Python统计学与机器学习实战【PDF下载】

用于数据科学的 Python 生态系统

数据科学中的机器学习

机器学习涵盖两种主要类型的数据分析：

• 探索性分析 ：无监督学习。发现数据中的结构。例如：经验（在公司工作的年限）和薪水是相关的。
• 预测分析 ：监督学习。这有时被描述为“从过去中学习以预测未来”。场景：一家公司希望在潜在客户群中发现潜在的未来客户。回顾性数据分析：我们通过以前的潜在公司构成的数据，以及它们的特征（规模、领域、本地化等）。其中一些公司成为客户，另一些则没有。问题是，我们能否根据先前观察的特征预测哪些新公司更有可能成为客户？在此示例中，训练数据由一组n 个训练样本组成。每个样本 , 是p个输入特征（公司特征）和目标特征 (（无论他们是否成为客户）。

本书主要内容

用于数据科学的 Python 生态系统 机器学习简介 Python语言

• 导入库
• 基本操作
• 数据类型
• 执行控制语句
• 列表推导、迭代器等
• 函数
• 正则表达式
• 系统编程
• 脚本和参数解析
• 网络
• 模块和包
• 面向对象编程 (OOP)
• Python 编程风格指南

Numpy：数组和矩阵 Pandas：数据操作 数据可视化：matplotlib & seaborn 单变量统计 多元变量统计 python中的时间序列 线性降维和特征提取 聚类 回归问题的线性模型 分类问题的线性模型 非线性模型 重采样方法 集成学习：bagging、boosting 和 stacking 梯度下降 反向传播 多层感知器(MLP) 卷积神经网络 迁移学习

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