機器學習演算法pdf

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《Python機器學習實踐指南》（庫姆斯 (Alexander T.Combs)）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python機器學習實踐指南

作者：庫姆斯 (Alexander T.Combs)

譯者：黃申

豆瓣評分：7.0

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-5-1

頁數：251

內容簡介：

機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域，同時Python 語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結合了機器學習和Python 語言兩個熱門的領域，通過利用兩種核心的機器學習演算法來將Python 語言在數據分析方面的優勢發揮到極致。

全書共有10 章。第1 章講解了Python 機器學習的生態系統，剩餘9 章介紹了眾多與機器學習相關的演算法，包括各類分類演算法、數據可視化技術、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO 市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。

本書適合Python 程序員、數據分析人員、對演算法感興趣的讀者、機器學習領域的從業人員及科研人員閱讀。

作者簡介：

Alexander T. Combs 是一位經驗豐富的數據科學家、策略師和開發人員。他有金融數據抽取、自然語言處理和生成，以及定量和統計建模的背景。他目前是紐約沉浸式數據科學項目的一名全職資深講師。

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《機器學習實戰》（Peter Harrington）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：機器學習實戰

作者：Peter Harrington

譯者：李銳

豆瓣評分：8.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2013-6

頁數：332

內容簡介：

機器學習是人工智慧研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。

本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用演算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習演算法，如k近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、Logistic回歸演算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸演算法和分類回歸樹（CART）演算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要演算法：k均值聚類演算法、Apriori演算法、FP-Growth演算法。第四部分介紹了機器學習演算法的一些附屬工具。

全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

作者簡介：

Peter Harrington

擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和中國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發表過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學家，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟體顧問。Peter在業余時間還參加編程競賽和建造3D列印機。

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《Python機器學習經典實例》（[美] Prateek Joshi）電子書網盤下載免費在線閱讀

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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。

❹ 機器學習有哪些演算法

1. 線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的演算法之一。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。
3. 線性判別分析
Logistic 回歸是一種傳統的分類演算法，它的使用場景僅限於二分類問題。如果你有兩個以上的類，那麼線性判別分析演算法（LDA）是首選的線性分類技術。
4.分類和回歸樹
決策樹是一類重要的機器學習預測建模演算法。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模演算法。
6. K 最近鄰演算法
K 最近鄰（KNN）演算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。
7. 學習向量量化
KNN 演算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。
8. 支持向量機
支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習演算法之一。
9. 袋裝法和隨機森林
隨機森林是最流行也最強大的機器學習演算法之一，它是一種集成機器學習演算法。

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《Python機器學習演算法》（趙志勇）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python機器學習演算法

作者：趙志勇

豆瓣評分：6.6

出版社：電子工業出版社

出版年份：2017-7

頁數：364

內容簡介：

《Python機器學習演算法》是一本機器學習入門讀物，注重理論與實踐的結合。全書主要包括6個部分，每個部分均以典型的機器學習演算法為例，從演算法原理出發，由淺入深，詳細介紹演算法的理論，並配合目前流行的Python語言，從零開始，實現每一個演算法，以加強對機器學習演算法理論的理解、增強實際的演算法實踐能力，最終達到熟練掌握每一個演算法的目的。與其他機器學習類圖書相比，《Python機器學習演算法》同時包含演算法理論的介紹和演算法的實踐，以理論支撐實踐，同時，又將復雜、枯燥的理論用簡單易懂的形式表達出來，促進對理論的理解。

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《百面機器學習演算法工程師帶你去面試》（諸葛越/葫蘆娃）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：百面機器學習演算法工程師帶你去面試

豆瓣評分：8.6

作者:諸葛越/葫蘆娃

出版社:人民郵電出版社

出版年:2018-8-1

內容簡介：

人工智慧領域正在以超乎人們想像的速度發展，本書趕在人工智慧徹底佔領世界之前完成編寫，實屬萬幸。書中收錄了超過100道機器學習演算法工程師的面試題目和解答，其中大部分源於Hulu演算法研究崗位的真實場景。本書從日常工作、生活中各種有趣的現象出發，不僅囊括了機器學習的基本知識 ，而且還包含了成為出眾演算法工程師的相關技能，更重要的是凝聚了筆者對人工智慧領域的一顆熱忱之心，旨在培養讀者發現問題、解決問題、擴展問題的能力，建立對機器學習的熱愛，共繪人工智慧世界的宏偉藍圖。「不積跬步，無以至千里」，本書將從特徵工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發，構建一個演算法工程師必-備的知識體系；見神經網路、強化學習、生成對抗網路等新科研進展之微，知深度學習領域勝敗興衰之著；「博觀而約取，厚積而薄發」，在末一章為讀者展示生活中各種引領時代的人工智慧應用。

作者簡介：

諸葛越：現任Hulu公司全球研發副總裁，中國研發中心總經理。曾任Landscape Mobile 公司聯合創始人兼CEO，前雅虎北京全球研發中心產品總監， 微軟北京研發中心項目總經理，雅虎美國高級軟體架構師。諸葛越獲美國斯坦福大學的計算機碩士與博士，紐約州立大學石溪分校的應用數學碩士，曾就讀於清華大學計算機科學與技術系。諸葛越的研究結果獲多項專利，2005年獲美國計算機學會資料庫專業委員會十年z佳論文獎。

葫蘆娃：15位Hulu北京創新實驗室的人才。他們利用擅長的機器學習、深度學習等領域知識和演算法模型，建立了一套定製化的機AI平台，改變著推薦引擎、視頻編解碼、內容理解、廣告投放等多項與用戶息息相關的在線業務技術。

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《百面機器學習》（諸葛越）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：百面機器學習

作者：諸葛越

豆瓣評分：8.6

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-8-1

內容簡介：

人工智慧領域正在以超乎人們想像的速度發展，本書趕在人工智慧徹底佔領世界之前完成編寫，實屬萬幸。

書中收錄了超過100道機器學習演算法工程師的面試題目和解答，其中大部分源於Hulu演算法研究崗位的真實場景。本書從日常工作、生活中各種有趣的現象出發，不僅囊括了機器學習的基本知識 ，而且還包含了成為出眾演算法工程師的相關技能，更重要的是凝聚了筆者對人工智慧領域的一顆熱忱之心，旨在培養讀者發現問題、解決問題、擴展問題的能力，建立對機器學習的熱愛，共繪人工智慧世界的宏偉藍圖。

「不積跬步，無以至千里」，本書將從特徵工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發，構建一個演算法工程師必-備的知識體系；見神經網路、強化學習、生成對抗網路等新科研進展之微，知深度學習領域勝敗興衰之著；「博觀而約取，厚積而薄發」，在末一章為讀者展示生活中各種引領時代的人工智慧應用。

作者簡介：

諸葛越：現任Hulu公司全球研發副總裁，中國研發中心總經理。曾任Landscape Mobile 公司聯合創始人兼CEO，前雅虎北京全球研發中心產品總監， 微軟北京研發中心項目總經理，雅虎美國高級軟體架構師。諸葛越獲美國斯坦福大學的計算機碩士與博士，紐約州立大學石溪分校的應用數學碩士，曾就讀於清華大學計算機科學與技術系。諸葛越的研究結果獲多項專利，2005年獲美國計算機學會資料庫專業委員會十年z佳論文獎。

葫蘆娃：15位Hulu北京創新實驗室的人才。他們利用擅長的機器學習、深度學習等領域知識和演算法模型，建立了一套定製化的機AI平台，改變著推薦引擎、視頻編解碼、內容理解、廣告投放等多項與用戶息息相關的在線業務技術。

❽ 《Python機器學習預測分析核心演算法Python語言編程教程書籍》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python機器學習》（[美] Michael Bowles）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python機器學習

作者：[美] Michael Bowles

譯者：沙嬴

豆瓣評分：6.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-12

頁數：320

內容簡介：

在學習和研究機器學習的時候，面臨令人眼花繚亂的演算法，機器學習新手往往會不知

所措。本書從演算法和Python 語言實現的角度，幫助讀者認識機器學習。

書專注於兩類核心的「演算法族」，即懲罰線性回歸和集成方法，並通過代碼實例來

展示所討論的演算法的使用原則。全書共分為7 章，詳細討論了預測模型的兩類核心演算法、預測模型的構建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應用和實現。

本書主要針對想提高機器學習技能的Python 開發人員，幫助他們解決某一特定的項

目或是提升相關的技能。

作者簡介：

Michael Bowles 在矽谷黑客道場教授機器學習，提供機器學習項目咨詢，同時參與了多家創業公司，涉及的領域包括生物信息學、金融高頻交易等。他在麻省理工學院獲得助理教授教職後，創建並運營了兩家矽谷創業公司，這兩家公司都已成功上市。他在黑客道場的課程往往聽者雲集並且好評頗多。

❾ 機器學習演算法的機器學習演算法走起來

盡管機器學習演算法能夠提供多種好處，但是在使用機器學習演算法過程中也有可能導致嚴重問題。機器學習演算法初學者需要理解所輸入數據、項目范圍和目標，以及工作中使用的機器學習演算法。機器學習是很多大數據項目背後的重要推動力量，但是即便IT部門投入大量精力，在機器學習演算法具體實施過程當中事情也有可能朝著錯誤的方向發展。不幸的是，如果你沒有牢固掌握機器學習演算法所輸入數據的質量和准確性、實際的業務目標以及真實環境限制，那麼機器學習演算法預測模型很有可能具有嚴重的潛在風險（比如無法避免黑天鵝效應）。對於機器學習演算法和大數據初學者來說，很容易編寫出效率低下的機器學習演算法復雜模型或者對特定數據進行重復分析。事實上，在將這種機器學習演算法「廣義」模型應用到生產環境之前，很難判定哪種才算是最佳方式。另外一種機器學習演算法挑戰是成功的定義會隨著不同的使用情況而出現巨大差異。針對特定機器學習演算法測試數據，可以使用數十種機器學習演算法指標來描述機器學習演算法模型數據輸出結果的質量和准確性。即機器學習演算法便對於IT專家來說，其至少需要熟悉機器學習演算法輸出結果的相關指標，並且了解各種機器學習演算法象限知識，比如真正（True Positive）被模型預測為正的正樣本、真負（True Negative）被模型預測為負的負樣本、假正（False Positive ）被模型預測為正的負樣本、假負（False Negative）被模型預測為負的正樣本等。在機器學習演算法和大數據領域，許多關鍵機器學習演算法指標都是根據這四種基本機器學習演算法測量結果推導而來。比如，通常會使用正確標記（真正+真負）的實例數量除以總實例數量來定義機器學習演算法整體准確性。如果想要了解究竟有多少個正確的機器學習演算法正實例，敏感性（或者召回率）就是真正的機器學習演算法數量除以實際正數量（真正+假正）所得到的比例。通常機器學習演算法精確度也是十分重要的，也就是真正（True Positive）的數量除以所有被標記為正（真正+假正）的項目之和。機器學習演算法將所有都標記為正的簡化模型將會有100%的召回率，但是機器學習演算法精確度和准確性會非常差——這種機器學習演算法模型能夠找到一切，但是機器學習演算法卻不能將小麥從谷殼當中挑選出來。因此通常需要機器學習演算法從這些指標當中進行抉擇以尋找最佳平衡點。在一些基於機器學習演算法的大數據應用領域當中，比如機器學習演算法針對性營銷，機器學習演算法相比於隨機選擇目標客戶這種傳統方式來說能夠提高20%的效率。在其他領域當中，比如對100萬人進行癌症檢查時，即便是99%的准確率也會導致極其嚴重的後果：假設癌症的發病率非常低，那麼這1%當中的大部分就是假正，從而導致需要對將近1萬人進行不必要的治療。這種情況促使我們開始思考機器學習演算法對於IT領域的影響。首先，主機存儲和計算平台應該和嘗試學習的種類相匹配。有時候應該進行離線機器學習演算法，機器學習演算法將結果模型應用在生產環境的簡單計算步驟當中。而在其他時間機器學習演算法是持續或者反復出現的（比如強化機器學習演算法），需要更加靠近當前的數據流。相比於使用其他大數據擴展集群（比如Apache Mahout、MLlib和Madlib）的可分區庫來說，一些機器學習演算法能夠實現更好可擴展性，然而其他方式可能需要更高速的計算互聯通道以及讀寫事務存儲架構以提高計算效率。機器學習演算法可以使用一些內存工具來完成大型交付式數據挖掘或者預測工作，並且機器學習演算法降低延遲。還有一些根據生產環境當中API調用情況進行收費的雲主機機器學習演算法服務，對於存儲在雲中的數據來說這種方式能提升成本效率。如果你已經擁有固定的程序業務領域， 只是想要隨意探索一下或者剛剛開始研究機器學習演算法，那麼機器學習演算法可以使用Python和其他語言當中提供的相關免費包。你甚至可以在微軟Azure當中注冊一個免費開發、基於雲的主機學習工作室。這些機器學習演算法產品當中的大多數都可以運行在本地主機的小型數據集合上，或者機器學習演算法針對生產環境擴展為大型數據集合。機器學習演算法是一個十分熱門的領域，每天我們都能聽到廠商保證自己的特定機器學習演算法產品能夠簡化平均業務分析過程。所有這些機器學習演算法預測模型都不具有人工智慧。是的，通過尋找和探索數據方面的更深層次模型，其能夠提供真實和多種業務優勢，但是通過這種機器學習演算法方式建立的一切都是相關性。就像學校經常告訴我們的一樣，相關性不代表明確的因果關系。但是，考慮到現在應用機器學習演算法技術已經變得非常容易——只需要研究感興趣的機器學習演算法數據集合，因此所有IT部門都可以學習自己的內部專業知識——收集和清除數據、制定開發流程、協助模型效果等，並且機器學習演算法應用在生產環境當中。在數據科學方面的專業知識是非常寶貴和難得的，但是考慮到這個機器學習演算法領域正在發生的快速變化，企業應該馬上開始機器學習演算法研究工作，不要期望獲得成熟的科學家團隊來順利完成機器學習演算法這樣的任務。

❿ 機器學習中需要掌握的演算法有哪些

在學習機器學習中，我們需要掌握很多演算法，通過這些演算法我們能夠更快捷地利用機器學習解決更多的問題，讓人工智慧實現更多的功能，從而讓人工智慧變得更智能。因此，本文為大家介紹一下機器學習中需要掌握的演算法，希望這篇文章能夠幫助大家更深入地理解機器學習。
首先我們為大家介紹的是支持向量機學習演算法。其實支持向量機演算法簡稱SVM，一般來說，支持向量機演算法是用於分類或回歸問題的監督機器學習演算法。SVM從數據集學習，這樣SVM就可以對任何新數據進行分類。此外，它的工作原理是通過查找將數據分類到不同的類中。我們用它來將訓練數據集分成幾類。而且，有許多這樣的線性超平面，SVM試圖最大化各種類之間的距離，這被稱為邊際最大化。而支持向量機演算法那分為兩類，第一就是線性SVM。在線性SVM中，訓練數據必須通過超平面分離分類器。第二就是非線性SVM，在非線性SVM中，不可能使用超平面分離訓練數據。
然後我們給大家介紹一下Apriori機器學習演算法，需要告訴大家的是，這是一種無監督的機器學習演算法。我們用來從給定的數據集生成關聯規則。關聯規則意味著如果發生項目A，則項目B也以一定概率發生，生成的大多數關聯規則都是IF_THEN格式。Apriori機器學習演算法工作的基本原理就是如果項目集頻繁出現，則項目集的所有子集也經常出現。
接著我們給大家介紹一下決策樹機器學習演算法。其實決策樹是圖形表示，它利用分支方法來舉例說明決策的所有可能結果。在決策樹中，內部節點表示對屬性的測試。因為樹的每個分支代表測試的結果，並且葉節點表示特定的類標簽，即在計算所有屬性後做出的決定。此外，我們必須通過從根節點到葉節點的路徑來表示分類。
而隨機森林機器學習演算法也是一個重要的演算法，它是首選的機器學習演算法。我們使用套袋方法創建一堆具有隨機數據子集的決策樹。我們必須在數據集的隨機樣本上多次訓練模型，因為我們需要從隨機森林演算法中獲得良好的預測性能。此外，在這種集成學習方法中，我們必須組合所有決策樹的輸出，做出最後的預測。此外，我們通過輪詢每個決策樹的結果來推導出最終預測。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於機器學習的演算法，具體包括隨機森林機器學習演算法、決策樹演算法、apriori演算法、支持向量機演算法。相信大家看了這篇文章以後對機器學習有個更全面的認識，最後祝願大家都學有所成、學成歸來。