發表於2024-11-22
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。
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。
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。
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
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