打下最紮實的AI基礎：從scikit-learn一步一腳印 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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理論基礎包含機器學習的應用場景、開發之典型步驟，numpy、pandas、matplotlib等皆有演算法模型性能評估的指標與評估方法的篇章；八大常用機器學習演算法:k-近鄰演算法、綫性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、決策樹支持嚮量機、單純貝氏演算法、PCA演算法、k-平均值演算法。

本書特色

　　用通俗易懂的語言介紹機器學習演算法的原理，符閤初學者的認知規律，豐富的範例圖片，幫助讀者更加直觀地瞭解演算法背後的原理，實例豐富，幫助讀者使用機器學習演算法解決工程應用問題。
 

好的，這是一本名為《深入理解操作係統：從底層原理到實踐應用》的圖書簡介： --- 圖書名稱：深入理解操作係統：從底層原理到實踐應用 內容簡介 在當今的數字時代，操作係統（OS）是支撐一切計算活動的基礎。無論是個人電腦、智能手機，還是雲計算數據中心，高效、穩定、安全的操作係統都是其核心所在。然而，許多程序員在日常開發中，往往停留在調用API的層麵，對操作係統內部的運行機製知之甚少，這使得他們在處理性能瓶頸、係統級調試和安全漏洞時常常束手無策。《深入理解操作係統：從底層原理到實踐應用》旨在填補這一空白，為讀者構建一個全麵、深入且與時俱進的操作係統知識體係。 本書不僅僅是一本理論教材，更是一本強調實踐和動手能力的工程師手冊。我們摒棄瞭陳舊的知識點，聚焦於現代主流操作係統（如Linux內核）的核心設計思想、實現細節以及當前工業界的最佳實踐。全書內容結構清晰，邏輯嚴謹，旨在幫助讀者從“使用者”蛻變為“設計者”和“調試者”。 核心章節與內容深度解析： 第一部分：基石——計算機體係結構與啓動流程 本部分為理解操作係統的運行環境打下堅實基礎。我們首先迴顧現代處理器（CPU）的體係結構，重點解析瞭虛擬內存、緩存一緻性、中斷嚮量錶等對OS至關重要的硬件特性。隨後，我們詳細剖析瞭計算機啓動過程，從BIOS/UEFI固件初始化，到引導加載程序（Bootloader，如GRUB）的加載，再到內核的初始化和第一個用戶態進程的誕生。讀者將清晰地看到硬件是如何一步步讓軟件係統運轉起來的。我們特彆關注瞭保護模式和長模式的切換過程，這是理解現代操作係統內存管理的關鍵。 第二部分：進程與綫程管理——並發的藝術與挑戰 進程和綫程是操作係統的核心抽象。本部分深入探討瞭進程的生命周期管理，包括上下文切換的開銷與優化。我們詳細講解瞭內核如何使用PCB（進程控製塊）來維護進程狀態。在綫程部分，我們對比瞭用戶級綫程和內核級綫程的優劣，並深入分析瞭Linux中NPTL（Native POSIX Thread Library）的實現機製。 尤為關鍵的是調度策略的討論。我們不僅介紹瞭傳統的FCFS、SJF、RR等算法，更重點剖析瞭Linux內核中復雜的CFS（Completely Fair Scheduler，完全公平調度器）的紅黑樹數據結構和虛擬運行時間（vruntime）機製，解釋瞭它如何實現高效的交互式和批處理任務兼顧。讀者將能夠理解為何係統在不同負載下錶現齣特定的響應速度。 第三部分：內存管理——虛擬化的核心 內存管理是操作係統最復雜也最精妙的部分之一。本書係統性地介紹瞭虛擬內存的概念，解釋瞭為什麼我們需要地址翻譯。我們詳細闡述瞭MMU（內存管理單元）在頁錶遍曆中的作用，並深入研究瞭多級頁錶、TLB（轉換後援緩衝器）的工作原理及緩存失效處理。 在物理內存管理方麵，我們探討瞭夥伴係統（Buddy System）和slab分配器的設計哲學，這對於理解內核自身的內存分配效率至關重要。此外，本書還詳細講解瞭缺頁中斷（Page Fault）的處理流程，以及頁麵置換算法（LRU、FIFO等）在實際係統中的調優策略，特彆是針對大頁（Huge Pages）的應用場景。 第四部分：文件係統與I/O子係統——持久化的保障 持久化數據是操作係統的另一項核心職能。本部分從I/O架構入手，介紹瞭中斷驅動I/O、DMA（直接內存訪問）的原理。我們詳細解析瞭文件係統的內部結構，以ext4和XFS為例，講解瞭Inode、超級塊、數據塊組的組織方式。 重點在於緩存機製的講解，如頁緩存（Page Cache）和緩衝區緩存（Buffer Cache）如何協同工作以加速磁盤訪問。我們還深入探討瞭寫迴策略（Write-back vs. Write-through）以及Journaling（日誌功能）如何保證文件係統的一緻性。對於現代存儲，如SSD，我們還會討論其帶來的新挑戰和操作係統的適應性調整。 第五部分：並發控製、同步與死鎖 多核處理器的普及使得並發控製成為日常編程的難點。本書係統梳理瞭並發控製的經典原語，包括互斥鎖（Mutex）、信號量（Semaphore）和條件變量（Condition Variable）的內核實現細節。我們不僅停留在理論層麵，更會展示Linux內核中如何實現高效的鎖機製，如Futex（快速用戶空間互斥鎖）的混閤使用。 同步問題的核心——死鎖，我們將對其四個必要條件進行深入剖析，並講解內核級彆的死鎖檢測與避免策略，例如資源分配圖算法的簡化應用。 第六部分：係統安全與可擴展性 現代操作係統必須具備強大的安全隔離能力。本部分講解瞭權限模型（如UID/GID）、訪問控製列錶（ACL）以及安全增強型Linux（SELinux）的基本原理。我們還將探討操作係統在應對現代安全威脅（如緩衝區溢齣）時所采取的機製，如ASLR（地址空間布局隨機化）和NX位（不可執行位）。 最後，本書對係統調用（Syscall）的機製進行瞭透徹的分析，從用戶態到內核態的轉換過程、參數傳遞和返迴機製，幫助讀者理解應用程序與內核交互的精確路徑。 本書的特色與價值 1. 實踐驅動： 結閤Linux內核源碼的關鍵片段（非全部，而是核心結構體和函數），使讀者能將抽象概念與實際代碼聯係起來。 2. 麵嚮工程師： 聚焦於實際工作中遇到的性能調優、係統調試（如使用`strace`、`gdb`配閤內核調試工具）和故障排查。 3. 現代視角： 內容緊跟多核、虛擬化和新型存儲技術對操作係統的影響。 通過閱讀《深入理解操作係統：從底層原理到實踐應用》，讀者將能夠深入理解計算機是如何“思考”和“管理資源”的，從而在係統編程、性能優化、雲計算基礎設施構建等領域展現齣更深厚的內功和解決復雜問題的能力。 ---

Chapter01 機器學習介紹
1.1 什麼是機器學習
1.2 機器學習有什麼用
1.3 機器學習的分類
1.4 機器學習應用程式開發的典型步
1.5 復習題

Chapter02 Python 機器學習軟體套件
2.1 開發環境架設
2.3 Numpy 簡介
2.4 Pandas 簡介

Chapter03 機器學習理論基礎
3.1 過擬閤和欠擬閤
3.2 成本函數
3.3 模型準確性
3.4 學習麯綫
3.5 演算法模型效能最佳化
3.6 查準率和召迴率
3.7 F1 Score
3.8 復習題

Chapter04 k- 近鄰演算法
4.1 演算法原理
4.2 範例：使用k- 近鄰演算法進行分類
4.3 範例：使用k- 近鄰演算法進行迴歸擬閤
4.4 實例：糖尿病預測
4.5 擴充閱讀
4.6 復習題

Chapter05 綫性迴歸演算法
5.1 演算法原理
5.2 多變數綫性迴歸演算法
5.3 模型最佳化
5.4 範例：使用綫性迴歸演算法擬閤正弦函數
5.5 範例：測算房價
5.6 擴充閱讀
5.7 復習題

Chapter06 邏輯迴歸演算法
6.1 演算法原理
6.2 多元分類
6.3 正規化
6.4 演算法參數
6.5 實例：乳腺癌檢測
6.6 擴充閱讀
6.7 復習題

Chapter07 決策樹
7.1 演算法原理
7.2 演算法參數
7.3 實例：預測鐵達尼號倖存者
7.4 擴充閱讀
7.5 集閤演算法
7.6 復習題

Chapter08 支援嚮量機
8.1 演算法原理
8.2 核心函數
8.3 scikit-learn 裏的
8.4 實例：乳腺癌檢測
8.5 復習題

Chapter09 單純貝氏演算法
9.1 演算法原理
9.2 一個簡單的實例
9.3 機率分佈
9.4 連續值的處理
9.5 實例：文件分類
9.6 復習題

Chapter10 PCA 演算法
10.1 演算法原理
10.2 PCA 演算法範例
10.3 PCA 的資料還原率及應用
10.4 實例：人臉識彆
10.5 擴充閱讀
10.6 復習題

Chapter11 k- 平均值演算法
11.1 演算法原理
11.2 scikit-learn 裏的k- 平均值演算法
11.3 使用k- 平均值對文件進行分群分析
11.4 分群演算法效能評估
11.5 復習題

AppendixA 後記
A.1 迴顧與展望

 

序

　　機器學習是近年來非常熱門的方嚮，然而普通的程式設計師想要轉行機器學習卻睏難重重。迴想起來，筆者在剛開始學習機器學習時，就被一大堆數學公式和推導過程所摺磨，這樣的日子至今還曆曆在目。當時筆者也覺得機器學習是個門檻非常高的學科。但實際上，在機器學習的從業人員裏，究竟有多少人需要從頭去實現一個演算法？又有多少人有機會去發明一個新演算法？從一開始就被細節和睏難纏住，這嚴重打擊想進入機器學習領域新人的熱情和信心。

　　本書就是要解決這個問題。筆者希望盡量透過通俗的語言去描述演算法的工作原理，並使用scikit-learn 工具套件示範演算法的使用，以及演算法所能解決的問題，給那些非專業齣身而想半路「殺進」人工智慧領域的程式設計師，以及對機器學習有興趣的人提供一本入門的書籍。

　　當然，這裏不是否認數學和演算法實現的重要性，畢竟它們是人工智慧領域的基礎學科方嚮。萬事起頭難，隻有開啓瞭一扇門，纔能發現一個新的五彩繽紛的世界。在這個世界裏，我們可以吃到新口味的麵包，也能認識那些做麵包給彆人吃的人。希望本書能幫助讀者開啓機器學習的這扇門。
 

评分☆☆☆☆☆

光看書名《打下最紮實的AI基礎：從scikit-learn一步一腳印》，我就覺得這本書的定位非常清晰，而且非常接地氣。我一直認為，學習任何新技術，尤其是像AI這樣日新月異的領域，穩固的基礎絕對是成功的關鍵。很多市麵上的AI書籍，常常一開始就丟齣高深的數學理論，或是直接介紹複雜的模型，這對初學者來說，無疑是巨大的門檻。而這本書強調「從scikit-learn一步一腳印」，我解讀為它會從大傢最熟悉、也最容易上手的工具開始，逐步引導讀者進入AI的世界。scikit-learn的易用性和豐富的演算法庫，讓它成為許多AI專案的首選。我相信，這本書將會是一個非常好的學習平颱，讓我們能夠透過實際操作，去理解各種演算法的運作原理，以及它們在不同情境下的應用。我特別期待書中關於資料預處理、特徵工程的部分，因為這往往是影響模型效能的關鍵環節。如果這本書能夠將這些基礎概念講透，並且透過scikit-learn的範例來驗證，那絕對是一本值得推薦的入門佳作。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本書，感覺自己像是挖到寶瞭！身為一個對AI充滿好奇，但又常常被各種複雜術語搞得暈頭轉嚮的初心者，這本書的標題「打下最紮實的AI基礎」根本就是為我量身打造的。我一直覺得，要學好AI，不能隻是死記硬背模型，而是要理解背後的原理，就像蓋房子一樣，地基打得穩，纔能蓋齣高樓大廈。這本書強調「一步一腳印」，感覺就像有個經驗豐富的老師傅，手把手帶著你，從最基礎的概念開始，慢慢堆疊知識，而不是一開始就丟給你一大堆艱澀難懂的數學公式。我最期待的就是書中如何將scikit-learn這個強大的工具融入教學，因為我知道，實作是學習的王道。透過實際操作，纔能真正體會演算法的運作，並學會如何運用它們來解決實際問題。我之前試著看過一些線上教學，但總覺得跳躍性太強，一下子就到瞭很進階的部分，讓人喪失信心。這本書的「從scikit-learn一步一腳印」的敘事方式，讓我看到瞭一線希望，我相信它能夠幫助我剋服學習AI的障礙，建立起紮實的基礎，為未來的AI探索之路打下堅實的基石。我迫不及待想翻開書頁，跟著作者的腳步，一步一步深入AI的世界。

评分☆☆☆☆☆

這本《打下最紮實的AI基礎：從scikit-learn一步一腳印》的書名，聽起來就非常有份量，而且「最紮實」這三個字，立刻點燃瞭我對學習AI的渴望。我過去曾嘗試接觸一些AI相關的書籍，但總覺得內容不是太理論化，就是實操性不足，很難將所學應用到實際專案中。尤其是在颱灣，AI的應用越來越廣泛，從智慧醫療到自動駕駛，從金融科技到個人化推薦，我們都離不開AI的身影。而scikit-learn又是目前最主流的機器學習函式庫之一，學會它，等於掌握瞭一把打開AI大門的鑰匙。這本書強調「一步一腳印」的學習方式，正是我所需要的。我不是那種能輕易理解複雜數學模型的人，我更傾嚮於透過實例和大量的練習來加深印象。我期望這本書能夠循序漸進地引導我，從最基本的前處理、特徵工程，到各種監督式和非監督式學習演算法的介紹，並且詳細講解如何使用scikit-learn來實現這些演算法。更重要的是，我希望書中能提供一些實際的案例分析，讓我們瞭解如何將學到的知識應用到解決真實世界的問題上，這對於我們這些想要踏入AI領域的颱灣讀者來說，絕對是無價的。

评分☆☆☆☆☆

《打下最紮實的AI基礎：從scikit-learn一步一腳印》這本書的書名，給我的第一印象就是「專業且務實」。在颱灣，越來越多的人對AI感到興趣，希望能透過學習AI來提升自己的競爭力，或是探索新的職業發展機會。然而，AI領域的專業術語和複雜的演算法，常常讓初學者望而卻步。這本書強調「打下最紮實的基礎」，並以「scikit-learn」為載體，以「一步一腳印」的方式教學，這讓我看到瞭學習AI的希望。我特別欣賞「一步一腳印」的學習方式，這代錶著作者並非想快速地帶過，而是要確保讀者能夠確實理解每一個步驟，建立起穩固的知識體係。scikit-learn的強大之處在於它提供瞭豐富且易於使用的機器學習演算法，非常適閤初學者入門。我期待這本書能夠深入淺齣地講解各種演算法的原理，並透過scikit-learn的範例程式碼，展示如何實際應用這些演算法來解決實際問題。我希望透過這本書，能夠真正掌握AI的基礎知識，並具備運用scikit-learn進行初步AI專案開發的能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《打下最紮實的AI基礎：從scikit-learn一步一腳印》這本書，讓我眼睛為之一亮。在颱灣，AI的熱潮持續不斷，但真正能夠深入理解背後原理，並將其轉化為實用技能的學習資源卻相對有限。許多書可能過於理論化，或是專注於單一演算法，讓人難以建立起一個全麵的AI知識體係。這本書標榜「最紮實的基礎」和「一步一腳印」的學習路徑，正是我一直在尋找的。scikit-learn作為一個功能強大且廣受歡迎的機器學習函式庫，是許多AI專案的基石。我非常期待這本書能夠將scikit-learn的各種功能，從資料載入、預處理、模型選擇、訓練，到模型評估，都進行詳細且有係統的介紹。更重要的是，我希望書中能透過豐富的實例，來展示如何運用scikit-learn來解決不同類型的問題，例如分類、迴歸、聚類等等。這樣一來，我們不僅能學到理論，更能學到如何在實際操作中應用這些知識，這對於想要在AI領域有所發展的颱灣讀者來說，絕對是一大福音。