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 2026

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范淼，李超 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 深度学习
• Kaggle
• 数据科学
• 数据分析
• 算法
• 实践
• 入门
• 竞赛

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302442875

版次：1

商品编码：11983227

包装：平装

丛书名： 中国高校创意创新创业教育系列丛书

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：183

字数：274000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》帮助对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者整合时下流行的基于Python语言的程序库。如Scikit-learn，Pandas NLTK，Gensim XGBoost，TensorFlow等，并且针对现实中遇到的数据，甚至是Kaggle竞赛中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。

　　同时，作者尽力减少读者为了理解本书，而对编程技能、数学背景的过分依赖，进而降低机器学习模型的实践门槛，让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及新的高效方法解决实际问题的乐趣。

内容简介

　　《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。

　　《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》共分4章。第1章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikit-learn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。

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国际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委员、中国计算机学会高级会员、全国文献影像技术标准化技术委员会（SAC/TC86/SC6）委员、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。

内页插图

精彩书评

　　《Python机器学习及实践》很契合实际，从零开始介绍简单的Python语法以及如何用Python语言来写机器学习的模型。每一个章节环环相扣，配合代码样例，非常适合希望了解机器学习领域的初学者，甚至没有编程基础的学生。希望看到这本新书能推动普及机器学习。

　　——今日头条实验室科学家，前百度美国深度学习实验室少帅科学家-李磊

　　这是一本面向机器学习实践的具有很强实用性的好书，适合于想使用机器学习方法求解实际问题的博士生、硕士生、高年级本科生，以及在企业工作的工程技术人员阅读，是一本快速掌握机器学习方法求解实际问题的入门读物，相信读者将从本书中获益匪浅。

　　——清华大学计算机系教授-马少平

　　尽管目前市场上关于机器学习的书籍很多，但很少具有能够将开发语言及机器学习理论紧密结合，利用开源技术，采用类似“实训”方式的实践教学书籍。该书的作者把自己学习的经验充分融入到全书，深入浅出，是一本适合在校学生以及工程技术人员在机器学习方面快速入门的指导书。

　　—— 北京邮电大学软件学院教授，教研中心主任-吴国仕

　　不同于多数专业性的书籍，该书拥有更低的阅读门槛。即便不是计算机科学技术专业出身的读者，也可以跟随本书借助基本的Python编程，快速上手新并且最有效的机器学习模型。

　　——香港科技大学计算机与工程系讲座教授，系主任，IEEE、AAAI Fellow 国际人工智能协会（IJCAI，AAAI）常务理事，中国人工智能协会副理事，ACM KDD China （ACM数据挖掘委员会 中国分会）主席-杨强

　　该书的作者从初学者的视角，一步步带领读者从零基础快速成长为一位能够独立进行数据分析并且参与机器学习竞赛的兴趣爱好者。全书深入浅出，特别是对有意了解机器学习，又不想被复杂的数学理论困扰的读者，会从此书中获益。

　　——苏州大学计算机科学与技术学院副院长、人类语言技术研究所所长、特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者-张民

　　如果说机器学习会主导信息产业的下一波浪潮，那么在这波浪潮来临之前，我们是否有必要对其一窥究竟。我很高兴有这样一本零基础实战的好书服务广大读者，为普及这一潮流尽绵薄之力。就像过去几十年间我们不懈普及计算机与互联网一样，人工智能，特别是机器学习的核心思想也应该走出象牙塔，拥抱普罗大众，尽可能让更多的兴趣爱好者参与到实践当中。

　　——清华大学语音和语言技术中心主任、教授-郑方

　　这是一本讲解利用Python进行机器学习实战的入门级好书。该书引导刚入门的读者，从零开始学习数据分析并掌握机器学习竞赛技能，适合于从事机器学习研究和应用的在校生和科研工作者。

　　——微软研究院首席研究员，自然语言处理资深专家-周明

目录

第1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
1.2 Python编程库..............................................................8
1.2.1 为什么使用Python........................................................8
1.2.2 Python机器学习的优势....................................................9
1.2.3 NumPy & SciPy..........................................................10
1.2.4 Matplotlib.............................................................11
1.2.5 Scikit-learn..........................................................11
1.2.6 Pandas.................................................................11
1.2.7 Anaconda...............................................................12
1.3 Python环境配置...........................................................12
1.3.1 Windows系统环境........................................................12
1.3.2 Mac OS 系统环境........................................................17
1.4 Python编程基础...........................................................18
1.4.1 Python基本语法.........................................................19
1.4.2 Python 数据类型........................................................20
1.4.3 Python 数据运算........................................................22
1.4.4 Python 流程控制........................................................26
1.4.5 Python 函数（模块）设计................................................28
1.4.6 Python 编程库（包）的导入..............................................29
1.4.7 Python 基础综合实践....................................................30
1.5章末小结..............................................................33

第2章 基础篇..............................................................34
2.1监督学习经典模型.........................................................34
2.1.1分类学习...............................................................35
2.1.1.1 线性分类器
2.1.1.2 支持向量机（分类）
2.1.1.3 朴素贝叶斯
2.1.1.4 K近邻（分类）
2.1.1.5 决策树
2.1.1.6 集成模型（分类）
2.1.2回归预测...............................................................64
2.1.2.1 线性回归器
2.1.2.2 支持向量机（回归）
2.1.2.3 K近邻（回归）
2.1.2.4 回归树
2.1.2.5 集成模型（回归）
2.2 无监督学习经典模型.......................................................81
2.2.1数据聚类......................................................81
2.2.1.1 K均值算法
2.2.2特征降维...............................................................91
2.2.2.1 主成分分析
2.3 章末小结.................................................................97

第3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
3.2.3 XGBoost模型...........................................................138
3.2.4 Tensorflow框架........................................................140
3.3 章末小结................................................................152

第4章 实战篇..............................................................153
4.1 Kaggle平台简介..........................................................153
4.2 Titanic罹难乘客预测.....................................................157
4.3 IMDB影评得分估计........................................................165
4.4 MNIST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

精彩书摘

　　第3章 进阶篇
　　在第2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的文档之后就会发现： 所有我们在第2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最为关键的问题： 实际研究和工作中接触到的数据都是这样规整的吗？难道这些默认配置就是最佳的么？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，相信各位读者朋友就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，上述这些最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最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。相信各位读者在第2章中品味了多个经典的机器学习模型之后，就会发现： 一旦我们确定使用某个模型，本书所提供的程序库就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最好的；(2) 学习得到的参数一定是最优的；(3) 默认配置下的模型总是最佳的。也就是说，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，就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独视作一列特征。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当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这种特征量化方式就更有优势。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。
　　……

前言/序言

　　前言

　　致广大读者朋友：

　　欢迎各位购买和阅读《Python机器学习实践》！

　　该书的编写旨在帮助大量对机器学习和数据挖掘应用感兴趣的读者朋友，整合并实践时下最流行的基于Python语言的程序库：如Scikit-learn、NLTK、gensim、XGBoost、TensorFlow等；而且针对现实中的科研问题，甚至是Kaggle竞赛（当前世界最流行的机器学习竞赛平台）中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。

　　朋友们在阅读了几个章节之后，就会发现这本书的特别之处。笔者力求减少读者对编程技能和数学知识的过分依赖，进而降低理解本书与实践机器学习模型的门槛；并试图让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型，乃至更加高效的方法解决实际问题的乐趣。同时，笔者对书中每一处的关键术语都提供了标准的英文表述，也方便读者朋友更加快速查阅和理解相关的英文文献。

　　由于本书不涉及对大量数学模型和复杂编程知识的讲解，因此受众非常广泛。这其中就包括：在互联网、IT相关领域从事机器学习和数据挖掘相关任务的研发人员；于高校就读的博士、硕士研究生，甚至是对计算机编程有初步了解的高年级本科生；以及对机器学习与数据挖掘竞赛感兴趣的计算机业余爱好者等等。

　　最后，衷心地希望各位读者朋友能够从本书获益，同时这也是对我最大的鼓励和支持。全书代码下载地址为：http://pan.baidu.com/s/1bGp15G。对于任何出现在书中的错误，欢迎大家批评指正，并发送至电邮：fanmiao.cslt.thu@gmail.com，我们会在本书的勘误网站https://coding.net/u/fanmiao_thu/p/Python_ML_and_Kaggle/topic 上记录下您的重要贡献。

　　写于美国纽约中央公园

　　2015年12月25日

　　后记

　　2015年12月的一天夜里，我在纽约的家中收到清华大学李超老师的一则微信。她说她本人非常欣赏我在网络上发表的数个有关如何使用Python快速搭建机器学习系统并在Kaggle竞赛平台上实战的帖子，并且希望我整理出一本书出版。

　　开始我还很诧异，因为我在网上发表的所有帖子都是日常学习工作的经验之谈，随性之作；没有太多的逻辑可言，更别说出版书籍了。当时发表那些帖子的初衷，只是不希望很多机器学习爱好者重蹈我在实践中的错误，也希望可以帮助更多的同学快速上手并且体验实战中乐趣。

　　但是，当我接下整理这部书稿的任务之后，忽然感觉自己身上的担子重了很多。特别是在得知这本书很有可能被选为通用教材之后，立刻发现之前所有我发布在互联网上的帖子几乎都不可用。原因是，作为一部教材就更要设身处地为读者着想，尤其是这本教材的目标受众不仅仅是计算机专业人士，更有非计算机专业的爱好者和初入此道的本科生。所以，我几乎重新编制了整部书的提纲，参考网上的帖子重写了第二和第三章节，并且考虑到不同层次读者的需求，增加了第一章节的Python编程基础和第四章Kaggle竞赛实战等相关内容。

　　尽管时间仓促，笔者也力求全书可以条理清晰、深入浅出地为广大读者朋友服务；但也有因能力所限、力所不逮之处，还望各位朋友批评指正，及时勘误。

　　最后，再次感谢您购阅《Python机器学习及实践》，并借由笔者本人时常所引用斯蒂夫·乔布斯的一句名言，作为本书的收尾：求知若饥、虚心若愚（Stay Hungry, Stay Foolish），希望在今后的人生道路上能与读者朋友们共勉。

　　写于中国北京清华园

　　2016年5月1日

Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路 本书简介 在数据驱动的时代，机器学习已成为解锁信息价值、驱动创新的核心技术。本书《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》正是为了帮助读者，无论其背景如何，都能系统地掌握机器学习的理论知识，并通过Python这一强大而灵活的工具，踏上实战之路，最终在Kaggle等真实竞赛场景中崭露头角。本书并非照搬堆砌公式或停留在理论层面，而是以“实践出真知”为核心理念，通过循序渐进的讲解和丰富的案例，将复杂的机器学习概念化繁为简，并熔铸于实际问题的解决之中。 内容概要 本书内容涵盖了从机器学习的基础概念到高级应用的广泛领域，力求为读者构建一个完整而坚实的知识体系。 第一部分：机器学习入门与基础 第一章：机器学习概述与发展 什么是机器学习？它与人工智能、深度学习的关系。 机器学习在现实世界中的广泛应用：推荐系统、图像识别、自然语言处理、金融风控等。 机器学习的主要类型：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。 Kaggle竞赛简介：为何选择Kaggle作为实践平台，Kaggle的魅力与挑战。 本书的学习路线图与预期收获。 第二章：Python环境搭建与数据科学基础 Python安装与配置：Anaconda发行版的优势，Jupyter Notebook/Lab的使用。 NumPy：高效的数值计算库，数组操作、广播机制、线性代数运算。 Pandas：强大的数据分析工具，DataFrame与Series，数据读取、清洗、转换、分组聚合。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化基础，绘制折线图、散点图、柱状图、热力图等，探索数据模式。 第三章：数据预处理与特征工程 数据清洗：缺失值处理（填充、删除）、异常值检测与处理。 数据转换：特征缩放（标准化、归一化）、编码（独热编码、标签编码）、多项式特征。 特征选择：过滤法（相关系数、卡方检验）、包装法（递归特征消除）、嵌入法（Lasso回归）。 特征提取：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）。 时间序列数据处理：日期/时间格式转换、特征提取（星期、月份、年份）。 第二部分：核心机器学习算法与模型 第四章：监督学习——回归模型 线性回归：模型原理、损失函数、梯度下降法求解、评估指标（MSE, RMSE, MAE, R²）。 多项式回归：处理非线性关系。 岭回归（Ridge）与Lasso回归：正则化技术，防止过拟合。 支持向量回归（SVR）。 决策树回归。 实践案例： 房价预测。 第五章：监督学习——分类模型（一） 逻辑回归：概率模型，Sigmoid函数，二分类与多分类。 K近邻（KNN）：基于距离的分类算法。 朴素贝叶斯：文本分类的经典算法（高斯、多项式、伯努利）。 实践案例： 垃圾邮件识别。 第六章：监督学习——分类模型（二） 支持向量机（SVM）：最大间隔分类器，核技巧（线性、多项式、RBF）。 决策树分类：树的构建（ID3, C4.5, CART），剪枝。 随机森林：集成学习，Bagging思想，构建多个决策树。 实践案例： 客户流失预测。 第七章：集成学习与模型融合 集成学习简介：为何集成学习更强大。 Bagging：随机森林的底层原理。 Boosting：AdaBoost, Gradient Boosting Machine (GBM), XGBoost, LightGBM。 Stacking：元学习器，将多个模型的预测结果作为输入。 实践案例： 组合模型提升预测精度。 第八章：无监督学习——聚类分析 聚类分析的目标与应用。 K-Means聚类：算法原理，K值的选择（肘部法则、轮廓系数）。 层次聚类：凝聚型与分裂型，树状图。 DBSCAN：基于密度的聚类算法，识别任意形状的簇。 实践案例： 客户细分。 第九章：无监督学习——降维技术 降维的必要性：高维数据带来的“维度灾难”，可视化。 主成分分析（PCA）：最大化方差，正交变换。 线性判别分析（LDA）：监督式降维，最大化类间距离。 t-SNE：非线性降维，常用于可视化高维数据。 实践案例： 数据可视化与特征压缩。 第三部分：模型评估、调优与实践 第十章：模型评估与选择 模型评估的重要性：避免过拟合与欠拟合。 交叉验证：K折交叉验证，留一法。 回归模型的评估指标：MSE, RMSE, MAE, R², Adjusted R². 分类模型的评估指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC曲线与AUC值、混淆矩阵。 多分类模型的评估。 第十一章：超参数调优 超参数与模型参数的区别。 网格搜索（Grid Search）：穷举搜索。 随机搜索（Random Search）：效率更高。 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：智能搜索。 实践案例： 寻找最佳模型配置。 第十二章：Kaggle竞赛实战准备 Kaggle平台介绍：注册、浏览竞赛、下载数据、提交结果。 竞赛类型：预测类、分类类、回归类、图像类等。 理解竞赛题目与评估指标：明确目标。 数据探索性分析（EDA）在竞赛中的关键作用。 基线模型的建立：快速获得一个初步的解决方案。 迭代优化策略：数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优。 第四部分：进阶主题与未来展望 第十三章：深度学习基础（选讲） 神经网络的基本结构：感知机、激活函数、层。 反向传播算法。 深度学习框架简介：TensorFlow, PyTorch。 卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的初步概念。 （本章作为深度学习的入门介绍，为后续深入学习奠定基础。） 第十四章：Kaggle实战案例分析 选取1-2个经典的Kaggle竞赛案例进行深入剖析。 从数据理解、EDA、特征工程、模型选择、调优到最终提交的全流程演示。 分析获胜队伍的解决方案，学习他们的思路与技巧。 案例示例： 泰坦尼克号生还者预测，房价预测等。 第十五章：机器学习的伦理与未来 机器学习的偏见与公平性。 数据隐私与安全。 模型的可解释性（Explainable AI）。 机器学习的最新发展趋势：AutoML, Graph Neural Networks, Transformer模型等。 如何持续学习与进步。 本书特色 理论与实践深度结合： 每一章的理论讲解都辅以Python代码实现，读者可以边学边练。 循序渐进的难度设计： 从基础概念到高级算法，层层递进，适合不同程度的读者。 丰富的实战案例： 贯穿全书的实践案例，紧密贴合Kaggle竞赛的场景，让学习更具目标性。 贴心的Kaggle竞赛指导： 专门的章节指导读者如何参与Kaggle竞赛，以及应对竞赛的策略。 注重解决实际问题： 强调如何将所学知识应用于解决真实世界的问题。 清晰易懂的语言风格： 避免晦涩难懂的学术术语，力求用最直观的方式解释复杂概念。 代码结构清晰，可读性强： 提供的代码示例规范、易于理解和修改。 目标读者 对机器学习感兴趣，希望系统学习的初学者。 有一定编程基础，想将Python应用于数据科学和机器学习的开发者。 希望提升机器学习实战能力，参加Kaggle等数据科学竞赛的学生和从业者。 需要了解机器学习在各行业应用的专业人士。 本书的目标是让每一位读者都能在完成学习后，自信地应用Python进行机器学习项目的开发，并能在Kaggle竞赛中找到属于自己的乐趣与成就。从零开始，一步一个脚印，让我们一起踏上这场激动人心的机器学习探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，给人的感觉作者确实是经过深思熟虑的。它不是那种上来就讲高深算法的书，而是从最基础的Python环境搭建、数据处理工具（比如NumPy、Pandas）开始讲起，然后逐步过渡到机器学习的核心概念和常用模型。这种由浅入深的教学方式，对于零基础或者基础薄弱的读者来说，简直是福音。而且，它在介绍每个模型时，不仅仅告诉你模型是什么，还会深入讲解其背后的数学原理，以及在什么场景下使用哪种模型效果更好，这使得读者不仅能“知其然”，更能“知其所以然”。这种扎实的基础能够让读者在面对更复杂的机器学习问题时，拥有更强的分析和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的实践性真的很强，不仅仅是理论的堆砌。它非常注重将理论知识与实际项目相结合，特别提到了Kaggle竞赛，这对于很多想提升实战能力的朋友来说，绝对是一个巨大的吸引力。书中列举的案例，涵盖了数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估和调优等机器学习流程中的关键环节，并且提供了详细的代码实现。我个人非常喜欢这种“边学边做”的学习方式，能够让我更快地掌握知识点，并且在实践中发现问题、解决问题，这种成就感是纯理论学习所无法比拟的。更重要的是，书中的代码示例非常规范，易于理解和复用，这为我后续独立完成项目打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜在于，它并没有停留在基础模型的讲解，而是将目光放到了更高级的机器学习技术和实战技巧上。它在讲解完一些经典模型后，还会涉及一些更具挑战性的内容，比如深度学习的基础、模型集成方法等等，这些都是在实际竞赛中非常有效的技巧。而且，书中反复强调了“实践出真知”的理念，并提供了大量可以直接上手运行的代码，让你能够快速地搭建起自己的机器学习项目。这不仅仅是一本学习书籍，更像是一个“训练营”，能够帮助读者在短时间内，将理论知识转化为实实在在的战斗力，为参与真正的Kaggle竞赛打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

最近在朋友的推荐下，入手了这本《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》，拿到手后翻阅了一下，整体感觉非常扎实，尤其适合我这种想要在机器学习领域深入学习，并且渴望通过实战来检验和提升技能的读者。书中的理论讲解清晰易懂，从基础概念入手，循序渐进地引导读者理解各种算法的原理，这一点对我来说尤为重要，因为我之前接触过一些机器学习的书籍，但往往理论部分过于抽象，读起来吃力，也难以转化为实际应用。这本书在这一点上做得很好，它不只是堆砌公式，而是用生动的语言和恰当的比喻来解释复杂的概念，让读者能够真正理解“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在机器学习领域摸爬滚打的人，我深知理论与实践脱节的痛苦。很多书籍要么是过于理论化，要么是过于碎片化，很难形成一个完整的知识体系。《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》这本书恰恰弥补了这一不足。它不仅系统地梳理了机器学习的知识脉络，更重要的是，它通过Kaggle竞赛这一极具吸引力的场景，将这些知识点落地。读者在阅读过程中，不仅是在学习算法，更是在学习如何将这些算法应用到真实的数据问题中，如何进行有效的特征工程，如何进行模型评估和调优，以及如何应对竞赛中的各种挑战。这种“以终为始”的设计，让学习过程更加目标明确，也更有成就感。

评分☆☆☆☆☆

可以换一些有用的券，比如我刚刚换了一个全图书满150-50 京东自营的券，50京东豆。

评分☆☆☆☆☆

客观理性记录下，广大消费者参考下。

评分☆☆☆☆☆

寻梦？撑一支长篙，向青草更青处漫溯；满载一船星辉，在星辉斑斓里放歌。

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还有就是：

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好，很好，非常好，好很好，非常好，非常好！！！！非常好非常好！非常好非常好！

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好书，都是值得收藏的，机器人是未来的方向！

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好书好书，很喜欢啊哈哈哈哈哈哈