Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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华校专，王正林 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 数据科学
• 入门
• 算法
• 实践
• 编程
• 数据分析
• 人工智能
• 教程

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121308949

版次：1

商品编码：12049023

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： 数据科学家成长之路

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：452

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　时下极热门的职业是数据科学家，而不是传统的信息科学家，也不是大数据工程师。

　　数据科学家必备的技能中，机器学习和Python 应该是位列前五的两项，学习本书，实现自己的第1个小目标。

内容简介

　　数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的必备技能，机器学习在大数据分析中居于核心的地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是很好很热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的语言。 《Python大战机器学习：数据科学家的diyi个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python编程实践，采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重。《Python大战机器学习：数据科学家的diyi个小目标》共13 章分为4篇展开：第一篇：机器学习基础篇（第1～6 章），讲述机器学习的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法；第二篇：机器学习高级篇（第7～10章），讲述经典而常用的高级机器学习算法，包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习；第三篇：机器学习工程篇（第11～12章），讲述机器学习工程中的实际技术，包括数据预处理，模型评估、选择与验证等。第四篇：kaggle实战篇（第13章），讲述一个kaggle竞赛题目的实战。本书内容丰富、深入浅出，算法与代码齐头并进，无论你是新手还是有经验的读者，都能快速学到你想要的。《Python大战机器学习：数据科学家的diyi个小目标》可供为高等院校计算机、金融、数学、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

作者简介

　　华校专，计算机专业硕士。毕业后曾在部队从事专业相关工作，并研读了大量专业书籍在，从操作系统底层到应用APP开发，并且仿照 C++ STL 的风格实现了各种算法（算法导论的C++实现已经放在个人的github上），目前已从部队退役，并顺利拿到了阿里的算法工程师offer。

目录

第一篇 机器学习基础篇1
第1 章 线性模型 2
1．1 概述2
1．2 算法笔记精华2
1．2．1 普通线性回归2
1．2．2 广义线性模型5
1．2．3 逻辑回归5
1．2．4 线性判别分析7
1．3 Python 实战10
1．3．1 线性回归模型11
1．3．2 线性回归模型的正则化12
1．3．3 逻辑回归22
1．3．4 线性判别分析26

第2 章 决策树 30
2．1 概述30
2．2 算法笔记精华30
2．2．1 决策树原理30
2．2．2 构建决策树的3 个步骤31
2．2．3 CART 算法37
2．2．4 连续值和缺失值的处理42
2．3 Python 实战43
2．3．1 回归决策树（DecisionTreeRegressor） 43
2．3．2 分类决策树（DecisionTreeClassifier） 49
2．3．3 决策图54

第3 章 贝叶斯分类器 55
3．1 概述55
3．2 算法笔记精华55
3．2．1 贝叶斯定理55
3．2．2 朴素贝叶斯法56
3．3 Python 实战59
3．3．1 高斯贝叶斯分类器（GaussianNB） 61
3．3．2 多项式贝叶斯分类器（MultinomialNB） 62
3．3．3 伯努利贝叶斯分类器（BernoulliNB） 65
3．3．4 递增式学习partial_fit 方法69

第4 章 k 近邻法 70
4．1 概述70
4．2 算法笔记精华70
4．2．1 kNN 三要素70
4．2．2 k 近邻算法72
4．2．3 kd 树73
4．3 Python 实践74

第5章 数据降维 83
5．1 概述83
5．2 算法笔记精华83
5．2．1 维度灾难与降维83
5．2．2 主成分分析（PCA） 84
5．2．3 SVD 降维91
5．2．4 核化线性（KPCA）降维91
5．2．5 流形学习降维93
5．2．6 多维缩放（MDS）降维93
5．2．7 等度量映射（Isomap）降维96
5．2．8 局部线性嵌入（LLE） 97
5．3 Python 实战99
5．4 小结118

第6章 聚类和EM 算法 119
6．1 概述119
6．2 算法笔记精华120
6．2．1 聚类的有效性指标120
6．2．2 距离度量122
6．2．3 原型聚类123
6．2．4 密度聚类126
6．2．5 层次聚类127
6．2．6 EM 算法128
6．2．7 实际中的聚类要求136
6．3 Python 实战137
6．3．1 K 均值聚类（KMeans） 138
6．3．2 密度聚类（DBSCAN） 143
6．3．3 层次聚类（AgglomerativeClustering） 146
6．3．4 混合高斯（GaussianMixture）模型149
6．4 小结153

第二篇 机器学习高级篇155
第7章 支持向量机 156
7．1 概述156
7．2 算法笔记精华157
7．2．1 线性可分支持向量机157
7．2．2 线性支持向量机162
7．2．3 非线性支持向量机166
7．2．4 支持向量回归167
7．2．5 SVM 的优缺点170
7．3 Python 实战170
7．3．1 线性分类SVM 171
7．3．2 非线性分类SVM 175
7．3．3 线性回归SVR 182
7．3．4 非线性回归SVR 186

第8章 人工神经网络 192
8．1 概述192
8．2 算法笔记精华192
8．2．1 感知机模型192
8．2．2 感知机学习算法194
8．2．3 神经网络197
8．3 Python 实战205
8．3．1 感知机学习算法的原始形式205
8．3．2 感知机学习算法的对偶形式209
8．3．3 学习率与收敛速度212
8．3．4 感知机与线性不可分数据集213
8．3．5 多层神经网络215
8．3．6 多层神经网络与线性不可分数据集216
8．3．7 多层神经网络的应用219

第9章 半监督学习 225
9．1 概述225
9．2 算法笔记精华226
9．2．1 生成式半监督学习方法226
9．2．2 图半监督学习228
9．3 Python 实战234
9．4 小结243

第10章 集成学习 244
10．1 概述244
10．2 算法笔记精华244
10．2．1 集成学习的原理及误差244
10．2．2 Boosting 算法246
10．2．3 AdaBoost 算法246
10．2．4 AdaBoost 与加法模型252
10．2．5 提升树253
10．2．6 Bagging 算法256
10．2．7 误差-分歧分解257
10．2．8 多样性增强259
10．3 Python 实战260
10．3．1 AdaBoost 261
10．3．2 Gradient Tree Boosting 272
10．3．3 Random Forest 288
10．4 小结298

第三篇 机器学习工程篇299
第11章 数据预处理 300
11．1 概述300
11．2 算法笔记精华300
11．2．1 去除唯一属性300
11．2．2 处理缺失值的三种方法301
11．2．3 常见的缺失值补全方法302
11．2．4 特征编码307
11．2．5 数据标准化、正则化308
11．2．6 特征选择310
11．2．7 稀疏表示和字典学习313
11．3 Python 实践316
11．3．1 二元化316
11．3．2 独热码317
11．3．3 标准化321
11．3．4 正则化325
11．3．5 过滤式特征选取326
11．3．6 包裹式特征选取330
11．3．7 嵌入式特征选取334
11．3．8 学习器流水线（Pipeline） 339
11．3．9 字典学习340

第12 章 模型评估、选择与验证 345
12．1 概述345
12．2 算法笔记精华346
12．2．1 损失函数和风险函数346
12．2．2 模型评估方法348
12．2．3 模型评估349
12．2．4 性能度量350
12．2．5 偏差方差分解356
12．3 Python 实践357
12．3．1 损失函数357
12．3．2 数据集切分359
12．3．3 性能度量370
12．3．4 参数优化387

第四篇 Kaggle 实战篇401
第13 章 Kaggle 牛刀小试 402
13．1 Kaggle 简介402
13．2 清洗数据403
13．2．1 加载数据403
13．2．2 合并数据406
13．2．3 拆分数据407
13．2．4 去除唯一值408
13．2．5 数据类型转换410
13．2．6 Data_Cleaner 类412
13．3 数据预处理415
13．3．1 独热码编码415
13．3．2 归一化处理419
13．3．3 Data_Preprocesser 类421
13．4 学习曲线和验证曲线424
13．4．1 程序说明424
13．4．2 运行结果430
13．5 参数优化433
13．6 小结435

全书符号 436

前言/序言

　　前言

　　拥抱大数据时代

　　“大家还没搞清PC 时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”马云在2013 年淘宝十周年晚会上的这句话，仿佛一下子拉开了大数据时代的序幕。

　　新的时代，需要新的技术，新的技术，需要新的人才。全球最著名的管理咨询公司麦肯锡预测“到2018 年，美国在‘深度分析’人才方面将面临14 万至19 万的人才缺口；在‘能

　　够分析数据帮助公司做出商业决策’方面将面临150 万的人才缺口”。清华大学计算机系教授武永卫2016 年5 月透露了一组数据：未来3~5 年，中国需要180 万数据人才，但目前只有约30 万人。

　　大数据时代，做大数据分析人员有了一个更“性感”的名字，叫做数据科学家（Data Scientist）。《哈佛商业评论》声称，21 世纪最富挑战的工作是数据科学家。时下最热门的职业是数据科学家，而不是传统的信息科学家，也不是大数据工程师。

　　数据科学家必备的技能中，机器学习和Python 应该是位列前五的两项。机器学习炙手可热，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用，关注度也越来越高。而Python 则是最in 的语言，“人生苦短，我用Python”?_?怎么用这本书？

　　机器学习既有算法又有实现，还是比较高深的，算法太难，啃不动，代码太浅，钻不下去。我们的目标是让您快速上手，在内容组织上我们是动了心思的，采用“原理笔记精华+算法Python 实现+ 问题实例+ 实际代码+ 运行调参”的形式，理论与实践交织着展开，算法原理与编程实战并重。

　　全书分13 章进行展开，分为机器学习基础篇、机器学习高级篇、机器学习工程篇和kaggle 实战篇。

　　1. 机器学习基础篇（第1 ～ 6 章）

　　包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k 近邻法、数据降维、聚类和EM 算法等内容。

　　这些基础算法非常经典，原理也相对简单，是入门的最佳选择，掌握这些算法，才能更好地理解后续的高级算法。非菜鸟可以直接忽略这部分。

　　2. 机器学习高级篇（第7 ～ 10 章）

　　包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习等内容。

　　这些高级算法是目前应用非常广泛，也是效果不错的算法，需要深入理解算法的原理、优劣势等特点以及应用场景，要能达到应用自如的程度。

　　3. 机器学习工程篇（第11 ～ 12 章）

　　讲述机器学习工程中的实际技术，包括数据预处理，模型评估、选择与验证等内容。数据清洗、数据预处理和模型评估选择在实际中非常重要，在整个工程项目的开发过程中通常占到一半以上的时间，这部分给出的一些步骤和方法是实践的精华，值得熟练掌握。

　　4. kaggle 实战篇（第13 章）

　　Step-by-step 讲述一个kaggle 竞赛题目的实战，有代码有分析。

　　Kaggle 是目前顶级的数据科学比赛平台，很多机器学习的牛人都在这里玩过，咱们可以学习牛人好的算法，也可以启发自己的思路。对于梦想成为牛人的您，还是去里面混混先：）万一拿了个好的名次呢，拿个一流公司的offer 还是很easy 的。

　　本书的代码全部开源，请自行去下载https://github.com/huaxz1986/git_book，也欢迎在这上面交流。

　　由于作者水平和经验有限，书中错漏之处在所难免，敬请读者指正。

　　作者

　　2017 年元旦于北京

Python大战机器学习：解锁数据科学的入门秘籍 你是否曾被数据背后的无穷可能所吸引，却又为浩瀚的算法和复杂的代码望而却步？你是否渴望在瞬息万变的数据科学领域站稳脚跟，却不知从何处着手？《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》正是为你量身打造的入门指南，它将带你穿越数字的迷雾，踏上成为一名合格数据科学家的康庄大道。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场充满挑战与惊喜的探索之旅。我们将以 Python 这门强大且易学的语言为武器，与“机器学习”这一核心工具展开一场富有成效的“大战”。这场“大战”并非剑拔弩张，而是充满智慧与创新的协作，旨在让你深刻理解机器学习的精髓，并熟练运用 Python 将其转化为解决实际问题的强大力量。 为什么选择 Python？ 在数据科学领域，Python 已然成为事实上的标准语言。它的语法简洁明了，易于上手，更重要的是，它拥有一个极其丰富且活跃的生态系统。从数据处理的 NumPy 和 Pandas，到数据可视化的 Matplotlib 和 Seaborn，再到机器学习的核心库 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch，Python 几乎包揽了数据科学工作流的每一个环节。本书将充分发挥 Python 的优势，让你在学习过程中体验到“事半功倍”的学习效率。我们将从 Python 的基础语法入手，循序渐进地讲解数据结构、控制流、函数等核心概念，确保即使是编程新手也能快速掌握，并为后续的学习打下坚实的基础。 机器学习：不止是算法 “机器学习”听起来或许有些高深莫测，但本书将剥开它神秘的面纱，让你领略其真实的面貌。我们不会一开始就陷入晦涩的数学公式，而是从机器学习的基本思想和应用场景出发。你将了解到，机器学习并非万能的神器，而是通过数据学习规律，从而做出预测或决策的一种强大工具。我们将重点关注机器学习在实际问题中的应用，例如： 预测未来： 如何根据历史销售数据预测下个月的销售额？如何预测股票价格的走势？ 识别模式： 如何识别电子邮件中的垃圾邮件？如何对图像中的物体进行分类？ 推荐系统： 为什么电商网站能精准推荐你可能喜欢的商品？视频平台是如何为你量身定制播放列表的？ 异常检测： 如何在海量交易数据中发现潜在的欺诈行为？ 通过这些生动有趣的案例，你将对机器学习的价值产生直观的认识，并激发深入学习的动力。 本书的学习路径：从零开始，逐步精通 《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》的编排设计充分考虑了学习者的认知曲线，确保你能够稳健地前进： 第一阶段：Python 基础与数据处理的基石 在正式进入机器学习之前，扎实掌握 Python 基础和数据处理能力至关重要。 Python 快速入门： 我们将以最快的速度让你熟悉 Python 的基本语法，包括变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句以及函数。你会发现 Python 的代码像是在与电脑对话，直观且高效。 掌握 NumPy： NumPy 是 Python 进行科学计算的核心库，尤其擅长处理多维数组。你将学习如何创建、操作和索引 NumPy 数组，以及如何利用其高效的数值计算能力进行数据运算。 精通 Pandas： Pandas 是数据分析的瑞士军刀。我们将深入讲解 Pandas 的 DataFrame 和 Series 数据结构，学习如何读取、清洗、转换、合并和分组数据。掌握 Pandas，你将能够轻松应对各种格式的数据，并为后续的分析和建模做好准备。 数据可视化入门： 数据本身往往是枯燥的，但通过可视化，它们就能“活”起来。我们将介绍 Matplotlib 和 Seaborn 这两个强大的可视化库，学习绘制各种图表，如折线图、散点图、柱状图、直方图等，用直观的图形来呈现数据的特征和规律。 第二阶段：机器学习核心概念与初探 在构建起坚实的 Python 和数据处理基础后，我们将正式进入机器学习的世界。 理解机器学习的类型： 我们将介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大类机器学习范式，并解释它们各自的应用场景和基本原理。 初识监督学习： 监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它通过带有标签的训练数据来学习模型。我们将重点介绍两种最经典的监督学习算法： 线性回归： 学习如何用一条直线拟合数据点，用于预测连续数值。例如，根据房屋面积预测房屋价格。 逻辑回归： 学习如何用一个概率模型来分类数据，用于预测离散的类别。例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件。 无监督学习的魅力： 无监督学习则是在没有标签的数据中发现隐藏的结构。我们将介绍： K-Means 聚类： 学习如何将数据分成若干个簇，发现数据中的自然分组。例如，根据用户行为对客户进行分群。 模型评估与调优： 仅仅构建模型是不够的，我们还需要评估模型的性能，并进行调优以获得更好的效果。你将学习各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1 分数以及均方误差等，并了解过拟合和欠拟合的概念。 第三阶段：深入 Scikit-learn，实践机器学习项目 Scikit-learn 是 Python 中最流行、功能最全面的机器学习库之一。本书将带你充分利用 Scikit-learn 的强大功能，并通过实际项目来巩固所学知识。 Scikit-learn 的强大功能： 你将学习如何使用 Scikit-learn 轻松实现各种机器学习算法，包括： 决策树与随机森林： 学习如何构建具有决策规则的模型，以及如何通过集成多个决策树来提升模型的鲁棒性和准确性。 支持向量机 (SVM)： 了解如何寻找最佳的超平面来分隔数据，用于分类和回归任务。 朴素贝叶斯： 学习基于概率的分类模型，在文本分类等领域表现出色。 特征工程： 原始数据往往不能直接用于机器学习模型，我们需要对其进行预处理和转换，这个过程称为特征工程。你将学习如何进行特征选择、特征提取、特征缩放等操作，以提升模型的性能。 模型选择与交叉验证： 如何选择最适合特定问题的模型？如何避免模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现糟糕？我们将介绍交叉验证等技术，帮助你客观地评估模型，并做出明智的模型选择。 机器学习项目实战： 本书将穿插若干个小型机器学习项目，让你亲自动手解决实际问题。例如，我们会一起构建一个电影推荐系统，或者一个用于预测房价的模型。在实践中，你将体验到从数据获取、数据预处理、模型构建到结果评估的完整流程。 本书的独特之处： “实战为王”的理念： 我们相信，学习机器学习的最佳方式是通过实践。本书的大部分内容都将围绕着具体的代码示例和项目展开，让你在“做中学”。 循序渐进的难度曲线： 从 Python 基础到复杂的机器学习算法，本书的难度设计平滑过渡，确保你在每个阶段都能建立起信心。 注重理解而非记忆： 我们将力求让你理解每个算法背后的思想和原理，而不是简单地记住代码。这能帮助你更好地迁移所学知识，解决更广泛的问题。 数据科学家的思维模式： 除了技术技能，本书还将引导你培养数据科学家的思维模式，包括如何提出问题、如何分析数据、如何解释结果以及如何将技术转化为商业价值。 面向未来的视野： 虽然本书专注于机器学习的入门，但它为你打开了通往更广阔数据科学世界的大门。掌握了本书的内容，你将具备继续深入学习深度学习、自然语言处理、计算机视觉等更高级领域的基础。 谁适合阅读本书？ 编程零基础或初学者： 即使你从未接触过编程，本书也会引导你轻松上手 Python。 渴望转行数据科学的从业者： 如果你想进入数据科学领域，本书是你不可或缺的敲门砖。 需要用数据解决问题的各行各业人士： 无论你是市场营销人员、产品经理、业务分析师，还是任何希望通过数据驱动决策的专业人士，本书都能为你提供强大的工具和方法。 在校学生： 本书是计算机科学、统计学、数学等专业学生的优秀参考读物。 “第一个小目标”的意义： “第一个小目标”并非暗示本书内容浅薄，而是象征着一个清晰、可实现、且至关重要的起点。通过学习本书，你的“第一个小目标”便是能够独立完成一个基础的机器学习项目，能够理解并运用主流的机器学习算法，能够运用 Python 解决实际的数据问题。这个目标一旦达成，你将获得巨大的成就感，并为未来更宏大的目标奠定坚实的基础。 《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》将是一次令人兴奋的学习体验。准备好迎接挑战了吗？让我们一起踏上这段精彩的数据科学之旅，用 Python 和机器学习的力量，点亮你职业生涯的全新篇章！

评分☆☆☆☆☆

作为一名自由职业者，我一直在寻找能够为我的项目带来新价值的技能。 《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》这个书名，恰好击中了我的需求点。我需要的不是理论的海洋，而是能够直接应用到实际工作中的技能。这本书的“小目标”定位，让我觉得它会更加务实，更注重于解决实际问题，而不是沉浸在抽象的概念中。我期待这本书能够提供一套完整的学习路线图，让我能够快速掌握机器学习的核心概念和常用工具。我希望它能侧重于Python的实际应用，特别是如何利用Python库来处理和分析数据，以及如何构建和部署机器学习模型。我尤其关注书中是否有关于如何将机器学习模型集成到现有项目中的内容，以及如何进行有效的模型评估和优化。如果书中能提供一些跨领域的应用案例，比如如何利用机器学习来优化营销策略，或者提升客户服务体验，那就更好了。我希望书中能够用清晰、简洁的语言来解释复杂的概念，并且提供大量的代码示例，让我能够快速地将学到的知识应用到我的自由职业项目中，从而为我的客户提供更具竞争力的解决方案。这本书的命名让我看到了学习机器学习的实用价值，让我相信它能帮助我实现职业上的“小目标”，并带来切实的业务增长。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚从学校毕业，正在找工作的软件开发人员，一直想拓展自己的技能栈，而机器学习是我的一个重要关注方向。 《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》这个书名，一下子就吸引了我。它给人的感觉是，机器学习不再是一个遥不可及的“大目标”，而是可以通过一步步的努力，最终达成的“小目标”。这对于刚起步的我来说，是一个极大的鼓励。我最希望的是，这本书能够帮助我理解机器学习的“为什么”和“怎么做”。也就是说，不仅仅是提供代码，更重要的是解释清楚算法的背后逻辑，以及在什么场景下应该选择什么样的算法。我希望书中能够包含清晰的流程图，展示数据科学项目的完整生命周期，从数据收集、预处理，到模型选择、训练、评估，再到模型部署。同时，我也非常期待书中能有丰富的实战案例，让我能够通过实践来加深理解。例如，我希望看到如何利用Python来解决一些实际问题，比如一个简单的文本分类任务，或者一个回归预测任务。书中提供的代码应该易于理解和修改，能够让我快速上手，并且在此基础上进行二次开发。这本书的命名非常有吸引力，让我觉得学习机器学习不再是一件困难的事情，而是可以通过一个清晰的路径，逐步实现的“小目标”，这让我充满了学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有趣，《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》，我拿到它的时候，就觉得这名字抓住了我。我是一名刚入行不久的数据分析师，虽然接触过一些Python基础，但一提到机器学习，总感觉像面对一座难以逾越的高山，感觉无从下手，总是被各种复杂的算法和理论吓退。这本书的副标题“数据科学家的第一个小目标”简直说出了我的心声，它传递了一种“我能行”的信号，让我在学习机器学习的道路上，不再感到孤单和迷茫。我期待它能像一位经验丰富的向导，带领我一步步拆解机器学习的复杂性，从最基础的概念入手，逐步建立起我的知识体系。我希望书中能有清晰的流程图或者思维导图，来帮助我理解不同算法的适用场景和它们之间的联系。更重要的是，我希望这本书能够提供大量的实战案例，让我能将学到的知识立刻应用到实际问题中，通过解决具体问题来巩固理解，而不是停留在理论的海洋里。例如，我特别期待能看到如何利用Python库来处理真实世界的数据集，进行数据清洗、特征工程，然后搭建模型，最后评估模型效果。这本书的命名让我看到了希望，让我觉得机器学习并非遥不可及，而是可以通过循序渐进的学习，逐步掌握的一项核心技能，最终成为我职业发展道路上一个重要的里程碑。

评分☆☆☆☆☆

《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》这个书名，直击痛点！我是一名在传统IT行业摸爬滚打多年的工程师，现在看到数据科学和机器学习这么火，也想转行，但又怕跟不上趟。这本书给我一种“先小步快跑，再逐步深入”的感觉，特别是“第一个小目标”这几个字，非常有亲和力，感觉不是要我一下子掌握所有高深理论，而是先给我打下坚实的基础，让我能快速上手。我最怕的是那种上来就讲一大堆数学公式，然后各种专业术语堆砌的书，看完之后啥都没记住，反而更焦虑了。所以我特别希望这本书能从最基础的Python数据处理和可视化入手，让我先熟悉常用的数据操作和图表制作，再慢慢引入机器学习的概念。我期望它能有清晰的章节划分，每一章都聚焦于一个具体的小目标，并且提供可执行的代码示例，让我能够边学边练。例如，第一章也许是数据的加载和清洗，第二章是特征工程的入门，第三章则是构建我的第一个简单的分类模型。这样循序渐进的学习方式，让我能够逐步建立信心，并且在完成每一个“小目标”后，都能获得成就感，从而更有动力继续深入。这本书的命名真的很有智慧，它让我看到了学习机器学习的希望，而且是以一种我能够接受的方式。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》，光看书名，我就被它深深吸引了。作为一名对数据科学充满好奇但又缺乏系统学习路径的在校学生，我一直渴望找到一本既能让我快速入门机器学习，又能让我感受到学习乐趣的书。这本书的名字给我一种“战斗”的激情，仿佛机器学习不再是枯燥的公式和代码，而是可以被征服的挑战。我非常看重学习过程的体验，希望这本书能够摒弃那些晦涩难懂的学术语言，用一种更加通俗易懂、生动有趣的方式来讲解机器学习的原理。我希望书中能包含一些与日常生活息息相关的例子，比如如何用机器学习来预测股票价格、推荐我喜欢的电影，或者识别图像中的猫猫狗狗。这样，学习的过程就能变得更加直观和有意义。我特别期待书中能够详细讲解Python中常用的机器学习库，如Scikit-learn、Pandas、NumPy等，并且通过实际代码演示，让我能够亲手实践。我希望能看到书中提供了完整的项目代码，可以让我直接运行，理解其中的逻辑，并在此基础上进行修改和扩展。这本书的命名让我对学习机器学习充满了期待，我相信它能为我打开通往数据科学世界的大门，让我感受到编程和算法的魅力。

评分☆☆☆☆☆

来瞻仰学霸师兄的作品，学习这种精神。

评分☆☆☆☆☆

学霸笔记，非同一般。。。

评分☆☆☆☆☆

内容还行，就是讲的有些简略，不配着其他的书，看起来费劲

评分☆☆☆☆☆

算法结合实践，内容略微有点深奥，适合慢慢学习，细细品味

评分☆☆☆☆☆

送货速度快，产品很不错，下次还会买。

评分☆☆☆☆☆

不过依旧有一点分量

评分☆☆☆☆☆

还可以，讲的还可以

评分☆☆☆☆☆

买书再不去书店了，因为京东都有，还有活动搞，喜欢的书都存到购物车，等有活动时，下手哈！

评分☆☆☆☆☆

与描述相符，物流服务快，服务态度好，是一次满意的购物体验。