Python机器学习实践指南pdf

2019年1月20日20:56:18 1 125

机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi备模块。许多不同的领域,如机器人、医学、零售和出版等,都需要依赖这门技术。通过阅读 Python机器学习实践指南 ,你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。

Python机器学习实践指南 以通俗易懂,简洁明了的方式,教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目,本书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机器学习技术,包括监督学习和无监督学习。本书中的每个项目都同时提供了教学和实践,你将学习如何使用聚类技术来发现低价的机票,以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓 。

Python机器学习实践指南 适合的读者包括了解数据科学的Python程序员、数据科学家、架构师,以及想要构建完整的、基于Python的机器学习系统的人们。

通过阅读Python机器学习实践指南 ,你将能:

·了解Python机器学习的生态系统;

·了解如何执行线性回归;

·机器视觉概念的介绍;

·高级数据可视化技术;

·如何使用第三方API,部署机器学习模型;

·时间序列的建模技术;

·如何构建无监督模型。

Python机器学习实践指南 内容简介

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。

全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

Python机器学习实践指南 目录

前言

第1章 Python机器学习的生态系统

1.1 数据科学/机器学习的工作流程

1.2 Python库和功能

1.3 设置机器学习的环境

1.4 小结

第2章 构建应用程序,发现低价的公寓

2.1 获取公寓房源数据

2.2 检查和准备数据

2.3 对数据建模

2.4 小结

第3章 构建应用程序,发现低价的机票

3.1 获取机票价格数据

3.2 使用高级的网络爬虫技术检索票价数据

3.3 解析DOM以提取定价数据

3.4 使用IFTTT发送实时提醒

3.5 整合在一起

3.6 小结

第4章 使用逻辑回归预测IPO市场

4.1 IPO市场

4.2 特征工程

4.3 二元分类

4.4 特征的重要性

4.5 小结

第5章 创建自定义的新闻源

5.1 使用Pocket应用程序,创建一个监督训练的集合

5.2 使用embed.ly API下载故事的内容

5.3 自然语言处理基础

5.4 支持向量机

5.5 IFTTT与文章源、Google表单和电子邮件的集成

5.6 设置你的每日个性化新闻简报

5.7 小结

第6章 预测你的内容是否会广为流传

6.1 关于病毒性,研究告诉我们了些什么

6.2 获取分享的数量和内容

6.3 探索传播性的特征

6.4 构建内容评分的预测模型

6.5 小结

第7章 使用机器学习预测股票市场

7.1 市场分析的类型

7.2 关于股票市场,研究告诉我们些什么

7.3 如何开发一个交易策略

7.4 小结

第8章 建立图像相似度的引擎

8.1 图像的机器学习

8.2 处理图像

8.3 查找相似的图像

8.4 了解深度学习

8.5 构建图像相似度的引擎

8.6 小结

第9章 打造聊天机器人

9.1 图灵测试

9.2 聊天机器人的历史

9.3 聊天机器人的设计

9.4 打造一个聊天机器人

9.5 小结

第10章 构建推荐引擎

10.1 协同过滤

10.2 基于内容的过滤

10.3 混合系统

10.4 构建推荐引擎

10.5 小结

Python机器学习实践指南 精彩文摘

机器学习正在迅速改变我们的世界。作为人工智能的核心,我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。一些人认为它会带领我们进入一个风格奇异的高科技乌托邦;而另一些人认为我们正迈向一个高科技天启时代,将与窃取我们工作机会的机器人和无人机敢死队进行持久的战争。不过,虽然权威专家们可能会喜欢讨论这些夸张的未来,但更为平凡的现实是,机器学习正在快速成为我们日常生活的固定装备。随着我们微小但循序渐进地改进自身与计算机以及周围世界之间的互动,机器学习正在悄悄地改善着我们的生活。

如果你在Amazon这样的在线零售商店购物,使用Spotify或Netflix这样的流媒体音乐或电影服务,甚至只是执行一次Google搜索,你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、汇总并送入模型,而模型最终会为每个用户创建个性化的体验来完善服务。

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