🎁掌握Python数据科学与机器学习,成为AI时代的领跑者!

自媒体平台发展的如火如荼,大数据时代的到来,让我们生活的每一个角落都充满了数据的痕迹。而在这个庞大的数据世界中,如何有效利用数据,挖掘出其内在的价值,成为了当下热议的话题。这其中,Python语言以其强大的数据处理能力和简洁的语法,逐渐成为了数据科学和机器学习领域的首选工具。今天,就让我们一起走进《Python数据科学与机器学习》这本书的世界,探索Python在数据科学和机器学习中的应用。

一、Python:数据处理与数据分析的利器

Python作为一门解释型语言,有着简洁易懂的语法和丰富的库资源,这使得Python在数据处理和分析领域具有得天独厚的优势。从Pandas、Numpy等数据处理库,到Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库,Python几乎可以满足数据科学和机器学习领域的所有需求。

二、数据科学:洞见未知的桥梁

数据科学是通过分析数据来获取洞见和知识的学科。它涵盖了数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化等多个环节。在这个过程中,Python以其强大的数据处理能力,为数据科学家们提供了一个有效的工具。

三、机器学习:智能预测的未来

机器学习是人工智能的一个分支,它利用算法和统计模型来自动从数据中学习规律,并做出预测。在机器学习中,通过将数据划分为训练集和测试集,使用训练集数据训练模型,然后使用测试集数据评估模型的准确性。Python中的Scikit-learn库提供了丰富的机器学习算法和工具,使得机器学习的实现变得相对简单。

四、案例分享:实践出真知

书中通过多个实际案例,生动展示了Python在数据科学和机器学习中的应用。这些案例涵盖了金融、医疗、社交媒体等多个领域,使得读者可以更好地了解Python在实际问题中的应用。同时,每个案例都附带了详细的代码解析和注释,使得读者可以轻松上手实践。

五、总结与展望

《Python数据科学与机器学习》一书为我们展示了Python在数据科学和机器学习中的广泛应用。通过深入浅出的讲解方式,使得读者可以快速掌握Python在数据处理、分析、可视化以及机器学习中的应用。随着大数据时代的不断发展,我们有理由相信,Python将在未来的数据科学和机器学习中发挥更加重要的作用。

在这个信息爆炸的时代,数据已经成为了一种新的资源,而数据科学和机器学习则为我们提供了挖掘这种资源价值的工具。通过学习《Python数据科学与机器学习》,我们可以更好地利用Python语言,深入挖掘数据的价值,为未来的科技发展和社会进步做出更大的贡献。

书籍信息

书名:Python数据科学与机器学习
作者:美/弗兰克·凯恩
评分:
出版日期:2019-07-01
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115512413
页数:273
定价:69

Python数据科学与机器学习

内容简介

本书介绍了使用Python进行数据分析和高效的机器学习,首先从一节Python速成课开始,然后回顾统计学和概率论的基础知识,接着深入讨论与数据挖掘和机器学习相关的60多个主题,包括贝叶斯定理、聚类、决策树、回归分析、实验设计等。

书籍目录

第 1 章 入门 1
1.1 安装Enthought Canopy 1
1.2 使用并理解IPython/Jupyter Notebook 6
1.3 Python基础——第 一部分 9
1.4 理解Python代码 11
1.5 导入模块 13
1.5.1 数据结构 13
1.5.2 使用列表 14
1.5.3 元组 17
1.5.4 字典 18
1.6 Python基础——第二部分 20
1.6.1 Python中的函数 20
1.6.2 循环 23
1.6.3 探索活动 24
1.7 运行Python脚本 24
1.7.1 运行Python代码的其他方式 25
1.7.2 在命令行中运行Python脚本 25
1.7.3 使用Canopy IDE 26
1.8 小结 28
第 2 章 统计与概率复习以及Python实现 29
2.1 数据类型 29
2.1.1 数值型数据 30
2.1.2 分类数据 30
2.1.3 定序数据 31
2.2 均值、中位数和众数 32
2.2.1 均值 32
2.2.2 中位数 33
2.2.3 众数 34
2.3 在Python中使用均值、中位数和众数 35
2.3.1 使用NumPy包计算均值 35
2.3.2 使用NumPy包计算中位数 36
2.3.3 使用SciPy包计算众数 37
2.4 标准差和方差 40
2.4.1 方差 40
2.4.2 标准差 42
2.4.3 总体方差与样本方差 42
2.4.4 在直方图上分析标准差和方差 44
2.4.5 使用Python计算标准差和方差 44
2.4.6 自己动手 45
2.5 概率密度函数和概率质量函数 45
2.5.1 概率密度函数 45
2.5.2 概率质量函数 46
2.6 各种类型的数据分布 47
2.6.1 均匀分布 47
2.6.2 正态分布或高斯分布 48
2.6.3 指数概率分布与指数定律 50
2.6.4 二项式概率质量函数 50
2.6.5 泊松概率质量函数 51
2.7 百分位数和矩 52
2.7.1 百分位数 53
2.7.2 矩 56
2.8 小结 60
第 3 章 Matplotlib与概率高级概念 61
3.1 Matplotlib快速学习 61
3.1.1 在一张图形上进行多次绘图 62
3.1.2 将图形保存为文件 63
3.1.3 调整坐标轴 64
3.1.4 添加网格 65
3.1.5 修改线型和颜色 65
3.1.6 标记坐标轴并添加图例 68
3.1.7 一个有趣的例子 69
3.1.8 生成饼图 70
3.1.9 生成条形图 71
3.1.10 生成散点图 72
3.1.11 生成直方图 72
3.1.12 生成箱线图 73
3.1.13 自己动手 74
3.2 协方差与相关系数 74
3.2.1 概念定义 75
3.2.2 相关系数 76
3.2.3 在Python中计算协方差和相关系数 76
3.2.4 相关系数练习 80
3.3 条件概率 80
3.3.1 Python中的条件概率练习 81
3.3.2 条件概率作业 84
3.3.3 作业答案 85
3.4 贝叶斯定理 86
3.5 小结 88
第 4 章 预测模型 89
4.1 线性回归 89
4.1.1 普通最小二乘法 90
4.1.2 梯度下降法 91
4.1.3 判定系数或r方 91
4.1.4 使用Python进行线性回归并计算r方 92
4.1.5 线性回归练习 94
4.2 多项式回归 95
4.2.1 使用NumPy实现多项式回归 96
4.2.2 计算r方误差 98
4.2.3 多项式回归练习 98
4.3 多元回归和汽车价格预测 99
4.3.1 使用Python进行多元回归 100
4.3.2 多元回归练习 102
4.4 多水平模型 102
4.5 小结 104
第 5 章 使用Python进行机器学习 105
5.1 机器学习及训练/测试法 105
5.1.1 非监督式学习 106
5.1.2 监督式学习 107
5.2 使用训练/测试法防止多项式回归中的过拟合 109
5.3 贝叶斯方法——概念 113
5.4 使用朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类器 115
5.5 k均值聚类 118
5.6 基于收入与年龄进行人群聚类 121
5.7 熵的度量 123
5.8 决策树——概念 124
5.8.1 决策树实例 126
5.8.2 生成决策树 127
5.8.3 随机森林 127
5.9 决策树——使用Python预测录用决策 128
5.9.1 集成学习——使用随机森林 132
5.9.2 练习 133
5.10 集成学习 133
5.11 支持向量机简介 135
5.12 使用scikit-learn通过SVM进行人员聚集 137
5.13 小结 140
第 6 章 推荐系统 141
6.1 什么是推荐系统 141
6.2 基于项目的协同过滤 145
6.3 基于项目的协同过滤是如何工作的 146
6.4 找出电影相似度 149
6.5 改善电影相似度结果 155
6.6 向人们推荐电影 159
6.7 改善推荐结果 165
6.8 小结 167
第 7 章 更多数据挖掘和机器学习技术 168
7.1 k最近邻的概念 168
7.2 使用KNN预测电影评分 170
7.3 数据降维与主成分分析 176
7.3.1 数据降维 176
7.3.2 主成分分析 177
7.4 对鸢尾花数据集的PCA示例 178
7.5 数据仓库简介 182
7.6 强化学习 184
7.6.1 Q-learning 185
7.6.2 探索问题 186
7.6.3 时髦名词 186
7.7 小结 188
第 8 章 处理真实数据 189
8.1 偏差-方差权衡 189
8.2 使用k折交叉验证避免过拟合 192
8.3 数据清理和标准化 196
8.4 清理Web日志数据 198
8.4.1 对Web日志应用正则表达式 198
8.4.2 修改1——筛选请求字段 200
8.4.3 修改2——筛选post请求 201
8.4.4 修改3——检查用户代理 203
8.4.5 筛选爬虫与机器人 204
8.4.6 修改4——使用网站专用筛选器 205
8.4.7 Web日志数据练习 206
8.5 数值型数据的标准化 207
8.6 检测异常值 208
8.6.1 处理异常值 209
8.6.2 异常值练习 211
8.7 小结211
第 9 章 Apache Spark——大数据上的机器学习 212
9.1 安装Spark 212
9.1.1 在Windows系统中安装Spark 213
9.1.2 在其他操作系统上安装Spark 214
9.1.3 安装Java Development Kit 214
9.1.4 安装Spark 217
9.2 Spark简介 227
9.2.1 可伸缩 227
9.2.2 速度快 228
9.2.3 充满活力 229
9.2.4 易于使用 229
9.2.5 Spark组件 229
9.2.6 在Spark中使用Python还是Scala 230
9.3 Spark和弹性分布式数据集 231
9.3.1 SparkContext对象 231
9.3.2 创建RDD 232
9.3.3 更多创建RDD的方法 233
9.3.4 RDD操作 233
9.4 MLlib简介 235
9.4.1 MLlib功能 235
9.4.2 MLlib特殊数据类型 236
9.5 在Spark中使用MLlib实现决策树 236
9.6 在Spark中实现k均值聚类 245
9.7 TF-IDF 250
9.7.1 TF-IDF实战 250
9.7.2 使用TF-IDF 251
9.8 使用Spark MLlib搜索维基百科 251
9.8.1 导入语句 252
9.8.2 创建初始RDD 252
9.8.3 创建并转换HashingTF对象 253
9.8.4 计算TF-IDF得分 254
9.8.5 使用维基百科搜索引擎算法 254
9.8.6 运行算法 255
9.9 使用Spark 2.0中的MLlib数据框API 255
9.10 小结 259
第 10 章 测试与实验设计 260
10.1 A/B测试的概念 260
10.1.1 A/B测试 260
10.1.2 A/B测试的转化效果测量 262
10.1.3 小心方差 263
10.2 t检验与p值 263
10.2.1 t统计量或t检验 264
10.2.2 p值 264
10.3 使用Python计算t统计量和p值 265
10.3.1 使用实验数据进行A/B测试 265
10.3.2 样本量有关系吗 267
10.4 确定实验持续时间 268
10.5 A/B测试中的陷阱 269
10.5.1 新奇性效应 270
10.5.2 季节性效应 271
10.5.3 选择性偏差 271
10.5.4 数据污染 272
10.5.5 归因错误 272
10.6 小结 273

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来源:学习笔记
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。

THE END
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