Python机器学习集锦--聚文网

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本书以浅显易懂的方式讲解了Python机器学习所涉及的重要技巧和重点难点，汇集了笔者在Python机器学习开发应用实践中的经验精华，供读者在实际使用过程中参考，具有很高的实用价值。读者通过学习本书，能够在业务上快速落地，可使得代码维护更加方便，彰显“技术”与“应用”相结合的特色。

内容简介

Python是一种面向对象的脚本语言，广泛应用于Web开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。本书是作者长期应用Python进行机器学习开发实践的经验结晶，主要内容包括Python数据读取的技巧，数据探索性分析，数据预处理，特征选择，特征选择的常用技巧，算法模型，sklearn类库，Python中数据可视化的常用方法等。本书具有针对性、系统性、实操性强，原创度高的特点，读者对代码进行简单修改，就可以直接拿来使用。本书适合于具有一定Python基础，且有志于从事机器学习、人工智能开发的读者使用。

作者简介

无

1数据读取1
1.1数据读取常见问题2
1.2核心代码4
1.2.1读取Excel、csv、txt、json数据4
1.2.2读取docx文件和查询关键词5
1.2.3读取日志、图像、声音、视频7
1.2.4Oracle、MySQL数据读取13
1.2.5读取Hive数据18
1.2.6数据导出到本地19
2数据探索性分析20
2.1数据查看21
2.2数据统计22
2.3数据分组分析23
2.4相关性分析24
2.5典型案例25
3数据预处理28
3.1注意问题30
3.2核心代码31
3.2.1缺失值检测和处理31
3.2.2异常值检测和处理34
3.2.3数据标准化规范化正则化38
3.2.4数据平滑处理41
3.2.5样本类别分布不均衡处理47
3.2.6数据降维51
3.2.7训练集验证集切分56
3.3典型案例66
3.3.1原理66
3.3.2代码68
4特征选择69
4.1过滤式特征提取70
4.2递归特征消除73
4.3嵌入式特征提取74
4.4典型案例76
5算法建模79
5.1主流数据挖掘算法82
5.1.1有监督学习82
5.1.2无监督学习193
5.2自动化调参212
5.2.1暴力搜索寻优213
5.2.2随机搜索寻优217
5.3组合分类模型器221
5.3.1原理221
5.3.2函数及代码221
5.4典型案例226
5.4.1人脸识别227
5.4.2多方程模型预测232
6可视化237
6.1基本图形239
6.1.1折线图239
6.1.2面积图248
6.1.3柱形图253
6.1.4散点图268
6.1.5饼图279
6.2分析图形280
6.2.1词云图280
6.2.2相似度热力图285
6.2.3箱式分布图291
6.2.4对应分析图306

Python机器学习集锦

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