本书涵盖了这些领域中使用Python模块演示的概率、统计和机器学习的关键思想。整本书包括所有的图形和数值结果,都可以使用Python代码及其相关的Jupyter/IPython Notebooks。作者通过使用多种分析方法和Python代码的有意义的示例,开发了机器学习中的关键直觉,从而将理论概念与具体实现联系起来。现代Python模块(如panda、y和Scikit-learn)用于模拟和可视化重要的机器学习概念,如偏差/方差权衡、交叉验证和正则化。许多抽象的数学思想,如概率论中的收敛性,都得到了发展,并用数值例子加以说明。本书适合任何具有概率、统计或机器学习的本科生,以及具有Python编程的基本知识的人。

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本话题关于日常用语「概率」,用于讨论生活中的运气、机会,及赌博、彩票、游戏中的「技巧」。关于抽象数学概念「概率」的讨论,请转 概率(数学)话题。

这本书来自统计学习课程,这是一门统计机器学习的入门课程,面向具有一些微积分、线性代数和统计学背景的学生。这门课程的重点是监督学习:分类和回归。本课程将涵盖机器学习和数据科学中使用的一系列方法,包括:

  • 线性回归(包括岭回归和Lasso)
  • 通过logistic回归和k近邻进行分类
  • 线性和二次判别分析
  • 回归和分类树(包括套袋林和随机林)
  • Boosting
  • 神经网络和深度学习

这些方法将在整个课程中被研究并应用于来自各种应用的真实数据。课程还涵盖了一些重要的实际问题,如交叉验证、模型选择和偏方差权衡。课程包括理论(例如,推导和证明)以及实践(特别是实验室和小型项目)。实际部分将使用Python实现。

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有兴趣的数据科学专业人士可以通过本书学习Scikit-Learn图书馆以及机器学习的基本知识。本书结合了Anaconda Python发行版和流行的Scikit-Learn库,演示了广泛的有监督和无监督机器学习算法。通过用Python编写的清晰示例,您可以在家里自己的机器上试用和试验机器学习的原理。

所有的应用数学和编程技能需要掌握的内容,在这本书中涵盖。不需要深入的面向对象编程知识,因为工作和完整的例子被提供和解释。必要时,编码示例是深入和复杂的。它们也简洁、准确、完整,补充了介绍的机器学习概念。使用示例有助于建立必要的技能,以理解和应用复杂的机器学习算法。

对于那些在机器学习方面追求职业生涯的人来说,Scikit-Learn机器学习应用手册是一个很好的起点。学习这本书的学生将学习基本知识,这是胜任工作的先决条件。读者将接触到专门为数据科学专业人员设计的蟒蛇分布,并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能,该库是Python世界中许多机器学习应用程序的基础。

你将学习

  • 使用Scikit-Learn中常见的简单和复杂数据集
  • 将数据操作为向量和矩阵,以进行算法处理
  • 熟悉数据科学中使用的蟒蛇分布
  • 应用带有分类器、回归器和降维的机器学习
  • 优化算法并为每个数据集找到最佳算法
  • 从CSV、JSON、Numpy和panda格式加载数据并保存为这些格式

这本书是给谁的

  • 有抱负的数据科学家渴望通过掌握底层的基础知识进入机器学习领域,而这些基础知识有时在急于提高生产力的过程中被忽略了。一些面向对象编程的知识和非常基本的线性代数应用将使学习更容易,尽管任何人都可以从这本书获益。
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简单易懂,读起来很有趣,介绍Python对于初学者和语言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic带您从基础知识到更复杂和更多样的主题,混合教程和烹饪书风格的代码配方来解释Python 3中的概念。章节结尾的练习可以帮助你练习所学的内容。

您将获得该语言的坚实基础,包括测试、调试、代码重用和其他开发技巧的最佳实践。本书还向您展示了如何使用各种Python工具和开放源码包将Python用于商业、科学和艺术领域的应用程序。

  • 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作
  • 在Python的内置数据结构中使用数据协商技术
  • 探索Python代码结构,包括函数的使用
  • 用Python编写大型程序,包括模块和包
  • 深入研究对象、类和其他面向对象的特性
  • 检查从平面文件到关系数据库和NoSQL的存储
  • 使用Python构建web客户机、服务器、api和服务
  • 管理系统任务,如程序、进程和线程
  • 了解并发性和网络编程的基础知识

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通过机器学习的实际操作指南深入挖掘数据

机器学习: 为开发人员和技术专业人员提供实践指导和全编码的工作示例,用于开发人员和技术专业人员使用的最常见的机器学习技术。这本书包含了每一个ML变体的详细分析,解释了它是如何工作的,以及如何在特定的行业中使用它,允许读者在阅读过程中将所介绍的技术融入到他们自己的工作中。机器学习的一个核心内容是对数据准备的强烈关注,对各种类型的学习算法的全面探索说明了适当的工具如何能够帮助任何开发人员从现有数据中提取信息和见解。这本书包括一个完整的补充教师的材料,以方便在课堂上使用,使这一资源有用的学生和作为一个专业的参考。

机器学习的核心是一种基于数学和算法的技术,它是历史数据挖掘和现代大数据科学的基础。对大数据的科学分析需要机器学习的工作知识,它根据从训练数据中获得的已知属性形成预测。机器学习是一个容易理解的,全面的指导,为非数学家,提供明确的指导,让读者:

  • 学习机器学习的语言,包括Hadoop、Mahout和Weka
  • 了解决策树、贝叶斯网络和人工神经网络
  • 实现关联规则、实时和批量学习
  • 为安全、有效和高效的机器学习制定战略计划

通过学习构建一个可以从数据中学习的系统,读者可以在各个行业中增加他们的效用。机器学习是深度数据分析和可视化的核心,随着企业发现隐藏在现有数据中的金矿,这一领域的需求越来越大。对于涉及数据科学的技术专业人员,机器学习:为开发人员和技术专业人员提供深入挖掘所需的技能和技术。

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高斯过程(GPs)为核机器的学习提供了一种有原则的、实用的、概率的方法。在过去的十年中,GPs在机器学习社区中得到了越来越多的关注,这本书提供了GPs在机器学习中理论和实践方面长期需要的系统和统一的处理。该书是全面和独立的,针对研究人员和学生在机器学习和应用统计学。

这本书处理监督学习问题的回归和分类,并包括详细的算法。提出了各种协方差(核)函数,并讨论了它们的性质。从贝叶斯和经典的角度讨论了模型选择。讨论了许多与其他著名技术的联系,包括支持向量机、神经网络、正则化网络、相关向量机等。讨论了包括学习曲线和PAC-Bayesian框架在内的理论问题,并讨论了几种用于大数据集学习的近似方法。这本书包含说明性的例子和练习,和代码和数据集在网上是可得到的。附录提供了数学背景和高斯马尔可夫过程的讨论。

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获得在日常工作中应用机器学习所需的信心。通过本实用指南,作者Matthew Kirk向您展示了如何在您的代码中集成和测试机器学习算法,而没有学术潜台词。

全书以图形和突出显示的代码示例为特色,使用Python的Numpy、panda、Scikit-Learn和SciPy数据科学库进行测试。如果你是一个软件工程师或业务分析师,对数据科学感兴趣,这本书将帮助你:

  • 参考真实世界的例子来测试每一个算法,通过参与,动手练习
  • 在开始编码之前,应用测试驱动开发(TDD)来编写和运行测试
  • 探索使用数据提取和特性开发来改进您的机器学习模型的技术
  • 注意机器学习的风险,如数据拟合不足或过拟合
  • 使用k近邻、神经网络、集群和其他算法
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本书通过提供真实的案例研究和示例,为使用Python库进行机器学习提供了坚实的基础。它涵盖了诸如机器学习基础、Python入门、描述性分析和预测分析等主题。包括高级机器学习概念,如决策树学习、随机森林、增强、推荐系统和文本分析。这本书在理论理解和实际应用之间采取了一种平衡的方法。所有的主题都包括真实世界的例子,并提供如何探索、构建、评估和优化机器学习模型的逐步方法。

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Machine Learning using Python by Manaranjan Pradhan.pdf
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本备忘单是机器学习手册的浓缩版,包含了许多关于机器学习的经典方程和图表,旨在帮助您快速回忆起机器学习中的知识和思想。

这个备忘单有两个显著的优点:

  1. 清晰的符号。数学公式使用了许多令人困惑的符号。例如,X可以是一个集合,一个随机变量,或者一个矩阵。这是非常混乱的,使读者很难理解数学公式的意义。本备忘单试图规范符号的使用,所有符号都有明确的预先定义,请参见小节。

  2. 更少的思维跳跃。在许多机器学习的书籍中,作者省略了数学证明过程中的一些中间步骤,这可能会节省一些空间,但是会给读者理解这个公式带来困难,读者会在中间迷失。

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简介:

科学专业人员可以通过本书学习Scikit-Learn库以及机器学习的基础知识。该书将Anaconda Python发行版与流行的Scikit-Learn库结合在一起,展示了各种有监督和无监督的机器学习算法。通过Python编写的清晰示例向读者介绍机器学习的原理,以及相关代码。

本书涵盖了掌握这些内容所需的所有应用数学和编程技能。不需要深入的面向对象编程知识,因为可以提供并说明完整的示例。必要时,编码示例很深入且很复杂。它们也简洁,准确,完整,是对引入的机器学习概念的补充。处理示例有助于建立理解和应用复杂机器学习算法所需的技能。

本书的学生将学习作为胜任力前提的基础知识。读者将了解专门为数据科学专业人员设计的Python Anaconda发行版,并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能,该库是Python领域许多机器学习应用程序的基础。

本书内容包括:

  • 使用Scikit-Learn通用的简单和复杂数据集
  • 将数据处理为向量和矩阵以进行算法处理
  • 熟悉数据科学中使用的Anaconda发行版
  • 通过分类器,回归器和降维应用机器学习
  • 调整算法并为每个数据集找到最佳算法
  • 从CSV,JSON,Numpy和Pandas格式加载数据并保存

内容介绍:

这本书分为八章。 第1章介绍了机器学习,Anaconda和Scikit-Learn的主题。 第2章和第3章介绍算法分类。 第2章对简单数据集进行分类,第3章对复杂数据集进行分类。 第4章介绍了回归预测模型。 第5章和第6章介绍分类调整。 第5章调整简单数据集,第6章调整复杂数据集。 第7章介绍了预测模型回归调整。 第8章将所有知识汇总在一起,以整体方式审查和提出发现。

作者介绍:

David Paper博士是犹他州立大学管理信息系统系的教授。他写了两本书-商业网络编程:Oracle的PHP面向对象编程和Python和MongoDB的数据科学基础。他在诸如组织研究方法,ACM通讯,信息与管理,信息资源管理期刊,AIS通讯,信息技术案例与应用研究期刊以及远程计划等参考期刊上发表了70余篇论文。他还曾在多个编辑委员会担任过各种职务,包括副编辑。Paper博士还曾在德州仪器(TI),DLS,Inc.和凤凰城小型企业管理局工作。他曾为IBM,AT&T,Octel,犹他州交通运输部和空间动力实验室执行过IS咨询工作。 Paper博士的教学和研究兴趣包括数据科学,机器学习,面向对象的程序设计和变更管理。

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