可视化轻松学AI Excel+TensorFlow pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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好的，以下是根据您的要求撰写的一份图书简介，主题聚焦于数据处理、编程基础、机器学习入门和数据分析应用，但不涉及您提及的“可视化轻松学AI Excel+TensorFlow”的具体内容。 --- 图书名称： Python数据科学实战：从Pandas到Scikit-learn的深度探索 图书简介 引言：数据驱动决策的基石 在当今这个由数据驱动的时代，掌握有效处理、分析和解读数据的能力已不再是专业技术人员的专属技能，而是所有追求效率和洞察力的行业人士的必备素养。本书《Python数据科学实战：从Pandas到Scikit-learn的深度探索》旨在为渴望系统学习数据科学核心工具和方法的读者，提供一条清晰、实践导向的学习路径。我们聚焦于Python生态系统中最为关键的几个库——Pandas、NumPy以及Scikit-learn，通过大量的真实世界案例和代码示例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 本书内容涵盖了数据处理的每一个关键阶段：从数据的获取与清洗，到结构化数据的有效操作，再到经典统计学习算法的应用与模型评估。我们深知，理论的深度必须以实践的广度为支撑，因此全书以“动手做”为核心理念，确保读者在阅读过程中同步构建起强大的编程思维和数据敏感度。 第一部分：Python与计算环境的搭建——数据科学的起点 在深入数据操作之前，理解数据科学所需的基础设施至关重要。本部分将为读者构建一个稳固的起点。 我们首先简要回顾Python语言中与数值计算相关的基础语法特性，重点强调列表（List）、字典（Dictionary）和集合（Set）在处理不同类型数据时的效率差异。随后，我们将把焦点转向NumPy（Numerical Python）。NumPy是所有科学计算库的基石，其核心在于高效的多维数组对象——`ndarray`。我们将详细讲解数组的创建、维度操作（如`reshape`、`transpose`）、广播（Broadcasting）机制的原理与应用。理解广播机制是高效进行向量化运算的关键，它能显著避免低效的循环迭代，从而极大地提升数据处理速度。本部分还将介绍NumPy在基础线性代数运算（如矩阵乘法、特征值分解）中的应用，为后续的机器学习理论打下坚实的数学基础。 第二部分：数据操控的瑞士军刀——Pandas精通指南 数据分析工作的大部分时间都花费在数据的清洗和重塑上。Pandas库是Python数据科学领域毋庸置疑的“瑞士军刀”。本部分将带领读者深入掌握Pandas的两个核心数据结构：`Series`（一维带标签数组）和`DataFrame`（二维带标签数据结构）。 我们将从数据的导入和导出入手，覆盖CSV、JSON等常见格式。核心内容集中在数据清洗（Data Cleaning）：如何识别并处理缺失值（`NaN`或`None`），包括插值法和删除策略；如何进行数据类型转换以确保数据一致性；如何处理异常值和重复记录。 进阶内容将侧重于高效的数据组织和转换。我们将详细剖析索引（Indexing）和切片（Slicing）的强大能力，区分使用`.loc`和`.iloc`进行基于标签和基于位置的选择。分组聚合操作（`groupby()`）是数据分析的另一核心技能，本书将通过复杂的聚合函数（如`agg()`）和转换操作，展示如何从海量数据中提取有价值的汇总信息。此外，我们将探讨`merge`、`join`和`concat`在合并来自不同来源数据集时的精妙用法，以及如何利用`pivot_table`进行多维数据的透视分析。 第三部分：数据预处理与探索性数据分析（EDA） 原始数据很少是直接可用的。在构建模型之前，数据的预处理和充分的探索性分析（EDA）是确保模型质量的必要步骤。 本部分强调特征工程（Feature Engineering）的基础。我们将讨论如何对分类变量进行编码（如独热编码One-Hot Encoding和标签编码Label Encoding），以及如何对连续变量进行标准化（Standardization）和归一化（Normalization）处理，以适应不同机器学习算法的要求。 在EDA环节，我们将利用Pandas提供的强大功能，结合基本的统计学概念，指导读者进行数据分布的可视化检查（此部分侧重于数据结构的理解，而非最终的图形渲染技巧）。我们将计算描述性统计量（均值、方差、偏度、峰度），并利用交叉表（Cross-tabulation）来探究变量之间的初步关系。理解数据背后的统计特性，是选择合适模型的前提。 第四部分：构建预测模型——Scikit-learn入门与实践 Scikit-learn (Sklearn) 是目前最流行且功能完备的经典机器学习库。本书将重点介绍其统一的API设计理念——`fit()`、`predict()`和`transform()`，使读者能够无缝地切换和比较不同的算法。 我们将首先介绍监督学习的两大核心任务：回归（Regression）和分类（Classification）。在回归方面，我们将深入解析线性回归模型，包括最小二乘法的原理，以及如何通过正则化技术（如岭回归Lasso和Ridge）来解决模型过拟合问题。在分类方面，我们将详细讲解逻辑回归（Logistic Regression）作为分类基准模型的构建过程，并介绍决策树（Decision Trees）的工作机制，特别是它们如何通过特征划分来做出决策。 模型评估是机器学习流程中不可或缺的一环。我们将全面讲解回归模型的性能指标（如MSE、$R^2$），以及分类模型的关键指标（如准确率、精确率、召回率和F1分数）。此外，本书还会介绍交叉验证（Cross-Validation）技术，这是评估模型泛化能力、避免数据泄露的标准方法。 第五部分：无监督学习与模型调优 当数据中不包含标签时，我们转向无监督学习来发现数据的内在结构。本部分将重点探讨聚类（Clustering）算法，特别是K-Means算法。我们将详细解释K-Means的迭代优化过程、如何选择最优的簇的数量（如肘部法则），并探讨其局限性。 最后，我们将关注如何提升模型的表现。这包括对超参数的理解和管理，以及系统地使用网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）等方法来寻找最佳的模型配置。通过这些实践性的调优技巧，读者将能够从一个“能跑起来”的模型，进化到一个具备实际应用价值的预测工具。 总结与展望 《Python数据科学实战》不仅仅是一本工具书，它更是一本思维构建手册。通过紧密结合Pandas、NumPy和Scikit-learn这三大核心库，读者将建立起一个完整的数据科学工作流认知框架。完成本书的学习后，您将有能力独立处理复杂数据集，应用主流的统计学习方法，并对模型的性能进行科学的评估与调优，为未来深入探索更前沿的领域（如深度学习或大数据处理）打下坚实、实用的基础。

第1章、 学习AI之路，从探索特征出发, 7
1.1 从认识特征(Feature)出发
1.2 特征范例(一)：玩具兔和玩具熊
1.3 特征范例(二)：阿拉伯数字<2>和<7>
1.4 特征范例(三)：局部感受野(Receptive field)
1.5 特征范例(四)：阿拉伯数字<0>~<9>

第2章、 简单算术：两两相乘&求和, 27
2.1 以简单算术来取得特征(Feature)
2.2 演练(一)：矩阵的两两相乘&求和
2.3 演练(二)：从图像(Picture)里找特征
2.4 讨论

第3章、 丫嬛提取特征，格格学习, 47
3.1 复习：善用Excel的简洁画面(UI)
3.2 从Python叫出Excel工作表
3.3 丫嬛提取特征，让格格学习
3.4 范例(一)：以玩具兔/熊为例
3.5 范例(二)：以<相乘求和>来提取特征
3.6 范例(三)：提取局部特征
3.7 范例(四)：让格格辨识图像

第4章、 从相乘求和到卷积运算, 81
4.1 丫嬛的智慧：从<两两相乘&求和>出发
4.2 向量：一维的<相乘求和>
4.3 矩阵：二维的<相乘求和>
4.4 卷积：卷动的<相乘求和>

第5章、 丫嬛与格格一起学习, 107
5.1 权重：代表丫嬛和格格的智慧
5.2 从<相乘求和>到权重的观念
5.3 复习：只训练(AI)格格
5.4 格格与丫嬛一起学习(即训练)
5.5 两阶段的学习活动
5.6 BP阶段的三步骤

第6章、 BP三公式：力与美的结合, 143
6.1 复习：BP的三步骤
6.2 BP三步骤的计算公式
6.3 BP三公式的计算范例
6.4 BP三公式的美学思维

第7章、 认识CNN的Pooling层, 167
7.1 从丫嬛的比喻，认识隐藏(Hidden)层
7.2 从资料流动，看隐藏层
7.3 卷积层的伙伴：池化(Pooling)层
7.4 让丫嬛与格格一起学习：卷积层+池化层

第8章、 趣味性学AI与教AI, 213
8.1 邀请您来成为AI世界的主角
8.2 AI拟人化(一)：以调整税率爲例
8.3 AI拟人化(二)：以调整工作时数爲例
8.4 AI拟人化(三)：老师与学生的<教学相长>

第9章、 让丫嬛与格格来辨识您的笔迹, 241
9.1 开始与格格、丫嬛们互动
9.2 亲自输入笔迹
9.3 建立您自己的笔迹档
9.4 浏览您的笔迹档
9.5 展开训练：使用TensorFlow

第10章、 AI智慧的两段式移植策略, 271
10.1 AI(智慧)模型超市的概念
10.2 从一个情境说起
10.3 以《Excel+TF》一书的aa08范例来说明
10.4 结语

第11章、 以Python表达BP三公式, 283
11.4 Python与Excel
11.1 Python的妙用
11.2 BP三公式：Keras/Python程式范例
11.3 BP三公式：Numpy/Python程式范例

附录-A、AI的本质及其商业的康庄大道, 325
附录-B、好书介绍：《动脑创新、动手设计》, 331

序

　　这是笔者的上一本书《不编程，而学AI：Excel+TensorFlow》的姊妹作品。本书期待各位读者都能轻松地学习AI，而且在短短不到一天之内，就能对AI有深刻的认识，并且有趣味的形象，一直长留于心中。例如，本书以<1>和<2>来说明CNN(卷积神经网路)的两项主要结构，及其密切合作、一起学习智慧的过程。 然后，基于BP(反向传播)的<3>来封装复杂的数学推导，其具有极简的外貌，包容千变万化，让人人都能掌握简单，来驾驭AI算法的无穷变化。 许多人说：学AI之路，从探索特征(Feature)出发。每一个人从小就会分辨兔子和熊了，因为兔子有一个明显的特征：耳朵长长，身体小小。而熊则是耳朵短短，身体胖胖。 所以本书以4只玩具兔/熊的特征来做为出发点，并从古典的AI预测模式，贯穿到当今流行的AI探索策略。

　　<1>

　　除了上述的轻松愉快学习AI之外，本书也延续上一本书《不编程，而学AI》的特色：书内的范例都是可以操作的。让大家都能依循<做中学>的模式来学习规画AI的训练模型，并借由简洁的Excel画面来操作TensorFlow进行实际的模型训练，亲手创造可爱的AI智慧模型。 借由Excel与TensorFlow的结合，让您可以享受视觉化、趣味化、做中学AI的乐趣。于是，AI将长留于您心中，也如同千里马一般，陪伴着您的成长，迈向美好的前景。
 

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本書的標題《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》，我整個眼睛都亮起來了！身為一個平常主要跟Excel打交道，對AI和TensorFlow卻有點距離感的人，這個標題完全打中我的痛點。我一直覺得AI聽起來很厲害，但又覺得門檻很高，要學寫程式、搞懂一堆數學公式，想到就頭皮發麻。偏偏身邊的同事、朋友都在講AI、大數據，好像不趕快跟上就會被時代淘汰一樣，壓力山大啊！ 我一直覺得，如果能把這些複雜的概念，透過圖像、圖表這些我們最熟悉、最容易理解的方式呈現出來，學習的過程一定會事半功倍。畢竟，有時候光看文字說明，腦袋會自動當機，但看到一個清楚的圖示，一切豁然開朗。所以，看到書名裡有「視覺化」三個字，我就知道，這本絕對是為我這種「非技術背景」的學習者量身打造的。而且，居然結合了Excel和TensorFlow，這也太神奇了吧？我每天都在用Excel，對它的一切功能都瞭若指掌，如果能從Excel這個我最熟悉的工具出發，去理解AI，再去延伸到TensorFlow，那感覺就像是在玩遊戲一樣，而不是在苦讀。我超期待裡面是不是有很多那種「原來是這樣！」的驚喜。

评分☆☆☆☆☆

這本《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》光聽書名，就讓我很想入手。我算是個對新科技有點興趣，但實際接觸時又會有點卻步的「偽科技迷」。平常工作上，Excel 就是我的得力助手，舉凡報表製作、數據分析，幾乎都離不開它，對Excel 的各種功能可說是瞭若指掌。但 AI 和 TensorFlow 這些名詞，聽起來總是有種高高在上的感覺，好像離我的生活很遙遠，需要很強的程式背景才能碰觸。 所以，這本書結合了「視覺化」、「Excel」和「TensorFlow」，對我來說簡直是一條通往 AI 世界的捷徑。我一直覺得，學習新東西如果能用自己最熟悉的方式，而且又有圖有真相，那學起來肯定事半功倍。我非常好奇，書中會怎麼運用 Excel 的圖表和視覺化功能，來解釋 AI 的核心概念，像是神經網路的層級、訓練的過程，又或者是如何透過 Excel 來準備數據、甚至簡單的預測。光是想到能從 Excel 這個我每天都在用的工具，慢慢理解 TensorFlow 的強大，就覺得這本書一定能大幅降低我對 AI 的學習門檻。

评分☆☆☆☆☆

對於《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》這本書，我最期待的就是它標題中的「輕鬆學」三個字，這對我來說簡直是天籟。我一直對AI領域充滿了好奇，但每次看到相關的書籍或課程，總是會被裡面的數學公式、程式碼嚇退。身為一個長期使用Excel處理工作的人，我深深明白Excel的強大之處，它能夠將複雜的數據整理得井井有條，並且透過各種函數和圖表，讓數據變得生動易懂。 因此，我非常渴望知道，這本書是如何將AI和TensorFlow這些看似艱深的概念，與Excel這個我們熟悉且容易上手的工具做連結的。我猜測，書中可能會利用Excel的一些視覺化技巧，來幫助讀者理解AI的運作機制，例如如何透過Excel的圖表來展示模型訓練的過程，或者如何利用Excel的數據處理能力，來準備AI模型的訓練數據。而且，能夠將TensorFlow這樣強大的開源機器學習函式庫，也融入到Excel的學習框架中，這讓我對AI的實際應用充滿了無限想像。

评分☆☆☆☆☆

看到《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》這本書名，我的眼睛瞬間亮了起來！我是一個長期在Excel的舒適圈裡打滾的職場人士，對數據處理和報表製作非常熟悉，但對於AI和TensorFlow這些名詞，總是抱著既好奇又有點畏懼的心態。總覺得它們是屬於高科技領域的專有名詞，需要很深的程式碼基礎和數學概念才能駕馭，這讓我在學習的路上一直卻步不前。 然而，這本書巧妙地結合了我最熟悉的Excel，並且加上「視覺化」這個我最喜歡的學習方式，這根本就是為我這種「視覺型學習者」量身打造的。我非常期待書中能夠透過Excel的各種圖表、數據呈現方式，來拆解AI和TensorFlow的核心原理。想像一下，或許是用Excel的函數來模擬AI模型的訓練過程，或者透過Excel的互動式圖表來展示預測結果，讓原本抽象的概念變得具體可感。甚至，我猜測書中可能會引導讀者從Excel的數據整理和分析能力，慢慢過渡到TensorFlow的強大功能，這將會是我跨入AI領域最親切、最有效率的入門磚。

评分☆☆☆☆☆

這本《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》光看書名，就讓我感到一股親切感，好像找到了救星一樣。我是那種對科技產品充滿好奇，但實際動手操作就常常卡關的人，尤其是AI這種聽起來很高深的領域，總覺得自己離得很遠。平時工作上，Excel就是我的好夥伴，很多數據分析、報表製作都離不開它，對Excel的介面和操作邏輯都非常熟悉。所以，當我看到這本書竟然能將AI和TensorFlow與Excel結合，我內心是既興奮又期待。 我一直有個疑問，就是AI到底能不能從我們日常使用的軟體中學起？是否一定要深入到程式碼的層級？這本書的標題似乎給了我一個肯定的答案。我非常好奇，書中會怎麼巧妙地運用Excel的特性，來解釋AI的核心概念，例如機器學習的運作原理、神經網路的架構等等。是不是會有那種「用Excel的函數來模擬AI模型的訓練過程」的教學？或是透過Excel的圖表功能，來直觀地展示AI的預測結果？光是想像，就覺得這是一個非常創新的學習方式，完全打破了我對AI學習的既有框架。