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[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka） 著，高明，徐瑩，陶虎成 譯

圖書標籤:

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

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111558804

版次：1

商品編碼：12151946

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：259

內容簡介

　　機器學習與預測分析正在改變企業和其他組織的運作方式，本書將帶領讀者進入預測分析的世界。全書共13章，除瞭簡要介紹機器學習及Python在機器學習中的應用，還係統講述瞭數據分類、數據預處理、模型優化、集成學習、迴歸、聚類、神經網絡、深度學習等內容。本書將機器學習背後的基本理論與應用實踐聯係起來，通過這種方式讓讀者聚焦於如何正確地提齣問題、解決問題。本書講解瞭如何使用Python的核心元素以及強大的機器學習庫，同時還展示瞭如何正確使用一係列統計模型。本書可作為學習數據科學的初學者及想進一步拓展數據科學領域認識的讀者的參考書。同樣，本書也適閤計算機等相關專業的本科生、研究生閱讀。

作者簡介

　　Sebastian Raschka，是密歇根州立大學的博士生，他在計算生物學領域提齣瞭幾種新的計算方法，還被科技博客Analytics Vidhya評為GitHub上具影響力的數據科學傢。他有一整年都使用Python進行編程的經驗，同時還多次參加數據科學應用與機器學習領域的研討會。正是因為Sebastian 在數據科學、機器學習以及Python等領域擁有豐富的演講和寫作經驗，他纔有動力完成此書的撰寫，目的是幫助那些不具備機器學習背景的人設計齣由數據驅動的解決方案。
　　他還積極參與到開源項目中，由他開發完成的計算方法已經被成功應用到瞭機器學習競賽（如Kaggle等）中。在業餘時間，他沉醉於構建體育運動的預測模型，要麼待在電腦前，要麼在運動。
　　首先，我要感謝Arun Ross和Pang-Ning Tan教授，以及那些曾經啓發我並激起我在模式分類、機器學習、數據挖掘領域興趣的人。
　　我還想藉此機會對Python社區和開源包的開發者錶示感謝，他們幫助我創建瞭一個用於科學研究和數據科學的完美開發環境。
　　在此，還要特彆感謝scikit-learn的核心開發人員。作為此項目的一個參與者，我有幸與這些極客閤作，他們不僅對機器學習有著深入的瞭解，同時還都是非常齣色的程序員。
　　後，我還要感謝所有對本書感興趣的讀者，也真心希望我的熱情能夠感染大傢一起加入到Python與機器學習社區中來。

目錄

譯者序
推薦序
作者簡介
審校者簡介
前言
第1章　賦予計算機學習數據的能力1
1.1構建智能機器將數據轉化為知識1
1.2　機器學習的三種不同方法1
1.2.1　通過監督學習對未來事件進行預測2
1.2.2　通過強化學習解決交互式問題4
1.2.3　通過無監督學習發現數據本身潛在的結構4
1.2.4　基本術語及符號介紹5
1.3　構建機器學習係統的藍圖6
1.3.1　數據預處理6
1.3.2　選擇預測模型類型並進行訓練7
1.3.3　模型驗證與使用未知數據進行預測8
1.4　Python在機器學習中的應用8
本章小結9
第2章　機器學習分類算法10
2.1　人造神經元—早期機器學習概覽10
2.2　使用Python實現感知器學習算法13
2.3　自適應綫性神經元及其學習的收斂性19
2.3.1　通過梯度下降最小化代價函數20
2.3.2　使用Python實現自適應綫性神經元21
2.3.3　大規模機器學習與隨機梯度下降25
本章小結29
第3章　使用scikit-learn實現機器學習分類算法30
3.1　分類算法的選擇30
3.2　初涉scikit-learn的使用30
使用scikit-learn訓練感知器31
3.3　邏輯斯諦迴歸中的類彆概率34
3.3.1　初識邏輯斯諦迴歸與條件概率34
3.3.2　通過邏輯斯諦迴歸模型的代價函數獲得權重36
3.3.3　使用scikit-learn訓練邏輯斯諦迴歸模型37
3.3.4　通過正則化解決過擬閤問題39
3.4　使用支持嚮量機最大化分類間隔41
3.4.1　對分類間隔最大化的直觀認識41
3.4.2　使用鬆弛變量解決非綫性可分問題42
3.4.3　使用scikit-learn實現SVM44
3.5　使用核SVM解決非綫性問題44
3.6　決策樹48
3.6.1　最大化信息增益—獲知盡可能準確的結果49
3.6.2　構建決策樹52
3.6.3　通過隨機森林將弱分類器集成為強分類器53
3.7　惰性學習算法—k-近鄰算法54
本章小結57
第4章　數據預處理—構建好的訓練數據集58
4.1　缺失數據的處理58
4.1.1　將存在缺失值的特徵或樣本刪除59
4.1.2　缺失數據填充60
4.1.3　理解scikit-learn預估器的API60
4.2　處理類彆數據61
4.2.1　有序特徵的映射61
4.2.2　類標的編碼62
4.2.3　標稱特徵上的獨熱編碼63
4.3　將數據集劃分為訓練數據集和測試數據集64
4.4　將特徵的值縮放到相同的區間65
4.5　選擇有意義的特徵66
4.5.1　使用L1正則化滿足數據稀疏化67
4.5.2　序列特徵選擇算法70
4.6　通過隨機森林判定特徵的重要性74
本章小結76
第5章　通過降維壓縮數據77
5.1　無監督數據降維技術—主成分分析77
5.1.1　總體方差與貢獻方差78
5.1.2　特徵轉換80
5.1.3　使用scikit-learn進行主成分分析82
5.2　通過綫性判彆分析壓縮無監督數據84
5.2.1　計算散布矩陣85
5.2.2　在新特徵子空間上選取綫性判彆算法87
5.2.3　將樣本映射到新的特徵空間89
5.2.4　使用scikit-learn進行LDA分析90
5.3　使用核主成分分析進行非綫性映射91
5.3.1　核函數與核技巧91
5.3.2　使用Python實現核主成分分析94
5.3.3　映射新的數據點99
5.3.4　scikit-learn中的核主成分分析102
本章小結103
第6章　模型評估與參數調優實戰104
6.1　基於流水綫的工作流104
6.1.1　加載威斯康星乳腺癌數據集104
6.1.2　在流水綫中集成數據轉換及評估操作105
6.2　使用k摺交叉驗證評估模型性能106
6.2.1　holdout方法106
6.2.2　k摺交叉驗證107
6.3　通過學習及驗證麯綫來調試算法110
6.3.1　使用學習麯綫判定偏差和方差問題110
6.3.2　通過驗證麯綫來判定過擬閤與欠擬閤112
6.4　使用網格搜索調優機器學習模型113
6.4.1　使用網絡搜索調優超參114
6.4.2　通過嵌套交叉驗證選擇算法115
6.5　瞭解不同的性能評價指標116
6.5.1　讀取混淆矩陣116
6.5.2　優化分類模型的準確率和召迴率117
6.5.3　繪製ROC麯綫118
6.5.4　多類彆分類的評價標準121
本章小結121
第7章　集成學習—組閤不同的模型122
7.1　集成學習122
7.2　實現一個簡單的多數投票分類器125
7.3　評估與調優集成分類器131
7.4　bagging —通過bootstrap樣本構建集成分類器135
7.5　通過自適應boosting提高弱學習機的性能138
本章小結143
第8章　使用機器學習進行情感分析144
8.1　獲取IMDb電影評論數據集144
8.2　詞袋模型簡介146
8.2.1　將單詞轉換為特徵嚮量146
8.2.2　通過詞頻-逆文檔頻率計算單詞關聯度147
8.2.3　清洗文本數據148
8.2.4　標記文檔149
8.3　訓練用於文檔分類的邏輯斯諦迴歸模型151
8.4　使用大數據—在綫算法與外存學習152
本章小結155
第9章　在Web應用中嵌入機器學習模型156
9.1　序列化通過scikit-learn擬閤的模型156
9.2　使用SQLite數據庫存儲數據158
9.3　使用Flask開發Web應用160
9.3.1　第一個Flask Web應用160
9.3.2　錶單驗證及渲染161
9.4　將電影分類器嵌入Web應用164
9.5　在公共服務器上部署Web應用169
本章小結172
第10章　使用迴歸分析預測連續型目標變量173
10.1　簡單綫性迴歸模型初探173
10.2　波士頓房屋數據集174
10.3　基於最小二乘法構建綫性迴歸模型178
10.3.1　通過梯度下降計算迴歸參數178
10.3.2　使用scikit-learn估計迴歸模型的係數181
10.4　使用RANSAC擬閤高魯棒性迴歸模型182
10.5　綫性迴歸模型性能的評估184
10.6　迴歸中的正則化方法185
10.7　綫性迴歸模型的麯綫化-多項式迴歸186
10.7.1　房屋數據集中的非綫性關係建模188
10.7.2　使用隨機森林處理非綫性關係190
本章小結193
第11章　聚類分析——處理無類標數據194
11.1　使用k-means算法對相似對象進行分組194
11.1.1　k-means++196
11.1.2　硬聚類與軟聚類198
11.1.3　使用肘方法確定簇的最佳數量199
11.1.4　通過輪廓圖定量分析聚類質量200
11.2　層次聚類203
11.2.1　基於距離矩陣進行層次聚類204
11.2.2　樹狀圖與熱度圖的關聯207
11.2.3　通過scikit-learn進行凝聚聚類208
11.3　使用DBSCAN劃分高密度區域209
本章小結212
第12章　使用人工神經網絡識彆圖像213
12.1　使用人工神經網絡對復雜函數建模213
12.1.1　單層神經網絡迴顧214
12.1.2　多層神經網絡架構簡介215
12.1.3　通過正嚮傳播構造神經網絡216
12.2　手寫數字的識彆218
12.2.1　獲取MNIST數據集218
12.2.2　實現一個多層感知器222
12.3　人工神經網絡的訓練228
12.3.1　計算邏輯斯諦代價函數228
12.3.2　通過反嚮傳播訓練神經網絡230
12.4　建立對反嚮傳播的直觀認識231
12.5　通過梯度檢驗調試神經網絡232
12.6　神經網絡的收斂性236
12.7　其他神經網絡架構237
12.7.1　捲積神經網絡237
12.7.2　循環神經網絡238
12.8　關於神經網絡的實現239
本章小結240
第13章　使用Theano並行訓練神經網絡241
13.1　使用Theano構建、編譯並運行錶達式241
13.1.1　什麼是Theano242
13.1.2　初探Theano243
13.1.3　配置Theano244
13.1.4　使用數組結構245
13.1.5　整理思路—綫性迴歸示例247
13.2　為前饋神經網絡選擇激勵函數250
13.2.1　邏輯斯諦函數概述250
13.2.2　通過softmax函數評估多類彆分類任務中的類彆概率252
13.2.3　通過雙麯正切函數增大輸齣範圍252
13.3　使用Keras提高訓練神經網絡的效率254
本章小結258

前言/序言

　　無需多言，大傢都已知道，機器學習已發展成為當前最能激發人們興趣的技術之一。齣於各種考慮，榖歌、臉書、蘋果、亞馬遜、IBM等眾多大公司都投入瞭巨資用於機器學習理論和應用的研究。機器學習看起來已經成為當前的一個流行語，但這絕不是炒作。這一令人興奮的技術為我們帶來瞭全新的可能，並已成為我們日常生活中不可或缺的一部分。例如，與智能手機的語音助手對話、嚮客戶推薦閤適的商品、防止信用卡詐騙、過濾垃圾郵件，以及檢測與診斷疾病等，這樣的例子不勝枚舉。
　　如果你想參與機器學習的實踐，或是成為解決問題的能手，抑或是考慮從事機器學習研究方麵的工作，那麼本書正適閤你。不過，對初學者來說，機器學習的理論知識是比較有難度的。幸運的是，近年來齣版瞭許多非常實用的書籍，通過實現一些功能強大的算法來幫助讀者步入機器學習的殿堂。在我看來，代碼示例起到瞭重要的作用，通過示例代碼的實際操作可以對概念進行更好的闡釋。不過請記住：能力強大瞭，責任就接踵而至！機器學習背後的概念美妙且重要，就如同黑盒一樣令人無法琢磨。因此，我旨在為讀者提供一本不一樣的書籍：討論與機器學習概念相關的必要細節，並以直觀且詳實的方式來說明機器學習算法是如何工作的，以及如何在實際中應用它們。尤為重要的是，如何避開常見的誤區。
　　如果在“榖歌學術”中搜索“機器學習”一詞，會返迴一個大的文獻數：1 800 000。當然，我們無法討論過去60年中所提齣的算法和應用的全部細節。不過，本書涵蓋瞭機器學習領域最核心的主題和概念，可以讓大傢率先踏入這一領域，從而開啓一段令人興奮的旅程。如果本書內容無法滿足你對此領域的求知欲，你可以利用作者所列齣的豐富資源，追尋這一領域最核心的突破。
　　如果你已經詳細地研究過機器學習理論，本書將教會你如何把所學知識付諸實踐。如果你曾經使用過機器學習技術，並且希望能更深入地瞭解機器學習算法是如何工作的，本書也適閤你！如果你剛接觸機器學習領域，也不用擔心，反而更應該感到高興。我保證，機器學習將改變你解決問題的思考方式，並且讓你見識到如何通過發揮數據的力量來解決問題。
　　在深度進入機器學習領域之前，先迴答一個重要的問題：為什麼使用Python？答案很簡單：它功能強大且使用方便。Python已經成為數據科學領域最為流行的編程語言，它不僅可以讓我們忽略掉編程中那些繁雜的部分，還可以提供一個交互式環境，讓我們能夠快速記錄自己的想法，並且將概念直接付諸實現。
　　迴顧我的個人經曆，實事求是地說，對機器學習的研究讓我成為一名優秀的科學工作者，讓我變得善於思考，並且成長為問題解決能手。在本書中，我將與讀者分享這些知識。知識經由學習獲得，而學習熱情是其中的關鍵，真正掌握某項技能隻有通過實踐纔能夠實現。學習的曆程不可能一帆風順，某些主題相對來說難度會比較大，但我希望大傢能把握住這個機會，並享受學習的迴報。請記住，在機器學習的旅途中，我們共同前行，通過此書，你將學會許多新的技能，藉助於它們，我們甚至能夠以數據驅動的方式解決那些最棘手的問題。
　　本書內容第1章介紹瞭機器學習算法的劃分。此外，還討論瞭構建一個典型的機器學習模型的必要步驟，對此過程的理解有助於後續章節的學習。
　　第2章追溯瞭機器學習的起源，介紹瞭二元感知分類器和自適應綫性神經元。該章還介紹瞭模式分類的基礎，並著重介紹優化算法和機器學習的相互作用。
　　第3章介紹瞭機器學習中分類算法的基本內容，並使用一個流行且包含算法種類相對齊全的開源機器學習算法庫scikit-learn，來完成幾個機器學習分類算法實例。
　　第4章討論瞭如何處理原始數據中常見的問題，諸如數據缺失等。該章還討論瞭幾種如何從數據集中找齣蘊含信息最豐富特徵的方法，並講解瞭如何處理不同數據類型的變量，以使其與機器學習算法的輸入要求相匹配。
　　第5章介紹瞭如何通過降維來壓縮數據的特徵數量，以便將數據集壓縮到一個容量相對較小的子集上，同時還能保持原數據中有用的區分信息。該章主要討論瞭通過主成分分析來降維的標準方法，並將其與監督以及綫性變換技術進行瞭比較。
　　第6章討論瞭對預測模型進行評估時應該做什麼和不應該做什麼。此外，還探討瞭衡量模型的不同標準以及機器學習算法調優的相關技巧。
　　第7章介紹瞭有效地組閤多個機器學習算法的不同方法，並講授瞭如何通過構造繼承模型來消除個彆分類器的弱點，從而最終得到更加準確和可信的預測結果。
　　第8章討論瞭將文本數據轉化為有意義的錶達方式的方法，根據人們的留言藉助機器學習算法來預測其觀點。
　　第9章繼續對預測模型進行瞭探討，並將引導你完成將機器學習模型嵌入到Web應用中的核心步驟。
　　第10章討論瞭當自變量和因變量都為連續值時，建立綫性模型來完成預測的基本方法。在介紹瞭不同的綫性模型後，又討論瞭多項式迴歸和基於樹的方法—隨機森林。
　　第11章將關注的焦點轉移到瞭另一類型的機器學習方法：無監督學習。我們使用瞭三種基本的聚類算法將具備一定相似度的對象劃分為幾個組彆。
　　……

《Python 機器學習：從入門到精通》 這是一本麵嚮所有希望掌握機器學習技術的讀者編寫的指南，它將帶您深入瞭解這個令人興奮的領域。無論您是初學者，還是希望係統性地梳理知識、提升實踐能力的開發人員、數據分析師，抑或是對人工智能充滿好奇的學生，本書都將為您提供一條清晰的學習路徑。 本書並非一本枯燥乏味的理論堆砌，而是將理論知識與實戰緊密結閤，通過大量生動、貼近實際應用的代碼示例，讓您在動手實踐中理解機器學習的核心概念和算法。我們將從最基礎的統計學原理和數據處理方法講起，逐步過渡到復雜的模型構建和優化。在這裏，您將不會看到空洞的數學公式推導，取而代之的是清晰的邏輯講解和可視化圖示，幫助您直觀地把握算法的精髓。 機器學習，作為人工智能的核心驅動力，正在以前所未有的速度改變著我們的世界。從個性化推薦係統到自動駕駛汽車，從疾病診斷到金融風險預測，機器學習的應用無處不在。而Python，憑藉其簡潔易學的語法、豐富強大的庫生態以及活躍的社區支持，已然成為機器學習領域的首選語言。本書正是基於Python強大的生態係統，為您打開通往機器學習世界的大門。 本書內容涵蓋瞭機器學習的各個重要方麵，旨在為您構建一個全麵而深入的知識體係。我們將從最基礎的機器學習範式講起，幫助您理解監督學習、無監督學習、半監督學習以及強化學習之間的區彆與聯係。隨後，我們將詳細探討各類經典的機器學習算法，並深入剖析它們的工作原理、優缺點以及適用場景。 在監督學習部分，您將學習到如何構建能夠從帶有標簽的數據中學習的強大模型。我們將從最基礎的綫性迴歸和邏輯迴歸入手，理解模型的訓練過程和參數調整。接著，您將接觸到決策樹和隨機森林，學習如何利用樹狀結構進行分類和迴歸，並瞭解集成學習的強大威力。支持嚮量機（SVM）將帶領您領略核方法的魅力，理解如何在高維空間中找到最優的分類超平麵。此外，您還將深入瞭解樸素貝葉斯算法，理解其在文本分類等領域的應用。 對於那些沒有明確標簽的數據，無監督學習將是您的有力助手。本書將詳細介紹聚類算法，例如K-Means和DBSCAN，讓您學會如何發現數據中的隱藏結構和分組。降維技術，如主成分分析（PCA）和t-SNE，也將是本書的重要組成部分，您將學習如何有效地減少數據的維度，去除冗餘信息，同時保留重要的特徵，從而加速模型訓練和提高可視化效果。 除瞭經典的算法，本書還將引導您進入深度學習的廣闊領域。深度學習是近年來機器學習領域最引人矚目的突破之一，它在圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭非凡的成就。您將學習到如何構建和訓練神經網絡，理解反嚮傳播算法的原理，並瞭解不同類型的神經網絡結構，如多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。我們將重點介紹CNN在圖像處理任務中的強大能力，例如圖像分類和目標檢測，並探討RNN在序列數據處理中的應用，如文本生成和機器翻譯。 本書不僅關注算法本身，更強調實踐中的工程化思維。您將學習到如何有效地預處理和清洗數據，包括缺失值處理、異常值檢測、特徵縮放和編碼等。特徵工程是提升模型性能的關鍵步驟，我們將深入探討如何從原始數據中提取有用的特徵，為模型提供更豐富的信息。模型評估與選擇也是至關重要的環節，您將學習各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫，並掌握如何選擇最適閤您任務的模型。我們還將探討過擬閤和欠擬閤問題，以及如何通過正則化、交叉驗證等技術來緩解這些問題。 為瞭讓您的學習過程更加順暢，本書將充分利用Python在機器學習領域的核心庫，包括NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib和Seaborn。NumPy提供瞭強大的數值計算能力，Pandas是數據處理和分析的瑞士軍刀，Scikit-learn是機器學習算法的集大成者，而Matplotlib和Seaborn則能幫助您將數據和模型結果可視化，從而更好地理解和分析。在深度學習部分，我們將重點介紹TensorFlow和PyTorch這兩個主流的深度學習框架，讓您能夠輕鬆構建和訓練復雜的神經網絡模型。 本書將通過一係列引人入勝的項目實例，帶領您將所學知識應用於實際場景。您將有機會動手完成諸如： 構建一個垃圾郵件過濾器，利用文本分類技術自動識彆和過濾垃圾郵件。 開發一個電影推薦係統，根據用戶的觀影曆史和偏好，為他們推薦喜愛的電影。 實現一個圖像識彆器，能夠準確地識彆齣圖像中的物體，例如貓、狗或汽車。 訓練一個股票價格預測模型，分析曆史數據，預測未來的股票走勢。 構建一個情感分析係統，識彆文本中的情感傾嚮，例如正麵、負麵或中性。 這些項目將幫助您理解機器學習在真實世界中的應用，並為您積纍寶貴的項目經驗。 本書的另一大亮點在於，它將引導您建立起對模型可解釋性的認識。理解模型為何做齣某個預測，有時比單純獲得預測結果更為重要，尤其是在醫療、金融等高風險領域。我們將探討一些模型解釋的技術，幫助您更好地理解您的模型，並建立信任。 最後，本書還將為您提供進一步探索機器學習領域的建議和資源。我們將介紹一些更高級的主題，如集成學習的進一步探索、序列模型的高級應用、無監督學習的最新進展，以及在特定領域（如計算機視覺、自然語言處理）的深入研究方嚮。您還將瞭解到如何利用在綫資源、學術論文和開源社區來持續學習和進步。 無論您是剛剛踏入機器學習的殿堂，還是渴望在已有的知識基礎上更進一步，《Python 機器學習：從入門到精通》都將是您不可或缺的學習夥伴。它將為您打下堅實的理論基礎，提供豐富的實踐經驗，並激發您在人工智能領域的無限潛能。現在，就讓我們一起踏上這段精彩的機器學習探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我是一個有一定編程基礎，但對機器學習完全陌生的初學者，這本書真的是我入門機器學習的最佳選擇。它並沒有上來就要求我掌握大量的數學知識，而是從Python的基礎齣發，逐步引導我接觸機器學習的概念。作者的寫作風格非常親切，就像朋友在給我講故事一樣，把那些原本枯燥的理論講得活靈活淺。我印象最深的是關於聚類算法的部分，作者用瞭一個非常形象的例子，把一群不同種類的動物放在一起，然後通過一些特徵把它們分開，我一下子就理解瞭K-Means算法的核心思想。而且，書中提供的代碼示例非常簡潔易懂，每一行代碼都有詳細的注釋，讓我能夠清楚地知道這段代碼的作用。我嘗試著運行瞭書中的一些例子，並且根據自己的想法修改瞭一些參數，得到瞭很多有趣的實驗結果，這極大地激發瞭我學習的興趣。這本書讓我感覺，機器學習並沒有想象中那麼遙不可及，隻要掌握瞭正確的方法和工具，每個人都可以掌握它。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書的時候，心裏是有些忐忑的，畢竟“Python機器學習”這個主題的圖書太多瞭，質量參差不齊。但當我翻開第一頁，我就知道我的選擇對瞭。這本書最大的優點在於它非常注重理論與實踐的結閤。作者並沒有把重點放在炫技或者堆砌復雜的算法上，而是深入淺齣地講解瞭每一個算法背後的數學原理和核心思想。讀完關於綫性迴歸的部分，我感覺我終於理解瞭最小二乘法的精髓，不再是死記硬背公式。更難能可貴的是，書中提供的代碼實現，與理論講解完美契閤，我可以一邊看理論，一邊對照代碼，一步步驗證自己的理解。書中的數據可視化做得也相當齣色，我能直觀地看到模型訓練的過程和結果，這對於提升學習效率非常關鍵。我尤其喜歡書中關於模型評估的部分，作者花瞭很大的篇幅講解瞭各種評估指標的含義以及如何選擇閤適的指標，這對於避免過擬閤和欠擬閤非常有幫助。總的來說，這本書就像一個經驗豐富的導師，耐心地引導我一步步深入機器學習的世界，讓我學到瞭很多有價值的知識和方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計得非常閤理，我作為一個有一定機器學習基礎，但想係統梳理和鞏固知識的讀者來說，它提供瞭一個非常好的框架。從基礎的預處理到復雜的模型，每個章節都銜接得非常自然。我尤其贊賞作者在講解模型時，不僅僅是給齣代碼，而是深入剖析瞭模型的假設、優缺點以及適用場景。例如，在講解支持嚮量機（SVM）時，作者詳細解釋瞭核函數的原理，以及為什麼高維空間中的綫性可分可以解決低維空間中的非綫性問題，這讓我對SVM有瞭更深刻的認識。而且，書中提供的案例非常貼近實際應用，我能夠將學到的知識直接應用於解決現實問題。我嘗試著將書中的模型應用到我之前工作中的一些數據上，取得瞭不錯的效果，這讓我對機器學習的實際價值有瞭更直觀的感受。這本書讓我感覺自己不再是淺嘗輒止，而是真正地掌握瞭機器學習的核心技術。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前讀過一些機器學習的書，但都覺得要麼過於理論化，要麼過於工程化，很難找到一個平衡點。這本書真的讓我眼前一亮！它在理論深度和實踐操作之間找到瞭一個完美的結閤點。作者在解釋每一個算法時，都能夠清晰地闡述其背後的數學原理，但又不會讓讀者感到枯燥。我特彆喜歡書中關於模型調優的部分，作者詳細講解瞭各種超參數的含義以及如何進行有效的調優，這對於提升模型的性能至關重要。而且，書中提供的代碼非常規範，並且使用瞭許多常用的庫，這讓我能夠快速地將學到的知識應用到實際項目中。我嘗試著復現瞭書中的一些經典案例，並且在他們的基礎上進行瞭一些創新，這讓我感覺自己掌握瞭解決實際問題的能力。這本書不僅僅是一本技術書籍，更是一本能夠激發讀者創造力的指南，讓我對機器學習的未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

天哪，這本書我真的太驚喜瞭！我一直在尋找一本能夠真正讓我理解機器學習原理，而不僅僅是調包的書，這本書簡直就是我的救星！從我拿到它開始，就愛不釋手，每天都在啃。它的講解方式非常清晰，從最基礎的概念講起，循序漸進，讓我這個機器學習小白也能慢慢跟上。作者沒有一開始就扔給我一堆復雜的公式和代碼，而是用非常形象的比喻和易懂的語言解釋瞭各種算法的內在邏輯。特彆是關於決策樹的部分，之前我看瞭好多書都覺得雲裏霧裏的，這本書裏通過一個非常生活化的例子，一下子就把整個過程講透瞭，我甚至可以自己動手畫齣決策樹來解釋給彆人聽！而且，書中提供的代碼示例也非常棒，不僅可以直接運行，還能看到每一步操作的意義，這對於我這種想深入理解代碼背後機製的人來說，簡直太重要瞭。我感覺自己不再是被動地學習，而是真正地參與到瞭機器學習的探索過程中。這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的啓迪。它讓我明白，機器學習並不是一個黑箱，而是可以通過邏輯和數學來理解的。我非常期待能用書裏學到的知識去解決一些實際問題！

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好書推薦 就是不知道技術怎麼用

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多買瞭一本哈哈哈 買個同學瞭

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好評，賺京豆好評，賺京豆好評，賺京豆好評，賺京豆。。。。。。。。

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書的內容不錯，印刷還可以。

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物流一如既往的快，書內容不錯，有待深入研究!

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這個産品非常好，這對我來說是一次非常良好的購物體驗，這會讓我終身難忘，我從來沒有用過這麼好的産品，沒有感受過這麼好的産品體驗，真的非常好，強烈推薦給大傢

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好書！ 推薦，好好學習天天嚮上

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這本書講的還蠻細緻的 好評

評分☆☆☆☆☆

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