python经典实例pdf-Python机器学习经典实例_PDF电子书
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前言
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前言
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书不仅可以帮你了解现实生活中机器学习的应用场景，而且通过有趣的菜谱式教程教你掌握处理具体问题的算法。
本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python程序员准备的。它不仅适合Python初学者（当然，熟悉Python编程方法将有助于体验示例代码），而且也适合想要掌握机器学习技术的Python老手。
通过本书，你不仅可以学会如何做出合理的决策，为自己选择合适的算法类型，而且可以学会如何高效地实现算法以获得最佳学习效果。如果你在图像、文字、语音或其他形式的数据处理中遇到困难，书中处理这些数据的机器学习技术一定会对你有所帮助！
目录
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译者序
前言
本书内容
阅读背景
读者对象
内容组织
排版约定
读者反馈
客户支持
第1章监督学习
1.1简介
1.2数据预处理技术
1.3标记编码方法
1.4创建线性回归器
1.5计算回归准确性
1.6保存模型数据
1.7创建岭回归器
1.8创建多项式回归器
1.9估算房屋价格
1.10计算特征的相对重要性
1.11评估共享单车的需求分布
第2章创建分类器
2.1简介
2.2建立简单分类器
2.3建立逻辑回归分类器
2.4建立朴素贝叶斯分类器
2.5将数据集分割成训练集和测试集
2.6用交叉验证检验模型准确性
2.7混淆矩阵可视化
2.8提取性能报告
2.9根据汽车特征评估质量
2.10生成验证曲线
2.11生成学习曲线
2.12估算收入阶层
第3章预测建模
3.1简介
3.2用SVM建立线性分类器
3.3用SVM建立非线性分类器
3.4解决类型数量不平衡问题
3.5提取置信度
3.6寻找最优超参数
3.7建立事件预测器
3.8估算交通流量
第4章无监督学习——聚类
4.1简介
4.2用k-means算法聚类数据
4.3用矢量量化压缩图片
4.4建立均值漂移聚类模型
4.5用凝聚层次聚类进行数据分组
4.6评价聚类算法的聚类效果
4.7用DBSCAN算法自动估算集群数量
4.8探索股票数据的模式
4.9建立客户细分模型
第5章构建推荐引擎
5.1简介
5.2为数据处理构建函数组合
5.3构建机器学习流水线
5.4寻找最近邻
5.5构建一个KNN分类器
5.6构建一个KNN回归器
5.7计算欧氏距离分数
5.8计算皮尔逊相关系数
5.9寻找数据集中的相似用户
5.10生成电影推荐
第6章分析文本数据
6.1简介
6.2用标记解析的方法预处理数据
6.3提取文本数据的词干
6.4用词形还原的方法还原文本的基本形式
6.5用分块的方法划分文本
6.6创建词袋模型
6.7创建文本分类器
6.8识别性别
6.9分析句子的情感
6.10用主题建模识别文本的模式
第7章语音识别
7.1简介
7.2读取和绘制音频数据
7.3将音频信号转换为频域
7.4自定义参数生成音频信号
7.5合成音乐
7.6提取频域特征
7.7创建隐马尔科夫模型
7.8创建一个语音识别器
第8章解剖时间序列和时序数据
8.1简介
8.2将数据转换为时间序列格式
8.3切分时间序列数据
8.4操作时间序列数据
8.5从时间序列数据中提取统计数字
8.6针对序列数据创建隐马尔科夫模型
8.7针对序列文本数据创建条件随机场
8.8用隐马尔科夫模型分析股票市场数据
第9章图像内容分析
9.1简介
9.2用OpenCV-Pyhon操作图像
9.3检测边
9.4直方图均衡化
9.5检测棱角
9.6检测SIFT特征点
9.7创建Star特征检测器
9.8利用视觉码本和向量量化创建特征
9.9用极端随机森林训练图像分类器
9.10创建一个对象识别器
第10章人脸识别
10.1简介
10.2从网络摄像头采集和处理视频信息
10.3用Haar级联创建一个人脸识别器
10.4创建一个眼睛和鼻子检测器
10.5做主成分分析
10.6做核主成分分析
10.7做盲源分离
10.8用局部二值模式直方图创建一个人脸识别器
第11章深度神经网络
11.1简介
11.2创建一个感知器
11.3创建一个单层神经网络
11.4创建一个深度神经网络
11.5创建一个向量量化器
11.6为序列数据分析创建一个递归神经网络
11.7在光学字符识别数据库中将字符可视化
11.8用神经网络创建一个光学字符识别器
第12章可视化数据
12.1简介
12.2画3D散点图
12.3画气泡图
12.4画动态气泡图
12.5画饼图
12.6画日期格式的时间序列数据
12.7画直方图
12.8可视化热力图
12.9动态信号的可视化模拟
看完了
编辑推荐
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用火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！
书中介绍的主要问题如下。
探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题
使用预测建模并将其应用到实际问题中
了解如何使用无监督学习来执行市场细分
探索数据可视化技术以多种方式与数据进行交互
了解如何构建推荐引擎
理解如何与文本数据交互并构建模型来分析它
使用隐马尔科夫模型来研究语音数据并识别语音
特别说明：购买此电子书，暂无附赠视频，敬请谅解。
作者简介
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精彩书摘
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媒体评论
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内容简介
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在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极-端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。
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