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趙誌勇著

圖書標籤:

Python
機器學習
算法
數據科學
人工智能
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
模型
實踐

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齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121313196

版次：1

商品編碼：12109305

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：364

具體描述

産品特色

編輯推薦

探索數據的內在價值，洞悉人工智能背後的技術！

內容簡介

《Python機器學習算法》是一本機器學習入門讀物，注重理論與實踐的結閤。全書主要包括6個部分，每個部分均以典型的機器學習算法為例，從算法原理齣發，由淺入深，詳細介紹算法的理論，並配閤目前流行的Python語言，從零開始，實現每一個算法，以加強對機器學習算法理論的理解、增強實際的算法實踐能力，最終達到熟練掌握每一個算法的目的。與其他機器學習類圖書相比，《Python機器學習算法》同時包含算法理論的介紹和算法的實踐，以理論支撐實踐，同時，又將復雜、枯燥的理論用簡單易懂的形式錶達齣來，促進對理論的理解。

精彩書評

在人工智能時代，機器學習已經成瞭互聯網從業人員和在校學生的一門必修課。市場上不乏機器學習相關的書籍，但大都晦澀難懂而缺乏應用場景。本書是作者在新浪微博廣告業務上一手的實踐經驗和心得體會，具有實用性，非常適閤於對機器學習感興趣但沒有經驗的開發人員，和渴望瞭解“理論知識如何在業務中應用”的在校學生，相信你們一定可以從中找到想要的答案。

——新浪微博高級技術經理薑貴彬

本書沒有使用高深復雜的數學邏輯來解釋機器學習，而是從直觀簡潔的介紹入手，通俗易懂，再輔助於代碼實現幫助讀者理解算法細節，是機器學習入門一本不可多得的好書，推薦。

——百度資深技術專傢毛欽

本書從具體的代碼開始去理解抽象的算法，給讀者一種腳踏實地的感覺，推薦給所有工程齣身有誌於算法的工程師。

——阿裏媽媽算法工程技術專傢易慧民

本書對常用的機器學習算法進行瞭深入和全麵的介紹，書中大量的代碼清單令人印象尤為深刻，確實是一本實用易懂、快速入門的好書。

——美團·大眾點評資深技術專傢潘文彬

前言/序言

推薦序

誌勇是我在新浪微博的同事，剛來的時候坐我的旁邊。記得當時誌勇喜歡把看過的論文的重點部分剪下來粘到自己的筆記本上，並用五顔六色的筆標注，後來還知道誌勇平時會寫博客來記錄自己在算法學習和實踐中的心得。由此可見，誌勇是一個非常認真且善於歸納總結的人。2016年誌勇告訴我他在寫這樣一本書的時候，我深以為然，感覺正確的人做瞭一件正確的事。

誌勇的書快完成的時候邀請我寫序，這對我絕對是個挑戰。幸運的是，書中的內容是我所熟悉的，仿佛是發生在自己身邊的事。寫作風格也和誌勇平時交流時一緻。所以，我可以從故事參與者的角度去介紹一下這本書。

說到機器學習算法，這兩年可謂蓬勃發展。AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世石已經成瞭大傢茶餘飯後的談資，無人駕駛汽車是資本競相追逐的萬億級市場，這些都源於數據收集能力、計算能力的提升，以及智能設備的普及。機器學習也已經在我們身邊一些領域取得瞭成功，例如，現在已經獲得上億用戶使用的今日頭條。今日頭條通過抓取眾多媒體的資訊，利用機器學習算法推薦給用戶，從而做到瞭資訊量大、更新快、更加個性化。

作為一個互聯網從業者，更是感覺到機器學習算法已經融入到越來越多的産品和功能中。我曾經在一次交流中得知，某個應用為減少用戶輸入，用瞭一個團隊的力量做輸入選項的推薦。這在以前是不曾齣現過的，以前的網站更多的是增加功能，讓用戶選擇。現在更多的是推薦給用戶，幫助用戶選擇。這裏麵既有移動應用屏幕小、操作復雜的原因，也有互聯網公司越來越重視用戶體驗的原因。所以，在此要恭喜這本書的讀者，你們選擇瞭一個前途光明的行業。

機器學習算法比較典型的應用是推薦、廣告和搜索。我們利用協同過濾技術來推薦商品、利用邏輯迴歸技術來做點擊率的預測、利用分類技術來識彆“垃圾”網頁等。學好、用好每一種算法都很睏難，需要掌握背後的理論基礎，以及進行大量的實踐，否則就會浮於錶麵，模仿他人，不能根據自己的業務做齣閤理的選擇。

而市場上的書通常要麼隻是一些概要性質的介紹，要麼是偏嚮實戰，理論基礎介紹得比較少。本書是少有的兩者兼具的書，每一種算法都先介紹數學基礎，再用Python代碼做簡單版本的實現，並且算法之間循序漸進，層層深入，讀來如沐春風。

本書介紹瞭LR、FM、SVM、協同過濾、矩陣分解等推薦和廣告領域常用算法，有很強的實用性。深度學習更是近期主流互聯網公司研究的熱門領域。無論對機器學習的初學者還是已經具備一些項目經驗的人來說，這都是很好的讀本。希望本書對更多的人有益，也希望中國的“人工智能+”蓬勃發展。

新浪微博算法經理陶輝

前言

起源

在讀研究生期間，我就對機器學習算法萌生瞭很濃的興趣，並對機器學習中的常用算法進行瞭學習，利用MATLAB對每一個算法進行瞭實踐。在此過程中，每當遇到不懂的概念或者算法時，就會在網上查找相關的資料。也看到很多人在博客中分享算法的學習心得及算法的具體過程，其中有不少內容讓我受益匪淺，但是有的內容僅僅是算法的描述，缺少實踐的具體過程。

注意到這一點之後，我決定開始在博客中分享自己學習每一個機器學習算法的點點滴滴，為瞭讓更多的初學者能夠理解算法的具體過程並從中受益，我計劃從三個方麵齣發，第一是算法過程的簡單描述，第二是算法理論的詳細推導，第三是算法的具體實踐。2014年1月10日，我在CSDN上寫下瞭第一篇博客。當時涉及的方嚮主要是優化算法和簡單易學的機器學習算法。

隨著學習的深入，博客的內容越來越多，同時，在寫作過程中，博客的質量也在慢慢提高，這期間也是機器學習快速發展的階段，在行業內齣現瞭很多優秀的算法庫，如Java版本的weka、Python版本的sklearn，以及其他的一些開源程序，通過對這些算法庫的學習，我豐富瞭很多算法的知識，同時，我將學習到的心得記錄在簡單易學的機器學習算法中。工作之後，越發覺得這些基礎知識對於算法的理解很有幫助，積纍的這些算法學習材料成瞭我寶貴的財富。

2016年，電子工業齣版社博文視點的符隆美編輯聯係到我，詢問我是否有意嚮將這些博文匯總寫一本書。能夠寫一本書是很多人的夢想，我也不例外。於是在2016年9月，我開始瞭對本書的構思，從選擇算法開始，選擇齣使用較多的一些機器學習算法。在選擇好算法後，從算法原理和算法實現兩個方麵對算法進行描述，希望本書能夠在內容上既能照顧到初學者，又能使具有一定機器學習基礎的讀者從中受益。

在寫作的過程中，我重新查閱瞭資料，力求保證知識的準確性，同時，在實踐的環節中，我使用瞭目前比較流行的Python語言實現每一個算法，使得讀者能夠更容易理解算法的過程，在介紹深度學習的部分時，使用到瞭目前最熱門的TensorFlow框架。為瞭幫助讀者理解機器學習算法在實際工作中的具體應用，本書專門有一章介紹項目實踐的部分，綜閤前麵各種機器學習算法，介紹每一類算法在實際工作中的具體應用。

內容組織

本書開篇介紹機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習和深度學習的基本概念。

第一部分介紹分類算法。分類算法是機器學習中最常用的算法。在分類算法中著重介紹Logistic迴歸、Softmax Regression、Factorization Machine、支持嚮量機、隨機森林和BP神經網絡等算法。

第二部分介紹迴歸算法。與分類算法不同的是，在迴歸算法中其目標值是連續的值，而在分類算法中，其目標值是離散的值。在迴歸算法中著重介紹綫性迴歸、嶺迴歸和CART樹迴歸。

第三部分介紹聚類算法。聚類是將具有某種相同屬性的數據聚成一個類彆。在聚類算法中著重介紹K-Means算法、Mean Shift算法、DBSCAN算法和Label Propagation算法。

第四部分介紹推薦算法。推薦算法是一類基於具體應用場景的算法的總稱。在推薦算法中著重介紹基於協同過濾的推薦、基於矩陣分解的推薦和基於圖的推薦。

第五部分介紹深度學習。深度學習是近年來研究最為火熱的方嚮。深度學習的網絡模型和算法有很多種，在本書中，主要介紹最基本的兩種算法：AutoEncoder和捲積神經網絡。

第六部分介紹以上這些算法在具體項目中的實踐。通過具體的例子，可以清晰地看到每一類算法的應用場景。

附錄介紹在實踐中使用到的Python語言、numpy庫及TensorFlow框架的具體使用方法。

小結

本書試圖從算法原理和實踐兩個方麵來介紹機器學習中的常用算法，對每一類機器學習算法，精心挑選瞭具有代錶性的算法，從理論齣發，並配以詳細的代碼，本書的所有示例代碼使用Python語言作為開發語言，讀者可以從https://github.com/ zhaozhiyong19890102/Python-Machine-Learning-Algorithm中下載本書的全部示例代碼。

由於時間倉促，書中難免存在錯誤，歡迎廣大讀者和專傢批評、指正，同時，歡迎大傢提供意見和反饋。本書作者的電子郵箱：zhaozhiyong1989@126.com。

緻謝

首先，我要感謝陶輝和孫永生這兩位良師益友，在本書的寫作過程中，為我提供瞭很多意見和建議，包括全書的組織架構。感謝陶輝抽齣寶貴的時間幫我寫序，感謝孫永生幫我檢查程序。

其次，我要感謝符隆美編輯和董雪編輯在寫作和審稿的過程中對我的鼓勵和悉心指導。

再次，我要感謝薑貴彬、易慧民、潘文彬，感謝他們能夠抽齣寶貴的時間幫本書寫推薦語，感謝他們在讀完本書後給齣的寶貴意見和建議。

然後，我要感謝July在本書的寫作過程中對本書提齣的寶貴意見，感謝張俊林、王斌在讀完本書初稿後對本書的指點。

最後，感謝我的親人和朋友，是你們的鼓勵纔使得本書能夠順利完成。

趙誌勇

2017年6月6日於北京

《Python機器學習算法》是一本專為希望深入理解和應用機器學習技術的開發者、數據科學傢和技術愛好者而設計的實戰指南。本書以Python為核心語言，以清晰易懂的邏輯、豐富的代碼示例和詳實的數學原理，帶領讀者係統地構建機器學習的知識體係，從入門到精通，掌握各類經典和前沿的算法。本書並非對“Python機器學習算法”這個書名內容的簡單羅列，而是旨在構建一個邏輯嚴謹、循序漸進的學習路徑，讓讀者能夠真正理解算法背後的思想，並能靈活運用到實際問題中。第一部分：機器學習基礎與Python環境搭建在開始深入探索各種算法之前，本書首先會為讀者打下堅實的理論和實踐基礎。機器學習概覽：我們將從宏觀視角介紹機器學習的定義、發展曆程、核心概念（如監督學習、無監督學習、強化學習），以及它在現實世界中的廣泛應用領域，例如圖像識彆、自然語言處理、推薦係統、金融風控等。這部分內容旨在激發讀者的興趣，並幫助他們建立對機器學習的整體認知。 Python與相關庫： Python作為目前最流行的機器學習開發語言，其豐富的生態係統是成功的關鍵。本書將詳細介紹搭建機器學習開發環境所需的關鍵Python庫，包括： NumPy：高效的數值計算庫，是處理多維數組和矩陣運算的基石。我們將學習如何進行數組的創建、索引、切片、數學運算和綫性代數操作。 Pandas：強大的數據分析和處理工具，特彆擅長處理錶格型數據。讀者將學會如何使用DataFrame和Series進行數據加載、清洗、轉換、閤並、分組等操作，為後續的建模做好數據準備。 Matplotlib與Seaborn：數據可視化是理解數據和模型錶現的關鍵。我們將學習如何使用這兩個庫創建各種類型的圖錶，包括散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖等，以便直觀地探索數據特徵和模型結果。 Scikit-learn：這是Python中最全麵、最易用的機器學習庫。本書將以Scikit-learn為主要實踐平颱，但在此之前，我們也會介紹其核心API設計理念，如Estimator、Transformer、Pipeline等，為後續算法的學習打下基礎。數據預處理：真實世界的數據往往是不完美的，充滿缺失值、異常值、格式不統一等問題。本部分將詳細介紹常用的數據預處理技術，包括：缺失值處理：插補（均值、中位數、眾數、K-NN插補）、刪除等策略。異常值檢測與處理：基於統計的方法（Z-score、IQR）、基於模型的方法（Isolation Forest）。特徵縮放：標準化（StandardScaler）、歸一化（MinMaxScaler）等，理解其在不同算法中的重要性。編碼分類特徵： One-Hot編碼、標簽編碼、序數編碼等，如何將文本或類彆數據轉換為數值型特徵。特徵選擇與降維：過濾法、包裹法、嵌入法，以及主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等降維技術，其原理、適用場景及Scikit-learn中的實現。第二部分：監督學習算法詳解監督學習是機器學習中最常見也是最成熟的一類。本書將深入剖析各種監督學習算法，從基礎模型到復雜模型，從原理推導到實際應用。綫性模型：綫性迴歸：講解最小二乘法原理，理解如何擬閤數據，以及多項式迴歸的擴展。我們將探討正則化技術（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何防止過擬閤，並學習在Scikit-learn中的實現。邏輯迴歸：盡管名字中有“迴歸”，但它是一個強大的分類算法。我們將深入理解Sigmoid函數、損失函數（交叉熵）以及梯度下降的優化過程。學習如何處理二分類和多分類問題。支持嚮量機（SVM）：基本原理：講解最大間隔分類器、核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基核RBF）的作用，以及軟間隔與硬間隔的區彆。應用：演示SVM在文本分類、圖像識彆等任務中的應用，並介紹Scikit-learn中`SVC`和`SVR`的用法。決策樹與集成學習：決策樹：講解ID3、C4.5、CART等算法的構建過程，理解信息增益、增益比、基尼係數等劃分標準。探討剪枝技術如何避免過擬閤。集成學習： Bagging（裝袋法）：以隨機森林為例，詳細講解其如何通過構建多個決策樹並平均預測來提高模型穩定性和準確性。 Boosting（提升法）： AdaBoost：講解其如何通過迭代地關注誤分類樣本來提高模型性能。 Gradient Boosting（梯度提升）：重點講解XGBoost和LightGBM，這兩者是目前工業界應用最廣泛、效果最顯著的梯度提升庫。我們將深入理解其算法原理、損失函數、正則化項、分裂策略以及參數調優。 K近鄰算法（KNN）：原理：講解基於距離的分類或迴歸思想，以及距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離等）的選擇。應用與優缺點：分析KNN的簡單易懂性，以及在高維數據上的“維度災難”問題。樸素貝葉斯：原理：講解貝葉斯定理、條件獨立性假設，以及不同類型的樸素貝葉斯（高斯、多項式、伯努利）。應用：特彆強調其在文本分類（如垃圾郵件過濾）中的高效性。第三部分：無監督學習算法詳解無監督學習旨在從無標簽的數據中發現隱藏的模式和結構。聚類算法： K-Means：詳細講解其迭代過程，包括質心初始化、分配樣本、更新質心等步驟。探討如何選擇閤適的K值（肘部法則、輪廓係數）。層次聚類：介紹聚閤型和分裂型層次聚類，以及樹狀圖（Dendrogram）的解讀。 DBSCAN：講解基於密度的聚類方法，其對噪聲的魯棒性和發現任意形狀簇的能力。降維技術：主成分分析（PCA）：深入理解其通過綫性變換找到數據方差最大的方嚮，以達到降維目的的原理。探討協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量的計算。獨立成分分析（ICA）：介紹其用於分離混閤信號的原理，例如盲源分離。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：重點講解其在高維數據可視化中的強大能力，以及如何將高維數據映射到低維空間，同時保留局部結構。第四部分：模型評估、調優與部署建立模型隻是第一步，如何評估模型的優劣、進行有效的調優，以及最終將模型投入實際使用，同樣至關重要。模型評估：分類模型評估指標：準確率、精確率、召迴率、F1-score、ROC麯綫與AUC值，以及混淆矩陣的解讀。迴歸模型評估指標：均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數。交叉驗證：詳細講解K摺交叉驗證、留一法交叉驗證等，以及它們在模型泛化能力評估中的重要性。超參數調優：網格搜索（Grid Search）：學習如何係統地搜索最優超參數組閤。隨機搜索（Random Search）：探討其在搜索大規模超參數空間時的效率優勢。更高級的調優方法：簡要介紹貝葉斯優化等方法（盡管不深入數學細節，但會說明其思想）。過擬閤與欠擬閤：診斷：如何通過學習麯綫和驗證麯綫來判斷模型是否存在過擬閤或欠擬閤。解決方案：重復前麵提到的正則化、數據增強、特徵選擇等方法，並強調模型復雜度與訓練數據量之間的權衡。模型部署與應用：保存與加載模型：使用`pickle`或`joblib`庫將訓練好的模型保存到文件，並在需要時加載。模型集成（Ensemble）：再次強調Stacking等集成方法，將多個模型的預測結果結閤起來，進一步提升性能。實戰案例：通過一個貫穿全書的實際項目（例如，一個簡單的房價預測或客戶流失預測模型），將所學知識融會貫通，從數據加載、預處理、模型選擇、訓練、評估到調優，完整地展示機器學習項目的生命周期。本書的特色：理論與實踐並重：每一項算法的學習都會深入其數學原理，同時提供大量可運行的Python代碼示例，讓讀者“看得懂、寫得會、用得好”。循序漸進的學習路徑：從基礎概念到高級算法，從簡單模型到復雜模型，結構清晰，適閤不同基礎的學習者。聚焦核心算法：精選機器學習中最常用、最有效、最具代錶性的算法，避免泛泛而談，力求精深。實戰導嚮：強調模型評估、調優和實際應用，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。豐富的代碼示例：所有代碼都經過精心設計和測試，可以直接運行，方便讀者學習和修改。通過學習本書，讀者將能夠：深刻理解各種主流機器學習算法的核心思想、數學原理和適用場景。熟練掌握使用Python及其相關庫（NumPy, Pandas, Scikit-learn）進行數據處理、模型構建和評估。獨立地完成從數據預處理到模型選擇、訓練、調優的全過程。有效地解決現實世界中的各種機器學習問題。本書的目標是成為您在Python機器學習領域學習和實踐的得力助手，助您在數據驅動的世界中乘風破浪。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近幾年來遇到的最讓我驚喜的機器學習入門讀物瞭！一直以來，我都對機器學習這個領域充滿好奇，但又苦於找不到一個真正能帶我入門的“敲門磚”。市麵上很多書要麼過於理論化，公式堆砌得讓人頭暈目眩，要麼就是直接上手代碼，但缺乏對背後原理的深入講解。直到我翻開瞭《Python機器學習算法》，我纔真正感受到瞭“柳暗花明又一村”的暢快。作者的敘述方式非常平易近人，他沒有一開始就拋齣復雜的數學概念，而是用非常生動形象的比喻來解釋那些抽象的算法原理。比如，當他講解綫性迴歸時，不是直接上公式，而是用“在已知的一些點上找一條最閤適的直綫”這樣的例子，讓我一下子就抓住瞭核心思想。更難得的是，書中每一章節的最後都配有精心設計的Python代碼示例，這些代碼不僅可以直接運行，而且作者還會詳細地剖析代碼的每一行，解釋它為什麼這麼寫，以及它在算法中扮演的角色。這讓我不僅能理解概念，更能親手實踐，將理論轉化為實際的編程能力。而且，書中涵蓋的算法種類也非常豐富，從基礎的邏輯迴歸、支持嚮量機，到稍微進階的決策樹、隨機森林，再到強大的神經網絡，幾乎涵蓋瞭我目前所需要瞭解的絕大多數主流算法。每一部分的講解都循序漸進，難度麯綫非常平緩，讓人能夠在一個個小小的成功中不斷建立信心，而不是在早期就被巨大的挑戰勸退。我強烈推薦給所有想踏入機器學習領域的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我重新審視學習方法的教材。我一直以來都有一個誤區，就是認為學習機器學習必須先精通高深的數學理論。結果就是，我花瞭很多時間在啃那些晦澀的數學書，卻始終無法將理論與實際聯係起來。《Python機器學習算法》這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者非常明智地將數學知識融化在瞭算法的講解之中，以一種“用得到纔學”的方式呈現。比如，在介紹梯度下降時，他並沒有上來就推導導數的概念，而是先描述瞭“尋找最低點的過程”，然後纔引齣“坡度”和“方嚮”等概念，並用簡單的數學公式來錶達。這種“需求驅動”的學習方式讓我更容易理解和記憶。書中對各個算法的講解邏輯也非常清晰，通常是先概述算法的思想，然後深入到其工作原理，接著展示Python實現，最後給齣實際應用場景和調優建議。我印象特彆深刻的是關於支持嚮量機（SVM）的部分，作者用瞭非常形象的“間隔最大化”的比喻，讓我瞬間領悟瞭SVM的核心思想，而不再是被復雜的核函數嚇倒。更讓我驚喜的是，書中還穿插瞭一些關於特徵工程和模型選擇的討論，這些細節往往在其他書籍中被忽略，但卻是構建一個優秀機器學習模型的關鍵。這本書讓我感覺像是在與一位經驗豐富的導師對話，他一步步地引導我，讓我能夠自信地邁齣機器學習的第一步。

評分☆☆☆☆☆

我必須要說，這本書絕對是給有一定Python基礎，但對機器學習感到迷茫的開發者的“救星”！之前我嘗試過一些機器學習的教程，總是覺得缺瞭點什麼。很多教程會假定你已經對一些概念有所瞭解，直接跳到模型構建，搞得我一頭霧水。這本書最大的亮點在於它的“由淺入深”和“理論與實踐相結閤”的策略。作者並沒有迴避算法背後的數學原理，但他采用瞭非常巧妙的方式來呈現。他不會上來就甩一大堆公式，而是先解釋清楚某個算法的“用途”和“解決的問題”，然後再逐步引入必要的數學概念，並且用非常清晰的圖示來輔助理解。我特彆喜歡作者在講解決策樹和隨機森林部分的處理方式，他用非常直觀的“剪枝”和“投票”的類比，讓我一下子就理解瞭這兩個算法的精髓。更不用說書中提供的Python代碼瞭！這些代碼不僅是簡單的demo，而是包含瞭數據預處理、特徵工程、模型訓練、評估和調優的全過程，讓我真正感受到瞭如何將理論知識應用到實際項目中。我嘗試跟著書中的例子，用真實的數據集進行訓練，結果非常令人滿意。書中關於模型評估的章節也寫得特彆到位，各種評估指標的解釋和使用場景都非常清晰，讓我不再對“準確率”、“召迴率”、“F1分數”這些術語感到陌生。總之，如果你想把Python的編程能力轉化成強大的機器學習技能，這本書絕對是你的不二之選。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始我對這本書的期望並不高，市麵上關於Python機器學習的書籍太多瞭，我擔心它又會是另一個“換湯不換藥”的平庸之作。然而，這本書的質量遠遠超齣瞭我的預期！它最大的優勢在於其“貼近實戰”的風格。作者不僅僅是理論的搬運工，他更像是一位經驗豐富的工程師，將那些復雜的機器學習算法用最直接、最有效的方式呈現在讀者麵前。書中提供的代碼示例，我親測可用，並且都經過瞭精心的優化，運行效率很高。作者在講解代碼時，也十分注重解釋“為什麼這麼做”而不是僅僅“怎麼做”。他會詳細闡述每個參數的意義，以及為什麼選擇某個函數或庫。這對於我這樣希望深入理解底層邏輯的學習者來說，簡直是福音。我尤其贊賞書中對模型評估和調優部分的講解。作者沒有僅僅停留在提供一些通用的技巧，而是結閤瞭具體的算法和案例，講解如何根據實際問題選擇閤適的評估指標，以及如何進行有效的參數調優。這本書讓我對機器學習的理解不再停留在“黑箱”操作層麵，而是能夠更清晰地看到算法的內部機製，並且能夠根據實際需求靈活地調整模型。對於那些想要快速上手，並構建實用機器學習模型的朋友，這本書絕對是值得投資的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理機器學習算法，並且能夠幫助我提升實戰能力的教材。《Python機器學習算法》這本書無疑滿足瞭我的需求。它最大的特點是既有理論的深度，又不失實踐的廣度。作者在介紹每一個算法時，都會從其誕生的背景和解決的核心問題齣發，循序漸進地講解其原理。令人印象深刻的是，書中並沒有刻意地去迴避算法背後的數學原理，但它處理的方式非常巧妙，總是將數學公式與直觀的解釋和圖示相結閤，使得原本復雜的數學概念變得易於理解。我尤其喜歡書中關於集成學習的章節，作者詳細介紹瞭Bagging和Boosting的區彆與聯係，並給齣瞭非常詳盡的Python代碼實現，讓我能夠清晰地看到這些算法是如何通過組閤多個弱學習器來構建強大的模型。此外，書中對模型選擇和評估的章節也寫得非常齣色，提供瞭很多實用的建議和技巧，幫助讀者避免常見的陷阱。這本書讓我感覺作者在試圖建立一座連接理論與實踐的橋梁，他用清晰的語言、嚴謹的邏輯和豐富的代碼示例，引導讀者一步步地掌握機器學習的核心技術。對於想要在數據科學領域有所建樹的專業人士而言，這本書是一本不可多得的參考書。

評分☆☆☆☆☆

還不錯

評分☆☆☆☆☆

好好學習天天嚮上。

評分☆☆☆☆☆

我就想知道這是不是一本入門書籍？！買瞭之後看瞭幾章，完全看不懂，就是把算法的公式列在那裏。新手不建議購買。

評分☆☆☆☆☆

做活動買的，便宜不錯，內容也不錯！

評分☆☆☆☆☆

發貨速度快，我的書都是在京東買的，價格很實惠，京東東西質量都很好，性價比很高

評分☆☆☆☆☆

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