图书介绍
零起点 Python机器学习快速入门PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 何海群编著 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：7121311413
- 出版时间：2017
- 标注页数：270页
- 文件大小：62MB
- 文件页数：282页
- 主题词：
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图书目录
第1章 从阿尔法狗开始说起1
1.1 阿尔法狗的前世今生1
1.2 机器学习是什么2
1.3 机器学习大史记3
1.4 机器学习经典案例11
第2章 开发环境13
2.1 数据分析首选Python13
2.2 用户运行平台18
2.3 程序目录结构19
2.4 Spyder编辑器界面设置20
2.5 Python命令行模式26
2.6 Notebook模式27
2.7 模块库控制面板29
2.8 使用pip更新模块库33
第3章 Python入门案例39
3.1 案例3-1：第一次编程“hello,ziwang”39
3.2 案例3-2：增强版“hello,zwiang”42
3.3 案例3-3：列举系统模块库清单44
3.4 案例3-4：常用绘图风格45
3.5 案例3-5：Pandas常用绘图风格47
3.6 案例3-6：常用颜色表cors49
3.7 案例源码50
第4章 Python基本语法58
4.1 数据类型58
案例4-1：基本运算59
4.2 字符串61
案例4-2：字符串入门61
案例4-3：字符串常用方法63
4.3 List列表64
案例4-4：列表操作65
4.4 Tuple元组66
案例4-5：元组操作67
4.5 Dictionary字典68
案例4-6：字典操作68
4.6 数据类型转换70
案例4-7：控制语句71
案例4-8：函数定义73
4.7 案例源码75
第5章 Python人工智能入门与实践85
5.1 从忘却开始85
5.2 Iris经典爱丽丝89
案例5-1：Iris爱丽丝90
案例5-2：爱丽丝进化与文本矢量化92
5.3 AI操作流程95
5.4 数据切割函数98
案例5-3：Iris爱丽丝分解99
案例5-4：线性回归算法103
5.5 案例源码109
第6章 机器学习经典算法案例（上）116
6.1 线性回归116
6.2 逻辑回归算法124
案例6-1：逻辑回归算法125
6.3 朴素贝叶斯算法127
案例6-2：贝叶斯算法129
6.4 KNN近邻算法130
案例6-3：KNN近邻算法133
6.5 随机森林算法135
案例6-4：随机森林算法139
6.6 案例源码140
第7章 机器学习经典算法案例（下）149
7.1 决策树算法149
案例7-1：决策树算法151
7.2 GBDT迭代决策树算法153
案例7-2：GBDT迭代决策树算法154
7.3 SVM向量机156
案例7-3：SVM向量机算法157
7.4 SVM-cross向量机交叉算法159
案例7-4：SVM-cross向量机交叉算法160
7.5 神经网络算法161
案例7-5：MLP神经网络算法165
案例7-6：MLP_reg神经网络回归算法168
7.6 案例源码170
第8章 机器学习组合算法183
8.1 CCPP数据集183
案例8-1：CCPP数据集184
案例8-2：CCPP数据切割186
案例8-3：读取CCPP数据集189
8.2 机器学习统一接口函数192
案例8-4：机器学习统一接口193
案例8-5：批量调用机器学习算法201
案例8-6：一体化调用205
8.3 模型预制与保存208
案例8-7：储存算法模型210
案例8-8：批量储存算法模型213
案例8-9：批量加载算法模型215
案例8-10：机器学习组合算法219
8.4 案例源码224
附录A Sklearn常用模块和函数242
附录B 极宽量化系统模块图266