python機器學習案例

A. python 機器學習經典實例 這本書怎麼樣

最近新出的書，學習一下別人機器學習實踐情況
在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用於不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然後介紹一些稍微復雜的機器學習演算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路，等等。

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書名：Python機器學習經典實例

作者：[美] Prateek Joshi

譯者：陶俊傑

豆瓣評分：5.8

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-8

頁數：264

內容簡介：

在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用於不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然後介紹一些稍微復雜的機器學習演算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路，等等。

本書是為想用機器學習演算法開發應用程序的Python 程序員准備的。它適合Python 初學者閱讀，不過熟悉Python 編程方法對體驗示例代碼大有裨益。

作者簡介：

作者簡介：

Prateek Joshi

人工智慧專家，重點關注基於內容的分析和深度學習，曾在英偉達、微軟研究院、高通公司以及矽谷的幾家早期創業公司任職。

譯者簡介：

陶俊傑

長期從事數據分析工作，酷愛Python，每天都和Python面對面，樂此不疲。本科畢業於北京交通大學機電學院，碩士畢業於北京交通大學經管學院。曾就職於中國移動設計院，目前在京東任職。

陳小莉

長期從事數據分析工作，喜歡Python。本科與碩士畢業於北京交通大學電信學院。目前在中科院從事科技文獻與專利分析工作。

C. python 機器學習經典實例 怎麼樣

這書不太適合沒基礎的，講的不夠深入。
用最火的Python語言、通過各種各樣的機器學習演算法來解決實際問題！
書中介紹的主要問題如下。
- 探索分類分析演算法並將其應用於收入等級評估問題
- 使用預測建模並將其應用到實際問題中
- 了解如何使用無監督學習來執行市場細分
- 探索數據可視化技術以多種方式與數據進行交互
- 了解如何構建推薦引擎
- 理解如何與文本數據交互並構建模型來分析它
- 使用隱馬爾科夫模型來研究語音數據並識別語音

D. 機器學習內容是不是要用到很多實際案例的數據

摘要：如果你是機器學習的初學者，這將是一個很好的熱身練習常式。首先，教你如何安裝Python 和相關機器學習的庫模塊，同時，會教你如何用資料庫裡面的數據，然後，會教你如何用不同的機器學習演算法對資料庫里的數據進行分類預測，最後，比較各種預測演算法的准確性。交流球球前面一四四中間九九一後面零零五二。

第一步 安裝Python和相關庫模塊（以win10為例）

1. 下載python 下載地址：https://www.python.org/downloads/

推薦下載Python 3.6.0 以上的版本。

2. 安裝Python，路徑推薦使用"c:python36"一路默認值安裝到底

3. 在環境變數PATH中增加"c:python36". 此步只是為了能夠用cmd更方便的使用Python

到此為止， Python就安裝好了， 下面介紹安裝pip

1. 下載pip， 下載地址：https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

2. 將"get.pip.py" 拷貝到「c:python36」，並打開CMD 命令行

3. 在CMD里輸入

python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

接下來， 安裝機器學習相關的苦模塊，如下是5個關鍵機器學習庫：

接下來， 安裝機器學習相關的苦模塊，如下是5個關鍵機器學習庫：

• scipy

• numpy

• matplotlib

• pandas

• sklearn

以scipy為例，在CMD里輸入「 python -m pip install scipy」 等待安裝完成。一次安裝完成上述庫模塊。

在CMD裡面輸入python 回車，然後運行如下命令，檢查模塊版本。

• # Check the versions of libraries# Python versionimport sysprint('Python: {}'.format(sys.version))# scipyimport scipyprint('scipy: {}'.format(scipy.__version__))# numpyimport numpyprint('numpy: {}'.format(numpy.__version__))# matplotlibimport matplotlibprint('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__))# pandasimport pandasprint('pandas: {}'.format(pandas.__version__))# scikit-learnimport sklearnprint('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__))



結果

• Python: 2.7.11 (default, Mar 1 2016, 18:40:10)[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)]scipy: 0.17.0numpy: 1.10.4matplotlib: 1.5.1pandas: 0.17.1sklearn: 0.18.1




第二步 載入資料庫數據

從開始菜單打開Python(GUI)， 點擊File-> New File，新建一個python 腳本文件，就可以開始編程了。點擊窗口Run就可以運行程序。

下面介紹如何載入資料庫

1. 導入庫

• # Load librariesimport pandasfrom pandas.tools.plotting import scatter_matriximport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn.metrics import confusion_matrixfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.discriminant_analysis import sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.svm import SVC



2. 載入數據

下面以花朵尺寸資料庫為例，用多種機器學習演算法來做花種類的分類。首先載入數據

• # Load dataseturl = "https://archive.ics.uci.e/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']dataset = pandas.read_csv(url, names=names)



然後， 我們讓這些數據可視化。

• # headprint(dataset.head(20))# scatter plot matrixscatter_matrix(dataset)plt.show()




第三步 用不同的機器學習演算法進行分類預測選擇最優模型

1. 先將資料庫里的數據分成兩組： 80% 數據作為機器學習的訓練數據， 20%的數據用來測試演算法。

• # Split-out validation datasetarray = dataset.valuesX = array[:,0:4]Y = array[:,4]validation_size = 0.20seed = 7X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = model_selection.train_test_split(X, Y, test_size=validation_size, random_state=seed)



X_train 是花朵尺寸數據

Y_train 是花朵的種類

X-validation 是等待驗證演算法的花朵尺寸數據

Y_validation 是花朵尺寸X-validation對應的實際花朵類型



2. 設定參數

• # Test options and evaluation metricseed = 7scoring = 'accuracy'



3. 建立模型

由於我們不確定那個機器學習的演算法更適用該分類，因此我們選擇如下幾個演算法去評估：

• Logistic Regression (LR)

• Linear Discriminant Analysis (LDA)

• K-Nearest Neighbors (KNN).

• Classification and Regression Trees (CART).

• Gaussian Naive Bayes (NB).

• Support Vector Machines (SVM).

• # Spot Check Algorithmsmodels = []models.append(('LR', LogisticRegression()))models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis()))models.append(('KNN', KNeighborsClassifier()))models.append(('CART', DecisionTreeClassifier()))models.append(('NB', GaussianNB()))models.append(('SVM', SVC()))# evaluate each model in turnresults = []names = []for name, model in models: kfold = model_selection.KFold(n_splits=10, random_state=seed) cv_results = model_selection.cross_val_score(model, X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg)



4. 選擇最優模型

根據上述程序的運行結果，KNN的准確率0.983333 是所有演算法中最高的。因此我們選擇KNN機器學習演算法去做X-valication的分類預測。


• LR: 0.966667 (0.040825)LDA: 0.975000 (0.038188)KNN: 0.983333 (0.033333)CART: 0.975000 (0.038188)NB: 0.975000 (0.053359)SVM: 0.981667 (0.025000)



第四步 進行預測

用KNN演算法進行預測

• # Make predictions on validation datasetknn = KNeighborsClassifier()knn.fit(X_train, Y_train)predictions = knn.predict(X_validation)print(accuracy_score(Y_validation, predictions))print(confusion_matrix(Y_validation, predictions))print(classification_report(Y_validation, predictions))



如下是運行結果

• 0.9[[ 7 0 0][ 0 11 1][ 0 2 9]]precision recall f1-score supportIris-setosa 1.00 1.00 1.00 7Iris-versicolor 0.85 0.92 0.88 12Iris-virginica 0.90 0.82 0.86 11avg / total 0.90 0.90 0.90 30



此外， 開可以直接列印出「predictions」和「Y-validation」比較預測值 和 實際值的結果。

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這篇文章是翻譯的大牛的作品，本人已經運行過，這是一個很好的機器學習的開端。

E. python機器學習實戰書十五章MapRece， mrjob在SVM上的應用實例上 有能在python3.7上順利運行的代碼嗎

第一部分分類第1章機器學習基礎21.1 何謂機器學習31.1.1 感測器和海量數據41.1.2 機器學習非常重要51.2 關鍵術語51.3 機器學習的主要任務71.4 如何選擇合適的演算法81.5 開發機器學習應用程序的步驟91.6 Python語言的優勢101.6.1 可執行偽代碼101.6.2 Python比較流行101.6.3 Python語言的特色111.6.4 Python語言的缺點111.7 NumPy函數庫基礎121.8 本章小結13第2章k-近鄰演算法 152.1 k-近鄰演算法概述152.1.1 准備：使用Python導入數據172.1.2 從文本文件中解析數據192.1.3 如何測試分類器202.2 示例：使用k-近鄰演算法改進約會網站的配對效果202.2.1 准備數據：從文本文件中解析數據212.2.2 分析數據：使用Matplotlib創建散點圖232.2.3 准備數據：歸一化數值252.2.4 測試演算法：作為完整程序驗證分類器262.2.5 使用演算法：構建完整可用系統272.3

F. Python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智慧呢請盡量詳細點！

階段一、人工智慧篇之Python核心
1、Python掃盲
2、面向對象編程基礎
3、變數和基本數據類型
4、Python機器學習類庫
5、Python控制語句與函數
6.、Python資料庫操作+正則表達式
7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發
階段二、人工智慧篇之資料庫交互技術
1、初識MySQL資料庫
2、創建MySQL資料庫和表
3、MySQL資料庫數據管理
4、使用事務保證數據完整性
5、使用DQL命令查詢數據
6、創建和使用索引
7、MySQL資料庫備份和恢復
階段三、人工智慧篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
階段四、人工智慧篇之Python高級應用
1、Python開發
2、資料庫應用程序開發
3、Python Web設計
4、存儲模型設計
5、智聯招聘爬蟲
6、附加：基礎python爬蟲庫
階段五、人工智慧篇之人工智慧機器學習篇
1、數學基礎
2、高等數學必知必會
3、Numpy前導介紹
4、Pandas前導課程
5、機器學習
階段六、人工智慧篇之人工智慧項目實戰
1、人臉性別和年齡識別原理
2、CTR廣告點擊量預測
3、DQN+遺傳演算法
4、圖像檢索系統
5、NLP閱讀理解
階段七、人工智慧篇之人工智慧項目實戰篇
1、基於Python數據分析與機器學習案例實戰教程
2、基於人工智慧與深度學習的項目實戰
3、分布式搜索引擎ElasticSearch開發
4、AI法律咨詢大數據分析與服務智能推薦項目
5、電商大數據情感分析與AI推斷實戰項目
6、AI大數據互聯網電影智能推薦

G. 有哪些比較好的機器學習實踐案例

我是主推Python系的機器學習工具鏈的。主要的理由是： 1.現在的研究熱點大都用Python實現。 2.Python可以編譯到C(通過Cython)，所以可以很好的保護源碼。相對於Java的混淆位元組碼來說，編譯到C之後的Python源碼幾乎不可能被分析。 3.Python是免費的，雖然用… 顯示全部
我是主推Python系的機器學習工具鏈的。主要的理由是：
1.現在的研究熱點大都用Python實現。
2.Python可以編譯到C(通過Cython)，所以可以很好的保護源碼。相對於Java的混淆位元組碼來說，編譯到C之後的Python源碼幾乎不可能被分析。
3.Python是免費的，雖然用起來比matlab要麻煩。但是有開源社區的支持，包括最近公布的numbapro可以把Python JIT到CUDA/GPU平台運行。極大的簡化了性能優化的工作。
4.Python在Linux集群上可以跑，但是matlab貌似是不行的。

H. 如何讓python實現機器學習

Python 被稱為是最接近 AI 的語言。下面和大家分享一下如何使用Python（3.6及以上版本）實現機器學習演算法的筆記。所有這些演算法的實現都沒有使用其他機器學習庫。這份筆記可以幫大家對演算法以及其底層結構有個基本的了解，但並不是提供最有效的實現哦。
七種演算法包括：
● 線性回歸演算法
● Logistic 回歸演算法
● 感知器
● K 最近鄰演算法
● K 均值聚類演算法
● 含單隱層的神經網路
● 多項式的 Logistic 回歸演算法

I. Python能做什麼，能夠開發什麼項目

Python是一種計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智慧、教育、桌面界面開發、軟體開發、後端開發這些領域。

Python的應用

1、系統編程

提供API（Application Programming Interface應用程序編程介面），能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。

2、圖形處理

有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。

3、數學處理

NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。

4、文本處理

python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。

5、資料庫編程

程序員可通過遵循Python DB-API（資料庫應用程序編程介面）規范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。

6、網路編程

提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發分布式應用程序。很多大規模軟體開發計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。

7、Web編程

應用的開發語言，支持最新的XML技術。

8、多媒體應用

Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。

9、pymo引擎

PYMO全稱為python memories off，是一款運行於Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統上的AVG游戲引擎。因其基於python2.0平台開發，並且適用於創建秋之回憶（memories off）風格的AVG游戲，故命名為PYMO。

10、黑客編程

python有一個hack的庫,內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。

J. 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。