Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲）
选题名称内容结构内容要求
第1讲
机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm
1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件
2.numpy/scipy/matplotlib/panda
的介绍和典型使用
3.多元高斯分布
4.典型图像处理
5.scikit-learn的介绍和典型使用
6.多种数学曲线
7.多项式拟合
8.快速傅里叶变换FFT
9.奇异值分解SVD
10.Soble/Prewitt/Laplacian算子
与卷积网络
代码和案例实践
1.卷积与(指数)移动平均线
2.股票数据分析
3.实际生产问题中算法和特征的关系
4.缺失数据的处理
5.环境数据异常检测和分析
第2讲回归线性回归
1.Logistic/Softmax回归
2.广义线性回归
3.L1/L2正则化
4.Ridge与LASSO
5.Elastic Net
6.梯度下降算法：BGD与SGD
7.特征选择与过拟合
8.Softmax回归的概念源头
9.最大熵模型
10.K-L散度
代码和案例实践
1.股票数据的特征提取和应用
2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率
预测
3.环境检测数据异常分析和预测
4.模糊数据查询和数据校正方法
5.PCA与鸢尾花数据分类
6.二手车数据特征选择与算法模型比较
7.广告投入与销售额回归分析
8.鸢尾花数据集的分类
第3讲
决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
1.最大似然估计与最大熵模型
2.ID3、C4.5、CART详解
3.决策树的正则化
4.预剪枝和后剪枝
5.Bagging
6.随机森林
7.不平衡数据集的处理
8.利用随机森林做特征选择
9.使用随机森林计算样本相似度
10.异常值检测
代码和案例实践
1.随机森林与特征选择
2.决策树应用于回归
3.多标记的决策树回归
4.决策树和随机森林的可视化
5.社会学人群收入预测
6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
7.泰坦尼克乘客存活率估计
第4讲SVM 线性可分支持向量机
1.软间隔
2.损失函数的理解
3.核函数的原理和选择
4.SMO算法
5.支持向量回归SVR
6.多分类SVM
代码和案例实践：
1.原始数据和特征提取
2.调用开源库函数完成SVM
3.葡萄酒数据分类
4.数字图像的手写体识别
5.MNIST手写体识别
6.SVR用于时间序列曲线预测
7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的
横向比较
第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系
1.Jaccard相似度和准确率、召回率
2.Pearson相关系数与余弦相似度
3.K-means与K-Medoids及变种
4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
6.谱聚类SC
7.聚类评价和结果指标
代码和案例实践：
1.K-Means++算法原理和实现
2.向量量化VQ及图像近似
3.并查集的实践应用
4.密度聚类的异常值检测
5.谱聚类用于图片分割
第6讲
隐马尔科夫模型
HMM 主题模型LDA
1.词潜入和word2vec
2.前向/后向算法
3.HMM的参数学习
4.Baum-Welch算法详解
5.Viterbi算法详解
6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较
7.共轭先验分布
https://www.docsj.com/doc/424440159.html,place平滑
9.Gibbs采样详解
代码和案例实践：
1.敏感话题分析
2.网络爬虫的原理和代码实现
3.LDA开源包的使用和过程分析
4.HMM用于中文分词
10.Metropolis-Hastings算法
11.MCMC
第7讲卷积神经网络卷积神经网络模型介绍
1.神经网络结构，滤波器，卷积，池化，激活
函数，反向传播
2.目标分类与识别、目标检测与追踪
l 经典AlexNet
3.高级卷积网络模型：VGG、ResNet、
GoogleLeNet、DenseNet
4.深度图片生成网络U-Net
5.物体检测：RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN,
FPN系列
代码和案例实践：
1.如何搭建自己的卷积神经网络
2.迁移学习（Transfer Learning）
3.基于CNN的图像识别
4.实时人脸检测系统（视频流处理+识别+
定位 RCNN）
https://www.docsj.com/doc/424440159.html,N文本分类
6.卷积神经网络调参经验分享
第8讲
循环神经网络RNN进阶
1.RNN基本原理
2.LSTM、GRU
3.注意力机制（Attention）
4.编码器与解码器结构
5.语言特征提取：word2vec
6.循环神经网络进阶模型
7.搭配CNN使用，组成CNN+LSTM模型
8.Bi-LSTM双向循环神经网络结构
9.Seq2seq模型
代码和案例实践：
1.如何搭建自己的循环神经网络
2.图片标注与图片问答
3.智能对话和阅读理解
4.循环神经网络调参经验分享
机器学习实战
机器学习实战(用Scikit-learn和TensorFlow进行机器学习) 一、简介 Scikit-learn集成了很多机器学习需要使用的函数，学习Scikit-learn能简洁、快速写出机器学习程序。并且通过代码更加深入的了解机器学习模型，学习如何处理数据，如何选择模型，如何选择和调整模型参数。 二、配置必要的环境 1、推荐安装Anaconda（集成Python和很多有用的Package） 2、编辑器：Spyder 或 Pycharm 或 Jupyter Notebook 三、开始实战（处理CSV表格数据） 1、下载数据 数据集为房屋信息housing，代码运行后，会下载一个tgz文件，然后用tarfile解压，解压后目录中会有一个housing.scv文件（可以自行用excel打开看看），下载代码为： import os import tarfile from six.moves import urllib DOWNLOAD_ROOT = "https://https://www.docsj.com/doc/424440159.html,/ageron/handson-ml/master/" HOUSING_PATH = "datasets/housing" HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + HOUSING_PATH + "/housing.tgz" def fetch_housing_data(housing_url=HOUSING_URL, housing_path=HOUSING_PATH): if not os.path.isdir(housing_path): os.makedirs(housing_path) tgz_path = os.path.join(housing_path, "housing.tgz") urllib.request.urlretrieve(housing_url, tgz_path) housing_tgz = tarfile.open(tgz_path) housing_tgz.extractall(path=housing_path) housing_tgz.close()
数 据 结 构 与 算 法 从 零 开 始 学 习 ( 2 0 2 0 )
年后跳槽BAT必看：10种数据结构、算法和编程课助你面试通关 译者 | 大鱼 编辑 | 一一 出品 | AI 科技大本营 进入 BAT 这样的巨头企业工作，无疑是很多程序员的梦想。但事实上，能通过这些公司高难度编程面试的只是一小撮人，大多数人因为理论知识和项目实践的匮乏导致在面试后很快被淘汰，没有为面试提前做好扎实的准备工作。 年后是程序员扎堆跳槽的高峰时段，如何准备好这些大公司的编程面试？应该先准备哪些方面？需要解决哪些问题？如何解决编程中出现的文因以及其他相关技术问题？尤其对计算机专业的毕业生而言，这些问题对他们来说无所适从，仅依赖于课本中的编程语言和数据结构来准备面试，很明显远远不够。 程序员 javinpaul 对此深有体会，早年间他面临同样的困境，也因此错失了 Microsoft 和 Amazon 的工作机会，所以他在博客上分享了自己多年来总结的课-程学习经验，以帮助程序员在编程面试中做好准备。 他给出的编程面试“法宝”中，不仅有专门针对于编程面试的书，如《Crack the Coding Interview Questions》，还有线上课-程和编程训练营，来帮助程序员准备编程面试。 线上课-程：
虽然训练营可以学习方法论、重点总结以及严谨练习，但它的费用有点高，并不是每个学生都能负担得起。另一个选择是如《Software Engineer Interview Unleashed》这样的线上课-程，既便宜又能提供类似编程训练营里面的互动指导。 Software Engineer Interview Unleashed： 在诸如 Udemy 和 PluralSight 这样一些流行的线上课-程网站上，有很多可供大家选择的编程面试课-程，而你要选择合适自己的课-程。 PluralSight： 十门针对编程面试的数据结构与算法课 javinpaul 分享了一些有助于准备编程面试的优质课-程，你可以根据个人的经验和技能，从中选择一到两门课，从而去准备下一次工作面试。这些课-程的大部分都侧重于数据结构与算法，这是所有编程面试中最重要的话题，但它们也会教你如何解决问题以及工作面试中其他方面的知识，如关于编程语言的问题，Java、C++、数据库、SQL 概念及 Linux 命令等。 一旦你完成了任何一门在线培训课-程，就会具备足够的知识去开始下一次面试，同时也会更清楚未来的努力方向。 一、数据结构与算法分析 -- 求职面试 要记住，选择合适的数据结构能够大大提升 CPU 和应用程序的内存性能。比如用集合来解决重复元素问题会容易很多。你也会学习到如何求每种数据结构的复杂度。最后，你可以写出运行更快且内存使用率低的代码，也能学习如何使用被许多程序员忽略的技术来分析问题。
学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训
https://www.docsj.com/doc/424440159.html, 学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训 我们之前写过一篇文章是关于折线图的可视化《从零开始学Python【14】—matplotlib(折线图)》，一般来说，折线图表达的思想是研究某个时间序列的趋势。往往一条折线图可以根据某个分组变量进行拆分，比如今年的销售额可以拆分成各个事业线的贡献；流量可以拆分为各个渠道；物流总量可以拆分为公路运输、铁路运输、海运和空运。按照这个思路可以将一条折线图拆分成多条折线图，直观的发现各个折线图的趋势，但遗憾的是不能得知总量的趋势。为了解决这个问题，我们可以借助matplotlib中的stackplot函数绘制面积图来直观表达分组趋势和总量趋势。 stackplot函数语法及参数含义 stackplot(x,*args,**kargs) x指定面积图的x轴数据 *args为可变参数，可以接受任意多的y轴数据，即各个拆分的数据对象 **kargs为关键字参数，可以通过传递其他参数来修饰面积图，如标签、颜色 可用的关键字参数： labels:以列表的形式传递每一块面积图包含的标签，通过图例展现 colors:设置不同的颜色填充面积图
https://www.docsj.com/doc/424440159.html, 案例分享 以我国2017年的物流运输量为例，来对比绘制折线图和面积图。这里将物流运输量拆分成公路运输、铁路运输和水路运输，绘图的对比代码见下方所示： # ========== Python3 + Jupyter ========== ## 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置图形的显示风格https://www.docsj.com/doc/424440159.html,e('ggplot')# 设置中文和负号正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 读取数据transport = pd.read_excel('transport.xls')# 窥探数据框的前5行transport.head()# 折线图的x变量值，即Jan（一月份）到Aug（八月份）8个值N = np.arange(transport.shape[1]-1)# 绘制拆分的折线图labels = transport.Indexchannel = transport.columns[1:]for i in range(transport.shape[0]): plt.plot(N, # x坐标transport.loc[i,'Jan':'Aug'], # y坐标 label = labels[i], # 添加标签marker = 'o', # 给折线图添加圆形点linewidth = 2 # 设置线的宽度 )# 添加标题和坐标轴标签plt.title('2017年各运输渠道的运输量')plt.ylabel('运输量(万吨)')# 修改x轴的刻度标签plt.xticks(N,channel)# 剔除图框上边界和右边界的刻度plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')# 显示图例（即显示label的效果） plt.legend(loc = 'best') # 显示图形plt.show() 这就是绘制分组的折线图思想，虽然折线图能够反映各个渠道的运输量随月份的波动趋势，但无法观察到1月份到8月份的各自总量。接下来我们看看面积图的展现。
从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
如何从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 2
如何从零开始学习网页制作网站建设问答需要掌握的技术和软件有哪些？ “零”的意义：没有任何网页制作基础，没有接触过如何制作网页！ 1.我没基础，可否学习网页制作？ 可以！完全可以！因为谁都不是生来就会的。大家都是通过后期老师的教学来学会的。所以别人能会，你也可以！ 2.我应该怎么开始学习网页制作？ 现在网上有很多教程或者专业的教学网站，可以先去看看了解，掌握好最基础的知识和概念。如果你是自学，看一些免费的教程尽量选择录制日期比较新的视频教程。因为技术是在不断进步的，而且进步的非常快！当然你要是想快速并系
统的学习，建议你找一个好的老师。 3.我需要有哪些准备？需不需要会英语？ 有一台电脑。 还有一个积极好学的心态。 会英语最好，不会也没关系。 4.学网页需要多久？ 永远也学不完。但是，阶段的学习会非常快，可以完整制作一个目前阶段需求的项目。技术在日新月异地变化。活到老，学到老。 5.所需要掌握的软件有哪些？ Phpstorm 6.我们需要学习哪些内容？ a)html:超文本标记语言，是网页的根本，是 用来布局 b)css：层叠样式表，它的作用是装饰网页
c)javascript:网页脚本，最主要是要掌握一些 库，比如jquery,jquery.form,模板库即可，简称：js d)一门服务器端的语言.比如 php,asp,c#,java,python,ruby.技术是用share. 是用来分享。 e)数据库：mysql,其它类型的据库： mssql,oracle,sqllite3.数据库只是数据的载体，sql:结构化查询语言。 综上我们要想做成一个完整的网站，我们需要掌握的技术： Html,css,javascript,php,mysql(sql) Div css 布局很好，大多采用div css Html包含了div,div是html中一个元素，在实际的开发过程中，我们会遇到更多的html其它
零基础学习PHP-从零开始学习PHP-PHP基础教程-PHP简明教程 (1)
PHP起步 欢迎来到PHP的世界！ PHP语言是最受欢迎的Web开发语言之一。它以学习简单、开发快速、性能稳定而倍 受Web开发人员的青睐。PHP不仅使用人员众多、数以万计的Web站点用它构建，而且有 强大的社区支持，使得无论是用PHP开发Web应用，还是学习PHP语言，都会快速有效、 事半功倍。在各种Web开发语言、框架、概念纷扰的今天，PHP仍以其独特魅力吸引更多 的Web开发人员学习和使用。 选择PHP，没错的！ 1.1初识 PHP PHP是一种服务器端的、嵌入HTML的脚本语言。它的语法结构和C语言极为相似。为了能够快速地编写动态Web页面，PHP还加入了自己的某些语言特征，这些特征都非常容 易理解和使用。先来看一个嵌入有PHP代码的HTML文档。
数 据 结 构 与 算 法 从 零 开 始 学 习 ( 2 0 2 0 )
用Python解决数据结构与算法问题（一）：Python基础 python学习之路 - 从入门到精通到大师 一、你【实战追-女生视频】好世界 Python是一种现代的，易于学习的面向对象的编程语言。它具有一组强【扣扣】大的内置数据类型和易于使用的控件结构。由于是解释【１】型语言，因此通过简单地查看和描述交互式会话，更容易进行【О】检查。所以好多人会和你说推荐你使用 anaconda 的，比如：【⒈】深度学习入门笔记（五）：神经网络的编程基础。 在 j【б】upyter notebook 中是提示输入语句，然后计算你提供的Py【９】thon语句。例如： pri【５】nt("Hello，World") Hel【２】lo，World 打印结果【６】： print("".join("Hello World")) 二、数据入门 因为Python是支持面向对象的编程范式，这意味着Python认为在解决问题的过程中的重点是数据。在任何面向对象的编程语言中，类都是被定义用来描述数据的外观（状态）和数据能做什么（行为）。因为类的用户只看数据项的状态和行为，所以类类似于抽象的数据类型。数据项在面向对象的范式中称为对象，对象是类的实例。
Python有： 两个主要的内置数字类，分别是 int （整型数据类型）和 float （浮点数据类型）。 标准的算术运算，+，-，*，-，和 **（取幂），可以用括号强制操作的顺序来规避正常的操作符优先级。 其他很有用的操作是余数（模组）操作符%、和整数除法--。注意，当两个整数相除，结果是一个浮点数。整数除法运算符通过截断所有小数部分来返回商的整数部分。 布尔数据类型，作为Python bool类的实现，在表示真值时非常有用。 布尔数据 在标准的布尔操作中，and、or、not，布尔类型的状态值可能是True 和 False。 False or True not (False or True) True and True 布尔数据对象也被用作比较运算符的结果，例如相等（==）和大于（）。 关系运算符和逻辑运算符 此外，关系运算符和逻辑运算符可以组合在一起形成复杂的逻辑问题。下表展示了关系和逻辑运算符： 标识符在编程语言中作为名称使用。在Python中，标识符以字母
python数据分析(DOC46页)
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
只需十四步：从零开始掌握Python
只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源） 2017-03-14 机器之心 选自kdnuggets 作者：Matthew Mayo 机器之心编译 参与：黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从0 到 1 掌握Python 机器学习，至于后面再从1 到100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和http://suo.im/96wD3。本教程的作者为KDnuggets 副主编兼数据科学家Matthew Mayo。 「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 当然，如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。 基础篇 第一步：基本Python 技能 如果我们打算利用Python 来执行机器学习，那么对Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是，因为Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。 首先，你需要安装Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装Anaconda。这是一个可用于Linux、OS X 和Windows 上的工业级的Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括numpy、scikit-learn 和matplotlib。其也包含了iPython Notebook，这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。我推荐安装Python 2.7。 ?
【IT专家】《python与机器学习实战》笔记(一)
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 《python与机器学习实战》笔记(一) 2018/06/11 9 机器学习追求的是合理的假设空间的选取和模型的泛化能力。 ?人生苦短，我用python。 ?单纯的lambda表达式 f = lambda x:pow(x,2) f(2) ?如上两行代码，定义一个lambda表达式f,输入参数为x，返回为x的平方 ?机器学习的过程： ?获取与处理数据 ?选择与处理数据 ? ?评估与可视化结果 ?import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef get_model(deg): return lambda input_x=x0: np.polyval(np.polyfit(x, y, deg), input_x)# Get the cost of regression model above under given x, ydef get_cost(deg, input_x, input_y): return 0.5 * ((get_model(deg)(input_x) - input_y) ** 2).sum()# Set degreestest_set = (1, 4, 10)for d in test_set: print(get_cost(d, x, y))# Visualize resultsplt.scatter(x, y, c=“g”, s=20)for d in test_set: plt.plot(x0, get_model(d)(), label=“degree = {}”.format(d))plt.xlim(-2, 4)plt.ylim(1e5, 8e5)plt.legend()plt.show() ? ?96732238800.3529294112406641.6774375874846680.09283 ?tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。仅供参阅！
python语言零基础入门-字典映射
1、字典dict 基本概念 字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 键必须是唯一的，但值则不必。 In [1]: {'小头爸爸': 35, '大头儿子': 6, '隔壁老王': 37}
{'a': 2} {'var1': 1, 'var2': 'hello', 'var3': [1, 2, 3], 'var4': {'a': 1, 'b': 2}} {'var2': 'hello', 'var5': '添加一个值', 'var3': [1, 2, 3], 'var4': '任意修改其中一个 值'} {} # 字典的特点 dic = {'a':1,'b':2,'c':3} # 键值对，一定共同出现，不能只有一个 dic = {'a':1,'a':2} print (dic) # 不允许同一个键出现两次：创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住 dic = {'var1':1, 'var2':'hello', 'var3':[1,2,3], 'var4':{'a':1,'b':2}} # key 必须是不可变对象，value 则可以是任意对象：数值，字符串，序列，字典 print (dic) # 字典是一个无序集合,序列由于没有key 来做对应，所以以顺序来对应值# 序列有顺序，字典没有！ dic['var5'] = '添加一个值' # 任意添加元素 dic['var4'] = '任意修改其中一个值' # 任意修改元素 del dic['var1'] # 任意删除元素 print (dic) dic.clear() # 清空词典所有条目 print (dic) del dic # 删除词典#print(dic)
Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类
第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.docsj.com/doc/424440159.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词
Python基础入门课程-学习笔记
Python基础入门课程 --学习笔记 近期忽然有点迷上了爬虫Python，可能原因是最近人工智能，深度学习炒的比较热火有关。所以在网上搜了一大圈，想找点基础教程看看，发现还真不少，不过还真没有发现比较适合我这种菜鸟的教程，要么是英文的，要么一开始就讲的比较深，连测试环境都搭建不起了。让人一看就有点畏难放弃了。最后终于发现了唐老师的视频教程，好了，废话不多说，我就把我最近一段时间的学习笔记给大家分享一下。 要想学习Python，首先要搭建测试环境。本教程所用的环境如下： 一、测试环境： 系统：64位win7中文版 浏览器：Google Chrome，尽量不要用IE浏览器，测试中可能不能使用。 Python：Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe Python可以自行通过Baidu自行搜索下载安装即可。 二、Python安装： 如果你能下载到上面的版本，直接双击运行安装即可，可以更改安装路径到D盘，因为占用空间比较大。我就是安装到D盘。安装完成后你就可以在开始菜单-所有程序-Anaconda3找到Jupyter Notebook。本次教程所有脚本全部在该notebook中运行和测试。
三、入门学习： 如果你顺利看到这里，并能在你的电脑上看到上面的截图，那么恭喜你，你已经成功的拥有了本次学习测试的环境。 1、打开Jupyter notebook。 路径：开始菜单-所有程序- Anaconda3找到Jupyter Notebook单击打开， 界面如下。如能打开Dos窗口，不能出现下面的截图，请尝试安装Google Chrome，并设置成默认浏览器即可解决。 单击上图中的New，从下来菜单中选择Python 3即可打开代码编辑窗口。 如下两图：
【黑马程序员】Python入门教程、python基础教程
【黑马程序员】Python入门教程、python基础教程 黑马程序员视频库网址：https://www.docsj.com/doc/424440159.html,（海量热门编程视频、资料免费学习）学习路线图、学习大纲、各阶段知识点、资料网盘免费领取+QQ 3285264708 / 3549664195 适合人群：零基础小白 学习周期：15天 课程章节：2章（每章包含1-100小节课程） 学习后目标：1.掌握基本的Linux系统操作。2.掌握Python基础编程语法。3.建立起编程思维和面向对象思想。 0基础小白也能学会的人工智能 完整视频：https://www.docsj.com/doc/424440159.html,/course/534.html?1911sxkqq 课程资料：https://https://www.docsj.com/doc/424440159.html,/s/1EDaAE9eG0fhW7V5haowbig 提取码：9kml 内容简介： 本套课程从零开始，讲解人工智能的全部核心基础，4天课让你掌握机器学习、线性代数、微积分和概率论，学完课程你可以自己推导损失函数，实现梯度下降，手写神经网络，把控无人驾驶，完成手写字识别... 2019年python入门到精通（19天全） 完整视频：https://www.docsj.com/doc/424440159.html,/course/542.html?1910sxkqq
课程资料：https://https://www.docsj.com/doc/424440159.html,/s/1UzxLIXhkRppccqf2vGyOhA 提取码：ueva 内容简介： python基础学习课程，从搭建环境到判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂 Python入门教程完整版（懂中文就能学会） 完整视频：https://www.docsj.com/doc/424440159.html,/course/273.html?1910sxkqq 课程资料：https://https://www.docsj.com/doc/424440159.html,/s/12-dymJ8FjWzh6b5NKJuP3Q 提取码：gqly 内容简介： 1-3 天内容为Linux基础命令；4-13 天内容为Python基础教程；14-15 天内容为飞机大战项目演练。 python进阶深入浅出完整版 完整视频：https://www.docsj.com/doc/424440159.html,/course/541.html?1910sxkqq 课程资料：https://https://www.docsj.com/doc/424440159.html,/s/1Y83bFUKz1Z-gM5x_5b_r7g 提取码：ix8q 内容简介： python高级学习课程，从linux操作系统到网络编程，再到多任务编程以及http同学协议，熟练掌握mysql数据库的使用，构建完整python编程技能，进入python殿堂，一窥python 编程之美。 Python进阶之Django框架
代码实例及详细资料带你入门Python数据挖掘与机器学习
代码实例及详细资料带你入门Python数据挖掘与机器学习 本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。 本文包含了五个知识点： 1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧 一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析，最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆放时，牛奶到底是和面包摆放在一起销量更高，还是和其他商品摆在一起销量更高。数据挖掘技术就可以用于解决这类问题。具体来说，超市的货品摆放问题可以划分为关联分析类场景。 在日常生活中，数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言，常常需要对其客户的等级（svip、vip、普通客户等）进行划分，这时候可以将一部分客户数据作为训练数据，另一部分客户数据作为测试数据。然后将训练数据输入到模型中进行训练，在训练完成后，输入另一部分数据进行测试，最终实现客户等级的自动划分。其他类似的应用例子还有验证码识别、水果品质自动筛选等。 那么机器学习技术又是什么呢？一言以蔽之，凡是让机器通过我们所建立的模型和算法对数据之间的关系或者规则进行学习，最后供我们利用的技术都是机器学习技术。其实机器学习技术是一个交叉的学科，它可以大致分为两类：传统的机器学习技术与深度学习技术，其中深度学习技术包含了神经网络相关技术。在本次课程中，着重讲解的是传统的机器学习技术及各种算法。 由于机器学习技术和数据挖掘技术都是对数据之间的规律进行探索，所以人们通常将两者放在一起提及。而这两种技术在现实生活中也有着非常广阔的应用场景，其中经典的几类
python3基础教程
Python 基础教程 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。 Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。 像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。 现在开始学习Python！ 谁适合阅读本教程？ 本教程适合想从零开始学习Python编程语言的开发人员。当然本教程也会对一些模块进行深入，让你更好的了解Python 的应用。 学习本教程前你需要了解 在继续本教程之前，你应该了解一些基本的计算机编程术语。如果你学习过PHP，ASP等编程语言，将有助于你更快的了解Python编程。 执行Python程序 对于大多数程序语言，第一个入门编程代码便是"Hello World！"，以下代码为使用Python输出"Hello World！"： 实例(Python 2.0+) #!/usr/bin/python print "Hello, World!"; 运行实例? Python 3.0+版本已经把print作为一个置函数，正确输出"Hello World！"代码如下： 实例(Python 3.0+) #!/usr/bin/python print("Hello, World!"); Python 简介 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。 Python 是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 Python 是交互式语言：这意味着，您可以在一个Python提示符，直接互动执行写你的程序。 Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到WWW 浏览器再到游戏。 Python 发展历史 Python 是由Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。 Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。 像Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。 现在Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。 Python 特点 1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。 2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。 3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。 4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。 5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。 6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。 7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那
Python大数据机器实战
关于举办“Python大数据机器学习实战”高级工程师 实战培训班的通知 地点：北京--时间：12月25-12月28 一、课程学习目标 1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。 2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。 3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。 5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。 6.以直观解释，增强感性理解。 7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。 二、课程目标 本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。 三、培训对象 大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
从零开始：写一个简单的Python框架
你为什么想搭建一个Web框架？我想有下面几个原因： 有一个新奇的想法，将会取代其他框架。 获得一些疯狂的街头信誉。 你的问题比较独特，现有的框架不适合。 你想成为一位更好的Web开发者，你对Web框架是如何运行的感到好奇。 我将集中精力在最后一点上。这篇文章旨在描述我从写一个小型的服务框架中学到了什么，我将解释框架的设计，以及如何一步一步，一个函数一个函数的实现这个框架的。关于此项目完整的代码可以点击此链接。 我希望我的行为可以鼓励大家去尝试因为真的非常有趣，我们可以从中学到很多关于web 应用程序是如何工作的知识，而且比我想象的要容易的多。 范围 框架的功能有：请求-响应周期、身份验证、数据库访问、模板的生成等。Web开发者使用框架，因为大多数Web应用程序共享大量的相同功能，并且没必要为每个项目都重新实现这些功能。 像Rails或Django这些较大的框架做了高层次的抽象并且功能完备。这些框架经历了很长时间来完成所有这些特性，因此，我们重点完成一个微型框架。开始写代码前，我先列一下这个微型框架的功能及一些限制。 功能： 可以处理GET和POST的HTTP请求。从该WIKI中你可以了解获得关于HTTP简介。 异步的（我喜欢Python3 asyncio这个模块）。 包含简单的路由逻辑，以及参数捕获。 像其他酷的微框架一样，提供简单的用户级API。 可以处理身份验证，因为学会会非常的酷（在第2部分介绍）。 限制：
仅完成HTTP/1.1协议的一小部分：不实现transfer-encoding, http-auth, content-encoding (gzip), persistant connections（持久连接）这些功能。 响应信息中无MIME-guessing，用户将不得不手动设置。 无WSGI-只是简单的TCP连接处理。 不支持数据库。 我决定用一个小的用例来使上面的需求更具体，同样可以演示这个框架的API： 用户应该能够定义几个异步函数返回字符串或响应对象，然后用表示路由的字符串与这些函数配对，最后通过一个函数调用（start_server）开始处理请求。 有了这些设计后，我需要编码来实现这些抽象： 一个可以接受TCP连接和进度的异步函数。
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