打下最扎实的AI基础：从scikit-learn一步一脚印 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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理论基础包含机器学习的应用场景、开发之典型步骤，numpy、pandas、matplotlib等皆有演算法模型性能评估的指标与评估方法的篇章；八大常用机器学习演算法:k-近邻演算法、线性回归演算法、逻辑回归演算法、决策树支持向量机、单纯贝氏演算法、PCA演算法、k-平均值演算法。

本书特色

　　用通俗易懂的语言介绍机器学习演算法的原理，符合初学者的认知规律，丰富的范例图片，帮助读者更加直观地了解演算法背后的原理，实例丰富，帮助读者使用机器学习演算法解决工程应用问题。
 

好的，这是一本名为《深入理解操作系统：从底层原理到实践应用》的图书简介： --- 图书名称：深入理解操作系统：从底层原理到实践应用 内容简介 在当今的数字时代，操作系统（OS）是支撑一切计算活动的基础。无论是个人电脑、智能手机，还是云计算数据中心，高效、稳定、安全的操作系统都是其核心所在。然而，许多程序员在日常开发中，往往停留在调用API的层面，对操作系统内部的运行机制知之甚少，这使得他们在处理性能瓶颈、系统级调试和安全漏洞时常常束手无策。《深入理解操作系统：从底层原理到实践应用》旨在填补这一空白，为读者构建一个全面、深入且与时俱进的操作系统知识体系。 本书不仅仅是一本理论教材，更是一本强调实践和动手能力的工程师手册。我们摒弃了陈旧的知识点，聚焦于现代主流操作系统（如Linux内核）的核心设计思想、实现细节以及当前工业界的最佳实践。全书内容结构清晰，逻辑严谨，旨在帮助读者从“使用者”蜕变为“设计者”和“调试者”。 核心章节与内容深度解析： 第一部分：基石——计算机体系结构与启动流程 本部分为理解操作系统的运行环境打下坚实基础。我们首先回顾现代处理器（CPU）的体系结构，重点解析了虚拟内存、缓存一致性、中断向量表等对OS至关重要的硬件特性。随后，我们详细剖析了计算机启动过程，从BIOS/UEFI固件初始化，到引导加载程序（Bootloader，如GRUB）的加载，再到内核的初始化和第一个用户态进程的诞生。读者将清晰地看到硬件是如何一步步让软件系统运转起来的。我们特别关注了保护模式和长模式的切换过程，这是理解现代操作系统内存管理的关键。 第二部分：进程与线程管理——并发的艺术与挑战 进程和线程是操作系统的核心抽象。本部分深入探讨了进程的生命周期管理，包括上下文切换的开销与优化。我们详细讲解了内核如何使用PCB（进程控制块）来维护进程状态。在线程部分，我们对比了用户级线程和内核级线程的优劣，并深入分析了Linux中NPTL（Native POSIX Thread Library）的实现机制。 尤为关键的是调度策略的讨论。我们不仅介绍了传统的FCFS、SJF、RR等算法，更重点剖析了Linux内核中复杂的CFS（Completely Fair Scheduler，完全公平调度器）的红黑树数据结构和虚拟运行时间（vruntime）机制，解释了它如何实现高效的交互式和批处理任务兼顾。读者将能够理解为何系统在不同负载下表现出特定的响应速度。 第三部分：内存管理——虚拟化的核心 内存管理是操作系统最复杂也最精妙的部分之一。本书系统性地介绍了虚拟内存的概念，解释了为什么我们需要地址翻译。我们详细阐述了MMU（内存管理单元）在页表遍历中的作用，并深入研究了多级页表、TLB（转换后援缓冲器）的工作原理及缓存失效处理。 在物理内存管理方面，我们探讨了伙伴系统（Buddy System）和slab分配器的设计哲学，这对于理解内核自身的内存分配效率至关重要。此外，本书还详细讲解了缺页中断（Page Fault）的处理流程，以及页面置换算法（LRU、FIFO等）在实际系统中的调优策略，特别是针对大页（Huge Pages）的应用场景。 第四部分：文件系统与I/O子系统——持久化的保障 持久化数据是操作系统的另一项核心职能。本部分从I/O架构入手，介绍了中断驱动I/O、DMA（直接内存访问）的原理。我们详细解析了文件系统的内部结构，以ext4和XFS为例，讲解了Inode、超级块、数据块组的组织方式。 重点在于缓存机制的讲解，如页缓存（Page Cache）和缓冲区缓存（Buffer Cache）如何协同工作以加速磁盘访问。我们还深入探讨了写回策略（Write-back vs. Write-through）以及Journaling（日志功能）如何保证文件系统的一致性。对于现代存储，如SSD，我们还会讨论其带来的新挑战和操作系统的适应性调整。 第五部分：并发控制、同步与死锁 多核处理器的普及使得并发控制成为日常编程的难点。本书系统梳理了并发控制的经典原语，包括互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）和条件变量（Condition Variable）的内核实现细节。我们不仅停留在理论层面，更会展示Linux内核中如何实现高效的锁机制，如Futex（快速用户空间互斥锁）的混合使用。 同步问题的核心——死锁，我们将对其四个必要条件进行深入剖析，并讲解内核级别的死锁检测与避免策略，例如资源分配图算法的简化应用。 第六部分：系统安全与可扩展性 现代操作系统必须具备强大的安全隔离能力。本部分讲解了权限模型（如UID/GID）、访问控制列表（ACL）以及安全增强型Linux（SELinux）的基本原理。我们还将探讨操作系统在应对现代安全威胁（如缓冲区溢出）时所采取的机制，如ASLR（地址空间布局随机化）和NX位（不可执行位）。 最后，本书对系统调用（Syscall）的机制进行了透彻的分析，从用户态到内核态的转换过程、参数传递和返回机制，帮助读者理解应用程序与内核交互的精确路径。 本书的特色与价值 1. 实践驱动： 结合Linux内核源码的关键片段（非全部，而是核心结构体和函数），使读者能将抽象概念与实际代码联系起来。 2. 面向工程师： 聚焦于实际工作中遇到的性能调优、系统调试（如使用`strace`、`gdb`配合内核调试工具）和故障排查。 3. 现代视角： 内容紧跟多核、虚拟化和新型存储技术对操作系统的影响。 通过阅读《深入理解操作系统：从底层原理到实践应用》，读者将能够深入理解计算机是如何“思考”和“管理资源”的，从而在系统编程、性能优化、云计算基础设施构建等领域展现出更深厚的内功和解决复杂问题的能力。 ---

Chapter01 机器学习介绍
1.1 什么是机器学习
1.2 机器学习有什么用
1.3 机器学习的分类
1.4 机器学习应用程式开发的典型步
1.5 复习题

Chapter02 Python 机器学习软体套件
2.1 开发环境架设
2.3 Numpy 简介
2.4 Pandas 简介

Chapter03 机器学习理论基础
3.1 过拟合和欠拟合
3.2 成本函数
3.3 模型准确性
3.4 学习曲线
3.5 演算法模型效能最佳化
3.6 查准率和召回率
3.7 F1 Score
3.8 复习题

Chapter04 k- 近邻演算法
4.1 演算法原理
4.2 范例：使用k- 近邻演算法进行分类
4.3 范例：使用k- 近邻演算法进行回归拟合
4.4 实例：糖尿病预测
4.5 扩充阅读
4.6 复习题

Chapter05 线性回归演算法
5.1 演算法原理
5.2 多变数线性回归演算法
5.3 模型最佳化
5.4 范例：使用线性回归演算法拟合正弦函数
5.5 范例：测算房价
5.6 扩充阅读
5.7 复习题

Chapter06 逻辑回归演算法
6.1 演算法原理
6.2 多元分类
6.3 正规化
6.4 演算法参数
6.5 实例：乳腺癌检测
6.6 扩充阅读
6.7 复习题

Chapter07 决策树
7.1 演算法原理
7.2 演算法参数
7.3 实例：预测铁达尼号倖存者
7.4 扩充阅读
7.5 集合演算法
7.6 复习题

Chapter08 支援向量机
8.1 演算法原理
8.2 核心函数
8.3 scikit-learn 里的
8.4 实例：乳腺癌检测
8.5 复习题

Chapter09 单纯贝氏演算法
9.1 演算法原理
9.2 一个简单的实例
9.3 机率分佈
9.4 连续值的处理
9.5 实例：文件分类
9.6 复习题

Chapter10 PCA 演算法
10.1 演算法原理
10.2 PCA 演算法范例
10.3 PCA 的资料还原率及应用
10.4 实例：人脸识别
10.5 扩充阅读
10.6 复习题

Chapter11 k- 平均值演算法
11.1 演算法原理
11.2 scikit-learn 里的k- 平均值演算法
11.3 使用k- 平均值对文件进行分群分析
11.4 分群演算法效能评估
11.5 复习题

AppendixA 后记
A.1 回顾与展望

 

序

　　机器学习是近年来非常热门的方向，然而普通的程式设计师想要转行机器学习却困难重重。回想起来，笔者在刚开始学习机器学习时，就被一大堆数学公式和推导过程所折磨，这样的日子至今还历历在目。当时笔者也觉得机器学习是个门槛非常高的学科。但实际上，在机器学习的从业人员里，究竟有多少人需要从头去实现一个演算法？又有多少人有机会去发明一个新演算法？从一开始就被细节和困难缠住，这严重打击想进入机器学习领域新人的热情和信心。

　　本书就是要解决这个问题。笔者希望尽量透过通俗的语言去描述演算法的工作原理，并使用scikit-learn 工具套件示范演算法的使用，以及演算法所能解决的问题，给那些非专业出身而想半路「杀进」人工智慧领域的程式设计师，以及对机器学习有兴趣的人提供一本入门的书籍。

　　当然，这里不是否认数学和演算法实现的重要性，毕竟它们是人工智慧领域的基础学科方向。万事起头难，只有开启了一扇门，才能发现一个新的五彩缤纷的世界。在这个世界里，我们可以吃到新口味的面包，也能认识那些做面包给别人吃的人。希望本书能帮助读者开启机器学习的这扇门。
 

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本書，感覺自己像是挖到寶了！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向的初心者，這本書的標題「打下最扎实的AI基础」根本就是為我量身打造的。我一直覺得，要學好AI，不能只是死記硬背模型，而是要理解背後的原理，就像蓋房子一樣，地基打得穩，才能蓋出高樓大廈。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，才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，一下子就到了很進階的部分，讓人喪失信心。這本書的「從scikit-learn一步一腳印」的敘事方式，讓我看到了一線希望，我相信它能夠幫助我克服學習AI的障礙，建立起扎實的基礎，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☆☆☆☆☆

《打下最扎实的AI基础：从scikit-learn一步一脚印》這本書的書名，給我的第一印象就是「專業且務實」。在台灣，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「打下最扎实的基础」，並以「scikit-learn」為載體，以「一步一脚印」的方式教學，這讓我看到了學習AI的希望。我特別欣賞「一步一脚印」的學習方式，這代表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系。scikit-learn的強大之處在於它提供了豐富且易於使用的機器學習演算法，非常適合初學者入門。我期待這本書能夠深入淺出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☆☆☆☆☆

這本《打下最扎实的AI基础：从scikit-learn一步一脚印》的書名，聽起來就非常有份量，而且「最扎實」這三個字，立刻點燃了我對學習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。尤其是在台灣，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，等於掌握了一把打開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，我更傾向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，讓我們了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領域的台灣讀者來說，絕對是無價的。

评分☆☆☆☆☆

光看書名《打下最扎实的AI基础：从scikit-learn一步一脚印》，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。很多市面上的AI書籍，常常一開始就丟出高深的數學理論，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」，我解讀為它會從大家最熟悉、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台，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☆☆☆☆☆

拿到《打下最扎实的AI基础：从scikit-learn一步一脚印》這本書，讓我眼睛為之一亮。在台灣，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面的AI知識體系。這本書標榜「最扎实的基础」和「一步一脚印」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，都進行詳細且有系統的介紹。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領域有所發展的台灣讀者來說，絕對是一大福音。