Python機器學習及實踐---- 從零開始通往Kaggle競賽之路 ( 簡體 字) |
| 作者：范淼、李超 | 類別：1. -> 程式設計 -> Python |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 45347
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NT售價： 245 元 |
| 出版日：10/1/2016 |
| 頁數：180 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302442875 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
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| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：編委會名單
叢書總顧問
顧國彪中國工程院院士，中國科學院電工研究所研究員、博士生導師
叢書顧問（按姓名拼音排序）
陳雪濤麟璽創業投資管理有限公司總裁、北京創客空間科技有限公司副董事長
黨德鵬北京師范大學計算機系系主任，信息學院教授、博士生導師
黃英中關村科技園區海淀園管理委員會副主任、新聞發言人
李超清華大學信研院Web與軟件研究中心副主任、副研究員
李濤Geek2Startup聯合創始人、曾任 CSDN移動業務拓展總監
李衛平知金教育咨詢有限公司總裁、北京理工大學兼職教授、2016中國互聯網教育領軍人物
劉峰峰富士康工業工程學院華北分院院長、富士康廊坊廠區制造負責人
龍林亞都北京科技有限公司總裁
沈拓清華大學x拟lab未來生活中心創始人、互聯網+研究院創始人
蘇菂車庫咖啡創始人、U+聯合創始人
陶鋒清華大學x拟lab互聯網與信息技術創新中心執行主管兼培育顧問
滕桂法河北省高等院校計算機教育研究會理事長
宋述強《現代教育技術》雜志副主編、清華大學創客教育實驗室Co拟director
宋躍武創新知識體系創始人、海淀區創業園企業家訓練營總裁實戰導師
王津可穿戴計算產業聯盟云計算大數據負責人、中民社會捐助發展中心副主任
王麗華北京航空航天大學軟件學院副院長、教授
王衛寧中國人工智能學會秘書長
王霞清華大數據產業聯合會秘書長
文輝清華陽光科技有限公司總裁
向東清華大學機械工程系副教授、博士生導師，中國綠色制造技術標準化技術委員會委員兼副秘書長，中國機械制造工藝協會常務理事
謝琛清華大學出版社資深策劃人
謝將相易創互聯創始人、易創學院創始人
邢春曉清華大學信研院副院長、教授、博士生導師
熊斌中國科學院電工研究所蒸發冷卻技術研究發展中心副研究員
胥克謙中國教育技術協會教育游戲專業委員會常務理事、皮影客創始人
楊士強清華大學計算機系教授、博士生導師
張有明頂你學堂創始人、中國高科股份有限公司教育事業部副總經理
趙龍創業沙拉聯合創始人
趙鑫精一天使公社合伙人
鄭莉清華大學計算機系教授、教育部教育信息化技術標準委員會專家兼秘書長
祝智庭華東師范大學終身教授、教育技術學博士生導師
?1?Python機器學習及實踐?1?編委會名單出版說明
在產業升級急需、區域發展呼吁、國家政策引導、社會輿論支持、成功者親身鼓勵等多方的推動下，“大眾創新、萬眾創業”已成為一股年輕人普遍關注和參與的熱潮。“大眾創業、萬眾創新”作為創新驅動發展戰略的最主要實施方案，有效改善了我國就業困難、行業升級效率低下等局面。
變化、顛覆、創新早已成為我們這個時代的主旋律，這是我們醞釀這套叢書的背景。
創新的關鍵在于人才培養。2015年11月底，教育部下發了《教育部關于做好2016屆全國普通高等學校畢業生就業創業工作的通知》，通知規定，從2016年起所有高校都要設置創意創新創業教育課程，對全體學生開發開設創意創新創業教育（以下簡稱三創教育）必修課和選修課，并納入學分管理。對有創業意愿的學生，開設創業指導及實訓類課程，對已經開展創業實踐的學生，開展企業經營管理類培訓。各地各高校要配齊配強創意創新創業教育專職教師，建立以課堂教學為主渠道，講座、論壇、培訓為補充的多形式就業指導課程體系。
強調突破和實踐的三創教育正式成為國家創新驅動戰略及人才培養計劃的重要組成部分，這是我們策劃這套叢書的契機。
中關村匯聚了中國最頂級高校，無論是知識、技術、人才的優質及密集程度，還是知識性企業、企業專利、創業項目及創業服務機構的數量及質量，均處于全國領先的地位；可以說，中關村早已積累了深厚的創新文化和實踐經驗。而北京市海淀區的各個高校，也近水樓臺，在師資和課程、學業評價、校企合作等多個維度對創意創新創業教育已經展開了有益的探索和嘗試。這是這套叢書誕生和成長的土壤。
于是，我們立足于中關村的知識資源和創業實踐，整合多方資源，廣邀優質活躍的創業導師、三創組織、孵化器等，和教育出版機構，成立了“中關村融智三創叢書工作室”，希望通過非盈利機構的形式，助力高校需求驅動型人才培養。我們計劃創造性地撰寫一套通識性的三創叢書，以跨學科的主題學習和任務驅動形式，跨專業地服務于三創起航教育，并將同步策劃基于互聯網和社交媒體的一體化新型教學模式及資源服務，我們誠摯希望創意創新創業教育能在中國生長出內生力量，真正形成氣候，實現繁榮，實現創新驅動。
叢書遵循教學與創業的規律進展，從有意啟發學生創意及創新思維開始，引導高校學生思考為什么要創意創新創業、“我”適合什么樣的行業及發展道路，直至給出具體的創業方法論及實戰指導。因此，叢書將首先策劃和編寫涉及三創方面的用于實現創意、支撐創新的實用前沿技術類和技能類書籍，為三創教育夯實“硬實力”。在由淺入深組織叢書撰寫的同時，考慮到各個領域專業化門檻較高，市場需求、政策導向、學校師資力度不一，我們同時還兼顧了不同行業的特點，力爭覆蓋新興行業及國家重點發展的領域，如互聯網、新能源、汽車等。
此外，叢書還將策劃另外兩大類書籍： 一類將涵蓋創業啟程相關的商業模式設計、產品營銷、團隊創建與維持、投融資、產品運營管理、法規遵從、知識產權策略、溝通與表達等眾多技術和技能之外的方面，即服務于三創的“軟實力”；另一類還將從國際國內一流高校、創客空間、孵化器及知名產業園區的創意、創新、創業及投資經歷中篩選出眾多生動鮮活的經典案例，提供綜合全面的“好案例”。
本套叢書具有開放性強、通識全面、面向實踐、行業案例新鮮豐富的特點。正如它所服務的主題，這套叢書本身就是一個三創教育的探索。翻開顧問名單會發現，顧問中既有德高望重的院士，也有富有產業園區建設經驗的官員，既有創業成功的企業家，還有不斷探索三創教育的學者——我們希望這套叢書成為教育家、研究者、企業家、投資方、創業者等多方合作的載體，營造一個充滿活力、良性互動、可持續發展的教育生態系統，全方位地為高校教師、學生、創客空間、創新創業團隊提供權威性、高品質的三創教育服務；我們也希望這套叢書的出版，不僅能夠填補全國2800余所高等院校所面臨的急迫巨大的教材缺口，更能為高校創新創業教育體系的建立和完善、創業實踐指導、產學研轉化等略盡綿薄之力。
最后，感謝海淀園管委會和清華大學出版社的領導們，他們在本套叢書的策劃、撰寫、編輯出版的過程中提供了大量幫助。由于創意創新創業主題宏大，瞬息萬變，本套叢書難免存在疏漏不足，有待今后進一步補充和完善，懇請讀者批評指正。如有讀者愿意分享更精彩的理念或案例，也歡迎聯系。
中關村融智三創叢書工作室
2016年9月
?1?Python機器學習及實踐?1?出版說明推薦語 按照推薦人的姓名拼音排序。
過去近二十年，計算機科學的發展是被大量的數據推動的。海量數據提供了認識世界的新視角，同時也帶來了分析和理解數據的巨大挑戰。如何從數據中獲得知識，并利用這些知識幫助設計和創造更滿足用戶需求的產品，希望將來自新的人工智能算法。大數據的核心思想體現在整個工業流程中從決策到執行數據的重要性，其重要性的發揮依賴于現代計算方法——機器學習。機器學習可以利用數據做很多決策，這些在統計意義上都是好的決策，比如要不要把這首歌推薦給那個用戶。更驚奇的是當數據足夠大，計算能力足夠強，機器也可以學得比人更好。清華大學范淼和李超的新著《Python機器學習及實踐》很契合實際，從零開始介紹簡單的Python語法以及如何用Python語言來構建機器學習的模型。每一個章節環環相扣，配合代碼樣例，非常適合希望了解機器學習領域的初學者，甚至沒有編程基礎的學生。大數據要求機器學習應該更普及，而普及的途徑則是降低相關工具的使用難度。希望看到這本新書能推動機器學習的普及。
——今日頭條實驗室科學家，前百度美國深度學習實驗室少帥科學家李磊
這是一本面向機器學習實踐并且具有很強實用性的好書。每個章節，在簡要介紹一種機器學習模型的基礎上，結合具體的例子，給出了詳細的Python程序的編程方法，有利于讀者對機器學習方法細節的掌握。跟隨本書，讀者將一步步跨入機器學習的殿堂，掌握用機器學習方法求解實際問題的技能。本書適合于想使用機器學習方法求解實際問題的博士生、碩士生、高年級本科生，以及在企業工作的工程技術人員閱讀，是一本快速掌握機器學習方法求解實際問題的入門讀物，相信讀者將從本書中獲益匪淺。
——清華大學計算機系教授 馬少平
?1?Python機器學習及實踐?1?推薦語
機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身性能的一門學科，也是當前科研機構及企業開展應用研究的熱點之一。隨著“互聯網+”概念在中國的提出，科研及工程技術人員迫切需要將機器學習技術與互聯網技術結合起來，把互聯網與機器學習技術應用到人類生活中。但機器學習作為一門技術，具有一定的門檻，如何提供一本通俗易懂、快速入門的技術書籍，讓在職科技人員及在校學生能夠盡快熟悉機器學習的內容，理解機器學習的含義及本質，是需要盡快解決的問題。
本書前兩部分采用通俗的語言，借助于現實生活的例子及開源庫包，介紹了機器學習的基本概念及開源庫包的安裝、使用和編程調用方法，通過實例展現了使用經典算法模型的分析過程及思考問題的方法。第三及第四部分介紹了在解決實際問題時如何通過抽取或者篩選數據特征、優化模型配置，進一步提升經典模型的性能表現，從而達到能夠將機器學習的經典算法應用到解決現實問題的目的。
盡管目前市場上關于機器學習的書籍很多，但很少具有能夠將開發語言及機器學習理論緊密結合，利用開源技術，采用類似“實訓”方式進行實踐教學的書籍。而本書的作者根據自己的學習經歷及學習過程的體會，把自己的學習經驗充分融入書本之中，采用由淺入深的方法，結合機器學習的內容，把算法學習的每一步都給讀者以詳細展現，減少了學生的學習難度，加快了學生學習的進度，是一本適合在校學生及工程技術人員在機器學習方面快速入門的指導書。
——北京郵電大學軟件學院教授，教研中心主任吳國仕
人工智能的發展日新月異，機器學習的應用如火如荼。在這個變革的時代，大眾特別需要一本既能幫助讀者理解機器學習理論，又能讓人快速上手實踐的入門級圖書。 這是一本側重于Python機器學習具體實踐與實戰的入門級好書。 不同于多數專業性的書籍，該書擁有更低的閱讀門檻。即便不是計算機科學技術專業出身的讀者，也可以跟隨本書借助基本的Python編程，快速上手最新并且最有效的機器學習模型。作為在一線從事機器學習理論與技術的研發人員，該書的作者整合了當下數據科學所使用的最為流行的資源，如Scikit拟learn、 Pandas、 XGBoost和Tensorflow等，一步步帶領讀者從零基礎快速成長為一位能夠獨立分析數據并且參與機器學習競賽的興趣愛好者。同時，這本書的作者記錄下大量在機器學習實踐過程中的心得體會。全書深入淺出，讓人在實踐中獲得知識。
——香港科技大學計算機與工程系講座教授，系主任，IEEE,AAAI Fellow,
國際人工智能協會（IJCAI，AAAI）常務理事，中國人工智能協會副理事，
ACM KDD China ACM數據挖掘委員會 中國分會主席 楊強
機器學習的每一次進步帶動了很多學科的大力發展。這是一本由在讀博士生撰寫，側重于Python機器學習具體實踐和實戰的入門級教科書。不同于多數專業書籍，該書的作者從初學者的視角，一步步帶領讀者從零基礎快速成長為一位能夠獨立進行數據分析并且參與機器學習競賽的興趣愛好者。全書深入淺出，特別是有意了解機器學習，又不想被復雜的數學理論困擾的讀者，可會從此書中獲益。
——蘇州大學計算機科學與技術學院副院長，人類語言技術研究所所長，
特聘教授，國家杰出青年科學基金獲得者張民
不同于多數專業性的書籍，該書擁有更低的閱讀門檻。即便不是計算機科學技術專業出身的讀者，也可以跟隨本書借助Python編程快速上手最新并且最有效的機器學習模型。如果說機器學習會主導信息產業的下一波浪潮，那么在這波浪潮來臨之前，我們是否有必要對其一窺究竟。我很高興看到有這樣一本零基礎實戰的好書服務廣大讀者，為普及這一潮流盡綿薄之力。就像過去幾十年間我們不懈普及計算機與互聯網一樣，人工智能，特別是機器學習的核心思想也應該走出象牙塔，擁抱普羅大眾，盡可能讓更多的興趣愛好者參與到實踐當中。
——清華大學語音和語言技術中心主任，教授鄭方
這是一本講解利用Python進行機器學習實戰的入門級好書。該書帶領剛入門的讀者，從零開始，一步步學習數據分析并掌握機器學習競賽技能。如果你想學習機器學習方法又不想被復雜的數學理論所困擾，相信你會從本書中獲益。該書適合于從事機器學習研究和應用的在校生和科研工作者。
——微軟研究院首席研究員，自然語言處理資深專家周明
前言
致廣大讀者：
歡迎各位購買和閱讀《Python機器學習及實踐》！
本書的編寫旨在幫助大量對機器學習和數據挖掘應用感興趣的讀者朋友，整合并實踐時下最流行的基于Python語言的程序庫，如Scikit拟learn、Pandas、NLTK、gensim、XGBoost、Tensorflow等；針對現實中的科研問題，甚至是Kaggle競賽（當前世界最流行的機器學習競賽平臺）中的分析任務，快速搭建有效的機器學習系統。
讀者在閱讀了幾個章節之后，就會發現這本書的特別之處。作者力求減少讀者對編程技能和數學知識的過分依賴，進而降低理解本書與實踐機器學習模型的門檻；并試圖讓更多的興趣愛好者體會到使用經典模型，乃至更加高效的方法解決實際問題的樂趣。同時，作者對書中每一處的關鍵術語都提供了標準的英文表述，也方便讀者快速查閱和理解相關的英文文獻。
由于本書不涉及對大量數學模型和復雜編程知識的講解，因此受眾非常廣泛。這其中就包括： 在互聯網、IT相關領域從事機器學習和數據挖掘相關任務的研發人員；于高校就讀的博士、碩士研究生，甚至是對計算機編程有初步了解的本科生；以及對機器學習與數據挖掘競賽感興趣的計算機業余愛好者等。
感激父母長久以來對我的關愛。也非常感謝我在清華大學和紐約大學的導師們： 鄭方、周強以及Ralph Grishman教授，對于我利用業余時間編寫本書的理解和支持。特別致謝紐約大學的Emma Zhu同學，在我寫書期間所給予計算設備的幫助。最后，感謝中國國家留學基金委為本人在美國留學期間所提供的生活資助。
寫于美國紐約中央公園2015年12月25日?1?Python機器學習及實踐?1? |
內容簡介：本書面向所有對機器學習與數據挖掘的實踐及競賽感興趣的讀者，從零開始，以Python編程語言為基礎，在不涉及大量數學模型與復雜編程知識的前提下，逐步帶領讀者熟悉并且掌握當下最流行的機器學習、數據挖掘與自然語言處理工具，如Scikit拟learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。
全書共分4章。第1章簡介篇，介紹機器學習概念與Python編程知識；第2章基礎篇，講述如何使用Scikit拟learn作為基礎機器學習工具；第3章進階篇，涉及怎樣借助高級技術或者模型進一步提升既有機器學習系統的性能；第4章競賽篇，以Kaggle平臺為對象，幫助讀者一步步使用本書介紹過的模型和技巧，完成三項具有代表性的競賽任務。 |
目錄：●第1章簡介篇11.1機器學習綜述1 1.1.1任務3 1.1.2經驗5 1.1.3性能5 1.2Python編程庫8 1.2.1為什么使用Python8 1.2.2Python機器學習的優勢9 1.2.3NumPy&SciPy10 1.2.4Matplotlib11 1.2.5Scikit拟learn11 1.2.6Pandas11 1.2.7Anaconda12 1.3Python環境配置12 1.3.1Windows系統環境12 1.3.2MacOS系統環境17 1.4Python編程基礎18 1.4.1Python基本語法19 1.4.2Python數據類型20 1.4.3Python數據運算22 1.4.4Python流程控制26 1.4.5Python函數（模塊）設計28 1.4.6Python編程庫（包）的導入29 1.4.7Python基礎綜合實踐30 1.5章末小結33?1?Python機器學習及實踐?1?目錄●第2章基礎篇34 2.1監督學習經典模型34 2.1.1分類學習35 2.1.2回歸預測64 2.2無監督學習經典模型81 2.2.1數據聚類81 2.2.2特征降維91 2.3章末小結97 ●第3章進階篇98 3.1模型實用技巧98 3.1.1特征提升99 3.1.2模型正則化111 3.1.3模型檢驗121 3.1.4超參數搜索122 3.2流行庫/模型實踐129 3.2.1自然語言處理包（NLTK）131 3.2.2詞向量（Word2Vec）技術133 3.2.3XGBoost模型138 3.2.4Tensorflow框架140 3.3章末小結152 ●第4章實戰篇153 4.1Kaggle平臺簡介153 4.2Titanic罹難乘客預測157 4.3IMDB影評得分估計165 4.4MNIST手寫體數字圖片識別174 4.5章末小結180 ●后記181 ●參考文獻182 |
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