本书介绍了自由软件Python及其在统计数据分析中的应用。它涵盖了连续、离散和分类数据的常见统计测试,以及线性回归分析和生存分析和贝叶斯统计的主题。每个测试的Python解决方案的工作代码和数据,以及易于遵循的Python示例,可以被读者复制,并加强他们对主题的直接理解。随着Python生态系统的最新进展,Python已经成为科学计算的一种流行语言,为统计数据分析提供了一个强大的环境,并且是R的一个有趣的替代选择。本书面向硕士和博士学生,主要来自生命和医学科学,具有统计学的基本知识。由于该书还提供了一些统计方面的背景知识,因此任何想要执行统计数据分析的人都可以使用这本书。

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Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,在设计中注重代码的可读性,同时也是一种功能强大的通用型语言。

关于大数据技术的信息很多,但将这些技术拼接到端到端企业数据平台是一项艰巨的任务,没有得到广泛的讨论。通过这本实用的书,您将学习如何在本地和云中构建大数据基础设施,并成功地构建一个现代数据平台。

本书非常适合企业架构师、IT经理、应用程序架构师和数据工程师,它向您展示了如何克服Hadoop项目期间出现的许多挑战。在深入了解以下内容之前,您将在一个彻底的技术入门中探索Hadoop和大数据领域中可用的大量工具:

  • 基础设施: 查看现代数据平台中的所有组件层,从服务器到数据中心,为企业中的数据建立坚实的基础

-平台: 了解部署、操作、安全性、高可用性和灾难恢复的各个方面,以及将平台与企业IT的其他部分集成在一起所需了解的所有内容

  • 将Hadoop带到云端: 学习在云中运行大数据平台的重要架构方面,同时保持企业安全性和高可用性
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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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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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从设计和原型设计到测试、部署和维护,Python在许多方面都很有用,它一直是当今最流行的编程语言之一。这本实用的书的第三版提供了对语言的快速参考——包括Python 3.5、2.7和3.6的突出部分——它庞大的标准库中常用的区域,以及一些最有用的第三方模块和包。

本书非常适合具有一些Python经验的程序员,以及来自其他编程语言的程序员,它涵盖了广泛的应用领域,包括web和网络编程、XML处理、数据库交互和高速数字计算。了解Python如何提供优雅、简单、实用和强大功能的独特组合。

这个版本包括:

  • Python语法、面向对象的Python、标准库模块和第三方Python包
  • Python对文件和文本操作、持久性和数据库、并发执行和数值计算的支持
  • 网络基础、事件驱动编程和客户端网络协议模块
  • Python扩展模块,以及用于打包和分发扩展、模块和应用程序的工具
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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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改进您的编程技术和方法,成为一个更有生产力和创造性的Python程序员。本书探索了一些概念和特性,这些概念和特性不仅将改进您的代码,而且还将帮助您理解Python社区,并对Python哲学有深入的了解和详细的介绍。

专业的Python 3,第三版给你的工具写干净,创新的代码。它首先回顾了一些核心的Python原则,这些原则将在本书后面的各种概念和示例中进行说明。本书的前半部分探讨了函数、类、协议和字符串的各个方面,描述了一些技术,这些技术可能不是常见的知识,但它们共同构成了坚实的基础。后面的章节涉及文档、测试和应用程序分发。在此过程中,您将开发一个复杂的Python框架,该框架将整合在本书中所学到的思想。

这个版本的更新包括Python 3中迭代器的角色、用Scrapy和BeautifulSoup进行web抓取、使用请求调用没有字符串的web页面、用于分发和安装的新工具等等。在本书的最后,您将准备好部署不常见的特性,这些特性可以将您的Python技能提升到下一个级别。

你将学习

  • 用各种类型的Python函数实现程序
  • 使用类和面向对象编程
  • 使用标准库和第三方库中的字符串
  • 使用Python获取web站点数据
  • 通过编写测试套件来自动化单元测试
  • 回顾成像、随机数生成和NumPy科学扩展
  • 理解Python文档的精髓,以帮助您决定分发代码的最佳方式

这本书是给谁看的 熟悉Python的中级程序员,希望提升到高级水平。您应该至少编写了一个简单的Python应用程序,并且熟悉基本的面向对象方法、使用交互式解释器和编写控制结构。

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深度学习在许多领域已经取得了显著的成果。现在它在科学领域掀起了波澜尤其是在生命科学领域。这本实用的书教导了开发人员和科学家如何将深度学习用于基因组学、化学、生物物理学、显微学、医学分析和其他领域。

理想的实践开发人员和科学家准备将他们的技能应用于科学应用,如生物学,遗传学,和药物的发现,这本书介绍了几个深度网络原语。您将跟随一个案例研究,研究如何设计将物理、化学、生物学和医学结合在一起的新疗法——这个例子代表了科学界最大的挑战之一。

学习在分子数据上执行机器学习的基础知识

  • 理解为什么深度学习是遗传学和基因组学的强大工具
  • 应用深度学习来理解生物物理系统
  • 简单介绍一下DeepChem的机器学习
  • 使用深度学习来分析微观图像
  • 使用深度学习技术分析医学扫描
  • 了解变分自编码器和生成对抗网络
  • 解释你的模型在做什么以及它是如何工作的
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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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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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