👉机器学习新手的实用指南，开启人工智能时代的黄金钥匙👈
📚随着人工智能的快速发展，机器学习作为其核心组成部分，正逐渐成为各领域研究的热点。而在这场机器学习的热潮中，《Python机器学习基础教程》以其深入浅出的讲解方式，为读者揭示了机器学习的奥秘。本文将为你详细解读这本书的内容及特点，帮助你更好地了解和掌握Python机器学习的基本知识和技能。
☑️一、内容概述
《Python机器学习基础教程》一书由知名数据科学家Andreas C. Müller和Sarah Guido编写，以通俗易懂的方式介绍了Python机器学习的各种技术和算法。全书共分为10章，从机器学习的基础概念到实际应用，涵盖了人工智能领域的各个方面。
☑️二、特色分析
✔️语言简洁明了：这本书采用了简洁明了的行文风格，使得复杂的概念和算法变得易于理解。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能在阅读中获得收获。
✔️案例丰富实用：书中提供了大量具有实用价值的案例，这些案例不仅有助于读者深入理解机器学习的应用场景，还能够为实际项目提供宝贵的参考。
✔️代码实战演练：书中的每一章都附有相应的编程练习，这些编程练习旨在帮助读者巩固所学知识，提高实际操作能力。
✔️知识拓展丰富：在每章的结尾，作者都为读者提供了相关的拓展阅读材料，使得读者能够根据自身需求深入挖掘相关知识。
☑️三、价值体现
✅ 掌握Python机器学习核心技术：通过阅读本书，读者将全面了解和掌握Python机器学习的核心技术，包括监督学习、无监督学习、深度学习等。
✅ 提升实际项目开发能力：本书提供的案例和编程练习，将帮助读者提升实际项目开发能力，为今后的工作积累经验。
✅ 拓展人工智能领域视野：通过阅读本书，读者将深入了解人工智能领域的最新研究成果和发展趋势，拓展视野。
✅ 增强职场竞争力：掌握Python机器学习技术将使你在职场中更具竞争力，无论是求职还是升职加薪都将受益匪浅。
☑️四、适用人群与建议
1️⃣ 人工智能领域的研究人员和技术人员：本书将为你提供Python机器学习方面的系统知识和实用技能，帮助你在人工智能领域取得突破。
2️⃣ 对人工智能感兴趣的初学者：本书通俗易懂的语言和丰富的案例将帮助你轻松入门人工智能领域，激发你对未来科技的兴趣。
3️⃣ 建议阅读人群：无论你是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，本书都将为你带来全新的视角和思考方式，成为你人工智能之旅的得力助手。
《Python机器学习基础教程》是一本非常实用的机器学习入门指南，无论是初学者还是有一定基础的读者，都可以从中受益。如果你对机器学习感到好奇，想要入门却不知道从何入手，那么这本书可能是你的最佳选择。强烈推荐给所有对机器学习感兴趣的读者，这本书将成为你不可或缺的参考书籍。
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书籍信息
书名：Python机器学习基础教程
作者：德/安德里亚斯·穆勒 美/莎拉·吉多
评分：8.9
出版日期：2018-01-01
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115475619
页数：300
定价：79
内容简介
本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。
本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。
机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分，海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！
书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。
* 机器学习的基本概念及其应用
* 常用机器学习算法的优缺点
* 机器学习所处理的数据的表示方法，包括重点关注数据的哪些方面
* 模型评估和调参的方法
* 管道的概念
* 处理文本数据的方法，包括文本特有的处理方法
* 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议
书籍目录
目录
前言 ix
第 1 章 引言 1
1.1 为何选择机器学习 1
1.1.1 机器学习能够解决的问题 2
1.1.2 熟悉任务和数据 4
1.2 为何选择Python 4
1.3 scikit-learn 4
1.4 必要的库和工具 5
1.4.1 Jupyter Notebook 6
1.4.2 NumPy 6
1.4.3 SciPy 6
1.4.4 matplotlib 7
1.4.5 pandas 8
1.4.6 mglearn 9
1.5 Python 2 与Python 3 的对比 9
1.6 本书用到的版本 10
1.7 第 一个应用：鸢尾花分类 11
1.7.1 初识数据 12
1.7.2 衡量模型是否成功：训练数据与测试数据 14
1.7.3 要事第 一：观察数据 15
1.7.4 构建第 一个模型：k 近邻算法 16
1.7.5 做出预测 17
1.7.6 评估模型 18
1.8 小结与展望 19
第 2 章 监督学习 21
2.1 分类与回归 21
2.2 泛化、过拟合与欠拟合 22
2.3 监督学习算法 24
2.3.1 一些样本数据集 25
2.3.2 k 近邻 28
2.3.3 线性模型 35
2.3.4 朴素贝叶斯分类器 53
2.3.5 决策树 54
2.3.6 决策树集成 64
2.3.7 核支持向量机 71
2.3.8 神经网络（深度学习） 80
2.4 分类器的不确定度估计 91
2.4.1 决策函数 91
2.4.2 预测概率 94
2.4.3 多分类问题的不确定度 96
2.5 小结与展望 98
第3 章 无监督学习与预处理 100
3.1 无监督学习的类型 100
3.2 无监督学习的挑战 101
3.3 预处理与缩放 101
3.3.1 不同类型的预处理 102
3.3.2 应用数据变换 102
3.3.3 对训练数据和测试数据进行相同的缩放 104
3.3.4 预处理对监督学习的作用 106
3.4 降维、特征提取与流形学习 107
3.4.1 主成分分析 107
3.4.2 非负矩阵分解 120
3.4.3 用t-SNE 进行流形学习 126
3.5 聚类 130
3.5.1 k 均值聚类 130
3.5.2 凝聚聚类 140
3.5.3 DBSCAN 143
3.5.4 聚类算法的对比与评估 147
3.5.5 聚类方法小结 159
3.6 小结与展望 159
第4 章 数据表示与特征工程 161
4.1 分类变量 161
4.1.1 One-Hot 编码（虚拟变量） 162
4.1.2 数字可以编码分类变量 166
4.2 分箱、离散化、线性模型与树 168
4.3 交互特征与多项式特征 171
4.4 单变量非线性变换 178
4.5 自动化特征选择 181
4.5.1 单变量统计 181
4.5.2 基于模型的特征选择 183
4.5.3 迭代特征选择 184
4.6 利用专家知识 185
4.7 小结与展望 192
第5 章 模型评估与改进 193
5.1 交叉验证 194
5.1.1 scikit-learn 中的交叉验证 194
5.1.2 交叉验证的优点 195
5.1.3 分层k 折交叉验证和其他策略 196
5.2 网格搜索 200
5.2.1 简单网格搜索 201
5.2.2 参数过拟合的风险与验证集 202
5.2.3 带交叉验证的网格搜索 203
5.3 评估指标与评分 213
5.3.1 牢记目标 213
5.3.2 二分类指标 214
5.3.3 多分类指标 230
5.3.4 回归指标 232
5.3.5 在模型选择中使用评估指标 232
5.4 小结与展望 234
第6 章 算法链与管道 236
6.1 用预处理进行参数选择 237
6.2 构建管道 238
6.3 在网格搜索中使用管道 239
6.4 通用的管道接口 242
6.4.1 用make_pipeline 方便地创建管道 243
6.4.2 访问步骤属性 244
6.4.3 访问网格搜索管道中的属性 244
6.5 网格搜索预处理步骤与模型参数 246
6.6 网格搜索选择使用哪个模型 248
6.7 小结与展望 249
第7 章 处理文本数据 250
7.1 用字符串表示的数据类型 250
7.2 示例应用：电影评论的情感分析 252
7.3 将文本数据表示为词袋 254
7.3.1 将词袋应用于玩具数据集 255
7.3.2 将词袋应用于电影评论 256
7.4 停用词 259
7.5 用tf-idf 缩放数据 260
7.6 研究模型系数 263
7.7 多个单词的词袋（n 元分词） 263
7.8 分词、词干提取与词形还原 267
7.9 主题建模与文档聚类 270
7.10 小结与展望 277
第8 章 全书总结 278
8.1 处理机器学习问题 278
8.2 从原型到生产 279
8.3 测试生产系统 280
8.4 构建你自己的估计器 280
8.5 下一步怎么走 281
8.5.1 理论 281
8.5.2 其他机器学习框架和包 281
8.5.3 排序、推荐系统与其他学习类型 282
8.5.4 概率建模、推断与概率编程 282
8.5.5 神经网络 283
8.5.6 推广到更大的数据集 283
8.5.7 磨练你的技术 284
8.6 总结 284
关于作者 285
关于封面 285
