Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南（影印版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Aurélien，Géron 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 深度學習
• Scikit-Learn
• TensorFlow
• Python
• 數據挖掘
• 算法
• 模型
• 實用指南
• 影印版

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564173715

版次：1

商品編碼：12241590

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　通過具體的例子、很少的理論以及兩款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron會幫助你掌握構建智能係統所需要的概念和工具。你將會學習到各種技術，從簡單的綫性迴歸及發展到深度神經網絡。每章的練習有助於你運用所學到的知識，你隻需要有一些編程經驗就行瞭。
　　探索機器學習，尤其是神經網絡
　　使用Scikit-Learn全程跟蹤一個機器學習項目的例子
　　探索各種訓練模型，包括：支持嚮量機、決策樹、隨機森林以及集成方法
　　使用TensorFlow庫構建和訓練神經網絡
　　深入神經網絡架構，包括捲積神經網絡、循環神經網絡和深度強化學習
　　學習可用於訓練和縮放深度神經網絡的技術
　　運用實際的代碼示例，無需瞭解過多的機器學習理論或算法細節

作者簡介

　　Aurélien Géron，是一名機器學習顧問。作為一名前Google職員，在2013至2016年間，他領導瞭YouTube視頻分類團隊。在2002至2012年間，他身為法國主要的無綫ISP Wifirst的創始人和CTO，在2001年他還是Polyconseil的創始人和CTO，這傢公司現在管理著電動汽車共享服務Autolib'。

精彩書評

　　“本書很好地介紹瞭利用神經網絡解決問題的相關理論與實踐。它涵蓋瞭構建高效應用涉及的關鍵點以及理解新技術所需的背景知識。我嚮有興趣學習實用機器學習的讀者推薦這本書。”
　　—— Pete Warden
　　TensorFlow移動部門主管

目錄

Preface

Part Ⅰ.The Fundamentals of Machine Learning
1. The Machine Learning Landscape
What Is Machine Learning?
Why Use Machine Learning?
Types of Machine Learning Systems
Supervised/Unsupervised Learning
Batch and Online Learning
Instance-Based Versus Model-Based Learning
Main Challenges of Machine Learning
Insufficient Quantity of Training Data
Nonrepresentative Training Data
Poor-Quality Data
Irrelevant Features
Overfitting the Training Data
Underfitting the Training Data tepping Back
Testing and Validating
Exercises
2. End-to-End Machine Learning Project
Working with Real Data
Look at the Big Picture
Frame the Problem
Select a Performance Measure
Check the Assumptions
Get the Data
Create the Workspace
Download the Data
Take a Quick Look at the Data Structure
Create a Test Set
Discover and Visualize the Data to Gain Insights
Visualizing Geographical Data
Looking for Correlations
Experimenting with Attribute Combinations
Prepare the Data for Machine Learning Algorithms
Data Cleaning
Handling Text and Categorical Attributes
Custom Transformers
Feature Scaling
Transformation Pipelines
Select and Train a Model
Training and Evaluating on the Training Set
Better Evaluation Using Cross-Validation
Fine-Tune Your Model
Grid Search
Randomized Search
Ensemble Methods
Analyze the Best Models and Their Errors
Evaluate Your System on the Test Set
Launch, Monitor, and Maintain Your System
Try It Out!
Exercises
3. Classification
MNIST
Training a Binary Classifier
Performance Measures
Measuring Accuracy Using Cross-Validation
Confusion Matrix
Precision and Recall
Precision/Recall Tradeoff
The ROC Curve
Multiclass Classification
Error Analysis
Multilabel Classification
Multioutput Classification
……

Part Ⅱ.Neural Networks and Deep Learning
A. Exercise Solutions
B. Machine Learning Project Checklist
C. SVM Dual Problem
D. Autodiff
E. Other Popular ANN Architectures
Index

精彩書摘

　　《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南（影印版）》：
　　3.It is quite possible to speed up training of a bagging ensemble by distributing it across multiple servers， since each predictor in the ensemble is independent of the others.The same goes for pasting ensembles and Random Forests， for the same reason.However， each predictor in a boosting ensemble is built based on the previous predictor， so training is necessarily sequential， and you will not gain anything by distributing training across multiple servers.Regarding stacking ensembles， all the predictors in a given layer are independent of each other， so they can be trained in parallel on multiple servers.However， the predictors in one layer can only be trained after the predictors in the previous layer have all been trained.
　　4.With out-of-bag evaluation， each predictor in a bagging ensemble is evaluated using instances that it was not trained on （they were held out）.This makes it pos-sible to have a fairly unbiased evaluation of the ensemble without the need for an additional validation set.Thus， you have more instances available for training， and your ensemble can perform slightly better.
　　5.When you are growing a tree in a Random Forest， only a random subset of the features is considered for splitting at each node.This is true as well for Extra-Trees， but they go one step further： rather than searching for the best possible thresholds， like regular Decision Trees do， they use random thresholds for each feature.This extra randomness acts like a form of regularization： if a Random Forest overfits the training data， Extra-Trees might perform better.Moreover， since Extra-Trees don't search for the best possible thresholds， they are much faster to train than Random Forests.However， they are neither faster nor slower than Random Forests when making predictions.
　　6.Ifyour AdaBoost ensemble underfits the training data， you can try increasing the number of estimators or reducing the regularization hyperparameters of the base estimator.You may also try slightly increasing the learning rate.
　　……

數字時代的智慧之鑰：深度解析人工智能的奧秘與實踐 我們正身處一個由數據驅動的時代，人工智能（AI）不再是科幻電影中的遙遠設想，而是滲透到我們生活方方麵麵的強大力量。從智能手機的語音助手到自動駕駛汽車，從個性化推薦算法到精準醫療診斷，AI正以前所未有的速度改變著世界。然而，理解和駕馭這股浪潮，需要對AI的底層原理和實際應用有深入的認知。本書旨在揭示人工智能的神秘麵紗，帶領讀者踏上探索AI核心技術與實際應用的精彩旅程。 本書不是一本簡單的技術手冊，而是一次關於智能本質的深度探究，一次關於算法如何賦能未來的宏大敘事。我們將從最基礎的概念齣發，循序漸進地剖析人工智能的演進曆程、核心驅動力以及其廣闊的應用前景。本書的宗旨是為那些渴望理解AI、學習AI、甚至投身AI領域的研究者、開發者、學生以及對科技充滿好奇心的讀者提供一份全麵而深入的指南。 第一篇：人工智能的基石——理解智能的本質與發展 在這一篇中，我們將首先構建一個堅實的概念框架。人工智能的定義是什麼？它與機器學習、深度學習之間又有什麼樣的層級關係？我們將迴顧AI發展史上的裏程碑事件，理解那些塑造瞭今日AI格局的關鍵思想和技術突破，例如早期基於規則的專傢係統，以及後來基於統計學習的復興。我們將探討AI的目標，即賦予機器類人智能，並討論實現這一目標所麵臨的挑戰，包括認知能力、學習能力、推理能力和創造力。 智能的定義與 AI 的範疇： 我們將深入探討“智能”這一概念的哲學和科學維度，並以此為基礎，明確人工智能在計算機科學領域的定位和研究範疇。這將幫助讀者建立起對AI的整體認知，理解其研究的廣度和深度。 AI 的發展簡史與關鍵轉摺點： 從圖靈測試的提齣，到“AI寒鼕”的經曆，再到深度學習的崛起，我們將梳理AI發展曆程中的重要節點，理解每一個階段的技術特點、優勢與局限，以及推動AI復興的關鍵理論與技術創新。 AI 的驅動力：數據、算法與算力： 深入分析支撐當前AI蓬勃發展的三大基石：海量數據的可用性、高效的算法模型，以及強大的計算能力。我們將解釋它們如何相互促進，共同推動AI技術的指數級進步。 AI 的倫理與社會影響： 在享受AI帶來的便利的同時，我們也必須正視其可能帶來的倫理睏境和社會挑戰。我們將討論AI的偏見問題、隱私保護、就業影響以及AI在決策中的透明度和可解釋性等重要議題，引導讀者思考AI的未來走嚮及其對人類社會的長遠影響。 第二篇：機器學習的算法之海——從入門到精通 機器學習是實現人工智能的關鍵途徑，它賦予機器從數據中學習的能力，而無需進行明確的編程。本篇將係統地介紹機器學習的核心概念、經典算法及其應用。我們將從監督學習、無監督學習和強化學習這三大主流範疇齣發，逐一解析其中的代錶性算法。 監督學習：預測與分類的藝術： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 作為最基礎的迴歸和分類模型，我們將深入理解它們的原理、假設以及在實際問題中的應用場景，例如房價預測或用戶購買意願判斷。 決策樹與隨機森林： 探討如何構建決策樹進行數據劃分，以及隨機森林如何通過集成學習提升模型的魯棒性和準確性，適用於疾病診斷或信用評估等任務。 支持嚮量機 (SVM)： 學習如何找到最優的超平麵來劃分數據，理解核函數的強大作用，並將其應用於圖像識彆或文本分類。 K近鄰算法 (KNN)： 瞭解基於距離的分類思想，以及其在推薦係統或異常檢測中的簡單應用。 樸素貝葉斯： 探索基於概率的分類方法，理解其“樸素”假設的含義以及在垃圾郵件過濾或情感分析中的效率。 無監督學習：發現隱藏的模式： K-Means聚類： 學習如何將數據點分組到不同的簇，理解聚類中心的更新過程，並將其應用於客戶細分或圖像分割。 主成分分析 (PCA)： 掌握降維技術，理解如何提取數據中最主要的變異方嚮，以減少計算復雜度並消除噪聲，應用於圖像壓縮或特徵提取。 關聯規則挖掘（如 Apriori）： 探索如何發現數據項之間的有趣關聯，例如“購買瞭尿布的顧客通常也會購買啤酒”，這在市場籃子分析中非常有用。 強化學習：智能體的學習路徑： 基本概念與模型： 介紹強化學習中的關鍵元素，如狀態、動作、奬勵、策略和價值函數，理解智能體如何通過與環境交互來學習最優策略。 Q-Learning 與 Deep Q-Networks (DQN)： 學習經典的強化學習算法，以及如何結閤深度神經網絡來處理高維狀態空間，使其在遊戲AI或機器人控製中大放異彩。 第三篇：深度學習的革命——神經網絡的構建與應用 深度學習作為機器學習領域的一場革命，以其強大的特徵學習能力在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等領域取得瞭突破性進展。本篇將帶領讀者深入探索神經網絡的奧秘，從基礎的多層感知機到復雜的捲積神經網絡和循環神經網絡。 神經網絡的基礎： 神經元模型與激活函數： 介紹人工神經元的基本結構，以及Sigmoid、ReLU等激活函數的作用，理解它們如何引入非綫性，使網絡能夠學習復雜模式。 前嚮傳播與反嚮傳播算法： 深入解析神經網絡的學習過程，理解數據如何在網絡中傳播，以及誤差如何通過反嚮傳播來更新網絡權重，實現模型的訓練。 損失函數與優化器： 介紹用於衡量模型預測與真實值之間差距的損失函數，以及用於指導模型參數更新的各種優化器（如 SGD, Adam），理解它們如何幫助模型收斂。 深度學習的經典模型： 捲積神經網絡 (CNN)： 詳細講解CNN在圖像處理領域的強大能力，包括捲積層、池化層、全連接層的作用，以及它們如何提取圖像的局部特徵。我們將探討CNN在圖像分類、目標檢測等任務中的廣泛應用。 循環神經網絡 (RNN)： 深入理解RNN處理序列數據的能力，重點介紹其在自然語言處理（NLP）中的作用，如文本生成、機器翻譯、情感分析。我們將探討LSTM和GRU等變體如何解決RNN的梯度消失問題。 Transformer 模型： 作為近年來NLP領域的顛覆性技術，我們將詳細介紹Transformer的自注意力機製，理解它如何並行處理序列數據，以及其在大型語言模型（LLM）中的核心地位。 深度學習的應用實戰： 計算機視覺： 演示如何利用深度學習模型進行圖像識彆、對象檢測、圖像分割等任務。 自然語言處理： 探討如何利用深度學習模型進行文本情感分析、機器翻譯、文本摘要、問答係統等。 生成模型（如 GANs）： 介紹生成對抗網絡如何生成逼真的圖像、文本或其他數據，理解其在藝術創作、數據增強等領域的潛力。 第四篇：人工智能的落地實踐——構建與部署你的AI應用 理論知識最終需要通過實踐來檢驗和應用。本篇將聚焦於如何將前文所述的AI理論轉化為實際可用的解決方案。我們將引導讀者瞭解AI項目的全生命周期，從數據準備到模型部署，再到持續優化。 數據是 AI 的血液： 數據收集與預處理： 強調高質量數據的重要性，介紹數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、特徵工程等關鍵步驟。 數據增強與標注： 探討如何通過數據增強技術擴充數據集，以及在監督學習中進行有效的數據標注。 模型構建與評估： 選擇閤適的模型： 根據具體問題和數據特性，學習如何選擇最適閤的AI模型。 模型訓練與調優： 掌握訓練過程中的超參數調整、交叉驗證等技術，以提升模型性能。 模型評估指標： 理解各種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC）的含義，並學會如何公正地評估模型錶現。 AI 模型的部署與維護： 模型部署策略： 介紹將訓練好的模型部署到生産環境的多種方式，如雲端部署、邊緣設備部署等。 API 開發與集成： 學習如何將AI模型封裝成API，方便與其他應用進行集成。 模型監控與再訓練： 理解模型在實際運行中可能齣現的性能衰減，以及如何進行監控和周期性地再訓練以保持其有效性。 AI 項目的案例分析： 我們將通過一係列具體的行業應用案例，例如金融風控、智能客服、推薦係統、智能醫療等，來展示AI技術如何解決實際業務問題，並為讀者提供可藉鑒的思路。 總結與展望： 人工智能的浪潮仍在奔湧嚮前，新的技術和應用層齣不窮。本書不僅旨在傳授知識，更希望點燃讀者對AI的熱情，激發其探索未知的動力。我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，讀者將能夠掌握駕馭AI這把“數字時代的智慧之鑰”的能力，為個人職業發展和社會進步貢獻力量。人工智能的未來充滿無限可能，讓我們攜手共進，共同塑造一個更智能、更美好的世界。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在深入研究深度學習的學生，之前嘗試過一些在綫課程和零散的資料，但總感覺缺乏一個係統性的框架。這本書簡直就是我一直在尋找的“橋梁”！它在介紹完Scikit-Learn的基礎知識後，非常自然地過渡到瞭TensorFlow。我之前對TensorFlow的印象是強大但復雜，但這本書用一種非常“用戶友好”的方式，帶我一步步構建神經網絡，從簡單的感知機到更復雜的捲積神經網絡和循環神經網絡。書中對於每一層、每一個參數的作用都解釋得非常透徹，而且代碼示例都非常實用，可以直接拿來做實驗。我最欣賞的是，它並沒有止步於理論，而是強調瞭實際應用，比如在圖像識彆、自然語言處理等領域的案例，這讓我對TensorFlow的強大功能有瞭更直觀的認識，也激發瞭我進行更多實踐的動力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對機器學習的概念一直處於一種“聽說過但不太懂”的狀態。這本書就像是一盞明燈，照亮瞭我通往機器學習世界的道路。它沒有上來就堆砌晦澀的術語，而是從最基本的問題齣發，比如“我們為什麼需要機器學習？”，然後逐步引入Scikit-Learn，通過一係列精心設計的例子，讓我理解瞭如何用代碼來解決這些問題。我喜歡書中那種“學以緻用”的模式，每學習一個新概念，作者都會立刻給齣相應的代碼示例，讓我能夠動手實踐，加深理解。而當我開始接觸TensorFlow的部分，雖然一開始覺得有些挑戰，但作者的講解非常有條理，讓我能夠一步步構建起自己的神經網絡。這本書讓我感覺，機器學習不再是遙不可及的學術理論，而是可以掌握並應用於解決實際問題的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和內容設計都相當齣色，即便我是第一次接觸深度學習框架，也能迅速跟上節奏。它在講解TensorFlow時，並沒有迴避其核心概念，但又將其分解成易於理解的模塊。從張量（tensor）的概念，到計算圖（computation graph）的構建，再到如何定義層（layer）和模型（model），每一個步驟都講解得非常清晰。書中還提供瞭很多關於如何調試模型、提高模型性能的實用技巧，這對於初學者來說是極其寶貴的。我特彆喜歡它關於如何處理數據、如何進行數據增強的部分，這些細節在實際項目中往往是決定模型成敗的關鍵。這本書讓我看到瞭TensorFlow在構建復雜深度學習模型方麵的強大能力，也為我今後更深入的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經工作多年的軟件工程師，我對各種技術框架都保持著高度的關注。這本書的齣現，讓我對機器學習在實際項目中的應用有瞭全新的認識。Scikit-Learn的部分，它不僅介紹瞭常用的機器學習算法，更重要的是，它講解瞭如何進行特徵工程、模型評估和調優，這些都是在真實項目中至關重要的環節。而TensorFlow的部分，則展示瞭如何利用深度學習來解決一些傳統方法難以處理的問題，比如計算機視覺和自然語言處理。書中對於如何將模型部署到實際應用中的一些建議，也讓我受益匪淺。我個人覺得，這本書的價值在於它能夠幫助開發者將理論知識轉化為實際生産力，它既有深度又有廣度，非常適閤想要將機器學習技術落地到業務中的工程師們。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是機器學習新手夢寐以求的寶藏！我一直對機器學習很感興趣，但總覺得入門門檻很高，各種算法和庫的概念讓人頭暈。直到我翻開這本書，那種感覺瞬間消失瞭。作者以一種非常清晰、循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，比如什麼是監督學習、無監督學習，然後一步步深入到具體的算法，像決策樹、支持嚮量機等等，並且用Scikit-Learn這個強大的工具來演示如何實現。最棒的是，它不是那種枯燥的技術手冊，而是充滿瞭生動的例子和代碼片段，你跟著敲一遍，就能立刻看到效果，那種成就感真的無與倫比。我尤其喜歡書中對每個算法的直觀解釋，沒有過多的數學推導，而是用通俗易懂的比喻，讓你一下子就明白算法的核心思想。這本書讓我感覺，原來機器學習並沒有我想象的那麼遙不可及，我真的可以掌握它！

評分☆☆☆☆☆

質量非常好，與賣傢描述的完全一緻，非常滿意,真的很喜歡，完全超齣期望值，發貨速度非常快，包裝非常仔細、嚴實，物流公司服務態度很好，運送速度很快，很滿意的一次購物

評分☆☆☆☆☆

給公司同事買的，自己完全看不懂

評分☆☆☆☆☆

這本手冊入門很好，我很喜歡。適閤對於python略有所知的新手。

評分☆☆☆☆☆

簡單實用，通俗易懂。

評分☆☆☆☆☆

封麵很皺 還裂開瞭 怎麼運輸的？

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，以後繼續購買！！！！！！！！！！！！！！！！1

評分☆☆☆☆☆

印刷質量還行，在這種影印版本中算好的瞭，電子版已經看過瞭，支持下正版

評分☆☆☆☆☆

好好好好好

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，非常不錯，哈哈哈哈