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读 python 机器学习实践指南

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了读 python 机器学习实践指南，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含8644字，纯文字阅读大概需要13分钟。

内容图文

本书分8个章节

第1 章，Python 机器学习的生态系统，深入Python，它有一个深度活跃的开发者社区，而且许多开发者来自科学社区。这为Python 提供了丰富的科学计算库。在本章中，我们将讨论这些关键库的特性以及如何准备你的环境，以最好地利用它们。

第 2 章，构建应用程序，发现低价的公寓，指导我们构建第一个机器学习应用程序，我们从一个最小但实际的例子开始：建设应用程序来识别低价的公寓。到本章结束，我们将创建一个应用程序，使得寻找合适的公寓变得更容易点。

第 3 章，构建应用程序，发现低价的机票，演示了如何构建应用程序来不断地监测票价。一旦出现异常价格，应用程序将提醒我们，可以快速采取行动。
第 4 章，使用逻辑回归预测IPO 市场，展示了我们如何使用机器学习决定哪些IPO 值得仔细研究，而哪些可以直接跳过。

第 5 章，创建自定义的新闻源，介绍如何构建一个系统，它会了解你对于新闻的品味，而且每天都可以为你提供个性化的新闻资讯。
第 6 章，预测你的内容是否会广为流传，检查一些被大家广泛分享的内容，并试图找到这种内容相对于其他人们不愿分享的内容有哪些特点。
第 7 章，使用机器学习预测股票市场，讨论如何构建和测试交易策略。当你试图设计属于自己的系统时，有无数的陷阱要避免，这是一个几乎不可能完成的任务。但是，这个过程有很多的乐趣，而且有的时候，它甚至可以帮你盈利。

第 8 章，建立图像相似度的引擎，帮助你构建高级的、基于图像的深度学习应用。我们还将涵盖深度学习的算法来了解为什么它们是如此的重要，以及为什么它们成为了最近研究的热点。

第 9 章，打造聊天机器人，演示如何从头构建一个聊天机器人。读完之后，你将了解更多关于该领域的历史及其未来前景。

第 10 章，构建推荐引擎，探讨不同类型的推荐系统。我们将看到它们在商业中是如何实现和运作的。我们还将实现自己的推荐引擎来查找GitHub 资料库。

第一章节主要是了解了：机器学习的几个步骤：获取 ----- 检查和探索方法 ---- 准备清理 --- 建模 ---- 评估-----部署。

按照机器学习的6个步骤在pycharm上实现data数据的处理。花类型下的花瓣长宽花萼的长宽的参数关系研究并使用可视化的工具做出关系图。使用到的库及代码见下图。


"""NO.1"""
# import requests
# r = requests.get(r"https://api.github.com/users/acombs/starred")
# r2 = r.json()
# # f = open('requests_txt.txt', mode='w+', encoding='utf-8')
# # f.write(str(r2))
# # f.close()
#
# print( r2 )


"""NO.2使用pandas 分析数据data """

# import os
# import pandas as pd
# import requests
# # PATH = r'E:/Users/iris/'
# PATH = r'E:\python_data\iris'
# r = requests.get('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data')
# with open(PATH + 'iris.data', 'w') as f:
#     f.write(r.text)
#
# os.chdir(PATH)
# df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names=['sepal length', 'sepal width','petal length', 'petal width', 'class'])
# df.head()
# print(df.head())
# print()
# print(df['sepal length'])
# print()
# print(df[(df['class']=='Iris-virginica')&(df['petal width']>2.2)])
# print()
# print(df.corr())

"""NO.3 显示直方图 只显示 petal width 数据列"""
# import os
# import pandas as pd
#
# import matplotlib.pyplot as plt
# plt.style.use('ggplot')
# # matplotlib inline
# import numpy as np
# PATH = r'E:\python_data\iris'
# df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names=['sepal length', 'sepal width','petal length', 'petal width', 'class'])
#
# fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,4))
# ax.hist(df['petal width'], color='black');
# ax.set_ylabel('Count', fontsize=12)
# ax.set_xlabel('Width', fontsize=12)
# plt.title('Iris Petal Width', fontsize=14, y=1.01)
# plt.show()


"""NO.4 显示直方图 只显示4列数据列"""
# import os
# import pandas as pd
#
# import matplotlib.pyplot as plt
# plt.style.use('ggplot')
# # matplotlib inline
# import numpy as np
# PATH = r'E:\python_data\iris'
# df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names=['sepal length', 'sepal width','petal length', 'petal width', 'class'])
#
# fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize=(6, 4))
#
# ax[0][0].hist(df['petal width'], color='black')
# ax[0][0].set_ylabel('Count', fontsize=12)
# ax[0][0].set_xlabel('Width', fontsize=12)
# ax[0][0].set_title('Iris Petal Width', fontsize=14, y=1.01)
#
# ax[0][1].hist(df['petal length'], color='black')
# ax[0][1].set_ylabel('Count', fontsize=12)
# ax[0][1].set_xlabel('Lenth', fontsize=12)
# ax[0][1].set_title('Iris Petal Lenth', fontsize=14, y=1.01)
#
# ax[1][0].hist(df['sepal width'], color='black')
# ax[1][0].set_ylabel('Count', fontsize=12)
# ax[1][0].set_xlabel('Width', fontsize=12)
# ax[1][0].set_title('Iris Sepal Width', fontsize=14, y=1.01)
#
# ax[1][1].hist(df['sepal length'], color='black')
# ax[1][1].set_ylabel('Count', fontsize=12)
# ax[1][1].set_xlabel('Length', fontsize=12)
# ax[1][1].set_title('Iris Sepal Length', fontsize=14, y=1.01)
#
# plt.tight_layout()
# """自动调整布局避免拥挤 """
# plt.show()


""""NO.5 散点图  """
# import os
# import pandas as pd
#
# import matplotlib.pyplot as plt
# plt.style.use('ggplot')
# # matplotlib inline
# import numpy as np
# PATH = r'E:\python_data\iris'
# df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names=['sepal length', 'sepal width','petal length', 'petal width', 'class'])
# fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6))
# ax.scatter(df['petal width'], df['petal length'], color='green')
# ax.set_xlabel('Petal Width')
# ax.set_ylabel('Petal Length')
# ax.set_title('Petal Scatterplot')
# plt.show()


# """"NO.6 线图  """
# import os
# import pandas as pd
#
# import matplotlib.pyplot as plt
# plt.style.use('ggplot')
# # matplotlib inline
# import numpy as np
# PATH = r'E:\python_data\iris'
# df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names=['sepal length', 'sepal width','petal length', 'petal width', 'class'])
#
# fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
# ax.plot(df['petal length'], color='blue')
# ax.set_xlabel('Specimen Number')
# ax.set_ylabel('Petal Length')
# ax.set_title('Petal Length Plot')
#
# plt.show()

""""使用 seaborn 库绘图1  """
# import seaborn as sns
# import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
#
# PATH = r'E:\python_data\iris'
# df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names=['sepal length', 'sepal width','petal length', 'petal width', 'class'])
#
# sns.pairplot(df, hue='class')
#
# plt.show()
""""使用 seaborn 库绘图2  """
# import seaborn as sns
# import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
#
# PATH = r'E:\python_data\iris'
# df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names=['sepal length', 'sepal width','petal length', 'petal width', 'class'])
#
# fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 7))
# sns.set(style='white', palette='muted')
# sns.violinplot(x=df['class'], y=df['sepal length'], ax=ax[0,0])
# sns.violinplot(x=df['class'], y=df['sepal width'], ax=ax[0,1])
# sns.violinplot(x=df['class'], y=df['petal length'], ax=ax[1,0])
# sns.violinplot(x=df['class'], y=df['petal width'], ax=ax[1,1])
# fig.suptitle('Violin Plots', fontsize=16, y=1.03)
#
# for i in ax.flat:
#     plt.setp(i.get_xticklabels(), rotation=-90)
# fig.tight_layout()
#
# plt.show()


"""使用Statsmodels 绘制散点图以及寻找散点图的关系公式并绘制回归曲线 """

# import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
# import statsmodels.api as sm
#
# PATH = r'E:\python_data\iris'
# df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names=['sepal length', 'sepal width','petal length', 'petal width', 'class'])
#
# fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
# ax.scatter(df['sepal width'][:50], df['sepal length'][:50])
# ax.set_ylabel('Sepal Length')
# ax.set_xlabel('Sepal Width')
# ax.set_title('Setosa Sepal Width vs. Sepal Length', fontsize=14, y=1.02)
#
# # plt.show()
#
# y = df['sepal length'][:50]
# x = df['sepal width'][:50]
# X = sm.add_constant(x)
#
# results = sm.OLS(y, X).fit()
#
# print(results.summary())
#
# fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,7))
# ax.plot(x, results.fittedvalues, label='regression line')
# ax.scatter(x, y, label='data point', color='r')
# ax.set_ylabel('Sepal Length')
# ax.set_xlabel('Sepal Width')
# ax.set_title('Setosa Sepal Width vs. Sepal Length', fontsize=14, y=1.02)
# ax.legend(loc=2)
#
# plt.show()


"""使用 scikit-learn 库实现识别  """

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split


PATH = r'E:\python_data\iris'
df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names=['sepal length', 'sepal width','petal length', 'petal width', 'class'])

clf = RandomForestClassifier(max_depth=5, n_estimators=10)
X = df.iloc[:, :4]
y = df.iloc[:, 4]

print(X)
print()
print(y)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
rf = pd.DataFrame(list(zip(y_pred, y_test)), columns=['predicted', 'actual'])
rf['correct'] = rf.apply(lambda r: 1 if r['predicted'] == r['actual'] else 0, axis=1)

# print(rf)
print(rf['correct'].sum()/rf['correct'].count())

第二章： import.io 抓取房源数据失败，尝试使用八爪鱼来抓取房源数据，但是免费版本的软件抓数据的能力实在太差因此本章节没有完成代码实现功能。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的读 python 机器学习实践指南全部内容，希望文章能够帮你解决读 python 机器学习实践指南所遇到的程序开发问题。如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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