python编程从入门到实践第2版pdf下载,python编程 从入门到实践 第二版 pdf
因为资源下载地址容易失效，请添加微信号359049049直接接收，直接发送最新下载地址。
序
==============================================================
序
如今，在这个数据驱动的世界里，机器学习变得越来越流行。它已被广泛应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。这本书不仅可以帮助你了解机器学习在现实生活中的应用场景，还可以通过有趣的菜谱教程教你掌握处理具体问题的算法。
本书首先通过实际案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂一点的机器学习算法，比如支持向量机、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。这本书是为那些想用机器学习算法开发应用程序的Python程序员准备的。不仅适合Python初学者(当然，熟悉Python编程方法有助于体验样本代码)，也适合希望掌握机器学习技术的Python老手。
通过这本书，你不仅可以学习如何做出合理的决策，为自己选择合适的算法类型，还可以学习如何高效地实现算法，以获得最佳的学习效果。如果你在图像、文本、语音或其他形式的数据处理中遇到困难，书中用来处理这些数据的机器学习技术一定会帮到你！
目录
==============================================================
译者前言
序
书籍内容
阅读背景
阅读器对象
内容组织
排版
读者反馈
客户支持
第一章监督学习
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
1.5计算回归精度
1.6保存模型数据
1.7创建岭回归
1.8创建多项式回归
1.9估算房价
1.10计算特征的相对重要性
1.11评估自行车共享的需求分布
第2章创建分类器
2.1简介
2.2建立简单的分类器
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将数据集分为训练集和测试集。
2.6交叉验证用于测试模型的准确性。
2.7混淆矩阵的可视化
2.8摘录性能报告
2.9根据车的特点评价质量。
2.10生成验证曲线
2.11生成学习曲线
2.12估计收入等级
第3章预测建模
3.1导言
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解决种类和数量的不平衡。
3.5信心的提取
3.6找到最佳超参数
3.7建立事件预测器
3.8估计交通流量
第4章无监督学习——聚类
4.1导言
4.2使用k-means算法对数据进行聚类
4.3用矢量量化压缩图像
4.4建立均值漂移聚类模型。
4.5使用内聚层次聚类的数据分组
4.6评价聚类算法的聚类效果。
4.7使用DBSCAN算法自动估计聚类数
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建立数据处理的函数组合
5.3建立机器学习管道
5.4找到最近的邻居
5.5构建KNN分类器
5.6构建KNN回归
5.7计算短寿命距离得分
5.8计算皮尔逊相关系数。
5.9在数据集中寻找相似的用户
5.10生成电影推荐
第六章文本数据分析
6.1导言
6.2通过标签分析对数据进行预处理。
6.3提取文本数据的词干。
6.4用字形还原的方法还原文字的基本形态。
6.5分块法分文。
6.6创建一个单词袋模型
6.7创建文本分类器
6.8识别性别
6.9分析句子的情绪。
6.10通过主题建模识别文本模式
第7章语音识别
7.1导言
7.2读取和绘制音频数据
7.3将音频信号转换到频域
7.4生成音频信号的用户定义参数
7.5合成音乐
7.6提取频域特征
7.7创建隐马尔可夫模型
7.8创建语音识别器
第八章解剖时间序列和时间序列数据
8.1导言
8.2将数据转换成时间序列格式
8.3时间序列数据的分段
8.4运行时间序列数据
8.5从时间序列数据中提取统计数据
8.6为序列数据创建隐马尔可夫模型
8.7
9.2使用OpenCV-Pyhon操作图像
9.3检测边缘
9.4直方图均衡化
9.5棱角的检测
9.6 SIFT特征点的检测
9.7创建一个星形特征检测器
9.8通过使用视觉码本和矢量量化创建特征
9.9用极端随机森林训练图像分类器
9.10创建一个对象标识符
第十章人脸识别
10.1简介
0.2从网络摄像头收集和处理视频信息。
0.3用Haar级联创建人脸识别器
0.4创建眼睛和鼻子检测器
0.5做主成分分析。
10.6做核主成分分析
0.7做盲源分离
10.8用局部二进制模式直方图创建人脸识别器
第十一章深度神经网络
11.1简介
11.2创建一个感知机
11.3创建单层神经网络
11.4创建深度神经网络
11.5创建矢量量化器
1.6创建用于序列数据分析的递归神经网络
1.7可视化光学字符识别数据库中的字符
1.8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绘制3D散点图
2.3绘制气泡图
2.4绘制动态气泡图。
12.5画饼
12.6日期格式的时间序列数据
2.7绘制直方图
12.8可视化热图
12.9动态信号的可视化模拟
读完
编辑推荐
==============================================================
用火的Python语言和各种机器学习算法解决实际问题！
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。
使用预测模型并将其应用于实际问题。
了解如何使用无监督学习进行市场细分。
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
了解如何与文本数据交互，并构建模型来分析它
隐马尔可夫模型用于学习语音数据和识别语音。
注：购买本电子书时，请理解没有附带视频。
作者简介
==============================================================
精彩的书籍摘录
==============================================================
媒体评论
==============================================================
内容简介
==============================================================
如今，在这个数据驱动的世界里，机器学习变得越来越流行。它已被广泛应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实际案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂一点的机器学习算法，比如支持向量机、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。
因为资源下载地址容易失效，请添加微信号359049049直接接收，直接发送最新下载地址。
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。