Python 数据挖掘与机器学习实战 (16):机器学习基础 1.7

阅读数:1 2020 年 1 月 8 日 20:57

Python数据挖掘与机器学习实战(16):机器学习基础 1.7

(Python 开发工具介绍)

内容简介
本书作为数据挖掘和机器学习的读物,基于真实数据集进行案例实战,使用 Python 数据科学库,从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。书中主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测,如何使用 HMM 进行中文分词,如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图,如何使用循环神经网络构建聊天机器人,如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测,如何使用 DCGAN 网络进行人脸生成等。本书也涉及神经网络、在线学习、强化学习、深度学习和大数据处理等内容。
本书以人工智能主流编程语言 Python 3 版作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从 Pyhton 的基础语法开始,陆续介绍了 NumPy 数值计算、Pandas 数据处理、Matplotlib 数据可视化、爬虫和 Sklearn 数据挖掘等内容。全书共涵盖 16 个常用的数据挖掘算法和机器学习实战项目。通过学习本书内容,读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识及实战技能。
本书内容丰富,讲解由浅入深,特别适合对数据挖掘和机器学习算法感兴趣的读者阅读,也适合需要系统掌握深度学习的开发人员阅读,还适合 Python 程序员及人工智能领域的开发人员阅读。编程爱好者、高校师生及培训机构的学员也可以将本书作为兴趣读物或教材使用。

Python 程序的开发工具很多,也就是通常人们所说的 IDE。那 IDE 是什么?可以简单地将其理解为一个专门写程序的软件,真正的名称叫做集成开发工具。常用的 Python IDE 主要包括两大类,一类是文本工具类,比如 Python 自身提供的 IDLE,还有一类是集成工具类,主要用于比较大型的程序开发。

Python 程序开发用什么工具好呢?初次接触 Python 的学者,使用 IDLE 就可以满足基本需求,也可以进行简单的调试。

更强大的 IDE 还应该有自动提示、完备的调试和语法高亮功能,当然也应该更好地支持缩进功能,尤其对于 Python 这种强制缩进的语言。自动提示功能是指,输入一个函数会自动提示参数,或者输入一个对象的时候自动提示它的成员函数和成员变量,这些都能大大提高编程效率。当开发大型工程的时候,怎么管理工程就是个问题了。Python 也一样,当工程很大的时候,文件也很多,此时不管是管理工程还是调试,使用 IDLE 显然是不能胜任了。所以下面来介绍一些常见的 Python 开发工具。

Python数据挖掘与机器学习实战(16):机器学习基础 1.7

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