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深入浅出Python机器学习 深入浅出Python机器学习
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    深入浅出Python机器学习 PDF 完整影印版

    机器学习电子书
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    给大家带来的一篇关于机器学习相关的电子书资源,介绍了关于Python、机器学习方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小153.8 MB,段小手编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.9,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Python电子书Python视频人工智能电子书、等栏目。

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  • 深入浅出Python机器学习

    深入浅出Python机器学习 电子书封面

    读者评价

    领导说,我们必须要开始学Python了,否则很快就会被淘汰。可是,我们不是程序员啊!!!我们是分析师啊!!!学Python有神马用啊!!!看了这本书才明白,原来真的不是只有程序员才学Python,用机器学习做回归分析简直不要太爽
    作者是在一本技术图书里写了一个感人的爱情故事?还是在一本言情小说里介绍了机器学习算法?莫非就像郭德纲那句名言说的:琼瑶懂技术,谁也挡不住。哈哈开玩笑了,总之是本好玩的书,看得挺happy。
    作为外行入门机器学习,大体了解下机器学习的常见算法还是不错的,看着也不生硬。
    对常用机器学习算法本身的原理讲解不深入,基本上是scikit-learn库的使用手册。可以快速的了解,并上手skleran库。

    内容介绍

    机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者*这样的电子商务网站购买商品,或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目,甚至只是进行一次百度搜索,就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据,这些数据会被收集,在进行预处理之后用来训练模型,而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外,目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及,如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。可以说要想深入机器学习的应用开发当中,现在就是一个非常理想的时机。 本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识,从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。全书采用由浅入深、循序渐进的讲授方式,完全遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。本书适合有一定程序设计语言和算法基础的读者学习使用。

    目录

    • 第1章概 述
    • 第2章基于Python语言的环境配置
    • 深入浅出Python 机器学习
    • VIII
    • 第3章 K最近邻算法——近朱者赤,近墨者黑
    • 第4章广义线性模型——“耿直”的算法模型
    • 目录
    • IX
    • 第5章朴素贝叶斯——打雷啦,收衣服啊
    • 第6章决策树与随机森林——会玩读心术的算法
    • 第7章支持向量机SVM——专治线性不可分
    • 第8章神经网络——曾入“冷宫”,如今得宠
    • 第9章数据预处理、降维、特征提取及聚类——快
    • 刀斩乱麻
    • 第10章数据表达与特征工程——锦上再添花
    • 第11章模型评估与优化——只有更好,没有最好
    • 第12章建立算法的管道模型——团结就是力量
    • 第13章文本数据处理——亲,见字如“数”
    • 第14章从数据获取到话题提取——从“研究员”
    • 到“段子手”
    • 第15章人才需求现状与未来学习方向——你是不
    • 是下一个“大牛”
    • 参考文献 / 275

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    python机器学习理论与实战(六)支持向量机

    上节基本完成了SVM的理论推倒,寻找最大化间隔的目标最终转换成求解拉格朗日乘子变量alpha的求解问题,求出了alpha即可求解出SVM的权重W,有了权重也就有了最大间隔距离,但是其实上节我们有个假设:就是训练集是线性可分的,这样求出的alpha在[0,infinite]。但是如果数据不是线性可分的呢?此时我们就要允许部分的样本可以越过分类器,这样优化的目标函数就可以不变,只要引入松弛变量 即可,它表示错分类样本点的代价,分类正确时它等于0,当分类错误时 ,其中Tn表示样本的真实标签-1或者1,回顾上节中,我们把支持向量到分类器的距离固定为1,因此两类的支持向量间的距离肯定大于1的,当分类错误时 肯定也大于1,如(图五)所示(这里公式和图标序号都接上一节)。 (图五) 这样有了错分类的代价,我们把上节(公式四)的目标函数上添加上这一项错分类代价,得到如(公式八)的形式: (公式八) 重复上节的拉格朗日乘子法步骤,得到(公式九): (公式九) 多了一个Un乘子,当然我们的工作就是继续求解此目标函数,继续重复上节的步骤,求导得到(公式十): (公式十) 又因为alpha大于0,而且Un大于0,所以0alphaC,为了解释的清晰一些,我们把(公式九)的KKT条件也发出来(上节中的第三类优化问题……

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    网友NO.41284
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    数据工作的基本流程
    定义问题: 我们首先需要解决的是我们将面临一个什么问题,需要我们做什么,俗话说的磨刀不误砍柴工,首先看清对手是谁才能有的放矢。
    收集数据: 根据确定的数据分析对象,抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。
    准备消费数据: 把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。如果执行多数的数据挖掘算法,即使是在少量数据上也需要很长的时间,而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。在数据库中的数据有一些是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值)、含噪声的(包含错误的属性值),并且是不一致的(同样的信息不同的表示方式),因此需要进行数据清理,将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然,挖掘的结果会差强人意。通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。
    探索性分析: 根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。
    数据建模: 像描述性和推论性统计数据一样,数据建模可以总结数据或预测未来的结果。 您的数据集和预期结果将决定可供使用的算法。 重要的是要记住,算法是工具,而不是魔杖。 你仍然必须是知道如何为工作选择正确的工具的工匠。 一个比喻就是要求有人给你一把飞利浦剃须刀,他们给你一把螺丝刀或者一把锤子。 充其量,它显示完全缺乏了解。 最糟糕的是,这使得项目不可能完成。 数据建模也是如此。 错误的模型可能导致最差的表现,甚至会导致错误的结论。
    模型验证和模型使用: 用训练数据对模型进行训练之后,就可以用于预测数据。

    网友NO.47642
    网友NO.47642

    首先需要学习基于Python语言的环境配置,Python的下载和安装,使用pip进行Jupyter Notebook的下载和安装,一些必需库的安装:Numpy、Scipy、pandas、matplotlib、scikit-learn。
    然后讲了经典的分类算法,K最近邻算法、广义线性模型、朴素贝叶斯、决策树与随机森林、支持向量机SVM;
    接着引入当下热点深度学习的基础神经网络;
    由于大数据的出现,必须学会数据处理:降维、特征提取及聚类、数据表达与特征工程;
    机器学习模型构建是否成功,需要进行评估与优化;
    应用机器学习理论到文本数据分析上面,即自然语言处理。

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