它最让我印象深刻的，是那种“润物细无声”的引导方式。它不是一股脑地抛出大量专业术语，而是循序渐进地将机器学习的各个核心概念融入到实际的案例中。比如，在讲解模型评估时，作者并没有仅仅罗列精确率、召回率等指标，而是通过一个具体的预测任务，让我们直观地理解这些指标的含义，以及它们在不同场景下的重要性。这种“知其然，更知其所以然”的教学方法，极大地增强了我对知识的理解深度。此外，书中对于Python在机器学习中的应用讲解得尤为详尽，各种常用库如NumPy、Pandas、Scikit-learn的用法，以及如何将它们串联起来构建完整的机器学习流程，都描述得非常到位。我尤其喜欢它在代码实现上的严谨性，既保证了代码的可读性，又能高效地完成任务，让我能真正感受到“代码就是解决问题”的力量。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我在机器学习的迷宫中，一步步找到属于自己的方向。

评分☆☆☆☆☆

《Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路》这本书，对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富、耐心细致的导师。我尤其欣赏它在讲解算法原理时所采取的策略——先简述核心思想，然后立刻结合具体的Python代码和数据来演示，让抽象的数学概念变得生动形象。书中对于如何利用Python进行数据分析和可视化，以及如何使用Scikit-learn等库来构建和训练模型，都进行了非常详细和深入的介绍。我曾经在学习过程中遇到的一些难题，比如如何有效地进行特征选择，或者如何处理不平衡数据集，在这本书中都找到了非常实用且易于理解的解决方案。它所设计的Kaggle竞赛实践环节，更是让我有机会在真实的挑战中锻炼自己的能力，学习如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。这本书的出现，极大地激发了我对机器学习研究的热情，让我看到了通往Kaggle竞赛成功之路的曙光。

评分☆☆☆☆☆

初拿到《Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路》这本书，我便被其“实践”二字深深吸引。我一直认为，学习技术，尤其是像机器学习这样需要大量动手操作的领域，理论知识固然重要，但没有实际的案例和项目来支撑，终究会流于空谈。这本书恰恰满足了我对“实践”的渴望。它不仅仅是理论的搬运工，更是一位将理论付诸实践的引路人。书中提供的Kaggle竞赛案例，简直是为我量身定制的学习蓝图。通过参与这些真实的竞赛，我不仅能学习到各种算法的原理，更能深入理解如何在实际数据中应用这些算法，如何进行数据预处理、特征工程，如何调整模型参数以优化性能，以及如何应对竞赛中的各种挑战。这种“实战出真知”的学习模式，让我觉得学习过程既有挑战性，又充满成就感。我期待着跟随书中的指导，一步步完成从数据分析师到数据科学家的蜕变，让我的技术能力得到质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路》，虽然我还没来得及深入研读，但仅仅翻阅目录和前几章，就已经让我对它充满了期待。作为一个对机器学习领域充满好奇，但又深感入门困难的普通读者，我一直苦于找不到一本能够真正“手把手”教学，又兼顾理论与实践的书籍。市面上充斥着大量过于学术化、概念晦涩的教材，或是过于零散、缺乏系统性的教程，常常让我感到无从下手。而这本书的标题就直击痛点——“从零开始”，这对于我这样的初学者来说，简直是福音。我尤其欣赏它将“Kaggle竞赛之路”作为学习目标，这赋予了学习过程明确的方向和极具吸引力的实践场景。想想看，能够跟着书中的指导，一步步解锁Kaggle上的各种挑战，解决真实世界的问题，这种成就感和学习动力将是无与伦比的。我期待它能提供清晰易懂的理论讲解，但更重要的是，能有足够多的代码示例和实践项目，让我能够边学边练，将抽象的概念转化为具体的解决方案。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往机器学习世界的大门，让我不再畏惧这个复杂而迷人的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路》在我近期的学习过程中扮演了极其重要的角色。我之前尝试过一些其他的机器学习入门书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么过于零散，难以形成一个完整的知识体系。而这本书，通过将“Kaggle竞赛”这样一个明确且有吸引力的目标作为贯穿始终的主线，巧妙地将机器学习的各个知识点串联起来，形成了一个非常流畅的学习路径。从基础的数据科学概念，到各种主流的机器学习算法，再到模型评估、调优，最后到如何将所学应用到Kaggle竞赛中，整个过程都安排得井井有条。更重要的是，书中提供的代码示例都非常贴近实际应用，并且都围绕着具体的竞赛场景展开，这使得我能够将学到的知识立刻运用到实践中，从而加深理解和记忆。对于我这样渴望快速掌握机器学习技能，并希望在实际应用中检验自己学习成果的读者来说，这本书无疑是我的“宝藏”。