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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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。

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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如果您是用Python编程的新手,并且正在寻找可靠的介绍,那么这本书就是为您准备的。由计算机科学教师开发,在“为绝对初学者”系列丛书通过简单的游戏创造教授编程的原则。您将获得实际的Python编程应用程序所需的技能,并将了解如何在真实场景中使用这些技能。在整个章节中,你会发现一些代码示例来说明所提出的概念。在每一章的结尾,你会发现一个完整的游戏,展示了这一章的关键思想,一章的总结,以及一系列的挑战来测试你的新知识。当你读完这本书的时候,你将非常精通Python,并且能够将你所学到的基本编程原理应用到你要处理的下一种编程语言。

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介绍

这本书在保持非常务实的教导和结果导向付出很大的精力。构建聊天机器人不只是完成一个教程或遵循几个步骤,它本身就是一种技能。这本书肯定不会用大量的文本和过程让你感到无聊;相反,它采用的是边做边学的方法。到目前为止,在你的生活中,你肯定至少使用过一个聊天机器人。无论你是不是一个程序员,一旦你浏览这本书,你会发现构建模块的聊天机器人,所有的奥秘将被揭开。建立聊天机器人可能看起来很困难,但这本书将让你使它如此容易。我们的大脑不是用来直接处理复杂概念的;相反,我们一步一步地学习。当你读这本书的时候,从第一章到最后一章,你会发现事情的进展是多么的清晰。虽然你可以直接翻到任何一章,但我强烈建议你从第一章开始,因为它肯定会支持你的想法。这本书就像一个网络系列,你在读完一章之后就无法抗拒下一章的诱惑。在阅读完这本书后,你所接触到的任何聊天机器人都会在你的脑海中形成一幅关于聊天机器人内部是如何设计和构建的画面。

这本书适合谁?

这本书将作为学习与聊天机器人相关的概念和学习如何建立他们的一个完整的资源。那些将会发现这本书有用的包括: Python web开发人员希望扩大他们的知识或职业到聊天机器人开发。 学生和有抱负的程序员想获得一种新的技能通过亲身体验展示的东西,自然语言爱好者希望从头开始学习。 企业家如何构建一个聊天机器人的伟大的想法,但没有足够的技术关于如何制作聊天机器人的可行性信息。 产品/工程经理计划与聊天机器人相关项目。

如何使用这本书?

请记住,这本书的写作风格和其他书不一样。读这本书的时候要记住,一旦你完成了这本书,你就可以自己建造一个聊天机器人,或者教会别人如何建造一个聊天机器人。在像阅读其他书籍一样阅读这本书之前,务必记住以下几点:

  • 这本书涵盖了构建聊天机器人所需的几乎所有内容,而不是现有内容。
  • 这本书是关于花更多的时间在你的系统上做事情的,这本书就在你身边。确保您执行每个代码片段并尝试编写代码;不要复制粘贴。
  • 一定要按照书中的步骤去做;如果你不理解一些事情,不要担心。你将在本章的后面部分了解到。
  • 可以使用本书所提供的源代码及Jupyter NoteBook作为参考。

内容概要

  • Chapter 1: 在本章中,你将从商业和开发人员的角度了解与聊天机器人相关的事情。这一章为我们熟悉chatbots概念并将其转换为代码奠定了基础。希望在本章结束时,你会明白为什么你一定要为自己或你的公司创建一个聊天机器人。
  • Chapter 2: 在本章中会涉及聊天机器人的自然语言处理,你将学习到聊天机器人需要NLP时应该使用哪些工具和方法。这一章不仅教你在NLP的方法,而且还采取实际的例子和演示与编码的例子。本章还讨论了为什么使用特定的NLP方法可能需要在聊天机器人。注意,NLP本身就是一种技能。
  • Chapter 3: 在本章中,你将学习如何使用像Dialogflow这样的工具以一种友好而简单的方式构建聊天机器人。如果你不是程序员,你肯定会喜欢它,因为它几乎不需要编程技能。
  • Chapter 4:在本章中,你将学习如何以人们想要的方式构建聊天机器人。标题说的很艰难,但一旦你完成了前一章,你会想要更多,因为这一章将教如何建立内部聊天机器人从零开始,以及如何使用机器学习算法训练聊天机器人。
  • Chapter 5:在本章中,部署你的聊天机器人纯粹是设计给你的聊天机器人应用一个最后的推动。当你经历了创建聊天机器人的简单和艰难的过程后,你肯定不想把它留给自己。你将学习如何展示你的聊天机器人到世界使用Facebook和Slack,最后,整合他们在你自己的网站。
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Building Chatbots with Python.pdf
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机器学习已经成为许多商业应用和研究项目中不可或缺的一部分,但这一领域并不仅限于拥有广泛研究团队的大公司。如果您使用Python,即使是初学者,这本书也会教你构建自己的机器学习解决方案的实用方法。今天,有了所有可用的数据,机器学习应用程序只受限于你的想象力。

您将学习使用Python和scikit-learn库创建成功的机器学习应用程序所需的步骤。两位作者安德烈亚斯•穆勒(Andreas Muller)和萨拉•圭多(Sarah Guido)关注的是使用机器学习算法的实践层面,而不是背后的数学。熟悉NumPy和matplotlib库将有助于您从本书获得更多信息。

通过这本书,你会学到 :

  • 机器学习的基本概念和应用
  • 广泛应用的机器学习算法的优缺点
  • 如何表示机器学习处理过的数据,包括关注哪些数据方面
  • 先进的模型评估和参数调整方法
  • 用于链接模型和封装工作流的管道概念
  • 处理文本数据的方法,包括特定于文本的处理技术
  • 提高机器学习和数据科学技能的建议
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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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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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获得高级数据分析概念的广泛基础,并发现数据库中的最新革命,如Neo4j、Elasticsearch和MongoDB。这本书讨论了如何实现ETL技术,包括主题爬行,这是应用在诸如高频算法交易和面向目标的对话系统等领域。您还将看到机器学习概念的示例,如半监督学习、深度学习和NLP。使用Python的高级数据分析还包括时间序列和主成分分析等重要的传统数据分析技术。

读完这本书,你将对分析项目的每个技术方面都有了经验。您将了解使用Python代码的概念,并提供在您自己的项目中使用的示例。

你会学到什么

  • 使用数据分析技术,如分类、聚类、回归和预测
  • 处理结构化和非结构化数据、ETL技术以及不同类型的数据库,如Neo4j、Elasticsearch、MongoDB和M- ySQL
  • 考察不同的大数据框架,包括Hadoop和Spark
  • 发现先进的机器学习概念,如半监督学习,深度学习,和NLP

这本书是给谁看的

对数据分析领域感兴趣的数据科学家和软件开发人员。

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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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这本书在对算法工作原理的高层次理解和对优化模型的具体细节的了解之间找到一个平衡点。这本书将给你的信心和技能时,开发所有主要的机器学习模型。在这本Pro机器学习算法中,您将首先在Excel中开发算法,以便在用Python/R实现模型之前,实际了解可以在模型中调优的所有细节。

你将涵盖所有主要的算法:监督和非监督学习,其中包括线性/逻辑回归;k - means聚类;主成分分析;推荐系统;决策树;随机森林;“GBM”;和神经网络。您还将通过CNNs、RNNs和word2vec等文本挖掘工具了解最新的深度学习。你不仅要学习算法,还要学习特征工程的概念来最大化模型的性能。您将看到该理论与案例研究,如情绪分类,欺诈检测,推荐系统,和图像识别,以便您得到最佳的理论和实践为工业中使用的绝大多数机器学习算法。在学习算法的同时,您还将接触到在所有主要云服务提供商上运行的机器学习模型。

你会学到什么?

  • 深入了解所有主要的机器学习和深度学习算法
  • 充分理解在构建模型时要避免的陷阱
  • 在云中实现机器学习算法
  • 通过对每种算法的案例研究,采用动手实践的方法
  • 学习集成学习的技巧,建立更精确的模型
  • 了解R/Python编程的基础知识和Keras深度学习框架

这本书是给谁看的

希望转换到数据科学角色的业务分析师/ IT专业人员。想要巩固机器学习知识的数据科学家。

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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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