Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路 2022年度版--聚文网

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编辑推荐

"该书帮助大量对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者朋友整合时下最流行的基于Python语言的程序库：如Scikit-learn，NLTK，XGBoost，TensorFlow等，并且针对现实中遇到的数据，甚至是Kaggle竞赛（时下世界最流行的机器学习竞赛平台）中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。同时，作者力求减少读者为了理解本书，而对编程技能、数学背景的过分依赖；进而降低机器学习模型的实践门槛，让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及近期新的高效方法解决实际问题的乐趣。同时，笔者对每一个关键术语都提供了标准的英文表述，也方便读者朋友更加快速查阅、理解相关的英文文献。"

内容简介

本书在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，从零开始逐步带领读者熟悉并掌握当下流行的基于Python 3的数据分析，以及支持单机、深度和分布式机器学习的开源程序库，如pandas、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、PySpark-ML等。全书分4部分。入门篇包括对全书核心概念的指南性介绍，以及在多种主流操作系统（Windows、macOS、Ubuntu）上配置基本编程环境的详细说明。基础篇涵盖Python 3的编程基础、基于pandas的数据分析，以及使用Scikit-learn解决大量经典的单机（单核/多核）机器学习问题。进阶篇介绍如何使用PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle搭建多种深度学习网络框架，以及如何基于PySpark的ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。实践篇利用全书所讲授的Python编程、数据分析、机器学习知识，帮助读者挑战和参与Kaggle多种类型的竞赛实战，同时介绍如何使用Git在Gitee、GitHub平台上维护和管理日常代码与编程项目。本书适合所有对人工智能领域，特别是机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术及其实践感兴趣的初学者。

第1部分入门篇
第1章全书指南3
1.1Python编程3
1.2数据分析5
1.3机器学习6
1.3.1任务9
1.3.2经验10
1.3.3性能11
1.4Kaggle竞赛13
1.5Git代码管理14
1.6章末小结15
第2章基本环境搭建与配置16
2.1Windows操作系统下基本环境的搭建与配置16
2.1.1查看Windows的版本与原始配置16
2.1.2下载并安装Anaconda3（Windows）17
2.1.3使用Anaconda Navigator创建虚拟环境python_env（Windows）19
2.1.4在虚拟环境python_env下使用Anaconda Navigator安装Jupyter Notebook与PyCharm Professional（Windows）20
2.2macOS操作系统下基本环境的搭建与配置21
2.2.1查看macOS的版本与原始配置21
2.2.2下载并安装Anaconda3（macOS）23
2.2.3使用Anaconda Navigator创建虚拟环境python_env（macOS）24
2.2.4在虚拟环境python_env下使用Anaconda Navigator安装
2.3.1查看Ubuntu的版本与原始配置26
2.3.2下载并安装Anaconda3（Ubuntu）27
2.3.3在终端中创建虚拟环境python_env（Ubuntu）28
2.3.4在虚拟环境python_env下使用conda命令安装Jupyter Notebook（Ubuntu）29
2.4Jupyter Notebook使用简介31
2.4.1在虚拟环境python_env下启动Jupyter Notebook31
2.4.2创建一个.ipynb文件32
2.4.3试运行.ipynb文件内的Python 3程序33
2.5PyCharm使用简介34
2.5.1在虚拟环境python_env下启动PyCharm34
2.5.2基于虚拟环境python_env的Python 3.8解释器创建一个.py文件35
2.5.3试运行.py文件内的Python 3程序35
2.6章末小结37
第2部分基础篇
第3章 Python编程基础41
3.1Python编程环境配置41
3.1.1基于命令行/终端的交互式编程环境41
3.1.2基于Web的交互式开发环境42
3.1.3集成式开发环境43
3.2Python基本语法44
3.2.1赋值44
3.2.2注释45
3.2.3缩进46
3.3Python数据类型46
3.4Python数据运算49
3.5Python流程控制53
3.5.1分支语句53
3.5.2循环控制55
3.6Python函数设计56
3.7Python面向对象编程57
3.8Python编程库（包）导入60
3.9Python编程综合实践62
3.10章末小结63
第4章 pandas数据分析64
4.1pandas环境配置65
4.1.1使用Anaconda Navigator搭建和配置环境66
4.1.2使用conda命令搭建和配置环境66
4.2pandas核心数据结构67
4.2.1Series68
4.2.2DataFrame69
4.3pandas读取/写入文件数据70
4.3.1读取/写入CSV文件数据70
4.3.2读取/写入JSON文件数据73
4.3.3读取/写入Excel文件数据76
4.4pandas数据分析的常用功能80
4.4.1添加数据80
4.4.2删除数据83
4.4.3查询/筛选数据84
4.4.4修改数据86
4.4.5数据统计87
4.4.6数据排序89
4.4.7函数应用90
4.5pandas数据合并92
4.6pandas数据清洗93
4.7pandas数据分组与聚合95
4.8章末小结97
第5章 Scikit-learn单机机器学习98
……
第3部分进阶篇
第6章 PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle深度学习185
第7章 PySpark-ML分布式机器学习262
第4部分实践篇
第8章 Kaggle竞赛实践301
第9章 Git代码管理334
后记352

Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路 2022年度版

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