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《Python大数据与机器学习实战》

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      随着5G时代的来临、企事业单位信息化系统的不断完善以及物联网的兴起，数据的收集、传输、存储不再是问题，数据的质量和数量都呈爆发式增长。大数据开发的焦点逐渐从数据收集统计向挖掘新功能、节约成本、创造价值的方向转变，从而催生出大量的应用，并且开始在各个垂直领域开花结果。
      人工智能和大数据技术是一门交叉学科，不仅需要计算机领域的知识和算法技术，而且还需要应用领域的相关知识和技巧才能定义和解决问题。可以说，大数据不仅是一门技术，而且是一种思维。机器从数据中学习知识、总结经验，并不断自我进化，整个行业将迎来从信息化向智能化蓬勃发展的时期。
      从业者也将面临前所未有的挑战：如何定义问题、选择数据、架构系统、评估工作量、完成工作需要哪些技能……这些问题也随着行业的变化而逐步演进。对于从业者的技术要求越来越高，同时也产生了巨大的人才缺口。
      在此时代背景下，大量学生和有经验的程序员都希望能向人工智能和大数据的方向发展，而该领域又涉及系统集成、数据仓库、网络数据获取、统计学、数学基础、机器学习建模以及结果的展示等方面，使得该行业“门槛”比较高。对于日新月异的新兴行业，技术更新迭代速度非常快，目前学校和培训机构开设的课程有限，且水平良莠不齐。在校招时，笔者就发现本科生往往很难达到算法工程师的要求。
      那么，如何培养数据工程师并使其在有限的时间内了解整个系统的运行方式，同时出色地完成自身的工作，对学校和企业来说都是必须面对的问题。目前，市场上的大数据书籍和教程基本分为两类：一类偏重算法概念，实用性较差，读者的学习过程比较艰难枯燥，学习之后也很难与实际工作相结合；另一类偏重讲解语言和工具的用法，实例相对简单，与真实应用场景差别较大。

本书结合作者十余年软件开发、系统架构、算法实战及培训经验，致力于系统地阐释Python大数据和机器学习技术。从数据的采集、存储、清洗；到建立模型、统计分析；最终用前端程序呈现给用户的数据展示；以及后台的系统服务支持。结合了Python数据工具使用、算法原理、以及典型实例各个层面，希望读者通过对本书的阅读，少走弯路，以最小的学习成本得到最大的知识收益。
                  

 

 

       谢彦，从事软件开发和算法研发十余年，曾就职于联想研究院、元心科技等公司。参与研发机顶盒、上网本、智能手机操作系统，工作涉及上层应用、集群构建、图形底层优、语音合成与识别、数据挖掘、深度学习算法等。带领团队经验丰富，擅长团队内部人才培训。个人开发的应用“天琴语音阅读器”用户数达百万量级，近两年撰写数据挖掘和机器学习文章百余篇，CSDN阅读量100多万人次。现就职于和兴创联健康科技有限公司，专注于医疗大数据应用研发。

第1章 Python大数据开发入门 1
1.1 大数据工程师必备技能 1
1.2 Python开发环境 5
1.2.1 Windows环境 5
1.2.2 Linux环境 7
1.2.3 Docker环境 10
1.3 Python开发工具 16
1.3.1 Python命令行环境 16
1.3.2 Jupyter环境 18
1.4 Python数据类型 23
1.4.1 数值 24
1.4.2 字符串 24
1.4.3 列表 25
1.4.4 元组 26
1.4.5 集合 26
1.4.6 字典 27
1.5 Python函数和类 27
1.5.1 定义和使用函数 28
1.5.2 lambda匿名函数 28
1.5.3 类和继承 28
1.6 Python常用库 29
1.6.1 Python内置库 29
1.6.2 Python图形图像处理 30
1.6.3 Python自然语言处理 31
1.6.4 Python数据分析和处理 32
1.6.5 Python机器学习 33
1.7 Python技巧 34
1.7.1 Python程序调试 34
1.7.2 去掉警告信息 35
1.7.3 制作和导入模块 36
1.7.4 异常处理 37
1.8 Python常见问题 38
第2章科学计算Numpy40
2.1 多维数组 40
2.1.1 创建数组 40
2.1.2 访问数组 42
2.1.3 修改数组 43
2.2 数组元素运算 44
2.2.1 一元函数 44
2.2.2 二元函数 45
2.2.3 广播 46
2.2.4 自定义ufunc函数 47

2.3 常用函数 48
2.3.1 分段函数 48
2.3.2 统计函数 49
2.3.3 组合与分割 51
2.3.4 矩阵与二维数组 52
2.3.5 其他常用函数 54
第3章数据操作Pandas55
3.1 数据对象 55
3.1.1 Series对象 55
3.1.2 DataFrame对象 57
3.1.3 Index对象 60
3.2 数据存取 63
3.2.1 访问数据表元素 63
3.2.2 修改数据表元素 66
3.3 分组运算 68
3.3.1 分组 69
3.3.2 聚合 70
3.3.3 转换 71
3.3.4 过滤 72
3.3.5 应用 72
3.4 日期时间处理 73
3.4.1 Python日期时间处理 73
3.4.2 Pandas日期时间处理 75
3.4.3 时间序列操作 76
3.4.4 数据重排 84
第4章数据可视化 86
4.1 Matplotlib绘图库 87
4.1.1 准备工作 87
4.1.2 散点图与气泡图 88
4.1.3 线图 90

4.1.4 柱图 92
4.1.5 饼图 95
4.1.6 箱线图和小提琴图 96
4.1.7 三维图 97
4.1.8 Matplotlib绘图区域 100
4.1.9 文字显示问题 103
4.1.10 导出图表 104
4.1.11 Matplotlib技巧 105
4.2 Seaborn高级数据可视化 107
4.2.1 准备工作 107
4.2.2 连续变量相关图 108
4.2.3 分类变量图 109
4.2.4 回归图 113
4.2.5 多图组合 115
4.2.6 热力图 118
4.2.7 印刷品作图 119
4.3 PyEcharts交互图 119
4.3.1 ECharts 119
4.3.2 准备工作 120
4.3.3 绘制交互图 120
4.3.4 在网页中显示图 123
第5章获取数据 125
5.1 读写文件 126
5.1.1 读写文本文件 126
5.1.2 写日志文件 127
5.1.3 读写XML文件 128
5.1.4 读写Json文件 130
5.1.5 读写CSV文件 131
5.1.6 读写PKL文件 132
5.1.7 读写HDF5文件 133
5.1.8 读写Excel文件 134

5.2 读写数据库 135
5.2.1 数据库基本操作 136
5.2.2 Python存取MySQL
数据库 138
5.2.3 Python存取SQLServer
数据库 140
5.2.4 Python存取Sqlite
数据库 143
5.2.5 Python存取Dbase
数据库 143
5.3 读写数据仓库 144
5.3.1 读取ElasticSearch
数据 144
5.3.2 读取S3云存储数据 146
5.3.3 读取Hive数据 148
5.4 获取网络数据 151
5.4.1 从网络接口读取数据 151
5.4.2 抓取网站数据 152
5.4.3 使用POST方法抓取数据 153
5.4.4 转换HTML文件 153
5.5 选择数据存储方式 154
第6章数据预处理 155
6.1 数据类型识别与转换 155
6.1.1 基本类型转换 156
6.1.2 数据类型识别 157
6.2 数据清洗 158
6.2.1 缺失值处理 158
6.2.2 异常值处理 160
6.2.3 去重处理 162
6.3 数据归约 163
6.3.1 经验筛选特征 163
6.3.2 统计学方法筛选特征 163
6.3.3 模型筛选特征 164
6.3.4 数学方法降维 165
6.4 数据抽样 166
6.4.1 简单随机抽样 167
6.4.2 系统抽样 168
6.4.3 分层抽样 168
6.4.4 整群抽样 168
6.5 数据组合 169
6.5.1 merge函数 169
6.5.2 concat函数 170
6.6 特征提取 171
6.6.1 数值型特征 171
6.6.2 分类型特征 171
6.6.3 字符型特征 172
第7章数据分析 175
7.1 入门实例 175
7.2 假设检验 177
7.2.1 基本概念 177
7.2.2 假设检验的步骤 178
7.2.3 统计分析工具 178
7.3 参数检验与非参数检验 179
7.3.1 正态性检验 179
7.3.2 方差齐性检验 181
7.3.3 分析检验结果 182
7.4 T检验 182
7.4.1 单样本T检验 182
7.4.2 独立样本T检验 183
7.4.3 配对样本T检验 183
7.5 方差分析 184
7.6 秩和检验 185
7.7 卡方检验 186
7.8 相关性分析 187
7.8.1 图形描述相关性 188
7.8.2 正态资料的相关分析 189
7.8.3 非正态资料的相关分析 190
7.9 变量分析 190
7.9.1 单变量分析 190
7.9.2 多变量分析 191
7.10 TableOne工具 193
7.11 统计方法总结 194
第8章机器学习基础知识 196
8.1 基本概念 196
8.1.1 深度学习、机器学习、人工智能 197
8.1.2 有监督学习、无监督学习、半监督学习 197
8.1.3 训练集、验证集、测试集 198
8.1.4 过拟合与欠拟合 198
8.1.5 常用术语 199
8.2 评价模型 199
8.2.1 方差、协方差、协方差矩阵 200
8.2.2 距离与范数 204
8.2.3 回归效果评估 207
8.2.4 分类效果评估 210
第9章机器学习模型与工具 216
9.1 基于距离的算法 217
9.1.1 K近邻算法 217
9.1.2 聚类算法 219
9.2 线性回归与逻辑回归 221
9.2.1 线性回归 222
9.2.2 逻辑回归 225
9.3 支持向量机 226
9.4 信息熵和决策树 230
9.4.1 信息量和熵 231
9.4.2 决策树 234
9.5 关联规则 236
9.5.1 Apriori关联规则 237
9.5.2 FP-Growth关联分析 240
9.6 贝叶斯模型 242
9.6.1 贝叶斯公式 242
9.6.2 朴素贝叶斯算法 244
9.6.3 贝叶斯网络 248
9.7 隐马尔可夫模型 250
9.8 集成算法 254
第10章模型选择与相关技术 259
10.1 数据准备与模型选择 259
10.1.1 预处理 259
10.1.2 选择模型 260
10.2 自动机器学习框架 263
10.2.1 框架原理 263
10.2.2 Auto-Sklearn 264
10.2.3 Auto-ML 266
10.2.4 Auto-Keras 267
10.3 自然语言处理 269
10.3.1 分词工具 269
10.3.2 TF-IDF 271
10.4 建模相关技术 274
10.4.1 切分数据集与交叉验证 274
10.4.2 模型调参 276
10.4.3 学习曲线和验证曲线 279
10.4.4 保存模型 282
第11章大数据竞赛平台 283
11.1 定义问题 283
11.1.1 强人工智能与弱人工智能 284
11.1.2 Datathon竞赛 285
11.2 算法竞赛 286
11.2.1 大数据竞赛平台优势 287
11.2.2 Kaggle大数据平台 288
11.2.3 实战泰坦尼克号幸存问题 288
11.2.4 国内大数据平台 294
11.2.5 赛题选择 294
11.2.6 比赛注意事项 295
第12章决策问题：幸福感挖掘 296
12.1 赛题解读 296
12.2 模型初探 297
12.3 模型调优 299
12.3.1 模型粗调 299
12.3.2 模型精调 300
12.4 模型输出 305
12.4.1 显示决策树 305
12.4.2 特征重要性 306
12.5 XGBoost模型 307
12.5.1 XGBoost参数分析 307
12.5.2 XGBoost原理解析 308
12.5.3 XGBoost源码分析 312
第13章迁移学习：猫狗图片分类 317
13.1 深度学习神经网络 317
13.1.1 深度学习 318
13.1.2 卷积神经网络 319
13.1.3 卷积神经网络发展史 321
13.2 使用现有的神经网络模型 321
13.3 迁移学习 322
13.4 解决猫狗分类问题 323
13.4.1 数据及代码结构 323
13.4.2 提取特征 324
13.4.3 训练模型和预测 325
13.4.4 训练结果分析 326
13.4.5 代码下载 327
第14章图像分割：识别图中物体 328
14.1 Mask R-CNN算法 329
14.1.1 R-CNN 329
14.1.2 SPP Net 330
14.1.3 Fast R-CNN 330
14.1.4 Faster R-CNN 331
14.1.5 Mask R-CNN 332
14.2 Mask R-CNN源码解析 332
14.2.1 安装工具 332
14.2.2 源码结构 333
14.3 训练模型与预测 334
14.3.1 制作训练数据 335
14.3.2 训练模型和预测 338
14.3.3 建模相关问题 344
第15章时间序列分析 346
15.1 时序问题处理流程 346
15.1.1 分析问题 346
15.1.2 解决思路 347
15.2 趋势分析工具ARIMA349
15.2.1 相关概念 349
15.2.2 模型示例 353
15.3 傅里叶和小波变换 357
15.3.1 傅里叶变换 358
15.3.2 小波变换 360
15.4 Prophet时序模型 361
15.4.1 模型介绍 362
15.4.2 获取数据 362
15.4.3 模型示例 363
第16章自然语言处理：微博互动预测 367
16.1 赛题分析 367
16.1.1 数据分析 368

规则说明

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3.本次活动5月15日8:00截止，中奖名单会及时公布
4.本次活动最终解释权归“Python乱炖”公众号所有

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