机器学习数据准备
Python 中的数据清洗、特征选择和数据转换
数据准备涉及将原始数据转换为可以使用机器学习算法建模的形式。
跳过方程式、希腊字母和困惑，发现在您的下一个项目中充分利用数据所需的专业数据准备技术。
通过清晰的解释、标准的 Python 库和分步教程课程，您将发现如何自信有效地为机器学习的预测建模准备数据。
关于本电子书
- 支持所有设备阅读：英文 PDF 格式电子书，无数字版权管理 (DRM)。
- 大量教程：30 节分步课程，398 页。
- 基础：直觉、特征选择、缩放等。
- 工作代码：包含 168 个 Python (.py) 代码文件。
清晰、完整的端到端示例。
心动了吗？
David Lowe 分析从业者
这本书组织良好，涵盖了各种数据准备挑战，并提供清晰的解释和易于理解的代码来解决这些挑战。这本书现在是我处理机器学习项目可能遇到的数据问题的首选参考书。
…那么什么是数据准备？
预测建模项目涉及从数据中学习。
数据是指来自领域中的示例或案例，它们描述了您想要解决的问题。
在预测建模项目（例如分类或回归）中，原始数据通常不能直接使用。
这有四个主要原因
数据类型
机器学习算法的实现要求数据是数字形式。
数据要求
某些机器学习算法对数据有要求。
数据错误
数据中的统计噪声和误差可能需要纠正。
数据复杂性
复杂非线性关系可能需要从数据中提取出来。
因此，您的原始数据在使用机器学习模型进行拟合和评估之前必须进行预处理。预测建模项目中的这一步被称为“数据准备”。
我们可以将数据准备定义为将原始数据转换为更适合建模的形式。
这高度取决于您的数据、项目目标以及将用于建模数据的算法。
标准数据准备技术
然而，在机器学习项目的数据准备步骤中，有一些常用或标准的任务可以利用或探索。
这些任务包括：
- **数据清洗**：识别并纠正数据中的错误或失误。
- **特征选择**：识别与正在预测的目标变量最相关的输入变量。
- **数据转换**：改变变量的比例或分布。
- **特征工程**：从可用数据中派生新变量。
- **降维**：创建数据的紧凑投影。
这些任务中的每一个都是一个拥有专门算法的完整研究领域。
数据准备并非盲目进行。
在某些情况下，变量必须进行编码或转换，然后才能应用机器学习算法，例如将字符串转换为数字。在其他情况下，情况就不那么清楚了，例如，缩放变量可能对算法有用，也可能没用。
数据准备非常重要！
数据准备的更广泛理念是发现如何最好地将问题的底层结构暴露给学习算法。这是指导方向。
我们不知道问题的潜在结构，如果知道，我们就不需要学习算法来发现它并学会做出熟练的预测。因此，揭示问题的未知潜在结构是一个发现的过程，同时也是为项目发现表现最好或最佳的学习算法的过程。
它可能比乍一看更复杂。例如，不同的输入变量可能需要不同的数据准备方法。此外，不同的变量或输入变量的子集可能需要不同的数据准备方法序列。
这可能会让人不知所措，因为有大量的模型，每个模型可能有自己的配置和要求。尽管如此，数据准备之前和之后的一系列机器学习过程可以帮助我们考虑哪些技术。
数据准备是系统过程中的一步
每个机器学习项目都不同，因为每个项目中使用的特定数据都不同。
您可能是第一个（有史以来！）处理特定预测建模问题的人。
尽管您的项目是独一无二的，但实现良好甚至最佳结果的步骤通常在项目之间是相同的。这有时被称为“应用机器学习过程”。
我们如何知道在数据中使用哪些数据准备技术？
表面上看，这是一个具有挑战性的问题，但如果我们从整个项目的角度来看待数据准备步骤，它就会变得更加直接。预测建模项目中的数据准备步骤之前和之后都很重要，并且会影响要执行的数据准备。
您的工作是发现如何最好地将学习算法暴露给您的预测问题的未知底层结构。实现这一目标的方法是通过数据准备。
为了成为一名高效的机器学习实践者，您必须了解
- 在一个项目中需要考虑的不同数据准备类型。
- 每种数据准备技术类别中排名前几的算法。
- 何时使用以及如何配置顶级数据准备技术。
这通常是来之不易的知识，因为很少有专门针对该主题的资源。
隆重推出我的新电子书
“机器学习数据准备”
欢迎阅读电子书：机器学习数据准备。
我设计这本书是为了逐步教像您这样的机器学习从业者，如何在 Python 示例中配置和使用最重要的数据准备技术。
本书经过精心设计，旨在帮助您将各种数据准备工具和技术带到您的下一个项目中。
这些教程旨在以我所知的最快、最有效的方式教你这些技术：在实践中学习。附带可运行的可执行代码，你可以用来培养必要的直觉，并且可以复制粘贴到你的项目中，立即获得结果。
数据准备对机器学习很重要，我相信如果以适合从业者的水平进行教学，它将是一个引人入胜、有趣、直接适用且价值无限的技术工具箱。
我希望您也同意。
心动了吗？
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…那么，这本书适合您吗？
这本书适合谁？
让我们确保您来对了地方。
这本书适合那些可能了解一些应用机器学习的开发者。也许您知道如何端到端地解决一个预测建模问题，或者至少了解其中的主要步骤，并且熟悉常用工具。
本指南采用您在 Machine Learning Mastery 所习惯的自上而下、结果优先的机器学习风格编写。
本书的课程对您有一些假设，例如：
您需要了解
- 您熟悉基本的Python编程。
- 您可能了解一些基本的NumPy用于数组操作。
- 您可能了解一些基本的 scikit-learn 建模知识。
您不需要是
- 您不需要是数学天才！
- 您不需要是编程大师！
- 您不需要是机器学习专家！
关于您的学习成果
…那么，读完这本书后，您将掌握什么？
在阅读并实践完这本书后，您将了解：
- 数据准备对于预测建模机器学习项目的重要性。
- 如何以避免数据泄露并进而避免不正确模型评估的方式准备数据。
- 如何识别和处理脏数据问题，例如异常值和缺失值。
- 如何使用特征选择方法识别和删除不相关和冗余的输入变量。
- 如何根据变量的数据类型选择特征选择方法。
- 如何使用归一化和标准化技术缩放输入变量的范围。
- 如何将分类变量编码为数字，将数字变量编码为类别。
- 如何转换输入变量的概率分布。
- 如何转换具有不同变量类型的数据集以及如何转换目标变量。
- 如何将变量投影到捕获显著数据关系的低维空间中。
但是，如果…？
您还有些疑虑吗？让我看看是否能帮到您。
如果我是机器学习新手怎么办？
这本书不假设您有机器学习背景。
话虽如此，我确实建议您先学习如何解决预测建模问题。它将为您提供数据准备挑战的背景。
如果我只是一名开发者怎么办？
太好了。这本书就是为您而写的。
如果我的数学真的很差怎么办？
太好了。这本书就是为您而写的。
除了基本的算术之外，不需要任何数学知识。
如果我不是 Python 程序员怎么办？
如果您是其他语言的程序员，即使您不熟悉 Python，也能看懂这本书。
所有内容都通过一个小的代码示例来演示，您可以直接运行。
所有代码都提供给您，供您体验、修改和学习。
这本书甚至有一个附录，教您如何在您的工作站上设置 Python。
如果我正在学习另一门机器学习课程怎么办？
太棒了！
这本书不能替代大学的机器学习课程或该课程的教科书，但它是这类材料的绝佳补充。
这本书里到底有什么？
…请看目录
本书围绕与实际问题直接相关的主要数据准备技术进行设计。
您可以学习很多关于数据准备的知识，从理论到抽象概念再到 API。我的目标是直接让您通过专注于目标的教程培养对必须理解的元素的直觉。
这些教程旨在侧重于如何通过数据准备方法获得结果。因此，教程为你提供了快速理解和应用每种技术或操作的工具。教程内容结合了教学课程和小型项目，既介绍了方法，又提供了大量的示例和练习机会。
每个教程都设计成让您大约花费一小时来阅读和完成，不包括扩展和进一步阅读部分。
您可以选择每天完成一课，每周完成一课，或者按照自己的节奏进行。我认为势头至关重要，这本书旨在被阅读和使用，而不是束之高阁。
我建议您选择一个时间表并坚持执行。
这些教程分为 6 部分；它们是
- 第一部分：基础。了解数据准备的重要性，数据准备技术概述，并发现为避免数据泄露而使用的最佳实践。
- 第二部分：数据清洗。了解如何通过识别异常值以及使用统计和建模技术识别和处理缺失值，将脏数据转换为干净数据。
- 第三部分：特征选择。发现用于特征选择和特征重要性的统计和建模技术，以及如何为不同的变量类型选择要使用的技术。
- 第四部分：数据转换。了解如何使用一套标准数据转换算法转换变量类型和变量概率分布。
- 第五部分：高级转换。了解如何处理数据转换中一些更棘手的方面，例如同时处理多个变量类型、转换目标以及在选择最终模型后保存转换。
- 第六部分：降维。了解如何通过使用降维算法将数据投影到较低维空间来删除输入变量。
课程概览
以下是您将要学习的 30 个手把手教程课程的概览：
每个课程都设计成让普通开发者在大约 30 到 60 分钟内完成。
第 1 部分：基础
- 第01课：机器学习项目中的数据准备
- 第02课：数据准备为何如此重要
- 第03课：数据准备技术概览
- 第04课：无数据泄露的数据准备
第2部分：数据清洗
- 第05课：基本数据清洗
- 第06课：异常值识别与移除
- 第07课：标记和移除缺失数据
- 第08课：如何使用统计插补
- 第09课：如何使用 kNN 插补
- 第10课：如何使用迭代插补
第三部分：特征选择
- 第11课：什么是特征选择
- 第12课：分类输入的特征选择
- 第13课：数值输入的特征选择
- 第14课：数值输出的特征选择
- 第15课：RFE 用于特征选择
- 第16课：特征重要性
第四部分：数据转换
- 第17课：缩放数值数据
- 第18课：鲁棒缩放转换
- 第19课：编码分类数据
- 第20课：幂变换
- 第21课：分位数变换
- 第22课：离散化变换
- 第23课：多项式变换
第五部分：高级转换
- 第24课：转换数值和分类数据
- 第25课：回归中的目标转换
- 第26课：保存和加载数据转换
第六部分：降维
- 第27课：什么是降维
- 第28课：LDA 降维
- 第29课：PCA 降维
- 第30课：SVD 降维
附录
- 附录 A：获取帮助
- 附录 B：如何为 Python 设置工作环境
你可以看到，每个部分都针对特定的学习成果，每个部分中的每个教程也是如此。这充当了过滤器，确保你只关注达到特定结果所需的知识，而不会陷入数学或近乎无限的跑题内容。
这些教程的目的不是教你关于每种理论或技术的全部知识。它们是为了让你以我所知的最快方式了解它们的工作原理、如何使用它们以及如何解释结果：在实践中学习。
电子书目录
下面的截图来自 PDF 电子书。它为您提供了本书的完整目录概览。
机器学习数据准备目录
您将获得所有这些…
在“机器学习数据准备”中
一份包含您所需一切的数字下载包，包括：
- 清晰的描述，帮助您理解用于应用机器学习的数据准备算法。
- 手把手的 Python 教程，向您准确展示如何应用每种技术和算法。
- 端到端、自包含的示例，在每个教程中为您提供所需的一切，无需先验知识。
- 书中每个示例的 Python 源代码配方，让您可以在几秒钟内运行教程代码。
- PDF 格式的数字电子书，让您可以将书和代码并排打开，准确地看到每个示例是如何工作的。
您需要深入研究的资源，包括
- 关于 Python 生态系统的最佳信息来源，包括 SciPy、NumPy 和 scikit-learn 库。
- 您可以在网上提出有挑战性问题并能得到回复的最佳平台。
- 学习更多关于所涵盖技术的最佳书籍和文章。
数据准备领域的背景，为您提供所需的上下文，包括
- 数据准备如何是任何机器学习项目中最重要、最耗时的部分。
- 原始数据如何不能直接用机器学习算法实现进行建模。
- 机器学习算法如何要求所有输入变量都是数字形式。
- 一些机器学习算法如何对数据类型、比例和概率分布提出要求。
- 数据准备算法的简单应用如何导致数据泄露。
用于处理数据准备转换的高级技术，包括
- 如何同时转换分类和数值输入变量。
- 如何转换用于预测建模的目标变量。
- 如何保存和将来在新数据上重用数据转换。
专门的特征选择算法，旨在识别和删除不需要预测目标变量的输入变量，包括
- 根据输入变量类型，必须使用不同的统计特征选择方法。
- 如何将特征选择应用于分类输入变量。
- 如何将特征选择应用于数值输入变量。
- 如何在回归预测建模任务中应用特征选择。
- 如何使用模型递归地识别和删除冗余输入变量。
- 如何计算输入变量的相对重要性。
用于转换输入变量的尺度、类型和概率分布的专门技术。
- 如何使用标准化和归一化将数值输入变量缩放到新范围。
- 如何缩放包含异常值的数值输入变量。
- 如何使用序数和独热转换编码分类变量。
- 如何使用幂变换移动具有偏斜概率分布的变量。
- 如何使用分位数变换改变变量的概率分布。
- 如何使用离散化将数值变量更改为序数或分类变量。
- 如何通过多项式特征工程添加新的输入变量。
用于数据准备的降维专业技术，包括
- 降维如何通过保留数据中的显著关系并将数据投影到较低维空间来工作。
- 如何使用线性判别分析进行降维。
- 如何使用主成分分析进行降维。
- 如何使用奇异值分解进行降维。
您还需要什么？
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奖励：机器学习数据准备代码食谱
……您还将获得 168 个完整可用的 Python 脚本
示例代码配方
书中展示的每个配方都是独立的，这意味着您可以将其复制粘贴到您的项目中并立即使用。
- 书中提供的每个示例，您都会得到一个 Python 脚本（.py）文件。
这意味着您可以跟着操作，并将您的答案与所提供的 Python 文件中已知可行的实现进行比较。
这在您处理特定任务的细节时，能大大加快您的进度，例如：
- 标记并移除异常值。
- 标记和插补缺失数据。
- 在数据集上选择特征。
- 计算特征重要性得分。
- 缩放数值数据。
- 编码分类数据。
- 转换数据概率分布。
- 转换变量类型。
- 保存和重用数据准备对象。
- 将数据投影到较低维度。
所提供的代码是在文本编辑器中开发的，并旨在在命令行上运行。不需要特殊的 IDE 或笔记本。
所有代码示例都已在 Python 3.6+ 版本上设计和测试。
所有代码示例都可以在普通的现代计算机硬件上运行，并在 CPU 上执行。
Python 技术细节
本节提供有关本书附带代码的一些技术细节。
- Python 版本：您可以使用 Python 3.6 或更高版本。
- SciPy：您将使用 NumPy、SciPy 和 scikit-learn 的 API。
- 操作系统：您可以使用 Windows、Linux 或 MacOS。
- 硬件：标准的现代工作站即可。
- 编辑器：您可以使用文本编辑器并在命令行中运行示例。
没有 Python 环境？
没问题！
附录中包含一个手把手的教程，向您展示如何准确地设置 Python 机器学习环境。
机器学习数据准备奖励代码
关于作者
大家好，我是 Jason Brownlee。我运营这个网站，也是这本书的作者和出版者。
我和我的妻子及儿子们住在澳大利亚。我喜欢读书、写教程和开发系统。
我拥有计算机科学和软件工程背景，以及人工智能专业的硕士和博士学位，主攻随机优化。
我写过关于算法的书籍，在比赛中获胜并排名靠前，为初创公司提供咨询，并在业界工作多年。（是的，我花了很多时间构建和维护真正的运营系统！）
帮助开发者入门并精通应用机器学习，这让我感到非常满足。
我采用一种非传统的自上而下、结果优先的机器学习教学方法，我们从实践教程和问题开始，然后在需要时再深入理论。
如果您有任何问题，我随时乐意帮助。我希望您能在机器学习领域变得出色。
下载您的样章
想更详细地了解这本书吗？下载免费的章节样本 PDF。
输入您的电子邮件地址，样章将发送到您的收件箱。
看看客户们怎么说
Arek Bochnak IT 总监
这本书非常棒——系统化地为您提供了全面的数据准备知识，并附有出色的示例和解释——强烈推荐！
Guy Koren 数据科学家
非常有用的书！资料组织得很好，例子也很容易理解和运行。我最喜欢的是对理论书籍的引用，这样我就可以在必要时获得更深入的理解！请继续保持出色的工作！（我是您书籍的常客。）
James Travis Fowler 从业者
一本关于数据准备、特征选择和其他主要问题的关键议题的出色书籍。它提供了涵盖数值和分类输入数据准备以及处理数值和分类目标变量以及与之相关的建模问题的优质代码示例。这些信息将极大地帮助处理从开始到结束的各种机器学习项目。内容很多，但绝对值得深入研究！
Maurizio Campolo 研究助理
每当我心生疑虑时，我都会向他请教。它已成为我最喜欢的手册之一。示例简单且注释良好。赞美。
Zachar Borsutsky 数据科学家
我觉得这本书太棒了！对每个项目都非常有帮助，写得很好，有很多实用的例子。
Sitthakarn Prasomsup 机器学习从业者
太棒了。我尝试使用各种方法来收集和整理数据，以便用于各种项目。这本书能帮我很多忙。
JM Vericat 数据科学家
尽管我经常使用书中描述的一些准备技术，但我认为强烈建议拥有一个带有简短清晰示例的单一参考资料，以便刷新或有时发现一个自己不知道其存在的新技术。
从这个角度来看，我认为它是一本必不可少的参考书。
Mark Chase 开发者
我觉得这本书非常有帮助。我喜欢它的布局，每一章都可以独立阅读。我也喜欢它有代码示例，展示了如何做和如何不去做。我才读到一半，但已经发现了很多需要添加到我正在开发的一个当前模型中的东西。
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您有任何问题吗？
机器学习技能值多少钱？
你的老板问你：
“嘿，你能为这个建立一个预测模型吗？”
想象一下，你拥有技能和信心去说：
“好的！”
...并付诸行动。
我经历过。 那感觉太棒了！
这对你来说价值多少？
行业对机器学习技能的需求日益增长。
市场需要的是能交付成果的人，而不是写学术论文的人。
企业知道这些技能的价值，并支付天价的起薪。
数据科学家的起薪为
10 万美元到 15 万美元。
机器学习工程师的薪水甚至更高。
你还有哪些选择？
你已经走到了这一步。
你准备好采取行动了。
但是，你还有哪些选择？有哪些选项？
(1) 一本 100 美元以上的理论教科书
...它枯燥乏味，充满了数学，你很可能永远也读不完。
(2) 一个 10,000 美元以上的现场训练营
...那里都是年轻人，你必须出差，而且可能需要几个月的时间。
(3) 一个 100,000 美元以上的高等学位
...它很昂贵，需要数年时间，而且你会成为一名学者。
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为了你获得的实践技能...
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针对性训练是你通往成果的最短路径。
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你不想落后或错过机会。
常见问题
客户问题 (78)
感谢您的兴趣。
抱歉，我不支持我的书籍的第三方经销商（例如在其他书店转售）。
我的书是自出版的，我将我的网站视为一个小型精品店，专门为那些对应用机器学习深感兴趣的开发者服务。
因此，我更喜欢自己控制书籍的销售和营销。
很抱歉，我不支持在捆绑包内更换书籍。
所提供捆绑包中的书籍组合是固定的。
我的电子商务系统不够先进，不支持临时捆绑。我相信您能理解。您可以在这里查看完整的书籍和捆绑包目录
如果您已经购买了一个捆绑包，并希望更换其中的一本书，那么非常抱歉，我不支持换书或部分退款。
如果您不满意，请直接联系我，我可以为您安排退款。
感谢您的兴趣。
很抱歉，我无法为您创建定制的书籍捆绑包。这会给我带来维护上的噩梦。我相信您能理解。
我的电子商务系统不是很先进。它不支持临时捆绑书籍或点菜式订购书籍。
我确实有一些现有的书籍捆绑包，我认为它们搭配得很好。
您可以在这里查看我所有可用的书籍和捆绑包目录
抱歉，我不销售我的书的实体版。
所有的书籍和捆绑包都是 PDF 文件格式的电子书。
这是我经过深思熟虑后有意为之的决定
- 这些书充满了必须在电脑上完成的教程。
- 这些书假定您正在实践教程，而不是被动阅读。
- 这些书旨在在电脑屏幕上阅读，旁边放着代码编辑器。
- 这些书是实践手册，而不是用作参考书放在书架上。
- 这些书会频繁更新，以跟上领域和 API 的变化。
我希望这解释了我的理由。
如果您真的想要实体版，您可以购买书籍或捆绑包，并为个人使用打印一份。PDF 文件上没有数字版权管理（DRM）来阻止您打印它们。
抱歉，我不提供 Kindle (mobi) 或 ePub 版本的书籍。
这些书仅以 PDF 文件格式提供。
这是我经过深思熟虑的设计。我的理由如下：
- 我使用 LaTeX 来排版文本和代码，以提供专业的外观，我担心电子书阅读器会搞砸这一点。
- 增加支持的格式会带来维护上的麻烦，这将占用大量时间，影响我更新书籍和创作新书。
- 最关键的是，在电子阅读器或 iPad 上阅读与选择 PDF 格式所支持的书籍与代码编辑器并排打开的方法背道而驰。
我的材料是实践手册，旨在在电脑上打开，旁边放着文本编辑器和命令行。
它们不是离开电脑阅读的教科书。
您可以查看任何一本书的目录。
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具体来说：
- 一份书面摘要，列出了书中的教程/课程及其顺序。
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如果您找不到目录，请在页面上搜索标题为“目录”的部分。
我很高兴您在开发自己的课程材料时使用我的部分材料，例如课堂讲座的幻灯片或家庭作业练习。
如果您免费分享我的材料或逐字使用，我会不高兴。这将构成版权侵犯。
我网站上和我书中的所有代码都是为教育目的而开发和提供的。我对代码、它可能做什么或您可能如何使用它不承担任何责任。
如果您使用我的材料进行教学，请引用来源，包括：
- 作者姓名，例如“Jason Brownlee”。
- 教程或书籍的标题。
- 网站名称，例如“Machine Learning Mastery”。
- 教程或书籍的 URL。
- 您访问或复制该代码的日期。
例如
- Jason Brownlee, Python 机器学习算法, Machine Learning Mastery, 网址：https://machinelearning.org.cn/machine-learning-with-python/, 访问于 2018 年 4 月 15 日。
另外，如果您的作品是公开的，请联系我，我很乐意出于一般兴趣看看它。
通常不提供。
我的书中没有练习或作业。
我确实在一些书中有端到端的项目，但它们是以教程形式呈现的，我会引导您完成每一步。
书的章节是作为独立的教程编写的，有特定的学习成果。在教程结束时，您将学会如何做某件事。
有些书有一个名为“扩展”的部分，提供了一些以更高级的方式修改教程中代码的想法。它们就像自学练习。
不行。
我有一些书不需要任何编程技能，例如：
其他书籍确实有特定编程语言的代码示例。
您必须了解该编程语言的基础知识，例如如何安装环境以及如何编写简单的程序。我不教编程，我教的是面向开发者的机器学习。
您不需要是一个好的程序员。
话虽如此，我确实为那些可能不熟悉特定语言的开发者提供了关于如何高效设置环境的教程，甚至还有编程语言的速成课程。
抱歉，我没有视频。
我只有文本格式的教程课程和项目。
这是有意为之。我曾经有过视频内容，但我发现完成率要低得多。
我希望您能将材料付诸实践。我发现基于文本的教程是实现这一目标的最佳方式。通过基于文本的教程，您必须阅读、实现并运行代码。
而通过视频，您只是被动观看，不需要采取任何行动。视频是娱乐或信息娱乐，而不是富有成效的学习和工作。
在阅读并实践教程之后，您更有可能运用所学知识。
是的，我提供 90 天无理由退款保证。
我为我的书负责。它们包含了我对特定机器学习主题的最佳知识，并且每本书都经过数万名读者的阅读、测试和使用。
尽管如此，如果您发现我的某本电子书不适合您，我会全额退款。
是的。
我建议使用在 TensorFlow 2.2（或更高版本）上运行的独立 Keras 2.4（或更高版本）。
博客上的所有教程都已更新，使用在 Tensorflow 2 上运行的独立 Keras。
所有书籍都已更新，使用相同的组合。
我还不推荐使用作为 TensorFlow 2 一部分的 Keras（例如 tf.keras）。它太新了，新事物总有问题，我正在等待尘埃落定。独立 Keras 已经运行多年，并且继续表现出色。
有一类教程不支持 TensorFlow 2，因为这些教程使用了尚未更新以支持 TensorFlow 2 的第三方库。特别是使用 Mask-RCNN 进行对象识别的教程。一旦第三方库更新，这些教程也将随之更新。
这本书《Python 长短期记忆网络》并非专注于时间序列预测，而是专注于适用于一系列序列预测问题的 LSTM 方法。
这本书《深度学习用于时间序列预测》向您展示了如何为单变量、多变量和多步时间序列预测问题开发 MLP、CNN 和 LSTM 模型。
迷你课程是关于一系列机器学习主题的免费课程，通过电子邮件、PDF 和博客文章提供。
迷你课程的特点是：
- 简短，通常为 7 天或 14 天。
- 简洁，通常每节课给出一个技巧或代码片段。
- 有限，通常范围较窄，仅限于几个相关领域。
电子书则在许多相同主题上提供完整的培训课程。
电子书的特点是：
- 更长，通常包含 25+ 个完整的教程课程，每个课程最多需要一小时完成。
- 完整，为每个课程提供温和的介绍，并包括完整的可用代码和进一步阅读材料。
- 广泛，涵盖了该主题所需的所有内容，以便快速上手并将技术应用到您自己的项目中。
迷你课程旨在让您快速获得结果。如果您想了解更多信息或更完整的代码示例，可以购买相关的电子书。
这本书《精通机器学习算法》适合程序员和非程序员。它通过算术和电子表格中的示例（而非代码）来教授 10 种顶级机器学习算法的工作原理。重点在于理解每种模型如何学习和进行预测。
这本书《从零开始的机器学习算法》适合通过编写代码来学习的程序员。它提供了分步教程，介绍如何实现顶级算法，以及如何加载数据、评估模型等。它对算法工作原理的讲解较少，而是完全专注于如何在代码中实现它们。
这两本书可以相互补充。
这些书是我博客内容的浓缩和更便捷的版本。
我将我的书设计成课程和项目的结合体，教您如何使用特定的机器学习工具或库，然后将其应用于真实的预测建模问题。
这些书会进行更新，包括错误修复、API 变更的更新以及新章节的增加，这些更新是完全免费的。
我确实会将一些书的章节作为示例发布在博客上，但它们与周围的章节或书提供的叙事没有联系，也不提供独立的代码文件。
每本书都附带了书中使用的所有源代码文件，您可以将它们用作配方来快速启动您自己的预测建模问题。
我的书是实践手册，不是教科书。
它们没有深入的理论解释，只有可行的例子，这些例子高度专注于您需要知道的信息，以便将机器学习应用到您的项目中。
几乎没有数学，没有理论或推导。
我的读者非常欣赏我材料中使用的自上而下而非自下而上的方法。这是我收到反馈最多的一个方面。
我的书并不适合所有人，它们是为需要快速获得结果的从业者精心设计的。
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注意，如果您使用的折扣码已失效，您会看到一条消息，表明折扣未能成功应用于您的订单。
你应该按什么顺序读这些书？
这是一个很好的问题，我最好的建议如下：
- 考虑从一本您最感兴趣的主题的书开始。
- 考虑从一本您可以立即应用到项目上的主题的书开始。
另外，请考虑您不需要阅读所有的书，也许一部分书就能让您获得您需要或想要的技能。
尽管如此，一个建议的阅读顺序如下：
-
- 机器学习概率
- 机器学习的统计方法
- 机器学习线性代数
- 机器学习优化
- 机器学习微积分
- 数据科学入门指南
- 精通机器学习算法
- 从零开始实现机器学习算法
- 用于机器学习的 Python
- 使用 Weka 精通机器学习
- 精通 Python 机器学习
- 精通 R 语言机器学习
- 新一代数据科学
- 机器学习数据准备
- 使用 Python 处理不平衡分类问题
- 使用 Python 进行时间序列预测
- 使用 Python 实现集成学习算法
- 使用 Python 实现 XGBoost
- 使用 Python 进行深度学习
- 使用 PyTorch进行深度学习
- 使用 Python 构建长短期记忆网络
- 用于自然语言处理的深度学习
- 使用 Hugging Face Transformers 进行自然语言处理
- 用于计算机视觉的深度学习
- OpenCV 中的机器学习
- 用于时间序列预测的深度学习
- 更好的深度学习
- 使用 Python 构建生成对抗网络
- 使用注意力机制构建 Transformer 模型
- 使用 ChatGPT 提高生产力（这本书可以按任何顺序阅读）
- 使用 Stable Diffusion 精通数字艺术（这本书可以按任何顺序阅读）
希望这能有所帮助。
我最好的建议是，从一本您可以立即应用的主题的书开始。
除此之外，选择一个您最感兴趣的主题。
如果您不确定，或许可以尝试学习一些免费教程，看看您倾向于哪个领域。
通常，我建议专注于端到端地解决预测建模问题的整个过程。
我有三本书，通过三个顶级的开源平台，向您展示如何做到这一点。
- 精通Weka机器学习 (无需编程)
- 精通R语言机器学习 (使用caret)
- 精通Python机器学习 (使用pandas和scikit-learn)
这些都是很好的入门选择。
您随时可以回过头来，选择一本关于算法的书，以便更深入地了解特定方法的工作原理。
《Python深度学习》这本书可以看作是《Python长短期记忆网络》的预备知识。它教您如何开始使用Keras，以及如何开发您的第一个MLP、CNN和LSTM。
《Python长短期记忆网络》这本书深入探讨了LSTM，教您如何准备数据、如何开发一系列不同的LSTM架构、参数调整、更新模型等等。
这两本书都专注于使用Keras库在Python中进行深度学习。
《Python长短期记忆网络》这本书主要关注如何为序列预测开发一系列不同的LSTM网络。
这本书《深度学习用于时间序列预测》侧重于如何使用一系列不同的深度学习模型（MLP、CNN、LSTM 和混合模型）来解决一系列不同的时间序列预测问题（单变量、多变量、多步和组合）。
LSTM这本书只教LSTM，不侧重于时间序列。而时间序列深度学习这本书则侧重于时间序列，并教授如何使用包括LSTM在内的多种不同模型。
《Python长短期记忆网络》这本书专注于如何实现不同类型的LSTM模型。
《自然语言处理深度学习》这本书专注于如何使用包括LSTM在内的多种不同网络来解决文本预测问题。
LSTM这本书可以为NLP这本书提供支持，但它不是必需的预备知识。
您可能需要“Machine Learning Mastery”公司的企业或公司税号用于您自己的税务目的。例如，这在欧盟公司中很常见。
Machine Learning Mastery 公司在波多黎各运营。
因此，公司没有欧盟的增值税（VAT）识别号或适用于您所在国家或地区的类似税号。
公司确实有一个公司编号。详细信息如下：
- 公司名称：Zeus LLC
- 公司编号: 421867-1511
在《精通机器学习算法》中没有代码示例，因此没有使用任何编程语言。
书中通过基本算术描述算法并总结其工作原理。算法的行为也在Excel电子表格中进行了演示，这些表格随书提供。
这是一本学习算法工作原理的绝佳书籍，不会被理论或编程语法所分心。
如果您有兴趣通过从头开始编码（使用Python编程语言）来学习机器学习算法，我推荐另一本书：
所有的书都经过测试，可以与Python 3（例如3.5或3.6）一起使用。
大多数书籍也经过测试，可以与Python 2.7一起使用。
在可能的情况下，我建议使用最新版本的Python 3。
我确实会先在博客上测试我的教程和项目。这就像是创意的早期体验，其中许多并没有进入我的培训材料。
书中的大部分材料最初都以某种形式出现在我的博客上，后来经过提炼、改进并以章节格式重新包装。我发现这对于提高质量和修复错误有很大帮助。
书籍提供了更方便的材料包装，包括源代码、数据集和PDF格式。它们还包括对新API的更新、新章节、错误和拼写修正，以及直接与我联系以获得我能提供的所有支持和帮助。
我相信我的书以几十美元的价格提供了价值数千美元的教育。
它们是我数月甚至数年经验的结晶，浓缩在几百页精心制作且经过充分测试的教程中。
我认为对于希望快速掌握应用机器学习技能或在项目中使用机器学习的专业开发人员来说，它们是物超所值的。
此外，机器学习技能对您、对您的下一个项目、以及对您当前或未来的雇主价值几何？
尽管如此，如果您是学生，或者您不习惯北美、澳大利亚、英国及世界类似地区开发人员的高薪，我的书的价格可能看起来很贵。对此，我感到抱歉。
折扣
我确实为学生、教师和退休人员提供折扣。
请联系我了解更多信息。
免费资料
我在我的博客上提供了大量免费内容，您可以在这里开始学习我最好的免费资料：
关于我的书籍
我的书是实战手册。
它们是为那些想知道如何使用特定库来实际解决问题并在工作中交付价值的开发人员准备的。
- 我的书只引导您了解那些为了取得成果而必须知道的要素。
- 我的书是PDF格式，并附带代码和数据集，专为方便您在电脑上阅读和实践而设计。
- 我的书让您可以通过电子邮件直接联系到我（还有哪些书能提供这个？）。
- 对于专业开发人员来说，我的书是一笔微小的业务开销，可以记入公司账目，并且在大多数地区可以抵税。
很少有机器学习培训材料专注于如何取得成果。
绝大多数资料都在重复同样的数学和理论，却忽略了您真正关心的一件事：如何在项目中使用这些方法。
与其他选项的比较
让我为您提供一些关于书籍定价的背景信息：
YouTube上有免费视频，博客上有免费教程。
- 很好，我鼓励您使用它们，包括我自己的免费教程。
有一些非常便宜的视频课程，教您一两个API的技巧。
- 我的书教您如何使用一个库来端到端地完成一个项目并交付价值，而不仅仅是几个技巧。
一本机器学习教科书可能要花费50到100美元。
- 我所有的书都比一般的机器学习教科书便宜，而且我期望您能更快地提高生产力。
一个训练营或其他线下培训可能花费1000多美元，并持续数天到数周。
- 我所有书籍的捆绑包比这便宜得多，它们允许您按自己的节奏学习，并且捆绑包涵盖的内容比一般训练营更多。
抱歉，我的书不在像Amazon.com这样的网站上销售。
出于多种原因，我慎重决定不把我的书放在亚马逊上：
- 亚马逊会从自出版书籍的销售价格中抽取65%，这会让我无法经营下去。
- 亚马逊对销售页面和购物车体验的控制权很小。
- 亚马逊不允许我通过电子邮件联系我的客户，并提供直接支持和更新。
- 亚马逊不允许我以PDF格式向客户交付我的书，而PDF是我的客户在屏幕上阅读的首选格式。
我希望这能帮助您理解我的理由。
我免费赠送了很多内容。事实上，是大部分内容。
帮助经济不宽裕的学生和从业者对我来说很重要，因此我提供了大量的免费内容。
您可以通过以下方式获取免费内容：
我对此进行了深思熟虑，我销售机器学习电子书有几个重要原因：
- 我用收入来支持网站和所有非付费用户。
- 我用收入来养家糊口，以便我能继续创作内容。
- 为教程付费的从业者更有可能认真学习并学到东西。
- 我的书目标读者是更有可能负担得起这些材料的职业人士。
是的。
您购买的书籍或捆绑包中的所有书籍更新都是免费的。
书籍通常每隔几个月更新一次，以修复错误、拼写问题并跟上API的变化。
随时联系我，查询是否有更新。请告诉我您拥有的书籍版本（版本号列在版权页上）。
是的，这些书可以帮助您找到工作，但只是间接的。
找到工作取决于您自己。
这是一个寻找职位空缺的组织与拥有技能和背景的您之间的匹配问题。
话虽如此，有些公司更看重您能为业务带来的价值，而不是您的学位。通常，这些是较小的公司和初创企业。
您可以通过学习并精通端到端解决预测建模问题来专注于提供机器学习价值。您可以通过建立一个已完成项目的机器学习作品集来展示这项技能。
我的书正是为了帮助您实现这些目标而设计的。它们准确地教您如何使用开源工具和库在预测建模项目中取得成果。
您还有其他问题吗？
请联系我.