零起点Python机器学习快速入门电子书

内容简介

前 言

第1章 从阿尔法狗开始说起

1.1 阿尔法狗的前世今生

1.2 机器学习是什么

1.3 机器学习大史记

1.4 机器学习经典案例

第2章 开发环境

2.1 数据分析首选Python

2.2 用户运行平台

2.3 程序目录结构

2.4 Spyder编辑器界面设置

2.5 Python命令行模式

2.6 Notebook模式

2.7 模块库控制面板

2.8 使用pip更新模块库

第3章 Python入门案例

3.1 案例3-1：第一次编程“hello,ziwang”

3.2 案例3-2：增强版“hello,zwiang”

3.3 案例3-3：列举系统模块库清单

3.4 案例3-4：常用绘图风格

3.5 案例3-5：Pandas常用绘图风格

3.6 案例3-6：常用颜色表cors

3.7 案例源码

案例3-1：第一次编程“hello,ziwang”

案例3-2：增强版“hello,zwiang”

案例3-3：列举系统模块库清单

案例3-4：常用绘图风格

案例3-5：Pandas常用绘图风格

案例3-6：常用颜色表cors

第4章 Python基本语法

4.1 数据类型

案例4-1：基本运算

4.2 字符串

案例4-2：字符串入门

案例4-3：字符串常用方法

4.3 List列表

案例4-4：列表操作

4.4 Tuple元组

案例4-5：元组操作

4.5 Dictionary字典

案例4-6：字典操作

4.6 数据类型转换

案例4-7：控制语句

案例4-8：函数定义

4.7 案例源码

案例4-1：基本运算

案例4-2：字符串入门

案例4-3：字符串常用方法

案例4-4：列表操作

案例4-5：元组操作

案例4-6：字典操作

案例4-7：控制语句

案例4-8：函数定义

第5章 Python人工智能入门与实践

5.1 从忘却开始

5.2 Iris经典爱丽丝

案例5-1：Iris爱丽丝

案例5-2：爱丽丝进化与文本矢量化

5.3 AI操作流程

5.4 数据切割函数

案例5-3：Iris爱丽丝分解

案例5-4：线性回归算法

5.5 案例源码

案例5-1：Iris爱丽丝

案例5-2：爱丽丝进化与文本矢量化

案例5-3：Iris爱丽丝分解

案例5-4：线性回归算法

第6章 机器学习经典算法案例（上）

6.1 线性回归

6.2 逻辑回归算法

案例6-1：逻辑回归算法

6.3 朴素贝叶斯算法

案例6-2：贝叶斯算法

6.4 KNN近邻算法

案例6-3：KNN近邻算法

6.5 随机森林算法

案例6-4：随机森林算法

6.6 案例源码

案例6-1：逻辑回归算法

案例6-2：朴素贝叶斯算法

案例6-3：KNN近邻算法

案例6-4：随机森林算法

第7章 机器学习经典算法案例（下）

7.1 决策树算法

案例7-1：决策树算法

7.2 GBDT迭代决策树算法

案例7-2：GBDT迭代决策树算法

7.3 SVM向量机

案例7-3：SVM向量机算法

7.4 SVM-cross向量机交叉算法

案例7-4：SVM-cross向量机交叉算法

7.5 神经网络算法

案例7-5：MLP神经网络算法

案例7-6：MLP_reg神经网络回归算法

7.6 案例源码

案例7-1：决策树算法

案例7-2：GBDT迭代决策树算法

案例7-3：SVM向量机算法

案例7-4：SVM-cross向量机交叉算法

案例7-5：MLP神经网络算法

案例7-6：MLP_reg神经网络回归算法

第8章 机器学习组合算法

8.1 CCPP数据集

案例8-1：CCPP数据集

案例8-2：CCPP数据切割

案例8-3：读取CCPP数据集

8.2 机器学习统一接口函数

案例8-4：机器学习统一接口

案例8-5：批量调用机器学习算法

案例8-6：一体化调用

8.3 模型预制与保存

案例8-7：储存算法模型

案例8-8：批量储存算法模型

案例8-9：批量加载算法模型

案例8-10：机器学习组合算法

8.4 案例源码

案例8-1：CCPP数据集

案例8-2：CCPP数据切割

案例8-3：读取CCPP数据集

案例8-4：机器学习统一接口

案例8-5：批量调用

案例8-6：一体化调用

案例8-7：储存算法模型

案例8-8：批量储存算法模型

案例8-9：批量加载算法模型

案例8-10：机器学习组合算法

附录A Sklearn常用模块和函数

附录B 极宽量化系统模块图