python机器学习案例

A. python 机器学习经典实例 这本书怎么样

最近新出的书，学习一下别人机器学习实践情况
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。

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书名：Python机器学习经典实例

作者：[美] Prateek Joshi

译者：陶俊杰

豆瓣评分：5.8

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-8

页数：264

内容简介：

在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。

本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。

作者简介：

作者简介：

Prateek Joshi

人工智能专家，重点关注基于内容的分析和深度学习，曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。

译者简介：

陶俊杰

长期从事数据分析工作，酷爱Python，每天都和Python面对面，乐此不疲。本科毕业于北京交通大学机电学院，硕士毕业于北京交通大学经管学院。曾就职于中国移动设计院，目前在京东任职。

陈小莉

长期从事数据分析工作，喜欢Python。本科与硕士毕业于北京交通大学电信学院。目前在中科院从事科技文献与专利分析工作。

C. python 机器学习经典实例 怎么样

这书不太适合没基础的，讲的不够深入。
用最火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！
书中介绍的主要问题如下。
- 探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题
- 使用预测建模并将其应用到实际问题中
- 了解如何使用无监督学习来执行市场细分
- 探索数据可视化技术以多种方式与数据进行交互
- 了解如何构建推荐引擎
- 理解如何与文本数据交互并构建模型来分析它
- 使用隐马尔科夫模型来研究语音数据并识别语音

D. 机器学习内容是不是要用到很多实际案例的数据

摘要：如果你是机器学习的初学者，这将是一个很好的热身练习例程。首先，教你如何安装Python 和相关机器学习的库模块，同时，会教你如何用数据库里面的数据，然后，会教你如何用不同的机器学习算法对数据库里的数据进行分类预测，最后，比较各种预测算法的准确性。交流球球前面一四四中间九九一后面零零五二。

第一步 安装Python和相关库模块（以win10为例）

1. 下载python 下载地址：https://www.python.org/downloads/

推荐下载Python 3.6.0 以上的版本。

2. 安装Python，路径推荐使用"c:python36"一路默认值安装到底

3. 在环境变量PATH中增加"c:python36". 此步只是为了能够用cmd更方便的使用Python

到此为止， Python就安装好了， 下面介绍安装pip

1. 下载pip， 下载地址：https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

2. 将"get.pip.py" 拷贝到“c:python36”，并打开CMD 命令行

3. 在CMD里输入

python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

接下来， 安装机器学习相关的苦模块，如下是5个关键机器学习库：

接下来， 安装机器学习相关的苦模块，如下是5个关键机器学习库：

• scipy

• numpy

• matplotlib

• pandas

• sklearn

以scipy为例，在CMD里输入“ python -m pip install scipy” 等待安装完成。一次安装完成上述库模块。

在CMD里面输入python 回车，然后运行如下命令，检查模块版本。

• # 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__))



结果

• 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 加载数据库数据

从开始菜单打开Python(GUI)， 点击File-> New File，新建一个python 脚本文件，就可以开始编程了。点击窗口Run就可以运行程序。

下面介绍如何加载数据库

1. 导入库

• # 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. 加载数据

下面以花朵尺寸数据库为例，用多种机器学习算法来做花种类的分类。首先加载数据

• # 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)



然后， 我们让这些数据可视化。

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




第三步 用不同的机器学习算法进行分类预测选择最优模型

1. 先将数据库里的数据分成两组： 80% 数据作为机器学习的训练数据， 20%的数据用来测试算法。

• # 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 是花朵尺寸数据

Y_train 是花朵的种类

X-validation 是等待验证算法的花朵尺寸数据

Y_validation 是花朵尺寸X-validation对应的实际花朵类型



2. 设定参数

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



3. 建立模型

由于我们不确定那个机器学习的算法更适用该分类，因此我们选择如下几个算法去评估：

• 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. 选择最优模型

根据上述程序的运行结果，KNN的准确率0.983333 是所有算法中最高的。因此我们选择KNN机器学习算法去做X-valication的分类预测。


• 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 进行预测

用KNN算法进行预测

• # 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))



如下是运行结果

• 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， 开可以直接打印出“predictions”和“Y-validation”比较预测值 和 实际值的结果。

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这篇文章是翻译的大牛的作品，本人已经运行过，这是一个很好的机器学习的开端。

E. python机器学习实战书十五章MapRece， mrjob在SVM上的应用实例上 有能在python3.7上顺利运行的代码吗

第一部分分类第1章机器学习基础21.1 何谓机器学习31.1.1 传感器和海量数据41.1.2 机器学习非常重要51.2 关键术语51.3 机器学习的主要任务71.4 如何选择合适的算法81.5 开发机器学习应用程序的步骤91.6 Python语言的优势101.6.1 可执行伪代码101.6.2 Python比较流行101.6.3 Python语言的特色111.6.4 Python语言的缺点111.7 NumPy函数库基础121.8 本章小结13第2章k-近邻算法 152.1 k-近邻算法概述152.1.1 准备：使用Python导入数据172.1.2 从文本文件中解析数据192.1.3 如何测试分类器202.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果202.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据212.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图232.2.3 准备数据：归一化数值252.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器262.2.5 使用算法：构建完整可用系统272.3

F. Python做大数据，都需要学习什么，比如哪些框架，库等！人工智能呢请尽量详细点！

阶段一、人工智能篇之Python核心
1、Python扫盲
2、面向对象编程基础
3、变量和基本数据类型
4、Python机器学习类库
5、Python控制语句与函数
6.、Python数据库操作+正则表达式
7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发
阶段二、人工智能篇之数据库交互技术
1、初识MySQL数据库
2、创建MySQL数据库和表
3、MySQL数据库数据管理
4、使用事务保证数据完整性
5、使用DQL命令查询数据
6、创建和使用索引
7、MySQL数据库备份和恢复
阶段三、人工智能篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
阶段四、人工智能篇之Python高级应用
1、Python开发
2、数据库应用程序开发
3、Python Web设计
4、存储模型设计
5、智联招聘爬虫
6、附加：基础python爬虫库
阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇
1、数学基础
2、高等数学必知必会
3、Numpy前导介绍
4、Pandas前导课程
5、机器学习
阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战
1、人脸性别和年龄识别原理
2、CTR广告点击量预测
3、DQN+遗传算法
4、图像检索系统
5、NLP阅读理解
阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇
1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
2、基于人工智能与深度学习的项目实战
3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发
4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目
5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目
6、AI大数据互联网电影智能推荐

G. 有哪些比较好的机器学习实践案例

我是主推Python系的机器学习工具链的。主要的理由是： 1.现在的研究热点大都用Python实现。 2.Python可以编译到C(通过Cython)，所以可以很好的保护源码。相对于Java的混淆字节码来说，编译到C之后的Python源码几乎不可能被分析。 3.Python是免费的，虽然用… 显示全部
我是主推Python系的机器学习工具链的。主要的理由是：
1.现在的研究热点大都用Python实现。
2.Python可以编译到C(通过Cython)，所以可以很好的保护源码。相对于Java的混淆字节码来说，编译到C之后的Python源码几乎不可能被分析。
3.Python是免费的，虽然用起来比matlab要麻烦。但是有开源社区的支持，包括最近公布的numbapro可以把Python JIT到CUDA/GPU平台运行。极大的简化了性能优化的工作。
4.Python在Linux集群上可以跑，但是matlab貌似是不行的。

H. 如何让python实现机器学习

Python 被称为是最接近 AI 的语言。下面和大家分享一下如何使用Python（3.6及以上版本）实现机器学习算法的笔记。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解，但并不是提供最有效的实现哦。
七种算法包括：
● 线性回归算法
● Logistic 回归算法
● 感知器
● K 最近邻算法
● K 均值聚类算法
● 含单隐层的神经网络
● 多项式的 Logistic 回归算法

I. Python能做什么，能够开发什么项目

Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python是一种解释型脚本语言，可以应用于Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发这些领域。

Python的应用

1、系统编程

提供API（Application Programming Interface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。

2、图形处理

有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。

3、数学处理

NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

4、文本处理

python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。

5、数据库编程

程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

6、网络编程

提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。

7、Web编程

应用的开发语言，支持最新的XML技术。

8、多媒体应用

Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

9、pymo引擎

PYMO全称为python memories off，是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆（memories off）风格的AVG游戏，故命名为PYMO。

10、黑客编程

python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。

J. 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

“星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。”

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

“（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。”

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的“已知和隐藏关系”的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。