《Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis》英文原版图书

图书作者:[美] Michael Bowles

作者简介:Michael Bowles 在硅谷黑客道场教授机器学习,提供机器学习项目咨询,同时参与了多家创业公司,涉及的领域包括生物信息学、金融高频交易等。他在麻省理工学院获得助理教授教职后,创建并运营了两家硅谷创业公司,这两家公司都已成功上市。他在黑客道场的课程往往听者云集并且好评颇多。

图书简介:本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。

作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的最佳解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。

本书为不具备数学或统计背景的读者量身打造,详细介绍了如何:

● 针对任务选择合适算法; ● 对不同目的应用训练好的模型; ● 学习数据处理机制,准备数据; ● 评估模型性能以保证应用效果; ● 掌握Python 机器学习核心算法包; ● 使用示例代码设计和构建你自己的模型; ● 构建实用的多功能预测模型。

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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。

这本书是为任何想学习如何开发机器学习系统的人准备的。我们将从理论和实践两方面涵盖关于机器学习算法的最重要概念,并将使用Python编程语言中的Scikit-learn库实现许多机器学习算法。在第一章中,您将学习机器学习最重要的概念,在下一章中,您将主要学习分类。在最后一章中,你将学习如何训练你的模型。我假定你已经了解了编程的基础知识。

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学习使用Python分析数据和预测结果的更简单和更有效的方法

Python机器学习教程展示了通过关注两个核心机器学习算法家族来成功分析数据,本书能够提供工作机制的完整描述,以及使用特定的、可破解的代码来说明机制的示例。算法用简单的术语解释,没有复杂的数学,并使用Python应用,指导算法选择,数据准备,并在实践中使用训练过的模型。您将学习一套核心的Python编程技术,各种构建预测模型的方法,以及如何测量每个模型的性能,以确保使用正确的模型。关于线性回归和集成方法的章节深入研究了每种算法,你可以使用书中的示例代码来开发你自己的数据分析解决方案。

机器学习算法是数据分析和可视化的核心。在过去,这些方法需要深厚的数学和统计学背景,通常需要结合专门的R编程语言。这本书演示了机器学习可以如何实现使用更广泛的使用和可访问的Python编程语言。

使用线性和集成算法族预测结果

建立可以解决一系列简单和复杂问题的预测模型

使用Python应用核心机器学习算法

直接使用示例代码构建自定义解决方案

机器学习不需要复杂和高度专业化。Python使用了更简单、有效和经过良好测试的方法,使这项技术更容易为更广泛的受众所接受。Python中的机器学习将向您展示如何做到这一点,而不需要广泛的数学或统计背景。

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“语言标注是自然语言处理的关键环节,但是它很少在计算语言学课程中被提及。这是第一本手把手讲解标注的书籍,从规范和设计到使用机器学习算法面面俱到。它必然成为本科和研究生的计算语言学课程的范本。” ——Nancy Ide Vassar学院的计算机科学教授

是时候创建属于你自己的用于机器学习的自然语言训练语料库了。无论你使用英语、汉语或者其他任何一种自然语言,本书都可以手把手地指导你一种经验证的标注开发周期——把元语添加到你的训练语料库中来帮助机器学习算法更有效工作的过程。你无需任何编程或者语言学方面的经验就可以上手。

通过每一步中的详细示例,你将学到“标注开发过程”是如何帮助你建模、标注、训练、测试、评估和修正你的训练语料库。你也将了解到一个实际标注项目的完整演示。

在收集你的数据集(语料库)之前定义一个清晰的标注目标 学习用于分析你的语料库中语言内容的工具 搭建用于你的标注项目的模型和规范 检查从基本的XML到语言标记框架这样一些不同的标注格式 创建适合于训练和测试机器学习算法的黄金标准语料库

选择用来处理你的标注数据的机器学习算法 评估测试结果并修正你的标注任务 学习如何使用用于标注文本和调整标注的轻量级软件

James Pustejovsky是Brandeis大学的教授,他在该大学的计算机科学系讲解和研究人工智能及计算语言学。

Amber Stubbs刚刚获得了Brandeis大学标注方法论的博士学位。她现在是SUNY Albany大学的博士后。

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《Python机器学习经典实例(影印版 英文版)》这本实用指南提供了近200则完整的攻略,可帮助你解决日常工作中可能遇到的机器学习难题。如果你熟悉Python以及包括pandas和scikit-learn在内的库,那么解决一些特定问题将不在话下,比如数据加载、文本处理、数值数据、模型选择、降维以及诸多其他主题。

  每则攻略中都包含代码,你可以将其复制并粘贴到实验数据集中,以确保代码的确有效。你可以插入、组合、修改这些代码,从而协助构建你自己的应用程序。攻略中还包括相关的讨论,对解决方案给出了解释并提供有意义的上下文。

  《Python机器学习经典实例(影印版 英文版)》在理论和概念之外提供了构造实用机器学习应用所需的具体细节。

https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-with/9781491989371/

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获得金融、医疗保健和零售领域的机器学习实用技能。这本书通过提供这些领域的案例研究,使用了动手的方法:你将看到如何使用机器学习作为商业增强工具的例子。作为一名领域专家,您不仅会发现机器学习在金融、医疗保健和零售领域是如何应用的,而且还会通过实施机器学习的实际案例研究进行工作。

使用Python的机器学习应用程序分为三个部分,分别针对每个领域(医疗保健、金融和零售)。每一节都以机器学习和该领域的关键技术进展的概述开始。然后,您将通过案例研究了解更多关于组织如何改变其所选择市场的游戏规则。这本书有实际的案例研究与Python代码和领域特定的创新想法赚钱的机器学习。

你会学到什么

  • 发现应用的机器学习过程和原理
  • 在医疗保健、金融和零售领域实现机器学习
  • 避免应用机器学习的陷阱
  • 在三个主题领域构建Python机器学习示例

这本书是给谁的

  • 数据科学家和机器学习专家。
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本书围绕虚拟化、并发和持久性这三个主要概念展开,介绍了所有现代系统的主要组件(包括调度、虚拟内存管理、磁盘和I/O子系统、文件系统)。全书共50章,分为3个部分,分别讲述虚拟化、并发和持久性的相关内容。作者以对话形式引入所介绍的主题概念,行文诙谐幽默却又鞭辟入里,力求帮助读者理解操作系统中虚拟化、并发和持久性的原理。本书内容全面,并给出了真实可运行的代码(而非伪代码),还提供了相应的练习,很适合高等院校相关专业的教师开展教学和高校学生进行自学。​

本书具有以下特色:

  • 主题突出,紧紧围绕操作系统的三大主题元素——虚拟化、并发和持久性。
  • 以对话的方式引入背景,提出问题,进而阐释原理,启发动手实践。
  • 包含众多“补充”和“提示”,拓展读者知识面,增加趣味性。
  • 使用真实代码而不是伪代码,让读者更加深入透彻地了解操作系统。
  • 提供作业、模拟和项目等众多学习方式,鼓励读者动手实践。
  • 为教师提供教学辅助资源。

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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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随着机器学习越来越多地被用于发现模式、进行分析和做出决策——投资于吸引更多的利益相关者加入是至关重要的。这本关于机器学习中的Python项目的书试图做到这一点:为今天和明天的开发人员提供工具,他们可以使用这些工具更好地理解、评估和塑造机器学习,以帮助确保它为我们所有人服务。

如果你还没有Python编程环境,这本书将为你提供一个,然后在“机器学习导论”一章中为你提供一个机器学习的概念理解。接下来是三个Python机器学习项目。它们将帮助你创建一个机器学习分类器,建立一个神经网络来识别手写数字,并通过为Atari构建一个机器人来给你一个深度强化学习的背景知识。

Python机器学习项目

  1. 前言
  2. 设置Python编程环境 3.机器学习入门
  3. 如何用Scikitlearn在Python中构建机器学习分类器
  4. 如何建立基于Tensorflow的神经网络识别手写数字
  5. 深度强化学习的偏差-方差: 如何用OpenAI Gym为Atari构建一个机器人

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简介: Python作为目前受欢迎的语言之一,越来越多的人成为Pythoner,这本书不仅仅是一本Python说明书,该书基于Python3.7。 Python中的经典计算机科学问题可以使用经过时间验证的方案,练习和算法来提高您的CS解决问题的能力。看起来很新或独特的计算机科学问题通常源于经典算法,编码技术和工程原理。并且经典方法仍然是解决它们的最佳方法!通过对本书的学习,将解决许多编码难题,从简单的任务(如二进制搜索算法)到使用k-means进行数据聚类。该书主要包括:

  • 搜索算法
  • 图的常用技术
  • 神经网络
  • 遗传算法
  • 对抗搜索
  • 使用类型提示
  • 涵盖Python 3.7

目录:

  • 简介
  • 小问题
  • 搜索问题
  • 约束满足问题
  • 图问题
  • 遗传算法
  • K均值聚类
  • 简单的神经网络
  • 对抗搜索
  • 其他问题

作者介绍: David Kopec是位于佛蒙特州伯灵顿的尚普兰学院的计算机科学与创新助理教授。他是一个有经验的软件开发者.

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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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