Python机器学习基础教程:预测分析关键技术
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"Machine Learning in Python(2015).pdf" 是一本由Michael Bowles编写的关于机器学习的书籍,专注于使用Python进行预测分析。这本书共包含7个章节,涵盖了从基础预测算法到高级的机器学习技术。
1. **第一章:两种基本的预测算法** - 这一章介绍机器学习中最核心的两种算法,它们是构建预测模型的基础。通常包括线性回归和决策树等简单但实用的算法,这些算法易于理解,对于初学者来说是入门的好选择。
2. **第二章:通过理解数据来理解问题** - 数据是机器学习的关键,这一章强调了对数据集的探索性数据分析(EDA),包括数据清洗、特征工程和理解数据分布,以更好地理解问题背景并为后续建模做准备。
3. **第三章:预测模型构建:平衡性能、复杂性和大数据** - 在这里,作者讨论了如何在模型性能、模型复杂度以及处理大规模数据之间找到平衡。这可能涉及到特征选择、正则化和分布式计算技术。
4. **第四章:罚函数线性回归** - 罚函数线性回归,如Lasso和Ridge回归,是控制模型复杂度和防止过拟合的有效方法。这一章将深入解释这些方法的工作原理及其在实际中的应用。
5. **第五章:使用罚函数线性方法构建预测模型** - 在这一章,读者会学习如何实际运用上一章介绍的理论,构建和优化基于罚函数的线性模型,包括模型选择、参数调优和验证策略。
6. **第六章:集成方法** - 集成学习(如随机森林和梯度提升机)是提高模型性能的强大工具。本章将介绍这些方法的基本概念,以及如何在Python中实现它们。
7. **第七章:使用Python构建集成模型** - 最后一章将实践与理论结合,指导读者如何利用Python库(如scikit-learn)构建和评估集成学习模型,从而实现更高效的预测分析。
这本书旨在为读者提供一个全面的Python机器学习框架,从基础到高级,从理论到实践,适合对机器学习感兴趣的Python程序员和数据分析人员阅读。通过本书,读者可以学习到如何运用Python进行有效的预测分析,并掌握一系列重要的机器学习技术和工具。
2016-03-22 上传
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szhyu
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