《Python数据挖掘与机器学习实战》

编辑推荐

详解机器学习的常见算法与数据挖掘的10大经典实战案例

涵盖大数据挖掘、深度学习、强化学习和在线学习等内容

如何使用好数据？

如何对数据进行回归分析？

如何快速有效地掌握分类和聚类算法？

深度学习的核心技术有哪些？

如何做好图像识别？

如何进行在线学习？

如何做好强化学习？

如何实现聊天机器人？

如何构建基于卷积神经网络的雷达图像识别模型？

如何理解分类和回归等任务的损失函数？

如何实现中文分词系统？

……

通过阅读《Python数据挖掘与机器学习实战》，你将了解这些复杂问题背后的原理，甚至你都可以自己解决这些问题。

《Python数据挖掘与机器学习实战》核心知识：

机器学习基础

Python语言简介

回归分析

决策树与随机森林

支持向量机

隐马尔可夫模型

BP神经网络模型

卷积神经网络

循环神经网络

聚类与集成算法

其他机器学习算法

《Python数据挖掘与机器学习实战》十大经典案例：

票务网站信息的爬取

环境检测数据异常分析与预测

鸢尾花和葡萄酒数据集分类

用SVM进行时间序列曲线预测

HMM模型在中文分词中的应用

基于CNN的雷达图像识别

朴素贝叶斯分类器在破产预测中的应用

用LSTM模型实现一个聊天机器人

用DCGAN网络生成人脸图像

用Adaboost算法实现马疝病的检测

《Python数据挖掘与机器学习实战》赠送超值学习资料

实例源代码文件

实例素材文件

14段操作视频

专业教学PPT

内容简介

《Python数据挖掘与机器学习实战》作为数据挖掘和机器学习的读物，基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库，从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。书中主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。《Python数据挖掘与机器学习实战》采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测，如何使用HMM进行中文分词，如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图，如何使用循环神经网络构建聊天机器人，如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测，如何使用DCGAN网络进行人脸生成等。《Python数据挖掘与机器学习实战》也涉及神经网络、在线学习、强化学习、深度学习和大数据处理等内容。

《Python数据挖掘与机器学习实战》以人工智能主流编程语言Python3版作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍了NumPy数值计算、Pandas数据处理、Matplotlib数据可视化、爬虫和Sklearn数据挖掘等内容。《Python数据挖掘与机器学习实战》共涵盖16个常用的数据挖掘算法和机器学习实战项目。通过学习《Python数据挖掘与机器学习实战》内容，读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识及实战技能。

《Python数据挖掘与机器学习实战》内容丰富，讲解由浅入深，特别适合对数据挖掘和机器学习算法感兴趣的读者阅读，也适合需要系统掌握深度学习的开发人员阅读，还适合Python程序员及人工智能领域的开发人员阅读。编程爱好者、高校师生及培训机构的学员也可以将《Python数据挖掘与机器学习实战》作为兴趣读物或教材使用。

作者简介

方巍博士，博士后，副教授，高级工程师，硕士生导师。美国佛罗里达大学访问学者，中国计算机学会高级会员，ACM会员，中国系统分析师协会（CSAI）顾问团专业顾问，江苏省计算机学会会员，江苏省人工智能学会委员，江苏省政府采购招标评审专家，江苏省高新技术企业认定评审专家。负责和参与国家、省部级科研项目12项。在国内外学术期刊上发表论文20余篇，其中被SCI和EI检索15篇。获国家发明专利授权8项、软件著作权9项。出版科技图书2部。

目录

前言/序言

Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。作为一门编程语言，其魅力远超C#、Java、C和C++等编程语言，被昵称为“胶水语言”，更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端和客户端，再到物联网终端，Python应用无处不在，同时它还是人工智能（AI）首选的编程语言。
　　近年来，人工智能在全世界掀起了新的科技浪潮，各行各业都在努力涉足人工智能技术。而机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式之一。深度学习是目前机器学习比较热门的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。例如，在对超市货品进行摆放时，牛奶到底是和面包摆放在一起销量更高，还是和其他商品摆在一起销量更高，就可以用相关算法得出结论。由于机器学习技术和数据挖掘技术都是对数据之间的规律进行探索，所以人们通常将两者放在一起提及。而这两种技术在现实生活中也有着非常广阔的应用场景。例如，分类学习算法可以对客户等级进行划分，可以验证码识别，可以对水果品质自动筛选等；回归学习算法可以对连续型数据进行预测，以及对趋势进行预测等；聚类学习算法可以对客户价值和商圈做预测；关联分析可以对超市的货品摆放和个性化推荐做分析；而深度学习算法还可以实现自然语言处理方面的应用，如文本相似度、聊天机器人及自动写诗作画等应用。
　　纵观国内图书市场，关于Python的书籍不少，它们主要偏向于工具本身的用法，如关于Python的语法、参数、异常处理、调用及开发类实例等，但是基于Python数据挖掘与机器学习类的书籍并不是特别多，特别是介绍最新的基于深度学习算法原理和实战的图书更少。《Python数据挖掘与机器学习实战》将通过具体的实例来讲解数据处理和挖掘技术，同时结合最新的深度学习、强化学习及在线学习等理论知识和实用的项目案例，详细讲解16种常用的数据挖掘和机器学习算法。
《Python数据挖掘与机器学习实战》有何特色
　　1．全程使用Python3编程语言
　　《Python数据挖掘与机器学习实战》通过Anaconda和Spyder提供的Python编程功能实现各种算法：
*介绍了Scrapy框架和XPath工具；
*重点介绍了TensorFlow工具的开发和使用；
*以票务网为例，实现了网站票务信息的爬虫案例。
　　2．剖析回归分析的基本原理
　　回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法。《Python数据挖掘与机器学习实战》中的回归分析相关章节实现了如下几个重要例子：
*对于线性回归，介绍了如何使用一元线性回归求解房价预测的问题；
*实例演示了使用多元线性回归进行商品价格的预测，以及使用线性回归对股票进行预测；
*通过环境检测数据异常分析与预测这个实验，用实例具体实现了逻辑回归的过程。
　　3．详解分类和聚类机器学习算法
　　在数据挖掘领域中，对分类和聚类算法的研究及运用非常重要。书中着重研究了决策树、随机森林、SVM、HMM、BP神经网络、K-Means和贝叶斯等算法，并实现了以下例子：
*使用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类；
*使用随机森林对葡萄酒数据集进行分类；
*SVM中采用三种核函数进行时间序列曲线预测；
*HMM模型用于中文分词；
*用TensorFlow实现BP神经网络；
*朴素贝叶斯分类器在破产预测中的应用。
　　4．详细地描述了常用的深度学习算法
　　《Python数据挖掘与机器学习实战》相关章节中详细地描述了卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。主要有如下实例演示：
*采用卷积神经网络实现了雷达剖面图识别实例；
*使用LSTM模型实现了一个聊天机器人的程序；
*通过DCGAN网络来训练数据，从而产生人脸图像。
　　5．讨论了其他常用机器学习算法
　　《Python数据挖掘与机器学习实战》中还讨论了在线学习和强化学习等常见的机器学习算法，例如：
*演示在线学习Bandit算法与推荐系统；
*使用Adaboost算法实现马疝病的检测。
　　6．提供了丰富而实用的数据挖掘源代码，并提供了操作视频和教学PPT
　　《Python数据挖掘与机器学习实战》详尽地描述了各种重要算法，并提供了很多来源于真实项目案例的源代码。另外，还特别为《Python数据挖掘与机器学习实战》制作了相关操作的教学视频和专业的教学PPT和操作视频，以方便读者学习。
*卷积神经网络雷达图像识别项目；
*LSTM聊天机器人项目；
*HMM中文分词系统；
*DCGAN的人脸生成模型。
《Python数据挖掘与机器学习实战》内容及知识体系
　　第1章主要对机器学习的基本概念进行了概述，介绍了5种Python开发工具，分别是IDLE、IPython、PyCharm、JupyterNotebook、Anaconda和Spyder，对它们的特点进行了阐述，并选择Anaconda和Spyder作为《Python数据挖掘与机器学习实战》的开发工具。
　　第2章主要介绍了Python开发环境、计算规则与变量，并详细介绍了Python常用的数据类型，分别是字符串、列表、元组和字典；还介绍了爬虫的基本原理，其中重点介绍了Scrapy框架和XPath工具，并且以票务网为例实现了网站票务信息的爬取。
　　第3章首先介绍了数据挖掘中的回归分析和线性回归的基本概念，然后介绍了如何使用一元线性回归求解房价预测的问题，最后介绍了使用多元线性回归进行商品价格的预测。本章通过环境检测数据异常分析与预测这个实验，对逻辑回归做出了具体的表现分析。
　　第4章是关于常用分类算法的讲解，主要对决策树和随机森林的基本概念和算法原理进行了详细阐述。本章使用决策树对鸢尾花数据集进行分类，并使用随机森林对葡萄酒数据集进行分类。通过学习本章内容，读者会对决策树算法和随机森林算法有更进一步的认识。
　　第5章主要介绍了基于统计学习理论的一种机器学习方法——支持向量机，通过寻求结构风险最小来提高泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本较少的情况下也能获得良好的统计规律的目的，可利用SMO算法高效求解该问题。针对线性不可分问题，利用函数映射将原始样本空间映射到高维空间，使得样本线性可分，进而通过SMO算法求解拉普拉斯对偶问题。
　　第6章介绍了隐马尔可夫模型要解决的三个基本问题，以及解决这三个基本问题的方法，带领读者深入学习解码问题，并掌握解决解码的Viterbi算法，运用Viterbi算法思想精髓“将全局最佳解的计算过程分解为阶段最佳解的计算”，实现对语料的初步分词工作。此外，本章还介绍了HMM模型用于中文分词的方法。
　　第7章介绍了人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的基本概念、特点、组成部分和前向传播等内容；阐述了单层神经网络、双层神经网络及多层神经网络的概念和原理；使用TensorFlow实现BP神经网络，进一步强化对BP神经网络的理解和使用。
　　第8章主要介绍了卷积神经网络的原理及其在图像识别领域中的应用。本章带领读者掌握卷积神经网络的各层，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；利用卷积神经网络进行雷达图像识别，实现了对雷暴大风灾害性天气的识别，并以地面自动站出现7级大风作为出现灾害性雷暴大风天气的判据，从而建立一套集雷暴大风实时识别、落区预报及落区检验于一体的综合系统。
　　第9章从自然语言处理的基础知识引入了循环神经网络，并详细阐述其原理及强大之处，最后使用它来实现聊天机器人。循环神经网络常用于处理序列数据，例如一段文字或声音、购物或观影的顺序，甚至可以是图片中的一行或一列像素。
　　第10章介绍了聚类与集成算法的相关知识。K-Means聚类是一种自下而上的聚类方法，其优点是简单、速度快；Adaboost算法是Boosting方法中最流行的一种算法。集成算法便是将多个弱学习模型通过一定的组合方式，形成一个强学习模型，以达到提高学习正确率的目的。
　　第11章介绍了贝叶斯分类器分类方法，在一个真实数据集上执行了朴素贝叶斯分类器的训练预测，取得了理想的效果；在围绕实时大数据流分析这一需求展开的研究中，对在线学习Bandit算法的概念进行了阐述，并用Python进行了实验分析；还对生成对抗网络（GAN）进行了讲解，同时也介绍了DCGAN网络模型，并且使用DCGAN网络进行了人脸生成实验。
《Python数据挖掘与机器学习实战》配套资源获取方式
　　《Python数据挖掘与机器学习实战》涉及的源代码文件、教学视频、教学PPT视频和Demo需要读者自行下载。请登录华章公司的网站www.hzbook.com，在该网站上搜索到《Python数据挖掘与机器学习实战》页面，然后单击“资料下载”按钮即可在页面上找到“配书资源”下载链接。
《Python数据挖掘与机器学习实战》读者对象
*Python程序员；
*对数据挖掘感兴趣的人员；
*对机器学习和深度学习感兴趣的人员；
*想转行到人工智能领域的技术人员；
*想从其他编程语言转Python开发的人员；
*喜欢编程的自学人员；
*高校计算机等专业的学生；
*专业培训机构的学员。
《Python数据挖掘与机器学习实战》阅读建议
*没有Python开发基础的读者，建议从第1章顺次阅读并演练每一个实例。
*有一定Python数据挖掘基础的读者，可以根据实际情况有重点地选择阅读各个模块和项目案例。对于每一个模块和项目案例，先思考一下实现的思路，然后再亲自动手实现，这样阅读效果更佳。
*有基础的读者可以先阅读书中的模块和Demo，再结合配套源代码理解并调试，这样更加容易理解，而且也会理解得更加深刻。
《Python数据挖掘与机器学习实战》作者
　　《Python数据挖掘与机器学习实战》由方巍主笔编写。其他参与编写和程序调试工作的人员还有王秀芬、丁叶文和张飞鸿。《Python数据挖掘与机器学习实战》能得以顺利出版，要感谢南京信息工程大学计算机与软件学院2017级的全体研究人员，还要感谢在写作和出版过程中给予笔者大量帮助的各位编辑！
　　由于笔者水平所限，加之写作时间有限，书中可能还存在一些疏漏和不足之处，敬请各位读者批评指正。联系邮箱：hzbook2017@163.com。
　　最后祝大家读书快乐！

　　编著者