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  • 而机器学习是我们团队的一个主要方向,新加入的同学通常都是从《机器学习实战》这本书开始入门的。 所以,我把这本书的电子版分享给大家,可以作为入门教材,希望能够对大数据、机器学习感兴的同学有益。当然,这...

    这两天,各985高校发布了考研初试分数线。从中发现这两年大数据相关专业的分数线暴涨啊。没有400分估计心里都没底啊。可见大数据这个领域有多火爆!而机器学习是我们团队的一个主要方向,新加入的同学通常都是从《机器学习实战》这本书开始入门的。

    所以,我把这本书的电子版分享给大家,可以作为入门教材,希望能够对大数据、机器学习感兴的同学有益。当然,这本书在网上有开源的电子版,其特点是简化了案例背景的介绍,而在每个算法后面加入了作者的理解,大家可以对照着来学习。其网址如下:

    https://ailearning.apachecn.org/#/

    机器学习实战 开源电子书


    目录

    第一部分 分类

    第1章 机器学习基础

    • 1.1 何谓机器学习
    • 传感器和海量数据
    • 机器学习非常重要
    • 1.2 关键术语
    • 1.3 机器学习的主要任务
    • 1.4 如何选择合适的算法
    • 1.5 开发机器学习应用程序的步骤
    • 1.6 Python语言的优势
    • 可执行伪代码
    • Python比较流行
    • Python语言的特色
    • Python语言的缺点
    • 1.7 NumPy函数库基础
    • 1.8 本章小结

    第2章 k-近邻算法

    • 2.1 k-近邻算法概述
    • 准备:使用Python导入数据
    • 从文本文件中解析数据
    • 如何测试分类器
    • 2.2 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果
    • 准备数据:从文本文件中解析数据
    • 分析数据:使用Matplotlib创建散点图
    • 准备数据:归一化数值
    • 测试算法:作为完整程序验证分类器
    • 使用算法:构建完整可用系统
    • 2.3 示例:手写识别系统
    • 准备数据:将图像转换为测试向量
    • 测试算法:使用k-近邻算法识别手写数字
    • 2.4 本章小结

    第3章 决策树

    • 3.1 决策树的构造
    • 信息增益
    • 划分数据集
    • 递归构建决策树
    • 3.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图
    • Matplotlib注解
    • 构造注解树
    • 3.3 测试和存储分类器
    • 测试算法:使用决策树执行分类
    • 使用算法:决策树的存储
    • 3.4 示例:使用决策树预测隐形眼镜类型
    • 3.5 本章小结

    第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

    • 4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法
    • 4.2 条件概率
    • 4.3 使用条件概率来分类
    • 4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类
    • 4.5 使用Python进行文本分类
    • 准备数据:从文本中构建词向量
    • 训练算法:从词向量计算概率
    • 测试算法:根据现实情况修改分类器
    • 准备数据:文档词袋模型
    • 4.6 示例:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
    • 准备数据:切分文本
    • 测试算法:使用朴素贝叶斯进行交叉验证
    • 4.7 示例:使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向
    • 收集数据:导入RSS源
    • 分析数据:显示地域相关的用词
    • 4.8 本章小结

    第5章 Logistic回归

    • 5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类
    • 5.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定
    • 梯度上升法
    • 训练算法:使用梯度上升找到最佳参数
    • 分析数据:画出决策边界
    • 训练算法:随机梯度上升
    • 5.3 示例:从疝气病症预测病马的死亡率
    • 准备数据:处理数据中的缺失值
    • 测试算法:用Logistic回归进行分类
    • 5.4 本章小结

    第6章 支持向量机

    • 6.1 基于最大间隔分隔数据
    • 6.2 寻找最大间隔
    • 分类器求解的优化问题
    • SVM应用的一般框架
    • 6.3 SMO高效优化算法
    • Platt的SMO算法
    • 应用简化版SMO算法处理小规模数据集
    • 6.4 利用完整Platt SMO算法加速优化
    • 6.5 在复杂数据上应用核函数
    • 利用核函数将数据映射到高维空间
    • 径向基核函数
    • 在测试中使用核函数
    • 6.6 示例:手写识别问题回顾
    • 6.7 本章小结

    第7章 利用AdaBoost元算法提高分类性能

    • 7.1 基于数据集多重抽样的分类器
    • bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法
    • boosting
    • 7.2 训练算法:基于错误提升分类器的性能
    • 7.3 基于单层决策树构建弱分类器
    • 7.4 完整AdaBoost算法的实现
    • 7.5 测试算法:基于AdaBoost的分类
    • 7.6 示例:在一个难数据集上应用AdaBoost
    • 7.7 非均衡分类问题
    • 其他分类性能度量指标:正确率、召回率及ROC曲线
    • 基于代价函数的分类器决策控制
    • 处理非均衡问题的数据抽样方法
    • 7.8 本章小结

    第二部分 利用回归预测数值型数据

    第8章 预测数值型数据:回归

    • 8.1 用线性回归找到最佳拟合直线
    • 8.2 局部加权线性回归
    • 8.3 示例:预测鲍鱼的年龄
    • 8.4 缩减系数来“理解”数据
    • 岭回归
    • lasso
    • 前向逐步回归
    • 8.5 权衡偏差与方差
    • 8.6 示例:预测乐高玩具套装的价格
    • 收集数据:使用Google购物的API
    • 训练算法:建立模型
    • 8.7 本章小结

    第9章 树回归

    • 9.1 复杂数据的局部性建模
    • 9.2 连续和离散型特征的树的构建
    • 9.3 将CART算法用于回归
    • 构建树
    • 运行代码
    • 9.4 树剪枝
    • 预剪枝
    • 后剪枝
    • 9.5 模型树
    • 9.6 示例:树回归与标准回归的比较
    • 9.7 使用Python的Tkinter库创建GUI
    • 用Tkinter创建GUI
    • 集成Matplotlib和Tkinter
    • 9.8 本章小结

    第三部分 无监督学习

    第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

    • 10.1 K-均值聚类算法
    • 10.2 使用后处理来提高聚类性能
    • 10.3 二分K-均值算法
    • 10.4 示例:对地图上的点进行聚类
    • Yahoo! PlaceFinder API
    • 对地理坐标进行聚类
    • 10.5 本章小结

    第11章 使用Apriori算法进行关联分析

    • 11.1 关联分析
    • 11.2 Apriori原理
    • 11.3 使用Apriori算法来发现频繁集
    • 生成候选项集
    • 组织完整的Apriori算法
    • 11.4 从频繁项集中挖掘关联规则
    • 11.5 示例:发现国会投票中的模式
    • 收集数据:构建美国国会投票记录的事务数据集
    • 测试算法:基于美国国会投票记录挖掘关联规则
    • 11.6 示例:发现毒蘑菇的相似特征
    • 11.7 本章小结

    第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

    • 12.1 FP树:用于编码数据集的有效方式
    • 12.2 构建FP树
    • 创建FP树的数据结构
    • 构建FP树
    • 12.3 从一棵FP树中挖掘频繁项集
    • 抽取条件模式基
    • 创建条件FP树
    • 12.4 示例:在Twitter源中发现一些共现词
    • 12.5 示例:从新闻网站点击流中挖掘
    • 12.6 本章小结

    第四部分 其他工具

    第13章 利用PCA来简化数据

    • 13.1 降维技术
    • 13.2 PCA
    • 移动坐标轴
    • 在NumPy中实现PCA
    • 13.3 示例:利用PCA对半导体制造数据降维
    • 13.4 本章小结

    第14章 利用SVD简化数据

    • 14.1 SVD的应用
    • 隐性语义索引
    • 推荐系统
    • 14.2 矩阵分解
    • 14.3 利用Python实现SVD
    • 14.4 基于协同过滤的推荐引擎
    • 相似度计算
    • 基于物品的相似度还是基于用户的相似度?
    • 推荐引擎的评价
    • 14.5 示例:餐馆菜肴推荐引擎
    • 推荐未尝过的菜肴
    • 利用SVD提高推荐的效果
    • 构建推荐引擎面临的挑战
    • 14.6 基于SVD的图像压缩
    • 14.7 本章小结

    第15章 大数据与MapReduce

    • 15.1 MapReduce:分布式计算的框架
    • 15.2 Hadoop流
    • 分布式计算均值和方差的mapper
    • 分布式计算均值和方差的reducer
    • 15.3 在Amazon网络服务上运行Hadoop程序
    • AWS上的可用服务
    • 开启Amazon网络服务之旅
    • 在EMR上运行Hadoop作业
    • 15.4 MapReduce上的机器学习
    • 15.5 在Python中使用mrjob来自动化MapReduce
    • mrjob与EMR的无缝集成
    • mrjob的一个MapReduce脚本剖析
    • 15.6 示例:分布式SVM的Pegasos算法
    • Pegasos算法
    • 训练算法:用mrjob实现MapReduce版本的SVM
    • 15.7 你真的需要MapReduce吗?
    • 15.8 本章小结

    附录A Python入门

    附录B 线性代数

    附录C 概率论复习

    附录D 资源

    索引

    版权声明


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    20190313

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  • 今天给大家介绍一本以 Python 为基础的机器学习实战编程书籍:《机器学习实战》。 本书特色: 本书的目录如下: 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法...

    红色石头的个人网站:www.redstonewill.com

    今天给大家介绍一本以 Python 为基础的机器学习实战编程书籍:《机器学习实战》。

    本书特色:

    本书的目录如下:

    本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

    本书的最大亮点莫过于使用 Python,从零开始实现主流的机器学习算法,没有调包调库,包括复杂的 SVM SMO 算法。可以说非常有助于深入理解算法核心知识,巩固机器学习理论。

    优质资源:

    由于《机器学习实战》配套的代码多由 Python2 实现,且某些代码有 bug,故作者 wzy6642 对书中的代码重新做了整理,全部代码可在 Python3 环境下运行。所有源程序中,文件夹名称的命名规则为:算法名称+对应书中的第几个案例,少数几个案例因为数据量比较大所以采用压缩包上传。相应的 GitHub 地址如下:

    https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-in-Action-Python3

    另外,还有一份按照书中章节顺序,非常好的基于 Python3 的源代码(包括 .ipynb 文件)。目前在 GitHub 上已经超过 1500 star 了。地址如下:

    https://github.com/pbharrin/machinelearninginaction

    资源下载:

    目前,《机器学习实战》书籍的英文版和中文版,包括所有章节的源代码程序都已打包完毕。获取方式如下:

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  • Pandas实战 电子书

    千次阅读 2020-11-16 19:00:36
    近年来的人工智能的发展更是以大量的数据为作为基础,任何机器学习项目中的大量时间都花费在了准备数据、分析基本趋势和模式上。面对如此多的数据,掌握数据获取、处理和分析技术已经成为了各个行业的必备的基本技能...

    在如今的互联网时代,数据成为了一座巨大的金矿。近年来的人工智能的发展更是以大量的数据为作为基础,任何机器学习项目中的大量时间都花费在了准备数据、分析基本趋势和模式上。面对如此多的数据,掌握数据获取、处理和分析技术已经成为了各个行业的必备的基本技能。

    数据处理是数据分析的核心部分,通过爬虫或者实际生产过程中初步获取的数据通常具有很多的“垃圾数据”,比如重复数据或者值缺失,不连续数据等等。这时就需要对数据首先进行筛选,补全等“清洗”操作。除此之外,“清洗”好的数据也需要根据不同用途进行转换,以适应分析,预测或者可视化的需求。Pandas是一个十分成熟的数据处理包,熟练掌握可以高效并且方便地从海量数据中提取关键信息。

    教程主要从数据的爬虫、清洗分析和可视化三个方面来逐步展开,实例与代码相结合,同时提供相应的数据文件。

    本书最大的特点是简单易上手,每一章节都有相应的jupyter文件,可以直接放在带有jupyter notebook的python环境中运行。电子书包含了五大章节,分别从数据分析入门,导入与导出,分组与聚合,索引汇总与缺失处理四个维度详细介绍了Pandas的使用技巧,并且提供了大量的实战案例,带你从入门开始,一步步教你从数据分析小白进阶为Pandas能手。

    章节梗概:

    ● 第一章简述如何入门,手把手带你安装Pandas;

    ● 第二章介绍Pandas操作的对象,常见数据格式的导入与导出;

    ● 第三章开始对数据进行实操,根据不同的分析需求对数据进行整合,包括从简单到复杂的分组方法,满足数据的多种分组需求,再根据需要对数据进行的求和、转换等操作;

    ● 第四章应对大量复杂的数据,介绍更高级的数据处理技术,对实操中常见的缺失数据进行缺失处理;

    ● 第五章系统的对Pandas的各个主要功能进行汇总介绍。

    建议阅读顺序:初学者建议从第一章开始,循序渐进。已经有过编程经验的,则可以根据任务需要,到对应章节学习和使用。电子书的结构清晰明了,层次循序渐进,章节之间耦合较弱,配套有对应代码,非常适合新手小白入门,或者作为数据分析人员的工具书。

    实战code:

    担心看完就忘?介绍能看懂,就是不会写代码?学了这么多,不知道能做什么?这本电子书统统帮你解决!在每个章节,都提供了大量的代码示例,让你读完介绍,就能立马跑起来,亲眼见证Pandas数据分析工具的强大!

    同时,电子书也为读者提供了大量的分析实例。可以从实践中练习电子书中的内容!

     

    实例:电影分析

    电影这么多,不知道哪个电影质量高,不用去豆瓣看评分,自己就可以搞定!华语篇,全球篇都有,赶紧去下载试试,看看你喜爱的电影,你的爱豆能排第几?通过对数据进行爬虫和分析,你还可以看到些年来的产量质量趋势、影片类型分布,以及哪些导演或演员是好片或烂片专业户。学了Pandas,妈妈再也不用担心我的片库了。

    实例:篮球数据

    电子书还提供了其他一些分析实例,NBA的投篮数据分析,运筹学工作的薪资水平分析。近些年火爆的数据挖掘工程师,算法工程师,人工智能工程师薪资到底多少?用Pandas进行海量数据分析,你可以看到最真实的不同职业人员的薪资水平分布。甚至还可以看到不同国家的职业收入差异以及职业分布。只要是你感兴趣的话题数据,都可以用Pandas进行整理分析,得到第一手的信息。     

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  • 导读作为想要求职互联网大厂算法岗的必备书籍之一,《机器学习实战》是一本关于机器学习最好的实践教材,但其配套代码多由Python2实现,故对书中的代码重新做了整理,全部代码可在python3环境下运行。这本书将教你...
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    导读

    作为想要求职互联网大厂算法岗的必备书籍之一,《机器学习实战》是一本关于机器学习最好的实践教材,但其配套代码多由Python2实现,故对书中的代码重新做了整理,全部代码可在python3环境下运行。这本书将教你如何从零开始写机器学习算法而不是简单的调包,小编帮大家整理好了资源,文末有下载链接


    Github地址:https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-in-Action-Python3
    97bc36b3c697311393775d6ad7e172bd.png

    章节介绍:

    Adaboost,Apriori、Bayes、CART、决策树、EM、K_means、线性回归、逻辑回归、神经网络、PCA、感知器、岭回归、SVD、SVM、KNN

    0bb128ac52971e84ac98a83fcd54f650.png

    资料详情:

    压缩包一共包括一下资料:

    1. 《机器学习实践》中文版pdf
    2. 《机器学习实践》英文版pdf
    3. 《机器学习实践》随书python2代码
    4. 《机器学习实践》最新python3代码

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    展开全文
  • 本书结合了机器学习、数据分析和Python语言,通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。全书共20章,大致分为4个部分。第一部分介绍了Python的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视...
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