# Python_Machine_Learning

**Repository Path**: Nidhogg14/Python_Machine_Learning

## Basic Information

- **Project Name**: Python_Machine_Learning
- **Description**: Python机器学习从入门到项目实战【随书代码】
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 5
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-03-17
- **Last Updated**: 2025-11-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, study

## README

# ​**​《Python机器学习从入门到项目实战》学习指南  
`——零基础·实战驱动·全流程项目覆盖`  

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## ​**书籍简介**  
本书由人民邮电出版社于2023年3月出版，作者为桑园副教授（郑州西亚斯学院计算机科学系主任），以**零基础入门**为核心定位，通过**实例引导**和**分阶段技能进阶**的设计，系统讲解Python机器学习的核心知识与实战技能。全书共17章，分为5大模块，覆盖从基础理论到工业级项目的全链路学习路径，并附赠大量扩展资源（源码、课件、案例库等）。

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## ​**内容结构概览**  
### ​**第Ⅰ篇 机器学习入门篇**  
- ​**核心章节**：第1章  
- ​**重点内容**：  
  - 机器学习基本概念与发展背景  
  - 监督学习与非监督学习的任务划分  
  - 算法选择方法论与问题研究通用步骤  
- ​**学习目标**：建立对机器学习领域的全局认知框架。

### ​**第Ⅱ篇 工具模块使用篇**  
- ​**核心章节**：第2-4章  
- ​**工具栈**：  
  - ​**NumPy**：高效数组计算与科学数据处理  
  - ​**Pandas**：结构化数据分析与清洗技巧  
  - ​**Matplotlib**：数据可视化与图表定制  
- ​**学习目标**：掌握Python机器学习生态的底层工具链。

### ​**第Ⅲ篇 专业技能提升篇**  
- ​**核心章节**：第5-13章  
- ​**算法覆盖**：  
  - 经典算法：决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机（SVM）、线性回归、k-means聚类、PCA降维等  
  - 集成方法：AdaBoost算法原理与实现  
- ​**学习目标**：深入理解算法原理并完成代码复现。

### ​**第Ⅳ篇 深度学习延伸篇**  
- ​**核心章节**：第14章  
- ​**重点内容**：  
  - 卷积神经网络（CNN）基础架构与图像处理应用  
- ​**学习目标**：衔接传统机器学习与深度学习技术栈。

### ​**第Ⅴ篇 项目技能实战篇**  
- ​**核心章节**：第15-17章  
- ​**实战案例**：  
  - ​**验证码识别**：基于图像处理的自动化破解方案  
  - ​**答题卡识别**：光学标记识别与自动化评分系统  
  - ​**机器学习简历指导**：技术能力与项目经验优化策略  
- ​**学习目标**：通过工业级项目掌握模型部署与优化技巧。

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## ​**本书特色**  
1. ​**零门槛学习路径**  
   - 从Python基础到算法推导均以**渐进式案例**引导，避免纯理论灌输。  
2. ​**模块化知识体系**  
   - 5大模块分层递进，支持读者按需选择学习路径（如跳过基础直接实战）。  
3. ​**工业级项目驱动**  
   - 包含验证码识别、答题卡识别等**高实用性项目**，覆盖数据预处理、模型训练、结果优化全流程。  
4. ​**资源配套完善**  
   - 随书提供源码、课件、习题答案及扩展学习资料，适合自学与教学场景。

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## ​**适用读者**  
- 零基础转行人工智能/机器学习领域的开发者  
- 高校计算机、数据科学相关专业学生（教材或参考书）  
- 需快速掌握机器学习工具链的工程技术人员

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## ​**配套资源获取**  
- ​**代码与课件**：通过书籍目录页或出版社官网扫描二维码下载  
- ​**扩展资料**：包括算法推导补充文档、数据集资源链接、面试题库等  

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## ​**学习建议**  
1. ​**工具篇优先实践**：第Ⅱ篇的NumPy/Pandas/Matplotlib是后续学习的基石，建议配合Jupyter Notebook完成代码练习。  
2. ​**算法与项目联动**：在掌握第Ⅲ篇经典算法后，可尝试修改实战篇项目的算法组合（如用SVM替代决策树）以深化理解。  
3. ​**扩展深度学习**：学完第14章CNN后，可结合开源框架（如PyTorch）探索更复杂的模型结构。

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*注：本书与清华大学出版社《Python机器学习——原理、算法及案例实战》互为补充，后者侧重算法数学原理的可视化解读与多模态案例扩展，读者可按需交叉参考。*