深入浅出Python机器学习pdf/doc/txt格式电子书下载

书名：深入浅出Python机器学习pdf/doc/txt格式电子书下载

推荐语：只要你有一些程序设计语言的基础跟随本书你也能进入人工智能和机器学习的世界，成为一名人工智能应用的开发者

作者：段小手著

出版社：清华大学出版社

出版时间：2018-08-01

书籍编号：30452149

ISBN：9787302503231

正文语种：中文

字数：139952

版次：1

所属分类：互联网+-人工智能

版权信息

书名：深入浅出Python机器学习

作者：段小手

ISBN：9787302503231

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内容简介

机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者京东这样的电子商务网站购买商品，或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目，甚至只是进行一次百度搜索，就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集，在进行预处理之后用来训练模型，而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外，目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及，如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。可以说要想深入机器学习的应用开发当中，现在就是一个非常理想的时机。

本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。全书采用由浅入深、循序渐进的讲授方式，完全遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。本书适合有一定程序设计语言和算法基础的读者学习使用。

前言

计算机是由程序驱动的，人工智能(AI)不过是一些特殊的算法。只要你有一些程序设计语言的基础，跟随本书，你也能进入人工智能的世界，成为一个AI应用的开发者。

人工智能，火了

仿佛就在一夜之间，人工智能火了，一跃成为IT业内最受关注的热点话题。如果读者关注互联网圈子的话，应该会听说在2017年12月乌镇举办的第四届互联网大会上，一众互联网大咖张口闭口都在谈人工智能，使得AI成了毫无疑问的最大风口。

例如，网易公司的CEO丁磊就表示，人工智能会成为每一个行业的标配。他认为，任何一个行业都可以用到人工智能，并且建议每个企业的领导者都不要忽略人工智能对自己所在领域的影响。

苹果公司的CEO蒂姆·库克也谈到人工智能可以让世界变得更美好。同时，他表示并不担心机器会像人一样思考，但强调必须为技术注入人性，赋予技术应有的价值。

把“All in AI”作为口号的百度，其CEO李彦宏更是极为推崇人工智能。他的观点是，人工智能不可能超越人类的能力，但是随着它的能力逐步逼近人类，就会开始一个行业一个行业地去颠覆了。

还有一位不能不提的人，就是阿里巴巴集团董事局主席马云。在他的演讲中提到，与其担心人工智能会带走很多就业机会，不如拥抱技术，解决新的问题。人工智能只会让人的工作更有价值，更有尊严。

当然，小米的CEO雷军更是不忘在大会上直接做了个硬广告。他告诉与会嘉宾，小米正在拥抱人工智能，在2018年小米手机将深度利用AI技术。

此外，大名鼎鼎的斯坦福大学计算机系教授、Coursera创始人吴恩达，更是人工智能的坚定拥护者。他直言未来政府和企业会在人工智能领域扮演着越来越重要的角色，监管得力才能使AI发展得更好，企业领导者更应该将AI技术融入企业文化中，创造一个AI支持下的未来。

国内的顶级学者也高度重视AI的发展，中国工程院院士倪光南老先生强调，AI是未来非常重要的一个发展方向，会产生什么我们很难预料，但一定会产生重大的影响；同时他指出，未来人和机器应该和谐相处，我们可以把重复性的劳动交给人工智能，人类去做更多有创造力的工作。

诸如此类，我们这里不一一列举了，但从上述这些大咖们的言论之中，人工智能的火爆程度，已然是可见一斑了。

置身事外，还是投身其中

既然各路大咖都如此看好人工智能的前景，那么我们应该怎样面对这一波浪潮呢？

前不久，我们的朋友圈几乎被同一种情绪刷屏，那就是对人工智能即将取代人类的强烈担忧。各路自媒体不惜笔墨地渲染人工智能将逐步蚕食人类的就业机会，并且最终取代人类统治世界，以此来博得大众的眼球，吸引粉丝的关注。

对于此，笔者的观点是：这简直是“咸吃萝卜淡操心”!这种通过夸大其词误导大众换取关注的方法是不可取的。纵观人类历史，发生过三次大的工业革命，而在这三次革命当中，确实发生过短暂的对于人类就业的冲击。但是人类自起源以来，依靠强大的适应能力一直存活到今天，并没有被任何机器或者别的物种所取代。相反地，我们的生活质量还在不断提高，享受着新兴技术给我们带来的高效与便捷。

不过，尽管我们不必担心新的技术取代人类，但还是要面对一个现实，那就是每次大的技术革命带来的阶层转换与固化。比如距离我们最近的这一次信息技术蓬勃发展，制造了一大批顶级富豪，如微软的比尔·盖茨、亚马逊的贝索斯，国内的李彦宏、马云、马化腾、张朝阳、丁磊等。

如果说，在上一次互联网带来巨大机遇的时候，咱们年龄还小——有可能还在上中学甚至小学，没能抓住这一波浪潮，那么这一波AI带来的机会就真的是“生逢其时”，估计本书的读者朋友年龄段会相对集中在“80后”“90后”这一代，正是青春好年华，体力和脑力都处在一个非常出色的阶段，可以说是完美地“遭遇”了这一千载难逢的好时机。

笔者一直认为，评价一门技术是否值得我们投入时间和精力去认真钻研，一个重要的标准就是它是否能及时地让我们的生活质量得到巨大的提升。更具体一点说，或许它可以让我们“富可敌国”，或许让我们“权倾朝野”，亦或许让我们“转角遇到爱”，总之是要解决具体的问题。当然有些读者朋友会觉得笔者有点过于“实用主义”，但人生苦短，成功需趁早。

前途光明，马上开始

自从2017年下半年开始，笔者强烈感觉到，各大互联网公司在疯狂地抢夺人工智能领域的人才，随手打开微信朋友圈都能看到众多猎头好友在发布人工智能工程师、机器学习工程师、算法工程师等职位，而且一挂就是很久，说明这些职位相当难招。这也导致这些职位的薪酬是水涨船高，随便打开一个招聘网站，搜索一下相关的岗位关键词，你都会发现类似的岗位招聘人数很多，薪酬也都很令人咂舌。

例如，我们打开猎聘，在职位搜索中输入“机器学习”这个关键词，会得到10 000+个结果，我们随便挑一些来看一下，如图0-1所示。

图0-1　“机器学习”搜索结果

从图0-1中我们可以看到，和机器学习相关的职位，即便没有经验的要求，年薪也达到了24万～48万，而一个2年以上工作经验的算法工程师，薪酬更是达到了36万～72万，绝对称得上是“钱途光明”。

看到这里，读者朋友可能已经跃跃欲试，希望能够尽快投身到人工智能的领域当中，但是如何迈出第一步呢？

要知道，人工智能是一个非常宽广的领域，它涵盖图像识别、自然语言处理、语音识别、数据挖掘等，究竟哪个方向的前景是最好的呢？

对于这个问题，笔者是这样考虑的：现在并不需要过分纠结未来深入研究的领域，现阶段最应该做的是开始打基础，进行入门知识的学习。在上述若干个领域中，不论应用的场景有多么大的区别，其背后的原理无外乎是使用机器学习算法对数据进行学习，并且得到分类、回归、聚类的结果，因此笔者强烈建议读者朋友从“机器学习”着手，然后向“深度学习”进发，再结合实际工作需求选择一个具体的应用方向进行深入的研究。

本书内容及体系结构

为了让读者的学习过程相对比较轻松愉快，本书写作力求语言生动，并且以实例来进行讲解。

本书第1章先用小C追求女神的故事阐述了什么是机器学习，然后用蝙蝠公司的业务单元展示了机器学习的应用场景，力图让读者对机器学习产生兴趣，并且参考本章给出的建议开始学习。

本章后面的内容会阐述机器学习的基本概念，包括有监督学习和无监督学习、分类与回归的基本概念、模型的泛化，以及什么是过拟合，什么是欠拟合。

本书第2章将会详细地指导读者配置机器学习的环境，这一章中读者将能够掌握Python的下载和安装，以及相关工具的安装和使用方法。

本书第3章～第8章将详细介绍机器学习中常见的一些算法，在这些章节中读者将会掌握常见算法的原理和使用方法。

在第9章和第10章中，读者将可以学习到如何对数据进行预处理和聚类，以便让复杂数据集中的关键点可以使人一目了然。

从第11章和第12章，读者将可以学习如何让算法能够有更良好的表现，以及如何找到模型的最优参数，还有怎样通过建立流水线让模型协同工作以便达到最好的效果。

本书第14章介绍了如何编写一个简单的爬虫来进行数据的获取，并且介绍了如何使用潜在狄利克雷分布进行文本数据的话题提取。

本书的最后——第15章，向读者简单介绍了目前“人工智能”领域的人才需求现状和未来的学习方向，以及如何使用常见的竞赛平台磨炼自己的技能。

注意：限于篇幅，本书不会详细介绍Python语言的基本语法和其在机器学习之外的应用。感兴趣的读者可以搜索Python的基础教程来进行学习。但是本书的学习并不要求读者对Python达到精通的水平。

本书特色

1.内容实用实在、详略得当，讲授符合初学者的认知规律

本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。必须掌握的细节处绝不吝惜笔墨、手把手细致到每一次的鼠标点击；仅需要大致了解处绝不铺张浪费纸张、整体结构的描述提纲挈领。这样的安排注重了对初学阶段必备知识的深入了解，大致了解的知识也能够有所认识，这种由浅入深、循序渐进的讲授完全是遵循和尊重了初学者对机器学习知识的认知规律。

2.行文幽默诙谐，以实例引导全程，特别适合初学者阅读

本书介绍的基本理论知识、用于分类的机器学习算法、用于回归的机器学习算法、数据预处理、数据表达与特征工程等，都是使用非常贴近生活场景的实例来引导的，这样就避免了知识讲述过于抽象，非常易于理解。同时，作者以幽默诙谐，贴近时代的语言对这些知识进行生动、通俗的一一讲解，犹如一位你的老朋友，帮助你缩短入门机器学习的时间。纵观全书，作者将大学生小C追求女神以及帮助他的朋友处理日常问题同机器学习的理论与操作进行对比介绍，这就使得整个学习过程变得简单、生动起来。

3.配套的人才培养与引入计划，帮助读者将学习成果转化为真正的生产力

在笔者过去的工作当中，累积了数量可观的各大互联网公司招聘通道资源，以及诸多猎头资源，可以帮助学有所长的读者快速进入一个实际操作的场景中进一步提高自己的实操能力。除此之外，笔者和国内大部分相关的产业发展部门有着密切的联系，对于有志于在人工智能领域创业的创业者来说，也能够帮助其对接政策资源，帮助大家在创业过程中得到有关部门的支持，从而使得创业之路变得不那么坎坷。

本书读者对象

想要进入机器学习领域的初学者

企业中想要向机器学习的工程师、数据科学家转型的非开发岗人员

机器学习、人工智能方向的培训班学员

各计算机科学、非计算机科学专业的大中专院校学生

想要在人工智能领域创业的创业者

需要使用机器学习知识解决日常问题的人员

其他对机器学习、人工智能有兴趣爱好的各位自学者

最后，还要感谢各位编辑老师的辛勤劳动，使本书可以顺利出版。如果读者朋友在学习过程中有任何问题，或者单纯地想聊聊天，欢迎添加作者本人微信：dynhyper，谢谢大家!

作者

2018年3月

第1章　概述

近年来，全球新一代信息技术创新浪潮迭起。作为全球信息领域产业竞争的新一轮焦点，人工智能的发展迎来了第三次浪潮，它正在推动工业发展进入新的阶段，掀起第四次工业革命的序幕。而作为人工智能的重要组成部分，机器学习也成了炙手可热的概念。本章将向读者介绍机器学习的基础知识，为后面的学习打好基础。

本章主要涉及的知识点有：

什么是机器学习

机器学习的主要应用场景

机器学习应该如何入门

有监督学习和无监督学习的概念

分类、回归、泛化、过拟合与欠拟合等概念

1.1　什么是机器学习——从一个小故事开始

要搞清楚什么是机器学习，我们可以从一个小故事开始。

小C是一个即将毕业的大学生、单身的小伙子，他一直在暗地里喜欢隔壁班的女神，可是又苦于没有机会接近她，于是在很长一段时间里，小C只能保持这种暗恋的状态。

突然有一天，在一个很偶然的机会下，小C得到了女神的微信号，并且添加了她。然后开始密切关注她的朋友圈，观察她的一举一动。

不久小C就有了重大发现，女神在朋友圈经常发三种类型的内容：书籍、电影和旅游。这可是个了不起的发现，对于小C来说，千载难逢的机会来了。

接下来，小C把女神喜欢的书名和特征(Features)保存在电脑上，做成一个数据集(Dataset)，然后根据这个数据集用“算法(Algorithm)”建立了一个“模型(Mode

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