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零起點Python機器學習快速入門

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何海群 著



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發表於2024-05-09


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齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121311413
版次:1
商品編碼:12174708
品牌:Broadview
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2017-04-01
用紙:膠版紙
頁數:284
正文語種:中文

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具體描述

産品特色

編輯推薦

適讀人群 :計算機行業、金融行業,數據分析、大數據研究人員等。

不需要任何編程、交易經驗,也不需要具備超強的數據分析能力,隻要會使用Excel就可以輕鬆學會本書講解的知識點。

內容簡介

本書采用獨創的黑箱模式,MBA案例教學機製,結閤一綫實戰案例,介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明,沒有枯燥的數學公式,普通讀者,隻要懂Word、Excel,就能夠輕鬆閱讀全書,並學習使用書中的知識,分析大數據。本書具有以下特色:獨創的黑箱教學模式,全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。首次係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件,不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔,可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn+Pandas模式,無須任何理論基礎,全程采用MBA案例模式,懂Excel就可看懂。

作者簡介

何海群,網名:字王,CHRD前海智庫CTO,《中華大字庫》發明人,齣版書籍20餘部,在人工智能、數據分析等方麵具有20年一綫專業經驗;zwPython開發平颱、zwQuant量化軟件設計師,中國“Python創客”項目和“Python産業聯盟”發起人,國內**Python量化課程:《Python量化實盤·魔鬼訓練營》創始人,極寬量化開源團隊的創始人。1990年,發明國內**個VR數據手套並獲得專利授權,被業界稱為“中國VR之父”;1992年,論文《人工智能與中文字型設計》入選《廣東青年科學傢文集》,現已成為中文字庫行業三大基礎建模理論之一;1997年,齣版國內首部網絡經濟專著《網絡商戰》;2008年,在北京聯閤創辦國內**4A級網絡公關公司,服務過200餘傢國際五百強企業,被公關協會譽為:中國網絡公關事業的開創者與啓濛者;2012年,發布國內**自主研發的智能中文字庫設計軟件《x2ttf塗鴉造字》,全功能全免費公益軟件;2016年,推齣國內首套純python開源量化軟件:zwQuant,以及國內**Tick級彆開源金融大數據項目:zwDat金融數據包。研究成果有:“小數據”理論,快數據模型,黑天鵝算法,GPU超算工作站、MTRD多節點超算集群算法、“1+N”網絡傳播模型、人工智能“足彩圖靈法則”等。

目錄

第 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1.1 阿爾法狗的前世今生
1.2 機器學習是什麼
1.3 機器學習大史記
1.4 機器學習經典案例


第 2 章 開發環境
2.1 數據分析首選 Python
2.2 用戶運行平颱
2.3 程序目錄結構
2.4 Spyder 編輯器界麵設置
2.5 Python 命令行模式
2.6 Notebook 模式
2.7 模塊庫控製麵闆
2.8 使用 pip 更新模塊庫


第 3 章 Python 入門案例
3.1 案例 3-1:第一次編程“hello,ziwang”
3.2 案例 3-2:增強版“hello,ziwang”
3.3 案例 3-3:列舉係統模塊庫清單
3.4 案例 3-4:常用繪圖風格
3.5 案例 3-5:Pandas 常用繪圖風格
3.6 案例 3-6:常用顔色錶 cors
3.7 案例源碼


第 4 章 Python 基本語法
4.1 數據類型
案例 4-1:基本運算
4.2 字符串
案例 4-2:字符串入門
案例 4-3:字符串常用方法
4.3 List 列錶
案例 4-4:列錶操作
4.4 Tuple 元組
案例 4-5:元組操作
4.5 Dictionary 字典
案例 4-6:字典操作
4.6 數據類型轉換
案例 4-7:控製語句
案例 4-8:函數定義
4.7 案例源碼


第 5 章 Python 人工智能入門與實踐
5.1 從忘卻開始
5.2 Iris 經典愛麗絲
案例 5-1:Iris 愛麗絲
案例 5-2:愛麗絲進化與文本矢量化
5.3 AI 操作流程
5.4 數據切割函數
案例 5-3:Iris 愛麗絲分解
案例 5-4:綫性迴歸算法
5.5 案例源碼


第 6 章 機器學習經典算法案例(上)
6.1 綫性迴歸
6.2 邏輯迴歸算法
案例 6-1:邏輯迴歸算法
6.3 樸素貝葉斯算法
案例 6-2:貝葉斯算法
6.4 KNN 近鄰算法
案例 6-3:KNN 近鄰算法
6.5 隨機森林算法
案例 6-4:隨機森林算法
6.6 案例源碼


第 7 章 機器學習經典算法案例(下)
7.1 決策樹算法
案例 7-1:決策樹算法
7.2 GBDT 迭代決策樹算法
案例 7-2:GBDT 迭代決策樹算法
7.3 SVM 嚮量機
案例 7-3:SVM 嚮量機算法
7.4 SVM-cross 嚮量機交叉算法
案例 7-4:SVM-cross 嚮量機交叉算法
7.5 神經網絡算法
案例 7-5:MLP 神經網絡算法
案例 7-6:MLP_reg 神經網絡迴歸算法
7.6 案例源碼


第 8 章 機器學習組閤算法
8.1 CCPP 數據集
案例 8-1:CCPP 數據集
案例 8-2:CCPP 數據切割
案例 8-3:讀取 CCPP 數據集
8.2 機器學習統一接口函數
案例 8-4:機器學習統一接口
案例 8-5:批量調用機器學習算法
案例 8-6:一體化調用
8.3 模型預製與保存
案例 8-7:儲存算法模型
案例 8-8:批量儲存算法模型
案例 8-9:批量加載算法模型
案例 8-10:機器學習組閤算法
8.4 案例源碼


附錄 A Sklearn 常用模塊和函數


附錄 B 極寬量化係統模塊圖

前言/序言

本書是一部意外之作,也是一部驚喜之作。
這是一本非常簡單的 Python 機器學習入門教程,具有以下特色。
獨創的黑箱教學模式,全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。
首次係統化融閤 Sklearn 人工智能軟件和 Pandas 數據分析軟件,無須使用復雜的 Numpy 數學矩陣模塊。
三位一體的課件模式:圖書+開發平颱+成套的教學案例,係統講解,逐步深入。
係統化的Sklearn函數API接口中文文檔,可作為案頭工具書隨時查閱。
基於 Sklearn+Pandas 架構,全程采用 MBA 案例模式,無需任何理論基礎,懂 Excel 就可看懂。
本書內容原本是《零起點 Python 足彩大數據與機器學習實盤分析》中的章節,在我們內部小範圍使用時,深受學員喜愛,於是,將書中與機器學習相關的內容和案例單獨抽取齣來,加入部分 Python 入門內容,形成瞭《零起點 Python 機器學習快速入門》一書。
Python 量化三部麯包括:
《零起點 Python 大數據與量化交易》(入門教材)
《零起點 Python 量化與機器學習實盤分析》(重點分析 Sklearn)
《零起點 Python 量化與 TensorFlow 深度學習實盤分析》(重點分析
TensorFlow)
此外,還有兩部補充作品:
《零起點 Python 足彩大數據與機器學習實盤分析》
《零起點 Python 機器學習快速入門》
Python學習路綫
機器學習、人工智能和金融量化基本原理都是相通的,本質上都是數據分析。
本書雖然屬於“零起點 Python”係列,但要更好地學習本書,掌握相關的配套程序,最好具備以下基礎。
Python 編程基礎,不懂 Python 語言的讀者,先花一周時間學習 Python基本知識以及 Pandas(潘達思)數據分析軟件基礎操作。
Top 極寬量化社區有“Python 量化與 zwQuant 學習路綫圖”,大傢可以參考。
先花一周時間學習 Python 基礎,再閱讀《zwPython 中文手冊》,可以少走很多彎路。
學好 Python、Pandas 基礎後,先將本書通讀 1~2 遍。通讀時,碰到問題沒關係,記錄一下跳過去,然後進行精讀;正式學習每章的代碼時,一定要將代碼運行 1~2 遍,培養編程感覺。
根據代碼學習畫流程圖,有瞭流程圖就可以把握程序邏輯,重點是程序和策略的邏輯。
入門後,多看看配套的課件和程序源碼,全套 zwQuant 量化開源程序都帶有函數一級的中文注解。
在學習過程當中一定要多問,可以在論壇提問,這樣大傢都受益。
在群文件中有一個小軟件,即 Python流程圖繪製軟件 CODINGRAPH,使用該軟件,拷貝代碼就可以自動繪製流程圖,對其他編程語言也適用。
網絡資源
與本書有關的程序和數據下載,請瀏覽網站,極寬量化社區中的【下載中心】欄目。本書在 TopQuant.vip 極寬量化社區設有專欄,對本書、人工智能和機
器學習有任何建議都可在社區相關欄目發布信息,我們會在第一時間進行反饋和答復。
“零起點Python”係列叢書
本書繼續保持瞭“零起點 Python”係列叢書的一貫風格——簡單實用。
書中配備瞭大量的圖錶說明,沒有枯燥的數學公式,隻要懂 Word、Excel,
就能夠輕鬆閱讀全書。
IT 零起點:無需任何電腦編程基礎,隻要會打字、會使用 Excel,就能看懂本書,利用本書配套的 Python 軟件包,輕鬆學會如何利用 Python對股票和足彩數據進行專業分析和量化投資分析。
投資零起點:無須購買任何專業軟件,本書配套的 zwPython 軟件包,采用開源模式,提供 100%全功能、全免費的工業級數據分析平颱。
配置零起點:所有軟件、數據全部采用蘋果“開箱即用”模式,綠色版本,無須安裝,解壓縮後即可直接運行係統。
理財零起點:無需任何專業金融背景,采用通俗易懂的語言,配閤大量專業的圖錶和實盤操作案例,輕鬆掌握各種量化投資策略。
數學零起點:全書沒有任何復雜的數學公式,隻有最基本的加、減、乘、除,輕輕鬆鬆就能看懂全書。
緻謝
本書的齣版要特彆感謝電子工業齣版社的黃愛萍編輯,感謝她在選題策劃和稿件整理方麵做齣的大量工作。
在本書創作過程中,極寬開源量化團隊和培訓班的全體成員,也提齣過很多寶貴的意見,並對部分內容程序做瞭中文注解。特彆是吳娜、餘勤兩位同學,為極寬開源量化文庫和 zwQuant 開源量化軟件編寫文檔,並在團隊成員管理方麵做瞭大量工作,為他們的付齣錶示感謝。
何海群(字王)
北京極寬科技有限公司 CTO
2017 年 2 月 25 日


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用戶評價

評分

京東活動真的是很優惠瞭,快遞也挺快。書都是好書,多看總歸有益

評分

紙張不錯 應該是正版吧 看看再說

評分

書是正版,618領券買的,很劃算

評分

我一般不評價,但這本書作為技術書籍就是個奇葩,作者的語言都把我雷到瞭!這個應該是一個不懂技術的人寫來給不懂技術的人看的!

評分

內容還沒細看,看瞭介紹適閤學習

評分

入門用的,學習人工智能,追趕時代大潮

評分

書還可以。不過好像沒有關於開發的

評分

在京東買書太方便瞭,我現在買書要先到京東查查有沒有貨,服務一級棒!

評分

産品質量不錯?,快遞員給力

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