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机器学习:Python实践 机器学习:Python实践
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    机器学习:Python实践 PDF 原书完整版

    人工智能电子书
    • 发布时间:

    给大家带来的一篇关于人工智能相关的电子书资源,介绍了关于机器学习、Python实践方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小124.7 MB,魏贞原编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.1,更多相关的学习资源可以参阅优化计算base64序列化JSSDKUnix、等栏目。

  • 机器学习:Python实践 PDF 下载
  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1GzdfZawSC6FGe098Gi_gD
  • 提取码:7ud1
  • 机器学习:Python实践

    机器学习:Python实践

    读者评价

    基于python3,和scikit learn框架,讲述了用python进行机器学习项目的解决方法,特别好。但是对于机器学习的理论,讲述非常浅,但是易于上手
    讲得很浅,基本上就是过了一下流程,但是每个都没有深入,也只适合刚入门的看一下流程,有个基本概念。
    代码可以直接上手,入门看不错
    首先肯定优点,这本书简单易学,可操作性强,上手就能用,内容组织条理清晰,把分类回归问题的一般化流程写的很明确,适合初学者。
    再说说不足,首先,内容上完全没有涉及到除分类回归外的其他内容(最后附录中提到了一个Kmean的聚类),机器学习可不止有这两大方面,其次,很多地方并没有解释的很清楚,特别是参数,只是让这样做,却没有提到为什么要这样。
    总体而言,可提升性还是很高的,期待作者的下一本书。

    内容介绍

    《机器学习——Python实践》系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。

    不同于很多讲解机器学习的书籍,本书以实践为导向,使用 scikit-learn 作为编程框架,强调简单、快速地建立模型,解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习,可以迅速上手实践机器学习,并利用机器学习解决实际问题。

    《机器学习——Python实践》非常适合于项目经理、有意从事机器学习开发的程序员,以及高校相关专业在的读学生阅读。

    目录

    • 第一部分 初始
    • 1 初识机器学习 2
    • 2 Python 机器学习的生态圈 7
    • 3 第一个机器学习项目 13
    • 4 Python 和 SciPy 速成 25
    • 第二部分 数据理解
    • 5 数据导入 44
    • 6 数据理解 48
    • 7 数据可视化 55
    • 第三部分 数据准备
    • 8 数据预处理 64
    • 9 数据特征选定 71
    • 第四部分 选择模型
    • 10 评估算法 78
    • 11 算法评估矩阵 85
    • 12 审查分类算法 97
    • 13 审查回归算法 106
    • 14 算法比较 115
    • 15 自动流程 119
    • 第五部分 优化模型
    • 16 集成算法 124
    • 17 算法调参 133
    • 第六部分 结果部署
    • 18 持久化加载模型 138
    • 第七部分 项目实践
    • 19 预测模型项目模板 144
    • 20 回归项目实例 150
    • 21 二分类实例 170
    • 22 文本分类实例 192

    读书笔记

    Python基于回溯法子集树模板实现图的遍历功能示例

    本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板实现图的遍历功能。分享给大家供大家参考,具体如下:

    问题

    一个图:

    A --> B
    A --> C
    B --> C
    B --> D
    B --> E
    C --> A
    C --> D
    D --> C
    E --> F
    F --> C
    F --> D

    从图中的一个节点E出发,不重复地经过所有其它节点后,回到出发节点E,称为一条路径。请找出所有可能的路径。

    分析

    将这个图可视化如下:

    Python基于回溯法子集树模板实现图的遍历功能示例

    本问题涉及到图,那首先要考虑图用那种存储结构表示。邻接矩阵、邻接表、...都不太熟。

    前面这篇文章//www.jb51.net/article/122927.htm有一种最简洁的邻接表表示方式。

    接下来对问题本身进行分析:

    显然,问题的解的长度是固定的,亦即所有的路径长度都是固定的:n(不回到出发节点) 或 n+1(回到出发节点)

    每个节点,都有各自的邻接节点。

    对某个节点来说,它的所有邻接节点,可以看作这个节点的状态空间。遍历其状态空间,剪枝,深度优先递归到下一个节点。搞定!

    至此,很明显套用回溯法子集树模板。

    代码:

    '''
    图的遍历
    从一个节点出发,不重复地经过所有其它节点后,回到出发节点。找出所有的路径
    '''
    # 用邻接表表示图
    n = 6 # 节点数
    a,b,c,d,e,f = range(n) # 节点名称
    graph = [
      {b,c},
      {c,d,e},
      {a,d},
      {c},
      {f},
      {c,d}
    ]
    x = [0]*(n+1) # 一个解(n+1元数组,长度固定)
    X = []     # 一组解
    # 冲突检测
    def conflict(k):
      global n,graph,x
      # 第k个节点,是否前面已经走过
      if k < n and x[k] in x[:k]:
        return True
      # 回到出发节点
      if k == n and x[k] != x[0]:
        return True
      return False # 无冲突
    # 图的遍历
    def dfs(k): # 到达(解x的)第k个节点
      global n,a,b,c,d,e,f,graph,x,X
      if k > n: # 解的长度超出,已走遍n+1个节点 (若不回到出发节点,则 k==n)
        print(x)
        #X.append(x[:])
      else:
        for node in graph[x[k-1]]: # 遍历节点x[k]的邻接节点(x[k]的所有状态)
          x[k] = node
          if not conflict(k): # 剪枝
            dfs(k+1)
    # 测试
    x[0] = e # 出发节点
    dfs(1)  # 开始处理解x中的第2个节点
    
    

    效果图:

    Python基于回溯法子集树模板实现图的遍历功能示例

    更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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    网友NO.33386
    网友NO.33386

    Pyhton基础与实践
    主要介绍Python语言中一些基础但又很重要的知识,python对象、函数、类、正则表达式、编码转换等。
    对象
    一切皆对象
    Python中一切皆为对象,每个对象都包含一个标准头,头信息由 "引用计数" 和 "类型指针" 组成。
    "引用计数"为PVM中主要的垃圾回收机制,每当对象被引用时增加,超出作用域或调用del手工释放后递减,计数为0时被回收;
    通过"类型指针"可明确知道对象的类型,指向Type对象,包含了其继承关系以及静态成员信息;
    可使用sys.getrefcount(x)来查看对象的引用计数;
    type(x)和x.__class__可查看对象类型;
    hex(id(x))返回对象内存地址;
    对于变长对象,其头部会多出一个记录元素数量的字段;

    网友NO.29700
    网友NO.29700

    程序流程
    ​ 我认为写程序是是爬虫的第三步,最重要的是!==定义问题== ,只有定义了你需要的内容,才好去搜索,去找需要的网页,根据网页的内容,编写程序,所以大概流程是这样:
    ​ 定义问题—>寻找需要的网页—>分析网页结构(反爬等)—->程序1.0—>循环测试—>获取结果—>保存结果

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