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《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》电子书封面

Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标

  • 发布时间:2020年06月03日 09:49:42
  • 作者:华校专,王正林
  • 大小:76.8 MB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清完整版
  • 评分:9.8

    Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标 PDF 高清完整版

      给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、机器学习方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小76.8 MB,华校专,王正林编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.2。

      内容介绍

      数据科学家是时下趋之若鹜的岗位,机器学习则是她们的必需专业技能,机器学习在数据分析中处于关键的影响力,在互联网技术、金融互联网、加工制造业、零售业、诊疗等产业链行业充分发挥了越来越大的功效且日渐遭受关心。Python是又好又受欢迎的计算机语言之一,以简单易学、运用普遍、类库强劲而而出名,是完成机器学习算法的最好語言。

      Python大战机器学习:数据科学家的第—个小目标》以迅速入门、四分基础理论六分实践活动为立足点,讲述机器学习的算法和Python程序编写实践活动,选用“原理手记精粹算法Python完成难题案例具体程序执行调参”的方式进行,理论研究融合,算法原理与程序编写实战演练并举。

      本书共13章分成4篇进行:第—篇:机器学习基本篇(第一~6章),讲述机器学习的基本算法,包含线性模型、决策树算法、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类算法和EM算法;第二篇:机器学习高級篇(第7~10章),讲述經典而常见的高級机器学习算法,包含svm算法、神经网络算法、半监督学习和集成学习;第三篇:机器学习工程项目篇(第11~12章),讲述机器学习工程项目中的具体技术性,包含数据预处理,实体模型评定、挑选与认证等。第四篇:kaggle实战篇(第13章),讲述一个kaggle竞赛题目地实战演练。《Python大战机器学习:数据科学家的第—个小目标》主题鲜明、从入门到精通,算法与编码并驾齐驱,不管你是初学者還是有工作经验的阅读者,都能迅速学得你要想的。

      这书能够为高等学校电子计算机、金融业、数学课、自动化技术及有关工科类专业的本科毕业或硕士研究生应用,也能够对机器学习很感兴趣的科学研究工作人员和工程项目专业技术人员阅读文章参照。

      目录

      • 第一篇 机器学习基础篇1
      • 第1 章 线性模型 2
      • 第2 章 决策树 30
      • 第3 章 贝叶斯分类器 55
      • 第4 章 k 近邻法 70
      • 第5章 数据降维 83
      • 第6章 聚类和EM 算法 119
      • 第二篇 机器学习高级篇155
      • 第7章 支持向量机 156
      • 第8章 人工神经网络 192
      • 第9章 半监督学习 225
      • 第10章 集成学习 244
      • 第三篇 机器学习工程篇299
      • 第11章 数据预处理 300
      • 第12 章 模型评估、选择与验证 345
      • 第四篇 Kaggle 实战篇401
      • 第13 章 Kaggle 牛刀小试 402

      学习笔记

      python机器学习包mlxtend的安装和配置详解

      今天看到了mlxtend的包,看了下example集成得非常简洁。还有一个吸引我的地方是自带了一些data直接可以用,省去了自己造数据或者找数据的处理过程,所以决定安装体验一下。 依赖环境 首先,sudo pip install mlxtend 得到基础环境。 然后开始看看系统依赖问题的解决。大致看了下基本都是python科学计算用的那几个经典的包,主要是numpy,scipy,matplotlib,sklearn这些。 LINUX环境下的话,一般这些都比较好装pip一般都能搞定。 这里要说的一点是matplotlib的话,pip装的时候提示我的几个问题是png和一个叫Freetype的包被需要,但是装的时候又出现问题。所以matplotlib最后选择用 sudo apt-get install python-matplotlib 直接解决依赖问……

      Python机器学习算法之k均值聚类(k-means)

      一开始的目的是学习十大挖掘算法(机器学习算法),并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码水平之低,而且在编码的过程中看了别人的编码,才发现自己对numpy认识和运用的不足,在自己的代码中有很多可以优化的地方,比如求均值的地方可以用mean直接对数组求均值,再比如去最小值的下标,我用的是argsort排序再取列表第一个,但是有argmin可以直接用啊。下面的代码中这些可以优化的并没有改,这么做的原因是希望做到抛砖引玉,欢迎大家丢玉,如果能给出优化方法就更好了 一.k-means算法……

      使用python接入微信聊天机器人

      本文实例为大家分享了python接入微信聊天机器人的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.安装库wxpy: pip install -U wxpy or pip install -U wxpy -i https://pypi.doubanio.com/simple/ 2.简单操作上手: from wxpy import *bot = Bot(cache_path=True) #扫码登录验证friends_stat = bot.friends().stats()friend_loc = [] # 每一个元素是一个二元列表,分别存储地区和人数信息for province, count in friends_stat["province"].items(): if province != "": friend_loc.append([province, count])# 对好友人数倒序排序friend_loc.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)# 打印好友人数最多的10个地区:for item in friend_loc[:10]: print(item[0], item[1])#打印好友男女比例:for sex, count in friends_stat["sex"].items(): # 1代表……

      基于python脚本实现软件的注册功能(机器码+注册码机制)

      一、前言: 目的:完成已有python图像处理工具的注册功能 功能:用户运行程序后,通过文件自动检测认证状态,如果未经认证,就需要注册。注册过程是用户将程序运行后显示的机器码(C盘的卷序号)发回给管理员,管理员对机器码加密后生成加密文件或字符串返回给用户。每次启动程序,在有注册文件的情况下,程序就会通过DES和base64解码,并与此刻获取到的C盘卷序列号比对,如果一致则运行主程序。如果注册文件解码后与卷序号不一致,就要提醒用户输入注册码,如果对新输入的解码后和重新获取的机器码一致,则通过认证,生成新的注册文件后进入主程序。 库和组件: 1、pyDes用于加密解密……

      以上就是本次介绍的Python电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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