机器学习算法pdf

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《Python机器学习实践指南》（库姆斯 (Alexander T.Combs)）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python机器学习实践指南

作者：库姆斯 (Alexander T.Combs)

译者：黄申

豆瓣评分：7.0

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-5-1

页数：251

内容简介：

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。

全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

作者简介：

Alexander T. Combs 是一位经验丰富的数据科学家、策略师和开发人员。他有金融数据抽取、自然语言处理和生成，以及定量和统计建模的背景。他目前是纽约沉浸式数据科学项目的一名全职资深讲师。

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《机器学习实战》（Peter Harrington）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：机器学习实战

作者：Peter Harrington

译者：李锐

豆瓣评分：8.1

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2013-6

页数：332

内容简介：

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

作者简介：

Peter Harrington

拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。

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《Python机器学习经典实例》（[美] Prateek Joshi）电子书网盘下载免费在线阅读

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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。

❹ 机器学习有哪些算法

1. 线性回归
在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
2. Logistic 回归
Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
3. 线性判别分析
Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。
4.分类和回归树
决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。
5. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。
6. K 最近邻算法
K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。
7. 学习向量量化
KNN 算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。
8. 支持向量机
支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。
9. 袋装法和随机森林
随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。

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《Python机器学习算法》（赵志勇）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python机器学习算法

作者：赵志勇

豆瓣评分：6.6

出版社：电子工业出版社

出版年份：2017-7

页数：364

内容简介：

《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比，《Python机器学习算法》同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。

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《百面机器学习算法工程师带你去面试》（诸葛越/葫芦娃）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：百面机器学习算法工程师带你去面试

豆瓣评分：8.6

作者:诸葛越/葫芦娃

出版社:人民邮电出版社

出版年:2018-8-1

内容简介：

人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识 ，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。“不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之着；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。

作者简介：

诸葛越：现任Hulu公司全球研发副总裁，中国研发中心总经理。曾任Landscape Mobile 公司联合创始人兼CEO，前雅虎北京全球研发中心产品总监， 微软北京研发中心项目总经理，雅虎美国高级软件架构师。诸葛越获美国斯坦福大学的计算机硕士与博士，纽约州立大学石溪分校的应用数学硕士，曾就读于清华大学计算机科学与技术系。诸葛越的研究结果获多项专利，2005年获美国计算机学会数据库专业委员会十年z佳论文奖。

葫芦娃：15位Hulu北京创新实验室的人才。他们利用擅长的机器学习、深度学习等领域知识和算法模型，建立了一套定制化的机AI平台，改变着推荐引擎、视频编解码、内容理解、广告投放等多项与用户息息相关的在线业务技术。

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《百面机器学习》（诸葛越）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：百面机器学习

作者：诸葛越

豆瓣评分：8.6

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-8-1

内容简介：

人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。

书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识 ，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。

“不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之着；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。

作者简介：

诸葛越：现任Hulu公司全球研发副总裁，中国研发中心总经理。曾任Landscape Mobile 公司联合创始人兼CEO，前雅虎北京全球研发中心产品总监， 微软北京研发中心项目总经理，雅虎美国高级软件架构师。诸葛越获美国斯坦福大学的计算机硕士与博士，纽约州立大学石溪分校的应用数学硕士，曾就读于清华大学计算机科学与技术系。诸葛越的研究结果获多项专利，2005年获美国计算机学会数据库专业委员会十年z佳论文奖。

葫芦娃：15位Hulu北京创新实验室的人才。他们利用擅长的机器学习、深度学习等领域知识和算法模型，建立了一套定制化的机AI平台，改变着推荐引擎、视频编解码、内容理解、广告投放等多项与用户息息相关的在线业务技术。

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《Python机器学习》（[美] Michael Bowles）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python机器学习

作者：[美] Michael Bowles

译者：沙嬴

豆瓣评分：6.4

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-12

页数：320

内容简介：

在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知

所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。

书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来

展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。

本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员，帮助他们解决某一特定的项

目或是提升相关的技能。

作者简介：

Michael Bowles 在硅谷黑客道场教授机器学习，提供机器学习项目咨询，同时参与了多家创业公司，涉及的领域包括生物信息学、金融高频交易等。他在麻省理工学院获得助理教授教职后，创建并运营了两家硅谷创业公司，这两家公司都已成功上市。他在黑客道场的课程往往听者云集并且好评颇多。

❾ 机器学习算法的机器学习算法走起来

尽管机器学习算法能够提供多种好处，但是在使用机器学习算法过程中也有可能导致严重问题。机器学习算法初学者需要理解所输入数据、项目范围和目标，以及工作中使用的机器学习算法。机器学习是很多大数据项目背后的重要推动力量，但是即便IT部门投入大量精力，在机器学习算法具体实施过程当中事情也有可能朝着错误的方向发展。不幸的是，如果你没有牢固掌握机器学习算法所输入数据的质量和准确性、实际的业务目标以及真实环境限制，那么机器学习算法预测模型很有可能具有严重的潜在风险（比如无法避免黑天鹅效应）。对于机器学习算法和大数据初学者来说，很容易编写出效率低下的机器学习算法复杂模型或者对特定数据进行重复分析。事实上，在将这种机器学习算法“广义”模型应用到生产环境之前，很难判定哪种才算是最佳方式。另外一种机器学习算法挑战是成功的定义会随着不同的使用情况而出现巨大差异。针对特定机器学习算法测试数据，可以使用数十种机器学习算法指标来描述机器学习算法模型数据输出结果的质量和准确性。即机器学习算法便对于IT专家来说，其至少需要熟悉机器学习算法输出结果的相关指标，并且了解各种机器学习算法象限知识，比如真正（True Positive）被模型预测为正的正样本、真负（True Negative）被模型预测为负的负样本、假正（False Positive ）被模型预测为正的负样本、假负（False Negative）被模型预测为负的正样本等。在机器学习算法和大数据领域，许多关键机器学习算法指标都是根据这四种基本机器学习算法测量结果推导而来。比如，通常会使用正确标记（真正+真负）的实例数量除以总实例数量来定义机器学习算法整体准确性。如果想要了解究竟有多少个正确的机器学习算法正实例，敏感性（或者召回率）就是真正的机器学习算法数量除以实际正数量（真正+假正）所得到的比例。通常机器学习算法精确度也是十分重要的，也就是真正（True Positive）的数量除以所有被标记为正（真正+假正）的项目之和。机器学习算法将所有都标记为正的简化模型将会有100%的召回率，但是机器学习算法精确度和准确性会非常差——这种机器学习算法模型能够找到一切，但是机器学习算法却不能将小麦从谷壳当中挑选出来。因此通常需要机器学习算法从这些指标当中进行抉择以寻找最佳平衡点。在一些基于机器学习算法的大数据应用领域当中，比如机器学习算法针对性营销，机器学习算法相比于随机选择目标客户这种传统方式来说能够提高20%的效率。在其他领域当中，比如对100万人进行癌症检查时，即便是99%的准确率也会导致极其严重的后果：假设癌症的发病率非常低，那么这1%当中的大部分就是假正，从而导致需要对将近1万人进行不必要的治疗。这种情况促使我们开始思考机器学习算法对于IT领域的影响。首先，主机存储和计算平台应该和尝试学习的种类相匹配。有时候应该进行离线机器学习算法，机器学习算法将结果模型应用在生产环境的简单计算步骤当中。而在其他时间机器学习算法是持续或者反复出现的（比如强化机器学习算法），需要更加靠近当前的数据流。相比于使用其他大数据扩展集群（比如Apache Mahout、MLlib和Madlib）的可分区库来说，一些机器学习算法能够实现更好可扩展性，然而其他方式可能需要更高速的计算互联通道以及读写事务存储架构以提高计算效率。机器学习算法可以使用一些内存工具来完成大型交付式数据挖掘或者预测工作，并且机器学习算法降低延迟。还有一些根据生产环境当中API调用情况进行收费的云主机机器学习算法服务，对于存储在云中的数据来说这种方式能提升成本效率。如果你已经拥有固定的程序业务领域， 只是想要随意探索一下或者刚刚开始研究机器学习算法，那么机器学习算法可以使用Python和其他语言当中提供的相关免费包。你甚至可以在微软Azure当中注册一个免费开发、基于云的主机学习工作室。这些机器学习算法产品当中的大多数都可以运行在本地主机的小型数据集合上，或者机器学习算法针对生产环境扩展为大型数据集合。机器学习算法是一个十分热门的领域，每天我们都能听到厂商保证自己的特定机器学习算法产品能够简化平均业务分析过程。所有这些机器学习算法预测模型都不具有人工智能。是的，通过寻找和探索数据方面的更深层次模型，其能够提供真实和多种业务优势，但是通过这种机器学习算法方式建立的一切都是相关性。就像学校经常告诉我们的一样，相关性不代表明确的因果关系。但是，考虑到现在应用机器学习算法技术已经变得非常容易——只需要研究感兴趣的机器学习算法数据集合，因此所有IT部门都可以学习自己的内部专业知识——收集和清除数据、制定开发流程、协助模型效果等，并且机器学习算法应用在生产环境当中。在数据科学方面的专业知识是非常宝贵和难得的，但是考虑到这个机器学习算法领域正在发生的快速变化，企业应该马上开始机器学习算法研究工作，不要期望获得成熟的科学家团队来顺利完成机器学习算法这样的任务。

❿ 机器学习中需要掌握的算法有哪些

在学习机器学习中，我们需要掌握很多算法，通过这些算法我们能够更快捷地利用机器学习解决更多的问题，让人工智能实现更多的功能，从而让人工智能变得更智能。因此，本文为大家介绍一下机器学习中需要掌握的算法，希望这篇文章能够帮助大家更深入地理解机器学习。
首先我们为大家介绍的是支持向量机学习算法。其实支持向量机算法简称SVM，一般来说，支持向量机算法是用于分类或回归问题的监督机器学习算法。SVM从数据集学习，这样SVM就可以对任何新数据进行分类。此外，它的工作原理是通过查找将数据分类到不同的类中。我们用它来将训练数据集分成几类。而且，有许多这样的线性超平面，SVM试图最大化各种类之间的距离，这被称为边际最大化。而支持向量机算法那分为两类，第一就是线性SVM。在线性SVM中，训练数据必须通过超平面分离分类器。第二就是非线性SVM，在非线性SVM中，不可能使用超平面分离训练数据。
然后我们给大家介绍一下Apriori机器学习算法，需要告诉大家的是，这是一种无监督的机器学习算法。我们用来从给定的数据集生成关联规则。关联规则意味着如果发生项目A，则项目B也以一定概率发生，生成的大多数关联规则都是IF_THEN格式。Apriori机器学习算法工作的基本原理就是如果项目集频繁出现，则项目集的所有子集也经常出现。
接着我们给大家介绍一下决策树机器学习算法。其实决策树是图形表示，它利用分支方法来举例说明决策的所有可能结果。在决策树中，内部节点表示对属性的测试。因为树的每个分支代表测试的结果，并且叶节点表示特定的类标签，即在计算所有属性后做出的决定。此外，我们必须通过从根节点到叶节点的路径来表示分类。
而随机森林机器学习算法也是一个重要的算法，它是首选的机器学习算法。我们使用套袋方法创建一堆具有随机数据子集的决策树。我们必须在数据集的随机样本上多次训练模型，因为我们需要从随机森林算法中获得良好的预测性能。此外，在这种集成学习方法中，我们必须组合所有决策树的输出，做出最后的预测。此外，我们通过轮询每个决策树的结果来推导出最终预测。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习的算法，具体包括随机森林机器学习算法、决策树算法、apriori算法、支持向量机算法。相信大家看了这篇文章以后对机器学习有个更全面的认识，最后祝愿大家都学有所成、学成归来。