python机器学习

部分课程学习资料截图： 免费课程资料领取目录: Python Flask构建微信小程序订餐系统 （网盘免费分享） 链接：https://pan.baidu.com/s/1rB7h53iNOweyqWTZXQv4cg 提取码：o9el ps：免费分享，如若链接失效请加群（ 注意是免费免费免费分享 ） 私聊管理员即可免费领取；群――517432778，点击加群，或扫描二维码 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到《Python3玩转机器学习》的课堂。在这个课程中，我们将从0开始，一点一点进入机器学习的世界。本门课程对机器学习领域的学习，绝不不仅仅只是对算法的学习，还包括诸如算法的评价，方法的选择，模型的优化，参数的调整，数据的整理，等等一系列工作。准备好了吗？现在开始我们的机器学习之旅！... 1-1 什么是机器学习 试看 1-2 课程涵盖的内容和理念 试看 1-3 课程所使用的主要技术栈 试看 第2章 机器学习基础 机器学习到底是什么鬼？这一章将带领大家深入理解机器学习的世界，让大家去熟悉那些看似陌生的专业术语。监督学习，非监督学习，半监督学习，增强学习，批量学习，在线学习，参数学习，非参数学习。看完这一章，这些概念你就统统了解啦。不仅如此，本章还包含相当深刻地和机器学习相关的哲学探讨，让你深入思索有关机器学习... 2-1 机器学习世界的数据 2-2

http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、什么是学习 如果要给学习下一个定义，那么根据某百科给出的定义是――学习，是指通过阅读、听讲、思考和实践等途径获得知识或技能的过程。 那么对于计算机而言，什么是学习呢？怎样可以使得机器也学会了学习？对于计算机而言，如果能够通过某个过程，就改变了它的性能，那么这个过程就称之为学习。 在计算机领域而言，学习的核心目的就是为了改善性能。 二、什么是机器学习 对于计算机系统而言，通过数据以及某种特定的方法来提升机器系统的性能，就是机器学习。 对于一个学习问题，我们要抓住三个特征： 任务的类型 衡量任务性能提升的标准 获取经验的来源 换种角度来定义的话，机器学习就是一个基于经验数据的函数估计问题。 虽说对于机器学习的定义颇多，但是相同之处在于，都强调了经验和数据的重要性，都认可机器学习提供了从数据中提取知识方法。 三、4象限 知识在2个维度上可以分为4类，即可以统计与不可统计2维度；可推理不可推理2维度，组合而成4类。 在横向坐标中，对于可推理的，可以通过机器学习的方法，最终完成推理； 在纵向坐标中，对于可统计的、但不可推理的，可以通过神经网络这种特定的机器学习方法，达到目的。 具体如下图所示： 首先要明确一个定律――麻烦守恒定律：麻烦不会减少，只会转移。 深度学习是一种包含多个隐含层的多层感知机。他通过组合低层特征

背景介绍 从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现已经有人在做汉化，虽然看起来也像是谷歌翻译的，本着拿来主义，少费点精力的精神，就半抄半学，还是发现了一些与文档不太一致的地方。 # http://www.scikit-yb.org/zh/latest/quickstart.html # http://www.scikit-yb.org/en/latest/quickstart.html import pandas as pd data = pd.read_csv('data/bikeshare/bikeshare.csv') X = data[[ "season", "month", "hour", "holiday", "weekday", "workingday", "weather", "temp", "feelslike", "humidity", "windspeed" ]] y = data["riders"] from

资料下载： https://pan.baidu.com/s/13PSIZb_-8BVowXBjIodw8Q 《Python机器学习基础教程》【中文版和英文版】【高清完整版PDF】+【配套源代码】 《Python机器学习基础教程》中文和英文两版对比学习， 高清完整版PDF，带书签，可复制粘贴； 还有配套源代码；讲解详细并配有源代码。 仅用于学习交流，支持正版书籍。 其中，高清中文版如图： 文章来源: 《Python机器学习基础教程》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码

《Python机器学习基础教程》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 《Python机器学习基础教程》【中文版和英文版】【高清完整版PDF】+【配套源代码】 《Python机器学习基础教程》中文和英文两版对比学习， 高清完整版PDF，带书签，可复制粘贴； 还有配套源代码；讲解详细并配有源代码。 仅用于学习交流，支持正版书籍。 资料下载： https://pan.baidu.com/s/13PSIZb_-8BVowXBjIodw8Q 学习，并写下博客日记

我们直接开始主题，小伙伴们需要资料的话可以私信我回复01，可以获得大量PDF书籍和视频！ Python常用的库简单介绍一下 fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配。 esmre ,正则表达式的加速器。 colorama 主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。 Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。 difflib ，[Python]标准库，计算文本差异 。 Levenshtein ，快速计算字符串相似度。 Chardet 字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。 shortuuid ,一组简洁URL/UUID函数库。 ftfy ，Unicode文本工具 unidecode ，ascii和Unicode文本转换函数。 xpinyin ，将汉字转换为拼音的函数库。 pangu.py ，调整对中日韩文字当中的字母、数字间距。 pyfiglet ，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片。 uniout ，提取字符串中可读写的字符。 awesome slugify ，一个Python slugify库，用于处理Unicode。 python-slugify ，转换Unicode为ASCII内码的slugify函数库。 unicode-slugify ，生成unicode内码，Django的依赖包。 ply

开始的时候，就是利用规则，但是有瓶颈，后来就有了基于统计学的方向，建立模型，让机器基于模型的规则，进行数据的拟合，模型里有很多参数，有可变化的东西，是机器自己学习的，效果有超过规则的可能，两个学派，基于规则，基于数学（统计学），后来机器学习慢慢后来居上，机器学习慢慢发展出很多的算法，逻辑树、决策树很早就有，神经网络雏形是比较早有的。 深度学习是机器学习里一个算法，就是神经网络，是比较璀璨的一个算法，开始的时候有限制，因为当时的计算机算力比较低，第二刚刚开始发展，数据量不是很大，神经网络模型复杂，需要海量的数据，现在数据量大，算力也提高，所以这个算法开始重新火起来，隐藏层很多，所以也叫深度学习，深度神经网络。 应用领域：自然语言处理（天气预报等）、计算机视觉（图像识别）：人脸识别；无人车（虚拟世界中的学习）；识别癌症（医生的辅助手段）、GAN（影视制作）、推荐系统（电商、电影等等，搜索引擎下一代东西）…… 深度学习常用框架：……大部分都支持Python的调用，Python和机器学习结合比较好。 https://scikit-learn.org/stable/ 需要我们掌握算法的原理，在调参的时候理解原理会有帮助（不仅仅是调包），从定性的角度理解即可，结合案例学习。 企业现状分析：行业在上升，涌入的人在增加，因此不容易入行了，比如算法工程师，要求越来越高了，但是整体行业的岗位在增加

机器学习常用框架 本文仅是我个人为了记录在学习机器学习过程中使用的各个软件工具，以便于有整体的理解 先转载一个图，我觉得概括的很好： 来源： https://blog.csdn.net/u014410989/article/details/89947128 Pandas 来源： https://www.pypandas.cn/ Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。 numpy 来源： https://www.numpy.org.cn/ NumPy 是什么？ NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。除其他外，它包括： 功能强大的N维数组对象。 精密广播功能函数。 集成 C/C+和Fortran 代码的工具。 强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能。 来源： https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。 SciPy 来源： https://zh.wikipedia.org/wiki

手把手教你吧Python应用到实际开发 不再空谈悟法 想用 python做机器学习吗，是不是在为从哪开始挠头？ 这里我假定你是新手，这篇文章里咱们一起用 Python完成第一个机器学习项目。 我会手把手教你以下内容： 下载 python，numpy，SciPy之类软件并安装，这些是python里机器学习方面最有用的软件包。 加载一个数据集，通过统计摘要（ statistical summaries）和数据可视化来了解数据集的结构。 创建 6个机器学习模型，选择这里边最好的，然后介绍通过何种方法来确定选出来的模型预测时有稳定的准确率。 如果你是机器学习的初学者，并且你下定决心用 python作为开始机器学习的语言的话，这篇文章应该会比较适合你。 刚开始的时候， Python看起来有点吓人 Python是一种很流行，很强大的解释型语言。跟R不一样，对于研究，开发以及完成生产系统来说，python是一个完整的开发语言，一个完整的平台。 Python中也有许多可供选择的模块和库，对于上面说的研究，开发和完成生产系统提供了多种实现的路径。给人的感觉是python的前景势不可挡。 再次重申，用 Python学习机器学习的最好方法是完成一个完整的项目。 这样做强制你安装 Python，并且启动python的解释器（最少会这样）。 这样做能给你一个整体审视的机会，体验如何一步步完成一个小项目。

在机器学习用于产品的时候，我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型，但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去，但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java，为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算，此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨平台的机器学习模型部署了。 1. PMML概述 　　　　PMML是数据挖掘的一种通用的规范，它用统一的XML格式来描述我们生成的机器学习模型。这样无论你的模型是sklearn,R还是Spark MLlib生成的，我们都可以将其转化为标准的XML格式来存储。当我们需要将这个PMML的模型用于部署的时候，可以使用目标环境的解析PMML模型的库来加载模型，并做预测。 　　　　可以看出，要使用PMML，需要两步的工作，第一块是将离线训练得到的模型转化为PMML模型文件，第二块是将PMML模型文件载入在线预测环境，进行预测。这两块都需要相关的库支持。 2. PMML模型的生成和加载相关类库 　　　　PMML模型的生成相关的库需要看我们使用的离线训练库。如果我们使用的是sklearn，那么可以使用sklearn2pmml这个python库来做模型文件的生成，这个库安装很简单，使用"pip