Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南書籍
關(guān)注創(chuàng)建者：Z_8680 創(chuàng)建時間：2020-09-12
Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南書籍的實(shí)例教程
機(jī)器學(xué)習(xí)是近年來漸趨熱門的一個領(lǐng)域，同時Python 語言經(jīng)過一段時間的發(fā)展也已逐漸成為主流的編程語言之一。Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和Python 語言兩個熱門的領(lǐng)域，通過利用兩種核心的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來將Python 語言在數(shù)據(jù)分析方面的優(yōu)勢發(fā)揮到極致。
全書共有10 章。第1 章講解了Python 機(jī)器學(xué)習(xí)的生態(tài)系統(tǒng)，剩余9 章介紹了眾多與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的算法，包括各類分類算法、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、推薦引擎等，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)在公寓、機(jī)票、IPO 市場、新聞源、內(nèi)容推廣、股票市場、圖像、聊天機(jī)器人和推薦引擎等方面的應(yīng)用。
本書適合Python 程序員、數(shù)據(jù)分析人員、對算法感興趣的讀者、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的從業(yè)人員及科研人員閱讀。
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目錄
第1章Python機(jī)器學(xué)習(xí)的生態(tài)系統(tǒng) 1
第2章構(gòu)建應(yīng)用程序，發(fā)現(xiàn)低價的
第3章構(gòu)建應(yīng)用程序，發(fā)現(xiàn)低價的
第4章使用邏輯回歸預(yù)測IPO市場 83
第5章創(chuàng)建自定義的新聞源 112
第6章預(yù)測你的內(nèi)容是否會廣為
第7章使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測股票市場 163
第8章建立圖像相似度的引擎 187
第9章打造聊天機(jī)器人 207
第10章構(gòu)建推薦引擎 228
展開 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南》第2版比第1版增加了更多的案例和算法解析，全書詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展及應(yīng)用前景、科學(xué)計(jì)算平臺、Python計(jì)算平臺應(yīng)用、R語言計(jì)算平臺應(yīng)用、生產(chǎn)環(huán)境基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)、描述性分析案例、假設(shè)檢驗(yàn)與回歸模型案例、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)算法、歐氏距離與余弦相似度、SVM、回歸算法、PCA降維、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類與分類算法、數(shù)據(jù)擬合案例、圖像算法案例、機(jī)器視覺案例、文本分類案例等機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用。
Python機(jī)器學(xué)習(xí)及實(shí)踐面向所有對機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐及競賽感興趣的讀者，從零開始，以Python編程語言為基礎(chǔ)，在不涉及大量數(shù)學(xué)模型與復(fù)雜編程知識的前提下，逐步帶領(lǐng)讀者熟悉并且掌握當(dāng)下流行的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與自然語言處理工具，如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。
全書共分4章。
第1章簡介篇，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)概念與Python編程知識；
第2章基礎(chǔ)篇，講述如何使用Scikit-learn作為基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)工具；
第3章進(jìn)階篇，涉及怎樣借助高級技術(shù)或者模型進(jìn)一步提升既有機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能；
第4章競賽篇，以Kaggle平臺為對象，幫助讀者一步步使用本書介紹過的模型和技巧，完成三項(xiàng)具有代表性的競賽任務(wù)。
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目錄
第1章 簡介篇
第2章 基礎(chǔ)篇
第3章 進(jìn)階篇
第4章 實(shí)戰(zhàn)篇
展開 課程采用實(shí)踐導(dǎo)向、項(xiàng)目驅(qū)動的教學(xué)方法，因此你不僅能理解理論知識，還能通過構(gòu)建實(shí)用的AI應(yīng)用程序來應(yīng)用這些知識。課程結(jié)束時，你將能夠?qū)崿F(xiàn)有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，評估它們的性能，并獲得作為機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者開啟職業(yè)生涯的信心。
- 核心學(xué)習(xí)內(nèi)容：
- 機(jī)器學(xué)習(xí)和Python編程基礎(chǔ)
- 數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程
- 有監(jiān)督學(xué)習(xí)：回歸和分類模型
- 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類和降維
- 模型評估、優(yōu)化和性能指標(biāo)
- 使用Python構(gòu)建真實(shí)世界的AI項(xiàng)目
- 理解機(jī)器學(xué)習(xí)從頭到尾的完整工作流程
- 推薦理由：
- 結(jié)合真實(shí)世界案例和項(xiàng)目的實(shí)踐式學(xué)習(xí)
- 適合初學(xué)者，采用循序漸進(jìn)的教學(xué)方式
- 即使沒有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，也能學(xué)習(xí)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python
- 掌握數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和科技行業(yè)崗位所需的技能
- 適用人群：
- 對Python和機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的初學(xué)者
- 有志成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的人和人工智能愛好者
- 希望掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技能的軟件開發(fā)者
- 任何想要使用Python構(gòu)建實(shí)用AI模型的人
- 課程成果：課程結(jié)束時，你將能夠使用Python構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，為進(jìn)入人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的職業(yè)生涯打開大門。
展開 OpenSees of Python and Coding Environment
Python版OpenSees及其編程環(huán)境搭建
在上述背景下，Python版的OpenSees，即OpenSeesPy應(yīng)運(yùn)而生。OpenSeesPy是OpenSees的Python第三方包，由俄勒岡州立大學(xué)的Minjie Zhu教授開發(fā)，并在持續(xù)不斷地更新中，最新一期的版本是OpenSeesPy 3.2.2.9，于2021年1月28日更新。
與野生的Python第三方庫不同的是，OpenSeesPy已得到了加州大學(xué)伯克利分校官網(wǎng)的認(rèn)可，目前已作為原生Tcl語言的替換版本，可在OpenSees的官網(wǎng)（https://opensees.berkeley.edu/）上查詢到。
OpenSeesPy支持幾乎所有的Python3.0語言。同時，由于是近些年新開發(fā)的Python包，其在線文檔的可讀性較原生Tcl語言有了質(zhì)的飛躍，對于小白的友好程度大大提升。
圖3
為何OpenSeesPy的出現(xiàn)預(yù)示著OpenSees機(jī)器學(xué)習(xí)時代的來臨呢？
原因就在于，OpenSeesPy幾乎可以無縫銜接Python所有的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的Python包，例如Tensorflow，Pytorch。由OpenSees計(jì)算出的數(shù)據(jù)，利用Python自帶的轉(zhuǎn)換工具，可方便快捷地轉(zhuǎn)換為Tensorflow和Pytorch模型訓(xùn)練所需的張量型數(shù)據(jù)。
圖4
編程環(huán)境的搭建對于小白而言也是一個較大的攔路虎，所幸的是，對于小白而言，Python編程環(huán)境有一個極為方便的“萬金油”搭建方式，即ANACONDA編程環(huán)境。
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Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南書籍的最新內(nèi)容
視頻格式：MP4 | 視頻編碼：h264，分辨率1920×1080 | 音頻編碼：AAC，采樣率44.1 KHz，雙聲道
- 難度級別：所有級別 | 類別：電子學(xué)習(xí) | 語言：英語 | 時長：25講（3小時14分鐘） | 大小：2.5 GB
- 課程簡介：一份適合初學(xué)者的Python人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)入門指南
- 學(xué)習(xí)內(nèi)容：
- Python編程入門
文章來自微信公眾號“CELab”，掃描文末二維碼了解更多信息。
1. Introduction
簡 介
在土木工程領(lǐng)域，一談到地震工程的模擬，很多人第一個想到的就是開源軟件OpenSees。
OpenSees，全稱“The Open System for Earthquake Engineering Simulation
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南》第2版比第1版增加了更多的案例和算法解析，全書詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展及應(yīng)用前景、科學(xué)計(jì)算平臺、Python計(jì)算平臺應(yīng)用、R語言計(jì)算平臺應(yīng)用、生產(chǎn)環(huán)境基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)、描述性分析案例、假設(shè)檢驗(yàn)與回歸模型案例、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)算法、歐氏距離與余弦相似度、SVM、回歸算法、PCA降維、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類與分類算法、數(shù)據(jù)擬合案例、圖像算法案例、機(jī)器視覺案例、文本分類案例等機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用。
Python機(jī)器學(xué)習(xí)及實(shí)踐面向所有對機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐及競賽感興趣的讀者，從零開始，以Python編程語言為基礎(chǔ)，在不涉及大量數(shù)學(xué)模型與復(fù)雜編程知識的前提下，逐步帶領(lǐng)讀者熟悉并且掌握當(dāng)下流行的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與自然語言處理工具，如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。
全書共分4章。
第1章簡介篇，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)概念與
機(jī)器學(xué)習(xí)是近年來漸趨熱門的一個領(lǐng)域，同時Python 語言經(jīng)過一段時間的發(fā)展也已逐漸成為主流的編程語言之一。Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和Python 語言兩個熱門的領(lǐng)域，通過利用兩種核心的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來將Python 語言在數(shù)據(jù)分析方面的優(yōu)勢發(fā)揮到極致。
全書共有10 章。第1 章講解了Python 機(jī)器學(xué)習(xí)的生態(tài)系統(tǒng)，剩余9 章介紹了眾多與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的算法，包括各類分類算法
