机器学习书单（实践篇）

机器学习书单

（实践篇）

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《Python机器学习（原书第2版）》

ISBN：978-7-111--55880-4

作 者： [美] Sebastian Raschka

定 价：79.00元

出版时间：2018/05

内容简介：

机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式，本书将带领读者进入预测分析的世界。全书共13章，除了简要介绍机器学习及Python在机器学习中的应用，还系统讲述了数据分类、数据预处理、模型优化、集成学习、回归、聚类、神经网络、深度学习等内容。本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。本书讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库，同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。本书可作为学习数据科学的初学者及想进一步拓展数据科学领域认识的读者的参考书。同样，本书也适合计算机等相关专业的本科生、研究生阅读。

在本书第1版的基础上，作者对第2版进行了大量更新和扩展，纳入最近的开源技术，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow，提供了使用Python构建高效的机器学习与深度学习应用的必要知识与技术。

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《Python机器学习实践：测试驱动的开发方法》

ISBN：978-7-111-58166-6

作 者：[美] 马修·柯克 

定 价：79.00元

出版时间：2017/11

内容简介：

本书立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。
作者深入详实地讲解了几种最有代表性的机器学习算法：K-最近邻，朴素贝叶斯分类，决策树和随机森林，隐马尔可夫模型，支持向量机，神经网络，以及聚类。在这些章节中，不但讲解了算法核心部分的数学表达，也用机智、形象的语言描述了算法如何在实际生活中解决问题，并给出了关键的Python代码示例和算法训练、测试过程。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》

ISBN：978-7-111-60302-3

作 者：[法] 奥雷利安·杰龙

定 价：119.00元

出版时间：2018/08

内容简介：

前谷歌工程师撰写，从实践出发，手把手教你从零开始搭建起一个神经网络。通过具体的例子、非常少的理论和两个成熟的Python框架——Scikit-Learn和TensorFlow，作者将帮助你很直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将学习各种技术，从简单的线性回归到深度神经网络等。

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《机器学习与R语言（原书第2版）》

ISBN：978-7-111-55328-1

作 者：[美]Brett Lantz

定 价：69.00元

出版时间：2017/03

内容简介：

R本身是一款十分优秀的数据分析和数据可视化软件。本书由机器学习领域的专家撰写，通过将实践案例与核心的理论知识相结合，全面介绍多种重要的机器学习算法和案例分析，从对案例数据的探索、整理，到模型的建立和模型的评估，每一步都给出详尽的步骤和R代码，为读者深入理解并灵活应用R语言进行数据挖掘和机器学习提供翔实参考。

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《Spark机器学习进阶实战》

ISBN：978-7-111-60810-3

作 者：马海平 于俊 吕昕 向海

定 价：59.00元

出版时间：2018/09

内容简介：

科大讯飞大数据专家团队撰写，不囿于Spark机器学习库，突出算法的工程化思维与实践。从基础引出算法，从算法实践到场景应用，层层推进，分享笔者的一些想法和见解，铺展开更为深入、全面的思路。6大算法模型构建，5大场景（异常检测、用户画像、广告点击率、企业征信、智慧交通大数据）应用，从内涵认知到实践技能，全面提升。

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 《实用机器学习》

ISBN：978-7-111-59888-6 

作 者：[印]苏尼拉·格拉普蒂

定 价：79.00元

出版时间：2018/05

内容简介：

本书探索了一系列广泛应用的机器学习技术，用实际例子揭示常见数据中隐藏的处理技巧。丰富的机器学习范例源码，涉及多种机器学习库、工具或语言，包括Python、R、Julia、Spark等；全面的实用解决方案，带领你快速进入机器学习领域；机器学习项目与Hadoop的深度整合。

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《R语言机器学习》

ISBN：978-7-111-59591-5 

作 者：[印度]Karthik Ramasubramanian  Abhishek Singh

定 价：99.00元

出版时间：2018/06

内容简介：

本书讲解的是在R语言平台上使用大数据技术构建可扩展机器学习模型的新技术成果。它全面展示了如何采用机器学习算法在原始数据的基础上构建机器学习模型。本书还能让那些希望利用ApacheHadoop、Hive、Pig和Spark来实现可扩展机器学习模型的读者从中受益。

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《机器学习与深度学习：通过C语言模拟》

ISBN：978-7-111-59994-4 

作 者：[日]小高知宏

定 价：59.00元

出版时间：2018/07

内容简介：

本书以深度学习为关键字讲述机器学习与深度学习的相关知识，对基本理论的讲述通俗易懂，不涉及复杂的数学理论，适用于对机器学习与深度学习感兴趣的初学者。当前机器学习的书籍一般只讲述理论，没有具体的程序实例。有些以实例为主的机器学习书籍则依赖于一些函数库或工具，无法理解其内部算法原理。本书没有使用任何外部函数库或工具，通过C语言程序来实现机器学习和深度学习算法，读者不太理解相关理论时，可以通过C语言程序代码来进行学习。

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《Web安全之强化学习与GAN》

ISBN：978-7-111-59345-4 

作 者：刘焱 编著

定 价：79.00元

出版时间：2018/04

内容简介：

本书是作者AI安全领域三部曲的第三部，重点介绍强化学习和生成对抗网络的基础知识和实际应用，特别是在安全领域中攻防建设的实际应用。

主要内容包括：

AI安全的攻防知识

基于机器学习的恶意程序识别技术

常见的恶意程序免杀方法

如何使用强化学习生成免杀程序

如何使用强化学习提升WAF的防护能力

如何使用强化学习提升反垃圾邮件的检测能力

针对图像分类模型的攻击方法

针对强化学习的攻击方法

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《Web安全之深度学习实战》

ISBN：978-7-111-58447-6  

作 者：刘焱 编著

定 价：79.00元

出版时间：2017/12

内容简介：

本书是作者推出AI+安全畅销书《Web安全之机器学习》之后又一力作。本书首先介绍如何打造自己的深度学习工具箱，包括TensorFlow、TFLearn等深度学习库的安装以及使用方法。接着介绍卷积神经网络和循环神经网络这两大深度学习算法的基础知识。特别着重介绍在生产环境搭建深度学习平台需要使用的开源组件，包括Logstash、Kafka、Storm、Spark等。随后讲解了11个使用机器学习技术解决实际安全问题的案例，包括验证码识别、垃圾邮件识别、负面评论识别、骚扰短信识别、Linux后门检测、恶意操作行为检测、Webshell检测、智能扫描、DGA域名检测、恶意程序分类识别、反信用卡欺诈。本书针对每一个算法都给出了具体案例，理论结合实际，讲解清晰，文笔幽默，适合有信息安全基础知识的网络开发与运维技术人员参考。

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《Web安全之机器学习入门》

ISBN：978-7-111-57642-6

作 者：刘焱 编著

定 价：79.00元

出版时间：2017/08

内容简介：

本书由百度安全专家撰写，零基础学习智能化Web安全技术指南，二十多位业界专家联袂推荐。本书首先介绍主流的机器学习工具，以及Python应用于机器学习的优势，并介绍Scikit-Learn环境搭建、TensorFlow环境搭建。接着介绍机器学习的基本概念和Web安全基础知识。然后深入讲解几个机器学习算法在Web安全领域的实际应用，如K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K-Means算法、FP-growth、隐式马尔可夫、有向图、神经网络等，还介绍了深度学习算法CNN、RNN。本书针对每一个算法都给出了具体案例，理论结合实际，讲解清晰，文笔幽默，适合有信息安全基础知识的网络开发与运维技术人员参考。

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