Python 时间序列预测入门
了解如何准备数据和开发模型来预测未来
37 美元
时间序列预测与其他机器学习问题不同。
主要区别在于观察结果的固定序列以及由此提供的约束和附加结构。
这本巨型电子书以您熟悉的友好型机器学习精通风格撰写，最终将彻底揭示时间序列预测的数学原理和专业方法。
通过清晰的解释、标准的 Python 库和分步教程，您将探索如何加载和准备数据、评估模型性能，并为时间序列数据实现预测模型。
关于本书的技术细节
- 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：28 个分步课程，367 页。
- 内容丰富：8 个部分，34 个章节，3 个端到端项目。
- 可运行代码：包含 181 个 Python (.py) 代码文件。
清晰完整的示例。
无数学。无隐藏。
心动了吗？
Nader Nazemi 生物信息学家
这些杰作的细节和实用性无与伦比。
时间序列问题很重要
时间序列预测是机器学习中一个重要但经常被忽视的领域。
它之所以重要，是因为有许多预测问题都涉及时间维度。这些问题之所以被忽视，正是因为时间维度使得时间序列问题更难处理。
您不能简单地将机器学习算法应用于时间序列数据集。
- 时间序列数据必须转换为监督学习问题。
- 时间序列数据具有必须处理的时间结构，如趋势和季节性。
- 时间序列数据具有预测范围。
在开始开发预测模型之前，您必须完成一些概念性步骤。
在处理时间序列数据时，还需要考虑和使用专门的术语和算法。
这对于初学者来说可能感到不知所措，而像 scikit-learn 这样的标准机器学习库并不能轻易上手。
隆重推出：《使用 Python 进行时间序列预测》
这是我刚开始学习单变量时间序列预测时希望拥有的书。
它专为实用和动手操作的学习方式而设计。
本书的目标是
向您展示如何使用 Python 生态系统在单变量时间序列预测问题上取得成果。
它是一本旨在立即使用的“食谱”。
本书是根据五项原则开发的。
它们是
- 应用：重点在于预测的应用而非理论。
- 课程：本书分为短小的课程，每节课都侧重于一个特定主题。
- 价值：课程侧重于预测项目中最常用和最有用的方面。
- 结果：每节课都提供一条通向可用和可重现结果的路径。
- 速度：每节课都旨在提供通往结果的最短路径。
这些原则塑造了本书的结构和组织。
您将了解和能够做的事情（阅读成果）
如果您选择学习本书的所有课程和项目，您可以对您新获得的能力抱有一些合理的期望。
它们是
- 时间序列基础：您将能够将时间序列预测问题识别为与其它预测建模问题不同的问题，以及如何将时间序列构建为监督学习。
- 转换数据以供建模：您将能够转换、缩放、平滑和工程化时间序列数据中的特征，以便最好地向用于预测的学习算法展示问题的底层固有属性（信号）。
- 利用时间结构：您将能够分析时间序列数据并理解其中固有的时间结构，例如趋势和季节性，以及如何在预测时处理、消除和利用这些结构。
- 评估模型：您将能够为单变量预测问题设计一个模型测试框架，并使用各种性能度量估计基线技能和未见数据上的预期模型性能。
- 应用经典方法：您将能够在单变量时间序列预测问题上选择、应用和解释自回归、移动平均和 ARIMA 模型等经典线性方法的结果。
您将成为一个有能力的单变量时间序列预测问题预测建模师，使用 Python 生态系统。
《使用 Python 进行时间序列预测》适用于 Python 开发者...
本书对您做出了一些假设。
它们是
- 您是开发者：这是一本面向开发者的书。您是某种开发者。您知道如何读写代码。您知道如何开发和调试程序。
- 您懂 Python：这是一本面向 Python 爱好者的书。您懂 Python 编程语言，或者您是一个足够熟练的开发者，可以在学习过程中掌握它。
- 您懂一些机器学习：这是一本面向新手机器学习实践者的书。您懂一些基本的实用机器学习，或者您可以快速掌握它。
无需数学预备知识。
无需 scikit-learn 预备知识。
这是一本指导手册，一本食谱，一本野外指南，而不是一本面向学者的教科书。
时间序列预测入门
这是一本时间序列预测的入门书籍。
因此，它侧重于单变量（一个变量）数据，而不是更复杂的多变量问题。它还侧重于使用强大的线性方法，如 ARIMA，而不是更奇特的方法。
开发时间序列预测模型所需的一切
您将获得
关于时间序列预测的 Python 最佳实践的 28 节课和
3个将所有内容串联起来的项目教程
这本电子书围绕两个主题撰写，旨在帮助您快速有效地开始使用 Python 进行应用时间序列预测。
这两部分是课程和项目
- 课程：学习时间序列预测项目的子任务如何映射到 Python 以及完成每个任务的最佳实践方法。
- 项目：通过解决案例研究中的预测建模问题，将课程中学到的所有知识融会贯通。
1. 课程
以下是您将完成的 28 个分步课程的概述
每节课都设计为普通开发者在大约 30 分钟内完成。
第一部分 基础知识
- Python 环境
- 什么是时间序列预测？
- 作为监督学习的时间序列
第二部分 数据准备
- 加载和探索时间序列数据
- 数据可视化
- 重采样和插值
- 幂变换
- 移动平均平滑
第三部分 时间结构
- 白噪声简介
- 随机游走简介
- 分解时间序列数据
- 使用和消除趋势
- 使用和消除季节性
- 时间序列数据中的平稳性
第四部分 评估模型
- 回测预测模型
- 预测性能指标
- 预测的持久性模型
- 可视化残差预测误差
- 重新构建时间序列预测问题
第五部分 预测模型
- Box-Jenkins 方法简介
- 预测的自回归模型
- 预测的移动平均模型
- 预测的 ARIMA 模型
- 自相关和偏自相关
- 网格搜索 ARIMA 模型超参数
- 保存模型并进行预测
- 预测置信区间
2. 项目
以下是您将完成的 3 个端到端项目的概述
- 项目 1：波士顿每月武装抢劫案。
- 项目 2：巴尔的摩年度用水量。
- 项目 3：法国香槟月销售额。
每个项目都设计为普通开发者在大约 60 分钟内完成。
《使用 Python 进行时间序列预测》目录
抢先看电子书内容
点击图片放大。
奖励：时间序列预测代码食谱
...您还将获得 181 个完全可用的时间序列预测脚本
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。
- 您将获得本书中使用的所有数据集。
您的时间序列代码食谱库涵盖以下主题
- 从 CSV 文件加载数据。
- 特征工程。
- 对数和平方根等幂变换。
- 数据上采样和下采样。
- 缺失值插值。
- 移动平均平滑
- 平稳性统计检验。
- 步进式模型验证。
- RMSE 等性能指标。
- 朴素预测模型。
- 折线图和 ACF 等数据可视化。
- AR 预测模型。
- MA 预测模型
- ARIMA 预测模型。
- 网格搜索模型参数
- 将预测模型保存到文件。
- 计算置信区间。
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，能极大地帮助您加快进度。
Python 技术细节
本节提供有关本书的一些技术细节。
- Python 版本：您可以使用 Python 2 或 3。
- SciPy：您将使用 NumPy、Pandas 和 scikit-learn。
- Statsmodels：您可以使用 Statsmodels 0.6 或 0.8。
- 操作系统：您可以使用 Windows、Linux 或 Mac OS X。
- 编辑器：您可以使用文本编辑器并从命令行运行示例。
随《使用 Python 进行时间序列预测》提供的额外 Python 代码
关于作者
你好，我是 Jason Brownlee。我运营这个网站，我写并出版了这本书。
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？下载免费的样章 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
Erich Glinker 兼职教授
阅读这本电子书几个小时，我所学到的东西，如果我自己去网上搜寻，可能需要几周甚至几个月的时间才能找到。
Samih Eisa 研究员
作为时间序列预测的初学者，我发现这本书很有帮助，并且直接切入主题的重点。我最喜欢项目部分。实施框架清晰且组织良好。
Lykke Pedersen 数据科学家
我刚开始看这本书，我把它当作一个辅助工具，为我可能在工作中开始时间序列预测做准备。我已经读完了前两章，然后直接跳到了项目部分。
David Richards 高级软件工程师
我非常喜欢这本书。它很实用，而且不要求读者具备很多先验知识，这意味着我可以确保我的所有想法和方法都运行良好，并且我可以自信地让我的团队中的初级人员来学习并快速掌握时间序列预测。
Jason 在这本书中做的一件重要事情是，从机器学习的角度使其易于理解，这意味着我们可以将用于其他问题的工具和分析方法同样应用于时间序列问题。Jason 涵盖了 ARIMA 模型和类似模型，同时也展示了从设置问题到使用常规监督学习方法来处理我们工作的切入点。这本书正是构建到那个关键点。
最后，如果您还没有遵循 Jason 的教学方法，我认为您会发现它们的结构令人放心且易于理解。每章的结构都使内容易于查找和用于实际项目。总有足够的基础信息可以帮助您开始项目，并提供文献参考，以便您深入研究算法或理论。我发现我首先快速阅读 Jason 的作品以了解他的思路，然后在我实际工作时参考它们，而这本书的结构非常适合这种实践。
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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？
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市场需要的是能交付成果的人，而不是写学术论文的人。
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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。
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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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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。
我在每本书的页面上都提供了两份目录。
具体来说：
- 一份书面摘要，列出了书中的教程/课程及其顺序。
- 一份从 PDF 中截取的目录截图。
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。
有一些教程不支持 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，这些教程也将得到更新。
这本书“Long Short-Term Memory Networks with Python”不侧重于时间序列预测，而是侧重于 LSTM 方法在各种序列预测问题中的应用。
这本书“Deep Learning for Time Series Forecasting”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“Master Machine Learning Algorithms”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）教授您 10 种顶级机器学习算法的工作原理。重点在于理解每个模型如何学习和进行预测。
这本书“Machine Learning Algorithms From Scratch”适合通过编写代码来学习的程序员。它提供了有关如何实现顶级算法的逐步教程，以及如何加载数据、评估模型等。它对算法的工作原理的讲解较少，而是完全专注于如何在代码中实现每个算法。
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。
电子书可以直接从我的网站上购买。
- 首先，找到您希望购买的书籍或捆绑包，您可以在这里查看完整的目录
- 点击您想购买的书籍或捆绑包，进入该书的详情页面。
- 点击书籍或捆绑包的“立即购买”按钮，进入购物车页面。
- 在购物车中填写您的详细信息和支付信息，然后点击“下单”按钮。
- 完成购买后，您将收到一封包含下载您的书籍或捆绑包链接的电子邮件。
所有价格均为美元（USD）。
书籍可以通过 PayPal 或信用卡购买。
Machine Learning Mastery 上的所有价格均为美元。
可以使用支持国际支付的 PayPal 或信用卡进行支付（例如，大多数信用卡都支持）。
您不必明确地将您的货币兑换成美元。
当您使用 PayPal 或信用卡付款时，货币转换会自动进行。
要在购物时使用折扣码，也称为优惠码或折扣券，请按照以下步骤操作：
1. 在结账页面的“折扣券”字段中输入折扣码文本。
注意，如果您在结账页面上没有看到名为“折扣券”的字段，则表示该产品不支持折扣。
2. 点击“应用”按钮。
3. 然后您会看到一条消息，表明折扣已成功应用于您的订单。
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“Deep Learning for Time Series Forecasting”侧重于如何使用一套不同的深度学习模型（MLPs、CNNs、LSTMs 和混合模型）来解决一套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.