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    python在机器学习中的应用  PDF 下载

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    资料简介:

    随着大数据的兴起,Python 和机器学习迅速成为时代的宠儿。本书在内容编排上避免了枯燥的理论知识讲解,依循“理论简述——实际数据集——Python 程序实现算法”分析数据的思路,根据实际数据集的分析目的,采用合适的主流机器学习算法来解决问题。全书共12章,其中第1 ~ 4 章介绍了机器学习的基础知识;第5 ~ 12 章讨论了在面对不同的数据时,如何采用一些主流的算法来解决问题,主要包括回归分析、关联规则、无监督学习、文本LDA 模型、决策树和集成学习、朴素贝叶斯和K 近邻分类、支持向量机和神经网络,以及深

    度学习入门等内容。针对每个算法,都给出Python 代码实现算法建模的过程,并结合可视化技术,帮助读者更好地理解算法和分析结果。

    《Python 在机器学习中的应用》是使用Python 进行机器学习的入门实战教程,可作为以Python 为基础进行机器学习的本科生和研究生入门书籍,也可供对Python 机器学习感兴趣的研究人员参考阅读

    资料目录:

    第1 章 机器学习简介

    1.1 机器学习的任务 

    1.2 机器学习的三种方式 

    1.3 机器学习系统的建立 

    1.4 机器学习实例 

    第2 章 Python 常用库介绍

    2.1 Python 的安装(Anaconda)

    2.1.1 Spyder 

    2.1.2 Jupyter Notebook

    2.2 Python 常用库

    2.2.1 Numpy 库

    2.2.2 Pandas 库

    2.2.3 Matplotlib 库

    2.2.4 Statsmodels 库

    2.2.5 Scikit-learn 库

    2.3 其他Python 常用的数据库

    2.4 Python 各种库在机器学习中的应用

    第3 章 数据的准备和探索

    3.1 数据预处理 

    3.2 数据假设检验 

    3.3 数据间的关系 

    3.4 数据可视化 

    3.5 特征提取和降维 

    第4 章 模型训练和评估

    4.1 模型训练技巧 

    4.2 分类效果的评价 

    4.3 回归模型评价 

    4.4 聚类分析评估 

    第5 章 回归分析

    5.1 回归分析简介 

    5.2 多元线性回归分析 

    5.2.1 多元线性回归 

    5.2.2 逐步回归 

    5.3 Lasso 回归分析

    5.4 Logistic 回归分析

    5.5 时间序列预测 

    第6 章 关联规则

    6.1 关联规则简介 

    6.2 使用关联规则找到问卷的规则 

    6.3 关联规则可视化 

    第7 章 无监督学习

    7.1 无监督学习介绍 

    7.2 系统聚类 

    7.3 K- 均值聚类

    7.4 密度聚类 

    7.5 Mean Shift 聚类

    7.6 字典学习图像去噪 

    第8 章 文本LDA 模型

    8.1 文本分析简介 

    8.2 中文分词 

    8.3 LDA 主题模型分析《红楼梦》

    8.4 红楼梦人物关系 

    第9 章 决策树和集成学习

    9.1 模型简介 

    9.2 泰坦尼克号数据预处理 

    9.3 决策树模型 

    9.4 决策树剪枝 

    9.5 随机森林模型 

    9.6 AdaBoost 模型

    第10 章 朴素贝叶斯和K近邻分类

    10.1 模型简介 

    10.2 垃圾邮件数据预处理 

    10.3 贝叶斯模型识别垃圾邮件 

    10.4 基于异常值检测的垃圾邮件查找 

    10.4.1 PCA 异常值检测

    10.4.2 Isolation Forest 异常值检测

    10.5 数据不平衡问题的处理 

    10.6 K 近邻分类

    第11 章 支持向量机和神经网络

    11.1 模型简介 

    11.2 肺癌数据可视化 

    11.3 支持向量机模型 

    11.4 全连接神经网络 

    第12 章 深度学习入门

    12.1 深度学习介绍 

    12.2 卷积和池化 

    12.3 CNN 人脸识别

    12.4 CNN 人脸检测

    12.5 深度卷积图像去噪 

    12.5.1 空洞卷积 

    12.5.2 图像与图像块的相互转换 

    12.5.3 一种深度学习去噪方法 

     

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