精通数据科学+机器学习实战+python神经网络编程 深度学习人工智能机器 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 汉唐图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115479105

商品编码：27865240517

内容简介

《机器学习实战》

机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。
本书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及[]等。
本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。

《python神经网络编程》

本书[]先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。*[]分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2[]分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像[]所开发的网络那样地工作。第3[]分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。

《精通数据科学 从线性回归到深度学习》

本书[]讲解了数据科学的相关知识，从统计分析学到机器学习、深度学习中用到的算法及模型，借鉴经济学视角给出模型的相关解释，深入探讨模型的可用性，并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用，将具体的应用场景和现有的模型相结合，从而更好地发现模型的潜在应用场景。

本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

作者简介

《机器学习实战》

Peter Harrington
拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的[]席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。

《python神经网络编程》

作者简介 塔里克·拉希德 拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。他常年活跃于伦敦的技术领域，领导并组织伦敦Python聚会小组（近3000名成员）。 译者简介 林赐 软件设计师、网络工程师，毕业于渥太华大学系统科学硕士专业，已翻译出版多本技术图书。

《精通数据科学》

唐亘，数据科学家，专注于机器学习和大数据。曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位；巴黎综合理工的金融硕士学位；法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。热爱并积极参与是Apache Spark和Scikit-Learn等开源项目。作为讲师和技术顾问，为多家机构（包括惠普、华为、复旦大学等）提供百余场技术培训。此前的工作和研究集中于经济和量化金融，曾参与经济合作与发展组织（OECD）的研究项目并发表论文，并担任英国知名在线出版社Packt的技术审稿人。

《精通数据科学》

第 1章  数据科学概述 1

1.1 挑战 2

1.1.1 工程实现的挑战 2

1.1.2 模型搭建的挑战 3

1.2 机器学习 5

1.2.1 机器学习与传统编程 5

1.2.2 监督式学习和非监督式学习 8

1.3 统计模型 8

1.4 关于本书 10

第 2章 Python安装指南与简介：告别空谈 12

2.1 Python简介 13

2.1.1 什么是Python 15

2.1.2 Python在数据科学中的地位 16

2.1.3 不可能绕过的第三方库 17

2.2 Python安装 17

2.2.1 Windows下的安装 18

2.2.2 Mac下的安装 21

2.2.3 Linux下的安装 24

2.3 Python上手实践 26

2.3.1 Python shell 26

2.3.2 第 一个Python程序：Word Count 28

2.3.3 Python编程基础 30

2.3.4 Python的工程结构 34

2.4 本章小结 35

第3章 数学基础：恼人但又不可或缺的知识 36

3.1 矩阵和向量空间 37

3.1.1 标量、向量与矩阵 37

3.1.2 特殊矩阵 39

3.1.3 矩阵运算 39

3.1.4 代码实现 42

3.1.5 向量空间 44

3.2 概率：量化随机 46

3.2.1 定义概率：事件和概率空间 47

3.2.2 条件概率：信息的价值 48

3.2.3 随机变量：两种不同的随机 50

3.2.4 正态分布：殊途同归 52

3.2.5 P-value：自信的猜测 53

3.3 微积分 55

3.3.1 导数和积分：位置、速度 55

3.3.2 极限：变化的终点 57

3.3.3 复合函数：链式法则 58

3.3.4 多元函数：偏导数 59

3.3.5 极值与[]值：[]优选择 59

3.4 本章小结 61

第4章 线性回归：模型之母 62

4.1 一个简单的例子 64

4.1.1 从机器学习的角度看这个问题 66

4.1.2 从统计学的角度看这个问题 69

4.2 上手实践：模型实现 73

4.2.1 机器学习代码实现 74

4.2.2 统计方法代码实现 77

探索数据世界的奥秘：一场理论与实践的深度融合之旅 在这个信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步和商业决策的核心动力。从海量零散的记录中挖掘出宝贵的洞察，理解其内在规律，并运用这些规律来解决实际问题，是当前科技发展最前沿的领域之一。这不仅是一门技术，更是一种思维方式，它要求我们既要有严谨的理论基础，又要有灵活的实践能力。 本书正是为渴望踏入或深化数据科学与机器学习领域的研究者、开发者、分析师以及任何对人工智能充满好奇的读者而精心打造的。我们深知，理论的海洋浩瀚无垠，而实践的道路曲折复杂。因此，本书致力于成为您最可靠的向导，连接理论与实践的桥梁，为您点亮探索数据世界的清晰路径。 第一部分：精通数据科学——构建坚实的理论基石 数据科学是一门跨学科的领域，它融合了统计学、计算机科学、数学、领域专业知识以及数据可视化等多个学科的精髓。掌握数据科学，意味着您能够理解数据的生命周期，从数据的采集、清洗、预处理，到特征工程、模型选择、评估与部署。 我们将从数据科学的核心概念入手，为您层层剖析。首先，您将深入了解数据结构与存储，包括不同类型数据的特性，如结构化、半结构化和非结构化数据，以及它们在数据库、数据仓库、数据湖等不同存储系统中的表示与管理。理解数据是如何被组织和存储的，是进行后续分析的前提。 接着，我们将聚焦于数据清洗与预处理这一至关重要的环节。真实世界的数据往往充斥着缺失值、异常值、重复项和不一致的格式。本书将详细介绍各种常用的数据清洗技术，例如均值/中位数/众数填充、插值法处理缺失值，以及异常值检测与处理的方法，如Z-score、IQR方法等。同时，您还将学习如何进行数据标准化、归一化，以及如何处理分类变量和文本数据，为构建高效模型奠定干净、规范的数据基础。 特征工程是数据科学的“艺术”与“科学”相结合的领域。我们相信，一个好的特征比一个复杂的模型更能提升预测的准确性。本书将系统地介绍各种特征工程技术，包括但不限于： 特征提取：从原始数据中创建新的、更有信息量的特征。例如，从文本中提取TF-IDF特征，从图像中提取SIFT、HOG等特征。 特征选择：识别并保留与目标变量最相关的特征，去除冗余和无关的特征，以提高模型性能、减少过拟合并加快训练速度。我们将探讨过滤法（如相关性分析）、包裹法（如递归特征消除）和嵌入法（如Lasso回归）等多种方法。 特征构造：基于现有特征组合或转换，创造新的特征。例如，计算两个数值特征的乘积或比率，将日期分解为年、月、日等。 此外，本书还将深入讲解探索性数据分析（EDA）。EDA是理解数据分布、识别数据模式、发现变量之间关系以及形成初步假设的关键步骤。您将学习如何利用各种统计指标（均值、中位数、方差、偏度、峰度等）来描述数据，并通过数据可视化技术，如直方图、箱线图、散点图、热力图、小提琴图等，直观地展示数据特征和变量间的关联，从而获得对数据的深刻洞察。 第二部分：机器学习实战——掌握预测与决策的核心算法 机器学习是人工智能的核心分支，它赋予计算机从数据中学习并做出预测或决策的能力，而无需显式编程。本书将为您呈现机器学习领域最经典、最实用的算法，并结合大量实际案例，引导您动手实践。 我们将从监督学习开始，这是最常见的机器学习范式。您将学习： 回归模型：用于预测连续数值型输出。我们将深入讲解线性回归、多项式回归，并介绍岭回归、Lasso回归等正则化技术，以防止过拟合。 分类模型：用于预测离散类别型输出。您将掌握逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升（如XGBoost、LightGBM）等强大的分类算法。我们将详细解释它们的工作原理、优缺点以及适用场景。 在无监督学习方面，我们将探索如何从无标签数据中发现隐藏的结构和模式： 聚类算法：将数据分成若干个相似的组。您将学习K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法，理解它们在客户细分、异常检测等领域的应用。 降维技术：减少数据的维度，同时保留重要信息。主成分分析（PCA）和t-SNE将是重点讲解的内容，它们在数据可视化和特征压缩方面发挥着重要作用。 本书的另一大亮点在于模型评估与优化。我们深知，构建模型只是第一步，如何准确评估模型的性能并不断优化它，才是实现卓越预测的关键。您将学习各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并掌握交叉验证、网格搜索、随机搜索等超参数调优技术，确保您的模型既有良好的泛化能力，又能应对实际应用中的复杂性。 此外，我们还将讨论集成学习的思想，它通过结合多个模型来获得比单一模型更好的性能。您将理解Bagging、Boosting和Stacking等集成策略，并了解它们如何大幅提升模型的鲁棒性和准确性。 第三部分：Python神经网络编程——深入探索深度学习的魅力 随着计算能力的飞跃和海量数据的可用性，深度学习已成为人工智能领域最令人兴奋和最具变革性的技术之一。它模仿人脑神经网络的结构和功能，能够从原始数据中自动学习层次化的特征表示。 本书将引导您进入深度学习的精彩世界，以Python为主要编程语言，并以TensorFlow或PyTorch（您将根据实际需要选择其一或两者兼顾）作为主要的深度学习框架。 我们将从神经网络的基础讲起，解释神经元、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）、层（全连接层、卷积层、循环层）以及前向传播和反向传播算法的工作原理。理解这些基本构建块，是掌握更复杂模型的基石。 接着，您将深入学习深度学习的经典模型： 多层感知机（MLP）：这是最基础的前馈神经网络，适用于处理结构化数据。 卷积神经网络（CNN）：专门为处理图像数据而设计，其在图像识别、目标检测等领域取得了举世瞩目的成就。您将理解卷积层、池化层、全连接层的作用，并学习如何构建有效的CNN模型。 循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据，如文本、语音和时间序列。您将了解RNN的循环结构，并学习其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们能够更好地捕捉长距离依赖关系。 本书还将涵盖深度学习中的关键技术与挑战： 正则化技术：如Dropout、Batch Normalization，用于防止过拟合，提高模型的泛化能力。 优化器：如Adam、RMSprop，它们能够更有效地更新模型权重，加速训练过程。 迁移学习：利用预训练模型的知识来解决新问题，极大地减少了对大规模标注数据的需求，是实际应用中的重要技巧。 生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的数据，如图像、文本，在艺术创作、数据增强等领域展现出巨大的潜力。 我们将通过大量的代码示例，让您亲手实现各种神经网络模型，并对它们进行训练、评估和调优。从构建简单的MLP进行图像分类，到设计复杂的CNN处理复杂的视觉任务，再到应用RNN进行文本生成，您将获得宝贵的实践经验。 超越书本：未来的学习之路 本书旨在为您打下坚实的基础，激发您对数据科学、机器学习和深度学习的浓厚兴趣。在完成本书的学习后，您将具备独立分析数据、构建预测模型、甚至设计和实现深度学习模型的能力。 我们鼓励您在掌握本书内容的基础上，继续探索更前沿的研究领域，如强化学习、自然语言处理（NLP）的最新进展、计算机视觉的Transformer模型、可解释AI、联邦学习等。数据科学和人工智能领域发展迅速，持续学习是保持竞争力的关键。 数据世界的探索永无止境，而本书将是您这段激动人心的旅程中，最值得信赖的伙伴。让我们一起，用数据驱动创新，用智能塑造未来！

评分☆☆☆☆☆

我是一位有一定编程基础，但对数据科学和机器学习涉猎不深的职场人士。我希望通过学习这本书，能够将我的编程技能与新的领域结合起来，为我的职业发展增添新的可能性。我被“精通”这个词所吸引，它暗示着这本书的内容会比较深入和全面。我特别希望它能提供一些能够直接应用于实际工作场景的案例和解决方案。例如，如何利用数据科学技术来优化业务流程、提升用户体验、或者进行更精准的市场预测。我对“机器学习实战”部分充满了期待，希望它能讲解一些在业界被广泛应用的算法，比如决策树、随机森林、支持向量机、以及一些基本的深度学习模型。并且，能够通过Python代码演示如何应用这些算法来解决实际问题。我更看重的是这本书能否教会我如何“思考”数据，如何从数据中提取有价值的洞察，并将其转化为可行的商业建议。如果书中能包含一些关于数据可视化和结果解释的技巧，那就更完美了，因为我需要能够将复杂的技术成果清晰地传达给非技术背景的同事和领导。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的“深度学习”和“人工智能”这些字眼深深吸引。虽然我不是科班出身，但人工智能的飞速发展让我着迷，特别是深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展，让我觉得这个领域充满了无限可能。我希望这本书能从最基础的神经网络概念讲起，循序渐进地介绍各种经典的网络架构，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们在不同问题上的应用。更重要的是，我非常期待书中关于“Python神经网络编程”的部分。能有一本详尽指导如何用Python实现这些神经网络的书，对我来说简直是福音。我希望它能详细讲解如何使用TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，并提供清晰的代码示例和详细的解释。如果能涵盖一些最新的研究成果和前沿技术，比如Transformer、生成对抗网络（GAN）等，那就真的太超值了。我渴望通过这本书，能够理解深度学习的奥秘，并亲手搭建和训练属于自己的神经网络模型，为探索更广阔的人工智能世界打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常简洁大气，纯黑的背景配上烫金的标题，一看就很有分量。拿到手里沉甸甸的，厚厚的几百页，瞬间感觉知识的海洋就在眼前，充满了期待。我一直对数据科学和机器学习很感兴趣，但总觉得概念性的东西太多，理论推导也让人头大，很难找到一个既讲理论又带实践的好的入门书籍。之前也翻过一些其他的书，要么是纯理论，要么是代码堆砌，看完之后总感觉抓不住核心。这本书的名字里就包含了“实战”二字，这让我眼前一亮。我特别希望它能结合Python这个强大的工具，通过实际的项目来讲解数据科学和机器学习的流程，包括数据预处理、模型选择、训练、评估以及部署等各个环节。如果书中能有一些经典的案例，比如预测股票价格、用户画像分析、图像识别等等，并且代码可复现，那就更棒了。我希望通过这本书，能够真正掌握将理论知识转化为实际应用的能力，摆脱“纸上谈兵”的状态，成为一个能够独立完成数据科学项目的实干家。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题组合相当独特，涵盖了从基础的数据科学，到具体的机器学习实战，再到深入的Python神经网络编程，甚至包含了更宏观的深度学习和人工智能概念。这让我感到它可能是一本“全能型”的选手。我最看重的是它能否提供一个完整的学习路径。很多人在学习数据科学和机器学习时，容易陷入“知识孤岛”，学了很多零散的知识点，但却不知道如何将它们串联起来形成一个完整的项目。我希望这本书能够填补这个空白，它能清晰地梳理出数据科学和机器学习整个生命周期的关键步骤，并指导读者如何在每个阶段选择合适的工具和方法。我尤其关心它在“实战”部分的设计。是否会提供一些真实世界的数据集，让读者能够真实地体验数据分析和模型构建的过程？能否介绍一些在实际工作中常用的算法和技巧，而不是局限于学术界的一些理论模型？我期待这本书能够帮我建立起一套系统性的学习和实践框架，让我能够更有效地提升自己的专业技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚接触数据科学和机器学习的学生，我正在寻找一本能够真正帮助我入门并建立扎实基础的书籍。这本书的名字给我一种“从入门到精通”的感觉，这正是我所需要的。我希望它能从最基础的概念讲起，比如什么是数据、什么是特征、什么是模型，以及机器学习的几种主要类型（监督学习、无监督学习、强化学习）。我希望它能避免过于艰涩的数学推导，而是用更直观的方式来解释算法的原理。然后，能够顺利过渡到Python的实战环节，讲解如何使用Pandas、NumPy、Scikit-learn等库进行数据处理和模型训练。我对“Python神经网络编程”部分尤其感兴趣，但前提是它能在我理解了基础的机器学习概念之后再深入讲解。如果它能解释清楚神经网络是如何工作的，以及如何用Python代码来实现，那就太棒了。我希望通过这本书，能够自信地开始我的数据科学和机器学习之旅，而不是感到迷茫和不知所措。