《Python机器学习经典实例》是一本以实践为核心的机器学习入门书籍。书中通过大量代码示例，带你从零开始构建机器学习模型，涵盖分类、预测、聚类、推荐引擎等多个领域。每个实例都配有详细的数据和步骤，确保你能复现结果并加深理解。虽然书中代码重复较多，但这种“从做中学”的方式非常适合初学者快速上手。如果你对机器学习感兴趣，但担心理论过于复杂，这本书能帮你通过实践找到学习的方向。无论是Python新手还是有一定经验的开发者，都能从中获得实用的技能和启发。
《Python机器学习经典实例》是一本面向Python程序员的实用指南，通过丰富的代码示例和实际案例，帮助读者快速掌握机器学习的基本概念和应用。书中涵盖了分类、预测建模、无监督学习、推荐引擎、文本分析等多个主题，适合初学者和有一定编程经验的开发者。通过动手实践，读者可以更好地理解机器学习算法的实际应用，并逐步提升技能。
本书的电子资源大小为27.3M，属于Python机器学习类别，适合需要快速上手实践的读者。资源内容完整，包含书中所有代码示例和数据集，方便读者在学习过程中直接运行和验证结果。电子资源格式清晰，便于在多种设备上阅读和使用。
内容简介
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络等。
本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python程序员准备的。它适合Python初学者阅读，不过熟悉Python编程方法对体验示例代码大有裨益。
作者简介
Prateek Joshi是人工智能专家，重点关注基于内容的分析和深度学习，曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。
陶俊杰长期从事数据分析工作，酷爱Python，每天都和Python面对面，乐此不疲。本科毕业于北京交通大学机电学院，硕士毕业于北京交通大学经管学院。曾就职于中国移动设计院，目前在京东任职。
陈小莉长期从事数据分析工作，喜欢Python。本科与硕士毕业于北京交通大学电信学院。目前在中科院从事科技文献与专利分析工作。
书籍特色
实践导向：本书以实例为核心，通过大量代码示例帮助读者理解机器学习的实际应用。每个案例都配有详细的数据和步骤，确保读者能够复现结果并加深理解。
涵盖广泛：书中内容涵盖了监督学习、无监督学习、推荐引擎、文本分析、语音识别、图像处理等多个领域，适合不同需求的读者。
适合初学者：虽然书中代码重复较多，但这种“从做中学”的方式非常适合初学者快速上手。即使没有深厚的理论基础，也能通过实践找到学习的方向。
读者评价
读者普遍认为本书的实例丰富，适合动手实践。有读者提到，书中代码重复较多，但这种方式有助于加深对基础知识的理解。也有读者指出，书中更多关注“怎么做”，而对“为什么”解释较少，适合作为入门书籍。
书籍目录
- 第1章 监督学习
- 第2章 创建分类器
- 第3章 预测建模
- 第4章 无监督学习——聚类
- 第5章 构建推荐引擎
- 第6章 分析文本数据
- 第7章 语音识别
- 第8章 解剖时间序列和时序数据
- 第9章 图像内容分析
- 第10章 人脸识别
- 第11章 深度神经网络
- 第12章 可视化数据
通过本书的学习，读者可以掌握Python在机器学习中的实际应用，并逐步提升自己的编程和数据分析能力。无论是Python新手还是有一定经验的开发者，都能从中获得实用的技能和启发。
无监督学习经典模型 无监督学习着重于发现数据本身的分布特点 无监督学习不需要对数据进行标记 节省大量人力 也让数据的规模 变得不可限量 1 发现数据群落 数据聚类 也可以寻找 离群样本 2 特征降维 保留数据具有区分性的低维特征 这些都是在海量数据处理中非常实用的技术 数据聚类 K均值算法（预设聚类的个数 不断更新聚类中心 迭代 ，是所有数据点到其所属聚类中心距离平方和趋于稳定） 过程 ①首先 随机布设K个特证空间内的点作为初始的聚类中心 ②然后 对于根据每个数据的特征向量 从K个聚类中心中 寻找距离最近的一个 并且把该数据标记为从属与这个聚类中心 ③接着 在所有数据都被标记了聚类中心之后 根据这些数据新分配的类簇 重新对K个聚类中心做计算 ④如果一轮下来 所有数据从属的聚类中心与上一次的分配的类簇没有变化 那么迭代可以 停止 否则回到②继续循环
数据工作的基本流程 定义问题: 我们首先需要解决的是我们将面临一个什么问题，需要我们做什么，俗话说的磨刀不误砍柴工，首先看清对手是谁才能有的放矢。 收集数据: 根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 准备消费数据: 把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值）、含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。 探索性分析: 根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。 数据建模: 像描述性和推论性统计数据一样，数据建模可以总结数据或预测未来的结果。 您的数据集和预期结果将决定可供使用的算法。 重要的是要记住，算法是工具，而不是魔杖。 你仍然必须是知道如何为工作选择正确的工具的工匠。 一个比喻就是要求有人给你一把飞利浦剃须刀，他们给你一把螺丝刀或者一把锤子。 充其量，它显示完全缺乏了解。 最糟糕的是，这使得项目不可能完成。 数据建模也是如此。 错误的模型可能导致最差的表现，甚至会导致错误的结论。 模型验证和模型使用: 用训练数据对模型进行训练之后，就可以用于预测数据。
深度学习无处不在。深度学习建立在几十年前的神经网络的基础上，但是最近的进步始于几年前，并极大地提高了深度神经网络的认知能力，引起了人们的广泛兴趣。如果你对神经网络还不熟悉，KDnuggets 有很多文章详细介绍了最近深度学习大量的创新、成就和赞许。
如果我们打算利用 Python 来执行机器学习，那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是，因为 Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在 Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。