樸素貝葉斯分類Python
首先謝謝邀請,
python中有的演算法還是比較多的?
python之所以火是因為人工智慧的發展,人工智慧的發展離不開演算法!
感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版,只有紙質的。
這本書對於演算法從基本的入門到實現,循序漸進的介紹,比如裡面就涵蓋了數學建模的常用演算法。
第 1章從數學建模到人工智慧
1.1數學建模1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計1.2.4高等數學——導數、微分、不定積分、定積分
第2章 Python快速入門
2.1安裝Python2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第 一個小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科學計算庫NumPy
3.1NumPy簡介與安裝3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存
第4章常用科學計算模塊快速入門
4.1Pandas科學計算庫4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協程5.3.4小結
第6章Python數據存儲
6.1關系型資料庫MySQL6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合6.3.3結束語
第7章Python數據分析
7.1數據獲取7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結
第8章自然語言處理
8.1Jieba分詞基礎8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標注詞性與添加定義詞8.2關鍵詞提取8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰
第9章從回歸分析到演算法基礎
9.1回歸分析簡介9.1.1「回歸」一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制
第10章 從K-Means聚類看演算法調參
10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰
第11章 從決策樹看演算法升級
11.1決策樹基本簡介11.2經典演算法介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數11.2.5小結11.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類
第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變193
12.1樸素貝葉斯簡介12.1.1認識樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰
第13章 從推薦系統看演算法場景
13.1推薦系統簡介13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2小結
第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅
14.1初識TensorFlow14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數據結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數14.4TensorFlow實戰
希望對你有幫助!!!
貴在堅持,自己掌握一些,在工作中不斷打磨,高薪不是夢!!
❷ 用Python的sklearn包實現樸素貝葉斯多項式模型, predict_proba裡面有1
python的機器學習模塊sklearn(Google公司開始投資,是大數據戰略的一個步驟)可以用於模式識別,用在一般知識發現,例如戶外參與人口的類型,sklearn包自己帶了兩個數據集,其中一個是鳶尾花資料庫(iris,鳶尾花)
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_irises()
#把鳶尾花數據集載入
data = iris.data
#可以用dir(data)查看數據集的性質其中包括max最大,mean中值等等
data.shape
#返回值:(150,4)表示150個觀察值,4個特徵設定萼片和花瓣的長寬;
pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)
❸ 常用Python機器學習庫有哪些
Python作為一門理想的集成語言,將各種技術綁定在一起,除了為用戶提供更方便的功能之外,還是一個理想的粘合平台,在開發人員與外部庫的低層次集成人員之間搭建連接,以便用C、C++實現更高效的演算法。
使用Python編程可以快速遷移代碼並進行改動,無須花費過多的精力在修改代碼與代碼規范上。開發者在Python中封裝了很多優秀的依賴庫,可以直接拿來使用,常見的機器學習庫如下:
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基於Numpy和Scipy,是專門為機器學習建造的一個Python模塊,提供了大量用於數據挖掘和分析的工具,包括數據預處理、交叉驗證、演算法與可視化演算法等一系列介面。
Scikit-Learn基本功能可分為六個部分:分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。其中集成了大量分類、回歸、聚類功能,包括支持向量機、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯等。
2、Orange3
Orange3是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套裝,支持Python進行腳本開發。它包含一系列的數據可視化、檢索、預處理和建模技術,具有一個良好的用戶界面,同時也可以作為Python的一個模塊使用。
用戶可通過數據可視化進行數據分析,包含統計分布圖、柱狀圖、散點圖,以及更深層次的決策樹、分層聚簇、熱點圖、MDS等,並可使用它自帶的各類附加功能組件進行NLP、文本挖掘、構建網路分析等。
3、XGBoost
XGBoost是專注於梯度提升演算法的機器學習函數庫,因其優良的學習效果及高效的訓練速度而獲得廣泛的關注。XGBoost支持並行處理,比起同樣實現了梯度提升演算法的Scikit-Learn庫,其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類和排序等多種任務。
4、NuPIC
NuPIC是專注於時間序列的一個機器學習平台,其核心演算法為HTM演算法,相比於深度學習,其更為接近人類大腦的運行結構。HTM演算法的理論依據主要是人腦中處理高級認知功能的新皮質部分的運行原理。NuPIC可用於預測以及異常檢測,使用面非常廣,僅要求輸入時間序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一個機器學習工具包。Milk注重提升運行速度與降低內存佔用,因此大部分對性能敏感的代碼都是使用C++編寫的,為了便利性在此基礎上提供Python介面。重點提供監督分類方法,如SVMs、KNN、隨機森林和決策樹等。