零起点Python机器学习快速入门 PDF 完整清晰版

最近在学习相关，所以买来好好研究一下，大概看了一下，还不错，待后续研究

这本书不要买了，个人意见就是看作者展示没有代码注释的ppt， 就是把作者的代码截图给你，每行代码什么意思自己去百度 ； 讲得走马观花，最垃圾的一本书，不知道作者怎么想的，还吹牛逼说只要会Excel就能看懂，是作者学霸吧； 我是之前看了python基础的，pandas会用了来买的。

Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包

零起点python机器学习快速入门 这本书第5章5-4示例import zsys import ztools两个模块是什么,怎么导入不了，复制源代码过去了，也运行不得，有一起的朋友吗？

编辑推荐

适读人群 ：计算机行业、金融行业，数据分析、大数据研究人员等。不需要任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用Excel就可以轻松学会本书讲解的知识点。

内容简介

本书采用独创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。本书具有以下特色：独创的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。首次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。

目录

• 第 1 章 从阿尔法狗开始说起1
• 1.1 阿尔法狗的前世今生.......1
• 1.2 机器学习是什么.....2
• 1.3 机器学习大史记.....3
• 1.4 机器学习经典案例......... 11
• 第 2 章 开发环境......13
• 2.1 数据分析首选 Python.....13
• 2.2 用户运行平台.......18
• 2.3 程序目录结构.......19
• 2.4 Spyder 编辑器界面设置.20
• 2.5 Python 命令行模式.........26
• 2.6 Notebook 模式......27
• 2.7 模块库控制面板...29
• 2.8 使用 pip 更新模块库......33
• 第 3 章 Python 入门案例....39
• 3.1 案例 3-1：第一次编程“hello,ziwang” ....39
• 3.2 案例 3-2：增强版“hello,ziwang” ..42
• 3.3 案例 3-3：列举系统模块库清单.......44
• 3.4 案例 3-4：常用绘图风格.........45
• 3.5 案例 3-5：Pandas 常用绘图风格.......47
• 3.6 案例 3-6：常用颜色表 cors.....49
• 3.7 案例源码.....50
• 第 4 章 Python 基本语法....58
• 4.1 数据类型.....58
• 案例 4-1：基本运算.......59
• 4.2 字符串.........61
• 案例 4-2：字符串入门...61
• 案例 4-3：字符串常用方法.....63
• 4.3 List 列表......64
• 案例 4-4：列表操作.......65
• 4.4 Tuple 元组...66
• 案例 4-5：元组操作.......67
• 4.5 Dictionary 字典.....68
• 案例 4-6：字典操作.......68
• 4.6 数据类型转换.......70
• 案例 4-7：控制语句.......71
• 案例 4-8：函数定义.......73
• 4.7 案例源码.....75
• 第 5 章 Python 人工智能入门与实践......85
• 5.1 从忘却开始.85
• 5.2 Iris 经典爱丽丝.....89
• 案例 5-1：Iris 爱丽丝 ....90
• 案例 5-2：爱丽丝进化与文本矢量化.........92
• 5.3 AI 操作流程95
• 5.4 数据切割函数.......98
• 案例 5-3：Iris 爱丽丝分解 ......99
• 案例 5-4：线性回归算法.......103
• 5.5 案例源码...109
• 第 6 章 机器学习经典算法案例（上） . 116
• 6.1 线性回归... 116
• 6.2 逻辑回归算法.....124
• 案例 6-1：逻辑回归算法.......125
• 6.3 朴素贝叶斯算法.127
• 案例 6-2：贝叶斯算法.129
• 6.4 KNN 近邻算法 ...130
• 案例 6-3：KNN 近邻算法.....133
• 6.5 随机森林算法.....135
• 案例 6-4：随机森林算法.......139
• 6.6 案例源码...140
• 第 7 章 机器学习经典算法案例（下） .149
• 7.1 决策树算法.........149
• 案例 7-1：决策树算法.151
• 7.2 GBDT 迭代决策树算法.........153
• 案例 7-2：GBDT 迭代决策树算法.154
• 7.3 SVM 向量机 .......156
• 案例 7-3：SVM 向量机算法.157
• 7.4 SVM-cross 向量机交叉算法..159
• 案例 7-4：SVM-cross 向量机交叉算法....160
• 7.5 神经网络算法.....161
• 案例 7-5：MLP 神经网络算法........165
• 案例 7-6：MLP_reg 神经网络回归算法...168
• 7.6 案例源码...170
• 第 8 章 机器学习组合算法 .........183
• 8.1 CCPP 数据集......183
• 案例 8-1：CCPP 数据集........184
• 案例 8-2：CCPP 数据切割....186
• 案例 8-3：读取 CCPP 数据集.........189
• 8.2 机器学习统一接口函数.........192
• 案例 8-4：机器学习统一接口.........193
• 案例 8-5：批量调用机器学习算法.201
• 案例 8-6：一体化调用.205
• 8.3 模型预制与保存.208
• 案例 8-7：储存算法模型.......210
• 案例 8-8：批量储存算法模型.........213
• 案例 8-9：批量加载算法模型.........215
• 案例 8-10：机器学习组合算法.......219
• 8.4 案例源码...224
• 附录 A Sklearn 常用模块和函数.242
• 附录 B 极宽量化系统模块图......266