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Machine Learning In Action: Python3 实现的机器学习实战

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简介：
本书通过Python3语言详细讲解了机器学习算法的实际应用与实现方法，旨在为读者提供动手实践的学习途径。 《机器学习实战》这本书主要是用Python2.x实现的，在使用Python3版本进行实践时可能会遇到一些问题。我在此记录自己在学习该书过程中的笔记与思考，并希望能帮助大家快速上手机器学习。 从最基础的知识开始，一方面记录自己的学习经历和心得，另一方面为后来者提供参考，避免走弯路。以下是各章节的学习内容概述： 第一章：KNN算法 - 详细代码见对应的文件夹。 - 具体分析可以查看我的博客。 第二章：决策树 - 包含详细的代码实现，并存放于相应的文件夹中。 - 对应的深入讲解和案例分析可以在相关博客文章里找到。 第三章：逻辑回归（Logistic Regression） - 详细代码位于对应的章节文件夹内。 - 具体的学习心得及技术细节在相关的博客中有详细介绍。

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  • Machine Learning In Action: Python3 实现的机器学习实战
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    本书通过Python3语言详细讲解了机器学习算法的实际应用与实现方法，旨在为读者提供动手实践的学习途径。 《机器学习实战》这本书主要是用Python2.x实现的，在使用Python3版本进行实践时可能会遇到一些问题。我在此记录自己在学习该书过程中的笔记与思考，并希望能帮助大家快速上手机器学习。 从最基础的知识开始，一方面记录自己的学习经历和心得，另一方面为后来者提供参考，避免走弯路。以下是各章节的学习内容概述： 第一章：KNN算法 - 详细代码见对应的文件夹。 - 具体分析可以查看我的博客。 第二章：决策树 - 包含详细的代码实现，并存放于相应的文件夹中。 - 对应的深入讲解和案例分析可以在相关博客文章里找到。 第三章：逻辑回归（Logistic Regression） - 详细代码位于对应的章节文件夹内。 - 具体的学习心得及技术细节在相关的博客中有详细介绍。
     
  • Python 实现的机器学习课程设计代码 Machine Learning
    优质
    本课程提供利用Python语言进行机器学习项目的设计与实现，涵盖算法理论及实践应用，适合初学者深入理解和掌握机器学习的核心技术。 Python 实现机器学习课程设计代码包括阿斯塔尔数据转换、决策树、降维预测、梯度下降、K 表示克吕斯特 K 最近邻（Knn）、Sklearn 线性判别分析、线性回归、局部加权学习、逻辑回归 Lstm 预测、多层感知器分类器和多元回归。此外，还包括评分函数自组织地图、顺序最小优化相似性搜索和支持向量机词频函数 Xgboost 分类器与 Xgboost 回归器的实现。
     
  • 机器学习学习笔记之Machine Learning
    优质
    《机器学习学习笔记之Machine Learning》是一份系统总结和整理机器学习理论与实践的学习资料，旨在帮助读者深入理解算法原理并应用于实际问题解决。 个人所作的机器学习学习笔记已整理完毕并分享出来，供有需要的人参考。这些笔记针对初学者设计，对于已经精通该领域的高手可能不太适用。文档格式为PDF。
     
  • Mathematics in Machine Learning
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    本课程探讨机器学习中数学原理的应用，涵盖线性代数、概率论与统计学等核心领域，帮助学员构建坚实的理论基础。 《Mathematics for Machine Learning》这本书的书签应该是正确的，作者是Marc Peter Deisenroth, A Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong。
     
  • 层次聚类在机器学习中的应用 Hierarchical Clustering in Machine Learning
    优质
    本研究探讨了层次聚类算法在机器学习领域的应用，通过构建数据点间的层级关系，实现高效的数据分类与分析。 层次聚类的基本步骤如下：首先将每个样本视为一个独立的类别，并计算这些类之间的距离或相似度。接着，选择最接近的两个类别合并成一个新的单一类别，这样总的类别数量就会减少一个。然后重新评估这个新形成的类别与其他未被合并的旧类别的相似度。重复上述过程直到所有数据点最终聚集成单个大类为止。整个计算过程中类似于构建一棵二叉树的过程，但其方向是从树叶到树枝再到树干的方向进行构建。本资源详细介绍了层次聚类算法的具体操作方法和步骤。
     
  • Python3机器学习实战指南.zip
    优质
    《Python3机器学习实战指南》是一本深入浅出地讲解如何使用Python进行机器学习的实用教程，涵盖从基础理论到项目实践的知识。 利用Python 3解答机器学习相关题目的答案，并且给出了代码。
     
  • Progress in Financial Machine Learning
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    《Progress in Financial Machine Learning》一书探讨了机器学习技术在金融领域的最新应用与进展，涵盖算法交易、风险管理等多个方面。 机器学习（ML）正在几乎每一个方面重塑我们的生活。如今，ML算法能够完成之前只有专家人类才能处理的任务。在金融领域，现在是采用这一颠覆性技术的最佳时机，它将彻底改变几代人的投资方式。读者可以学到如何组织大数据以适应ML算法；如何使用这些数据进行研究；如何运用超级计算方法；以及如何验证自己的发现同时避免假阳性结果的出现。 本书针对从业者日常面临的实际问题提供了科学合理的解决方案，并通过数学、代码和实例加以解释说明，使读者能够成为积极的应用者，在特定环境中测试建议的方法。此书由一位公认的专家兼投资组合经理撰写，旨在为金融专业人士提供实现现代金融成功的创新工具。
     
  • Progress in Financial Machine Learning
    优质
    《Progress in Financial Machine Learning》一书聚焦于金融领域机器学习技术的应用与进展，探讨了算法交易、风险管理和量化投资策略等前沿话题。 Machine learning (ML) is revolutionizing nearly every aspect of our lives. Today, ML algorithms can accomplish tasks that only expert humans could perform until recently. In the realm of finance, this marks an incredibly exciting period for adopting disruptive technologies that will redefine how everyone invests for generations to come. Readers will learn how to structure big data in a way that is suitable for ML algorithms; conduct research using these algorithms on such datasets; leverage supercomputing methods; and backtest their findings while minimizing false positives. The book addresses real-life challenges faced by practitioners daily, offering scientifically sound solutions supported by math, code examples, and practical demonstrations. By engaging with the content actively, readers can test proposed solutions in their specific contexts. Authored by a renowned expert and portfolio manager, this book equips investment professionals with cutting-edge tools necessary to thrive in modern finance.
     
  • Qiskit-Machine-Learning：量子机器学习源码
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    Qiskit-Machine-Learning 是一个开源库，致力于将量子计算与经典机器学习技术相结合，提供一系列基于Qiskit的量子机器学习算法和模型。 Qiskit机器学习包目前仅包含样本数据集，并提供了一些分类算法如QSVM（量子支持向量机）和VQC（可变量子分类器），这些可用于实验研究，此外还有用于生成对抗网络的QGAN算法。 安装方法推荐使用pip工具进行。在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning` 即可通过该方式自动处理所有依赖项，并确保您获得最新且经过良好测试的版本。如果希望尝试开发中的新功能或为机器学习项目贡献代码，可以考虑从源代码直接安装。 对于使用PyTorch进行神经网络操作的需求，可以通过在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning[torch]` 来安装相关软件包。这将自动配置所需的PyTorch环境以支持进一步的开发工作。