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Python机器学习实战案例PDF电子书下载

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• 作 者：赵卫东
• 出 版 社：
• 出版年份：2019
• ISBN：
• 页数：0 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：左传故事选择下一篇：人生滋味 冯骥才散文精选 《Python机器学习实战案例》目录 标签：实战 机器 案例 学习

第1章 集装箱危险品瞒报预测1

1.1 业务背景分析1

1.2 数据提取2

1.3 数据预处理3

1.3.1 数据集成3

1.3.2 数据清洗3

1.3.3 数据变换6

1.3.4 数据离散化6

1.3.5 特征重要性筛选7

1.3.6 数据平衡8

1.4 危险品瞒报预测建模9

1.5 模型评估15

第2章 保险产品推荐19

2.1 业务背景分析19

2.2 数据探索20

2.3 数据预处理28

2.4 分类模型构建29

2.5 平衡数据集30

2.6 算法调参31

2.7 模型比较33

第3章 图书类目自动标引系统36

3.1 业务背景分析36

3.2 数据提取37

3.3 数据预处理38

3.4 基于贝叶斯分类的文献标引41

3.4.1 增量训练43

3.4.2 特征降维与消歧44

3.4.3 权重调节47

3.5 性能评估与结论49

3.6 基于BERT算法的文献标引49

3.6.1 数据预处理50

3.6.2 构建训练集52

3.6.3 模型实现54

第4章 基于分类算法的学习失败预警58

4.1 业务背景分析58

4.2 学习失败风险预测流程58

4.3 数据收集59

4.4 数据预处理60

4.4.1 数据探查及特征选择60

4.4.2 数据集划分及不平衡样本处理64

4.4.3 样本生成及标准化处理65

4.5 随机森林算法66

4.5.1 网格搜索及模型训练66

4.5.2 结果分析与可视化68

4.5.3 特征重要性分析72

4.5.4 与其他算法比较76

第5章 自然语言处理技术实例79

5.1 业务背景分析79

5.2 分析框架80

5.3 数据收集83

5.4 建立模型83

5.4.1 文本分词83

5.4.2 主题词提取86

5.4.3 情感分析89

5.4.4 语义角色标记90

5.4.5 语言模型91

5.4.6 词向量模型Word2vec92

第6章 基于标签的信息推荐系统96

6.1 业务背景分析96

6.2 数据预处理97

6.2.1 现有系统现状97

6.2.2 数据预处理98

6.3 内容分析99

6.4 基于协同过滤推荐103

6.4.1 用户偏好矩阵构建103

6.4.2 用户相似度度量104

6.5 基于用户兴趣推荐107

6.6 “冷启动”问题与混合策略110

6.6.1 冷启动问题分析110

6.6.2 混合策略110

第7章 快销行业客户行为分析与流失预警112

7.1 业务背景分析112

7.2 数据预处理112

7.2.1 数据整理113

7.2.2 数据统计与探查116

7.3 用户行为分析120

7.3.1 用户流失风险评估120

7.3.2 流失风险预警模型集成126

第8章 基于深度学习的图片识别系统129

8.1 业务背景分析129

8.2 图片识别技术方案130

8.3 图片预处理——表格旋转131

8.4 图片预处理——表格提取135

8.5 基于PaddlePaddle框架的文本识别141

8.5.1 环境安装141

8.5.2 模型设计142

8.5.3 模型训练143

8.5.4 模型使用146

8.6 基于密集卷积网络的文本识别模型146

8.6.1 训练数据生成149

8.6.2 DenseNet模型训练152

8.6.3 文本识别模型调用154

第9章 超分辨率图像重建158

9.1 数据探索159

9.2 数据预处理159

9.2.1 图像尺寸调整160

9.2.2 载入数据160

9.2.3 图像预处理161

9.2.4 持久化测试数据162

9.3 模型设计162

9.3.1 残差块162

9.3.2 上采样PixelShuffler163

9.3.3 生成器164

9.3.4 判别器165

9.3.5 损失函数与优化器定义167

9.3.6 训练过程168

9.4 实验评估170

第10章 人类活动识别173

10.1 业务背景分析173

10.2 数据探索174

10.3 数据预处理175

10.4 模型构建176

10.5 模型评估180

附录 机器学习复习题184

参考文献195

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• 《生命终极之门》李卫东 2018
• 《Python机器学习实战案例》赵卫东 2019
• 《中亚汉语国际教育研究丛书 国际理解视域下的中亚孔子学院文化传播理论与实践》李建军，郭卫东，邓新 2019
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摘要：本文深入探讨了《Python机器学习实战案例.pdf》电子书版，从案例内容、实战技巧、学习方法和应用领域四个方面进行了详细阐述，旨在帮助读者全面了解并掌握Python机器学习实战技能。

1、案例内容

《Python机器学习实战案例.pdf》电子书版涵盖了丰富的机器学习案例，包括分类、回归、聚类、降维等多个领域。每个案例都配有详细的代码实现和注释，让读者能够轻松上手，快速掌握实战技巧。

书中案例涉及多个实际应用场景，如邮件分类、股票预测、图像识别等，这些案例不仅有助于读者理解机器学习原理，还能激发读者在实际项目中应用机器学习的兴趣。

此外，书中还介绍了多种机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，使读者能够根据实际需求选择合适的算法进行应用。

2、实战技巧

《Python机器学习实战案例.pdf》电子书版强调了实战技巧的重要性，书中详细介绍了数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优等关键步骤。

通过实际案例，读者可以学习到如何处理缺失值、异常值，如何选择合适的特征，如何评估模型性能，以及如何优化模型参数等实战技巧。

此外，书中还介绍了多种Python机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow、Keras等，使读者能够将这些库应用于实际项目中。

3、学习方法

《Python机器学习实战案例.pdf》电子书版提倡“学以致用”的学习方法，鼓励读者在阅读过程中动手实践，将理论知识转化为实际能力。

书中提供了丰富的练习题和项目案例，帮助读者巩固所学知识，提高实战能力。

此外，书中还介绍了在线学习资源、论坛和社区，使读者能够随时获取帮助和交流经验，共同进步。

4、应用领域

《Python机器学习实战案例.pdf》电子书版涵盖了机器学习在多个领域的应用，如金融、医疗、教育、交通等。

通过学习书中案例，读者可以了解到机器学习在不同领域的应用场景和解决方案，为未来从事相关工作打下坚实基础。

此外，书中还介绍了机器学习在新兴领域的应用，如物联网、大数据、人工智能等，使读者能够紧跟时代潮流，把握未来发展趋势。

总结：

《Python机器学习实战案例.pdf》电子书版为读者提供了一个全面、实用的机器学习实战指南。通过学习本书，读者可以掌握丰富的机器学习案例、实战技巧、学习方法和应用领域，为成为一名优秀的机器学习工程师奠定基础。

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