具体描述
《机器学习实践指南：案例应用解析》是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作，也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含算法理论剖析的著作，作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特点，力求理论联系实际，始终以算法应用为主线，由浅入深以全新的角度诠释机器学习。
全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战篇和机器学习实战篇。准备篇介绍了机器学习的发展及应用前景以及常用科学计算平台，主要包括统计分析语言r、机器学习模块mlpy和neurolab、科学计算平台numpy、图像识别软件包opencv、网页分析beautifulsoup等软件的安装与配置。基础篇先对数学基础及其在机器学习领域的应用进行讲述，同时推荐配套学习的数学书籍，然后运用实例说明计算平台的使用，以python和r为实现语言，重点讲解了图像算法、信息隐藏、最小二乘法拟合、因子频率分析、欧氏距离等，告诉读者如何使用计算平台完成工程应用。最后，通过大量统计分析和机器学习案例提供实践指南，首先讲解回归分析、区间分布、数据图形化、分布趋势、正态分布、分布拟合等数据分析基础，然后讲解神经网络、统计算法、欧氏距离、余弦相似度、线性与非线性回归、数据拟合、线性滤波、图像识别、人脸辨识、网页分类等机器学习算法。此书可供算法工程师、it专业人员以及机器学习爱好者参考使用。
作者简介
麦好，计算机专业工程硕士，目前从事智能计算与算法分析工作。先后就职于多家软件科技公司、电子科技公司，是中国青年海归协会和中国量化投资学会山西分会成员。实战经验丰富，擅长使用C、C++、Python、Perl、汇编等语言，参与过信息系统核心中间件的研发、海外社区插件及服务器脚本研发、垂直搜索引擎与文本分析系统的算法设计、通信系统的信息隐藏技术研发、视频服务与点播系统的研发、基于汇编的系统底层设计等，有十余年架构设计及算法设计经验，近期关注分布式计算、机器视觉、仿生智能、生物计算、商业智能。
目录信息
第一部分 准备篇
第1章 机器学习发展及应用前景 2
1.1 机器学习概述 2
1.1.1 什么是机器学习 3
1.1.2 机器学习的发展 3
1.1.3 机器学习的未来 4
1.2 机器学习应用前景 5
1.2.1 数据分析与挖掘 5
1.2.2 模式识别 5
1.2.3 更广阔的领域 6
1.3 小结 7
第2章 科学计算平台 8
2.1 科学计算软件平台概述 8
2.1.1 常用的科学计算软件 9
2.1.2 本书使用的工程计算平台 10
2.2 计算平台的配置 11
2.2.1 numpy等python科学计算包的安装与配置 11
2.2.2 opencv 安装与配置 13
2.2.3 mlpy 安装与配置 14
2.2.4 beautifulsoup安装与配置 15
2.2.5 neurolab安装与配置 15
2.2.6 r安装与配置 15
2.3 小结 16
第二部分 基础篇
第3章 机器学习数学基础 18
3.1 数学对我们有用吗 18
3.2 机器学习需要哪些数学知识 20
3.3 小结 25
第4章 计算平台应用实例 26
4.1 python计算平台简介及应用实例 26
4.1.1 python语言基础 26
4.1.2 numpy库 37
4.1.3 pylab、matplotlib绘图 44
4.1.4 图像基础 46
4.1.5 图像融合与图像镜像 55
4.1.6 图像灰度化与图像加噪 57
4.1.7 声音基础 60
4.1.8 声音音量调节 63
4.1.9 图像信息隐藏 68
4.1.10 声音信息隐藏 72
4.2 r语言基础 78
4.2.1 基本操作 78
4.2.2 向量 81
4.2.3 对象集属性 87
4.2.4 因子和有序因子 88
4.2.5 循环语句 89
4.2.6 条件语句 89
4.3 r语言科学计算 90
4.3.1 分类（组）统计 90
4.3.2 数组与矩阵基础 91
4.3.3 数组运算 94
4.3.4 矩阵运算 95
4.4 r语言计算实例 103
4.4.1 学生数据集读写 103
4.4.2 最小二乘法拟合 105
4.4.3 交叉因子频率分析 106
4.4.4 向量模长计算 107
4.4.5 欧氏距离计算 108
4.5 小结 109
思考题 109
第三部分 统计分析实战篇
第5章 统计分析基础 112
5.1 数据分析概述 112
5.2 数学基础 113
5.3 回归分析 118
5.3.1 单变量线性回归 118
5.3.2 多元线性回归 121
5.3.3 非线性回归 121
5.4 数据分析基础 124
5.4.1 区间频率分布 124
5.4.2 数据直方图 126
5.4.3 数据散点图 127
5.4.4 五分位数 129
5.4.5 累积分布函数 130
5.4.6 核密度估计 130
5.5 数据分布分析 132
5.6 小结 134
思考题 135
第6章 统计分析案例 136
6.1 数据图形化案例解析 136
6.1.1 点图 136
6.1.2 饼图和条形图 137
6.1.3 茎叶图和箱线图 138
6.2 数据分布趋势案例解析 140
6.2.1 平均值 140
6.2.2 加权平均值 140
6.2.3 数据排序 141
6.2.4 中位数 142
6.2.5 极差、半极差 142
6.2.6 方差 143
6.2.7 标准差 143
6.2.8 变异系数、样本平方和 143
6.2.9 偏度系数、峰度系数 144
6.3 正态分布案例解析 145
6.3.1 正态分布函数 145
6.3.2 峰度系数分析 146
6.3.3 累积分布概率 146
6.3.4 概率密度函数 147
6.3.5 分位点 148
6.3.6 频率直方图 151
6.3.7 核概率密度与正态概率分布图 151
6.3.8 正太检验与分布拟合 152
6.3.9 其他分布及其拟合 154
6.4 小结 155
思考题 155
第四部分 机器学习实战篇
第7章 机器学习算法 158
7.1 神经网络 158
7.1.1 rosenblatt感知器 159
7.1.2 梯度下降 173
7.1.3 反向传播与多层感知器 180
7.1.4 python神经网络库 199
7.2 统计算法 201
7.2.1 平均值 201
7.2.2 方差与标准差 203
7.2.3 贝叶斯算法 205
7.3 欧氏距离 208
7.4 余弦相似度 209
7.5 svm 210
7.5.1 数学原理 210
7.5.2 smo算法 212
7.5.3 算法应用 212
7.6 回归算法 217
7.6.1 线性代数基础 217
7.6.2 最小二乘法原理 218
7.6.3 线性回归 219
7.6.4 多元非线性回归 221
7.6.5 岭回归方法 223
7.6.6 伪逆方法 224
7.7 pca降维 225
7.8 小结 227
思考题 227
第8章 数据拟合案例 228
8.1 数据拟合 228
8.1.1 图像分析法 228
8.1.2 神经网络拟合法 240
8.2 线性滤波 256
8.2.1 wav声音文件 256
8.2.2 线性滤波算法过程 256
8.2.3 滤波python实现 257
8.3 小结 262
思考题 262
第9章 图像识别案例 264
9.1 图像边缘算法 264
9.1.1 数字图像基础 264
9.1.2 算法描述 265
9.2 图像匹配 266
9.2.1 差分矩阵求和 267
9.2.2 差分矩阵均值 269
9.2.3 欧氏距离匹配 271
9.3 图像分类 277
9.3.1 余弦相似度 277
9.3.2 pca图像特征提取算法 283
9.3.3 基于神经网络的图像分类 284
9.3.4 基于svm的图像分类 289
9.4 人脸辨识 291
9.4.1 人脸定位 291
9.4.2 人脸辨识 293
9.5 手写数字识别 300
9.5.1 手写数字识别算法 300
9.5.2 算法的python实现 301
9.6 小结 303
思考题 304
第10章 文本分类案例 305
10.1 文本分类概述 305
10.2 余弦相似度分类 306
10.2.1 中文分词 306
10.2.2 停用词清理 308
10.2.3 算法实战 310
10.3 朴素贝叶斯分类 315
10.3.1 算法描述 316
10.3.2 先验概率计算 316
10.3.3 最大后验概率 316
10.3.4 算法实现 317
10.4 小结 323
思考题 323
· · · · · · (收起)
读后感
我在深圳海数互联工作，从事挖掘工作4年，过去使用SAS进行数据挖掘，由于工作需要涉及到机器学习、PTYHON等，而《机器学习实践指南》刚好都有所涉及。 这本书真正把知识点与思路很好地串联起来，由最开始介绍什么是机器学习，如何搭建相关环境，到算法的介绍以及代码实现，都体...
评分涉及mlpy机器学习库，作者亲自实现了神经网络，对神经网络由浅入深讲解，看过一些机器学习书，包括老外的书，可以说这本机器学习实践指南让我真正理解了机器学习，能实际做些东东，还有svm等实战应用，加上文本分类，图像识别等 ，源代码不错，要多上机，多实战，这样效果...
评分当时我在陌陌工作的时候，由于工作的关系接触了这本书。起初是当作工具书来去阅读的，后来才发现这本书的连贯性很好，于是又从头读了一遍。很喜欢作者这种以实战的角度去带入问题，能很快的定位问题，而且举一反三的由书中的例子去解决实际工作中的问题。而且机器学习就是需要...
评分我是深圳芥末金融的一位技术员工，由于项目需求，在china-pub上看到《机器学习实践指南》这本书，和我现在使用的开发语言一致，买下阅读并且应用实际生产。个人觉得本书是一本非常注重实践的书，比较适合初学者和想快速应用的开发人员。书中的举例比较切合实际，个人认为作者在...
用户评价
作为一名刚毕业不久的数据科学家，我最大的困惑是如何在面对海量、非结构化数据时，快速建立起一个有效的基准模型。这本书的结构设计非常巧妙，它没有采用传统的按算法分类的方式，而是以“解决某一类业务问题”为导向进行组织。比如，在处理自然语言理解任务时，它不是孤立地介绍BERT或GPT，而是先告诉你解决情感分析、命名实体识别的具体挑战，再针对性地引入最合适的预训练模型和微调策略。这种“问题驱动”的叙事方式，让我学习的动力更足，因为我能清晰地看到每种技术点在实际应用中的价值。而且，书中对一些容易被忽略的细节处理得非常到位，比如如何处理类别不平衡性、如何解释复杂模型的预测结果（可解释性AI部分写得尤为精彩），这些都是面试和实际工作中经常被考察的硬核内容。它帮我构建了一个清晰的知识地图，让我的学习路径不再是东一榔头西一棒子，而是形成了一个有机的、可复用的解决方案框架。
评分坦白说，我抱着试试看的心态翻开了这本书，毕竟市面上的“指南”多半是蜻蜓点水。然而，这本书的深度和广度超出了我的预期，尤其是在系统架构和工程化部署方面，提供了非常宝贵的见解。很多机器学习书籍止步于Jupyter Notebook的演示，但这本书非常注重生产环境下的考量。它详细阐述了模型版本管理（MLOps的基础），如何利用Docker和Kubernetes进行高效的模型部署，以及如何构建一个健壮的监控系统来追踪线上模型的性能漂移。作者显然是经历过大型项目洗礼的，对现实世界中数据不一致、计算资源限制等问题有深刻的体会。例如，书中对在线学习和批量学习的适用场景对比分析得极其透彻，并给出了不同场景下的模型服务框架选型建议。读完后，我立刻开始着手优化我们团队现有的模型发布流程，效率和稳定性都有了质的飞跃。这本书更像是一位资深架构师在手把手指导你如何将AI能力真正融入企业核心业务，是进阶工程师不可多得的参考资料。
评分这本《机器学习实践指南》简直是为我这种想从理论走向实战的工程师量身定制的宝典！我之前读过不少晦涩的算法教材，虽然理论基础打得扎实，但真要落地到实际项目中，代码怎么写、数据怎么预处理、模型怎么调参，简直是两眼一抹黑。这本书最让我惊喜的是它的“实战”二字不是空喊口号。它没有花大篇幅去推导复杂的数学公式，而是直接切入痛点，从项目启动阶段的业务理解开始讲起，一步步教你如何搭建一个可运行的机器学习流程。特别是关于特征工程的部分，简直是教科书级别的指导，作者详细拆解了时间序列数据、文本数据和图像数据在特征提取上的关键考量，列举了大量Python代码示例，每一个例子都配有清晰的注释和运行结果分析。我按照书中的步骤复现了一个零售业的销量预测模型，效果立竿见影。它不是那种只讲“是什么”的书，而是专注于“怎么做”和“为什么这么做”，这种由浅入深、注重实践操作的编排方式，极大地缩短了我从学习到应用之间的鸿沟，强烈推荐给所有希望提升动手能力的机器学习爱好者。
评分我花了很长时间寻找一本能够真正 bridging the gap（弥合差距）的书，而《机器学习实践指南》恰好就是那个连接点。它成功地将学术界的严谨性与工业界的实用性融合在了一起。书中对于模型性能评估指标的选择有着极其细致的探讨，它不仅讲解了准确率、召回率这些基础指标，更深入到F1分数、PR曲线、AUC的计算及其在不同业务场景下的权衡。有一个章节专门讨论了“如何与业务方就模型效果达成一致”，这绝对是很多技术人员的软肋。作者非常务实地指出了，一个在数学上完美的模型，如果不能解决实际问题，就毫无价值。书中提供的案例研究，每一个都包含了一个完整的商业背景介绍，这使得我们能站在更高的维度去审视算法的选择，确保技术投入能够最大化商业回报。总而言之，这本书不仅教会了我如何训练模型，更教会了我如何成为一个更懂业务、更有效率的机器学习工程师。
评分这本书的阅读体验堪称丝滑流畅，这在技术书籍中是难能可贵的。作者的文笔非常具有感染力，仿佛在和你进行一次深入的、平等的交流，而不是居高临下的说教。即便是介绍相对复杂的集成学习方法，比如Boosting的原理，作者也能用生动的比喻和清晰的逻辑流将核心思想阐述清楚，让人读完后豁然开朗，而不是感到头晕脑胀。我尤其欣赏的是，书中对工具链的选择保持了开放性，它推荐了主流的开源库，但同时也强调了理解底层原理的重要性，避免了读者陷入对特定框架的过度依赖。例如，在数据可视化和结果报告方面，它不仅提供了Matplotlib/Seaborn的代码，还探讨了如何使用更具叙事性的工具来向非技术背景的决策者展示模型价值。这本书读起来完全没有技术书籍那种枯燥感，更像是一本高质量的技术博客合集，但又比博客更有系统性和深度。
评分非常适合只会推公式和写MATLAB的科研狗们上手做项目，连学Python的书也省了，赞
评分讲解了用R和Python进行机器学习，统计分析的基础知识，也有案例参照，用来入门学习比较好
评分在学校实验室跟老师做关于大气预测的项目需要用到机器学习的技术，由于我是一名本科生，在理论明显不足，老师为了让我快速上手编写项目代码，推荐《机器学习实践指南》这本书，解决了项目中的实际问题。也是《机器学习实践指南》这本书对我对机器学习产生了兴趣（这书非常注重实践，相当合适我的口味）。
评分清晰易读，对于提高实践能力有帮助。
评分1. 书中内容是若干领域概念的罗列，但相关概念阐述的并不清楚。 2. 书中公式有明显错误，要么是作者理论功底不行，要么是作者太敷衍。 3. 写作不规范：如最基本的原则——缩写第一次出现时应给出全称。 4. 代码渣。 给4分是书中的举例还算对入门有些帮助。建议快速浏览，不需要花时间仔细阅读。
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