機器學習及其應用pdf

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《機器學習與優化》（[意] 羅伯托·巴蒂蒂）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：機器學習與優化

作者：[意] 羅伯托·巴蒂蒂

譯者：王彧弋

豆瓣評分：8.2

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-5

頁數：272

內容簡介：

本書是機器學習實戰領域的一本佳作，從機器學習的基本概念講起，旨在將初學者引入機器學習的大門，並走上實踐的道路。本書通過講解機器學習中的監督學習和無監督學習，並結合特徵選擇和排序、聚類方法、文本和網頁挖掘等熱點問題，論證了「優化是力量之源」這一觀點，為機器學習在企業中的應用提供了切實可行的操作建議。

作者簡介：

【作者簡介】

羅伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）

人工智慧領域先驅，IEEE會士。因在無功搜索優化（RSO）方向做出了開創性的工作而名震學界。 目前為義大利特倫託大學教授，同時擔任特倫託大學機器學習與智能優化實驗室（LION lab）主任。

毛羅·布魯納托（Mauro Brunato）

義大利特倫託大學助理教授，LION研究團隊成員。

【譯者簡介】

王彧弋

博士，現於瑞士蘇黎世聯邦理工學院從事研究工作，主要研究方向為理論計算機科學與機器學習。

2. 單自由度無阻尼振動系統的自由振動位移咋算

波的振幅、相角，頻率等知識在高中三角函數以及大學物理中都有涉及，不做敘述。

在表格中整理並用於復習各種機械振動模型的微分方程、微分方程的解、新的定義和衍生公式。

單自由度無阻尼自由振動
最簡單的振動系統就是單自由度無阻尼自由振動。彈簧振子是最簡單的模型，對其進行動力學分析可以得到微分方程，由常微分方程的解的理論可以得到其方程式。同樣為單自由度無阻尼自由振動的情況還有：豎直放置的彈簧，自由梁，單擺，復擺，扭振系統等。它們微分方程的形式都是一樣的，只是具體參數不同。













能量法




keq一等效剛度：使系統在廣義坐標方向產生單位位移，需要在這一坐標方向施加的力或力矩。
meq一等效質量：使系統在廣義坐標方向產生單位加速度，需要在這一坐標方向施加的力或力矩。

瑞利法
瑞利法是基於能量法，用於處理彈簧質量不能忽略的質量彈簧系統的振動問題。在單自由度質量彈簧系統中，將具有分布質量的彈性元件代入無阻尼自由振動的簡諧規律，即以集中首做或質量代替分布質量，計算其動能。



1.與以前單自由度系統時不同，這里彈簧不但有剛度，而且有質量，是個彈性體。
2.若考慮彈簧質量m,對固有頻率的影響，相當於把彈簧者伍質量的三分之一加到重塊上即可。

單自由度有阻尼自由振動
阻尼有很多種，材料阻尼、結構阻尼、流體阻尼……我們重點研究粘性阻尼——也稱線性阻尼，粘性阻尼力與速度成正比。。加入阻尼進行動力學分析，可得到單自由度有阻尼自由振動的微分方程。（公式在表格）

其它阻尼轉化成粘性阻尼，稱為等效粘性阻尼。







強迫振動
強迫振動的微分方程的解有兩部分：通解和特解。通解部分同單自由度有阻尼自由振動，特解部分放在表格。

復頻率響應




隔振






任意激勵的響應






脈沖


利用單位脈沖函數的性質，可以把時間在t=a作用的脈沖力F(t)產生的沖量表示為

脈沖響應函數：







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二階系統響應指標圖_機械振動理論(1)-單自由度系統_justride的博客-CSD...
單自由度機械繫統是最簡單的一種機械振動系統。 圖1 單自由度系統 系統的動力學方程及傳遞函數 假設一個單自由度系統的受力情況如下: 圖2 單自由度系統胡行受力示意圖 若該粘性阻尼單自由度( )系統(圖2)的力平衡方程式表示慣性力、阻...
單自由度系統的隨機振動計算與abaqus模擬驗證_lijil168的博客...
1、參考單自由度振動計算 2、習題 假設一自由度系統受到的激勵力是均值為0、自譜為S0=1的理想白雜訊平穩過程。求系統響應的均方值與自譜(功率譜密度函數,表示隨機過程的均方值在頻率內的分布密度)。 設m=1,k=(2*pi)**2,阻尼...
基於MATLAB的機械振動系統響應求解
以一個二自由度汽車振動系統為研究對象,通過分析該系統中汽車懸架的振動形式及受力狀況,求解該振動系統的數學模型和振動微分方程。運用Matlab軟體編程求出汽車懸架的轉角θ和質心位移X,繪出該振動系統響應的圖像。求解過程簡短,圖像數據准確、明了,且符合振動學原理,顯現了Matlab在求解此類機械振動系統的響應中的適用性和優越性,從而為求解一般機械振動系統的響應提供了簡單有效的方法。
機械動力學試卷（振動）試題
主要涉及振動方面的幾個典型算例，研究生算題，包括固有頻率、固有振型計算，系統響應等方面的練習題
最新發布 基於機械繫統動力學的原理_對輥軋機的四自由度垂直振動模型分析_matlab
【達摩老生出品，必屬精品，親測校正，質量保證】 資源名：基於機械繫統動力學的原理_對輥軋機的四自由度垂直振動模型分析_matlab 資源類型：matlab項目全套源碼 源碼說明： 全部項目源碼都是經過測試校正後百分百成功運行的，如果您下載後不能運行可聯系我進行指導或者更換。 適合人群：新手及有一定經驗的開發人員
單自由度振動響應分析程序GUI,單自由度系統自由振動實驗報告,matlab
可用於求解單自由度系統四種振動響應時域圖的用戶圖形界面，可以隨時調整相關參數。
第1章單自由度系統的振動.pdf
單自由度系統的振動，很好的講義，方便大家學習，單自由度系統的振動，很好的講義，方便大家學習，單自由度系統的振動，很好的講義，方便大家學習。
單自由度機械繫統動力學——牛頭刨床運動例題
答： 圖3 空載啟動後曲柄的穩態運動規律 圖4 開始刨削工件的載入過程 圖5 空載與切削時的穩態響應 Matlab求解代碼： [main.m] global P VP %各點位置與速度為全局變數 P=zeros(5,2); VP=zeros(5,2); P(3,2)=-0.38; P(5,2)=0.2; Je=zeros(1,61); Mre=ze...
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單自由度振動系統 matlab,單自由度系統的振動及matlab分析
《單自由度系統的振動及matlab分析》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《單自由度系統的振動及matlab分析(6頁珍藏版)》請在金鋤頭文庫上搜索。1、單自由度系統的振動及 matlab 分析 摘要：以彈簧質量系統為力學模型,研究單自由度系統的特性有著非常普遍的實際意義。根據單自由度振動系統數學模型,利用 Matlab 軟體設計了單自由度振動系統的數學模擬實驗。通過實驗可以得到單自由度振動方程的數...
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【洞幺邦】單自由度彈簧阻尼系統
已知質量m=10kg，彈簧系數k=1000N/m，阻尼c=40N•s/m。且質量塊的初始位移x(0)=0.02m，其初始速度x´(0)=0m/s。 阻尼是用來衡量系統自身消耗振動能量能力的物理量，在運動過程中，阻尼器的阻尼力總是與彈簧塊的運動方向相反，如下式所示： （2.1） 其中， 為阻尼器的阻尼系數，數值為40N.s/m； 為彈簧塊運動位移的導數。 彈簧受到外作用時，在線性范圍內，彈簧力的大小與彈簧的形變成正比，彈簧力的方向總是與形變方向相反。彈簧提供的熱力如下所示：
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機械振動學|基礎篇
楔子 在學習之前，一定要秉持著一種觀念：也就是學科之間互相交叉，你中有我我中有你（普遍聯系）。所以我們可以去尋找不同學科之間的關聯性，以期建立完整的體系，方便我們的記憶，提高學習的效率。 要研究的機械振動是什麼？ 在大學物理中，我們學過：機械振動是指物體或質點在其平衡位置附近所作有規律的往復運動。而當機械振動學單獨拿出來作為一個科目時，就要對大學物理中的知識進行延伸和拓展。 我們研究的大部分問題，都是系統的問題。錢學森認為：系統是由相互作用相互依賴的若干組成部分結合而成的，具有特定功能的有機整體，而
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英語口語415之每日二十個英語單詞
2020/09/01每日二十個英語單詞 system services control point (SSCP) 系統業務控制點,系統服務控制點 system time clock (STC) 系統時鍾 system uptime 系統運行時間 system verification 系統驗證 system verification suite (SVS) 系統驗證組 system, Berkeley intelligent processing (BIPS) 柏克萊智能處理系統 system
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第四章 機械振動
機械振動4.1 簡諧振動4.1.1 簡諧振動的動力學特性4.1.2 單擺4.2 簡諧振動的運動學4.2.1 簡諧運動的運動學方程4.2.2描述簡諧振動的三個重要的特徵向量1 振幅2 周期3 相位和初相位4.2.3 簡諧振動的矢量表示法4.3 簡諧振動的能量4.4 簡諧振動的合成4.4.1 同方向、同頻率簡諧振動的合成4.4.2 兩個同方向、不同頻率簡諧振動的合成4.4.3 兩個相互垂直、相同頻率的簡諧振動的合成（沒整理）4.4.4 兩個相互垂直、不同頻率的簡諧振動的合成（沒整理）4.4.5 振動的頻譜分析4
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單自由度系統的振動的幅頻特性曲線及相頻特性曲線及matlab分析,實驗四 線性系統的頻域分析...
實驗四 線性系統的頻域分析一、實驗目的1．掌握用MA TLAB 語句繪制各種頻域曲線。2．掌握控制系統的頻域分析方法。二、基礎知識及MATLAB 函數頻域分析法是應用頻域特性研究控制系統的一種經典方法。它是通過研究系統對正弦信號下的穩態和動態響應特性來分析系統的。採用這種方法可直觀的表達出系統的頻率特性，分析方法比較簡單，物理概念明確。1．頻率曲線主要包括三種:Nyquist 圖、Bode 圖和N...
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【連載】第五章機械振動第一節——簡諧振動
我是灼灼，一隻初學Java的大一金漸層。 嚮往余秀華和狄蘭·托馬斯的瘋狂，時常沉溺於將情感以詩相寄；追逐過王爾德、王小波的文字，後陷於毛姆和斯蒂芬·金不可自拔；熱愛文學的浪潮，白日夢到底卻總在現實里清醒；艷羨平靜又極度渴盼奔跑的力量。 歡迎與我交流鴨· QQ:1517526827； 個人博客：https://blog.csdn.net/weixin_52777510?spm=1001.2101.3001.5343 大學物理——教材：大學物理第六版 第五章 機械振動 振動是與人類生活和科學技術密切相關.
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matlab單自由度系統,單自由度系統的振動及matlab分析.docx
單自由度系統的振動及matlab分析單自由度系統的振動及matlab分析 摘要：以彈簧—質量系統為力學模型,研究單自由度系統的特性有著非常普遍的實際意義。根據單自由度振動系統數學模型,利用Matlab軟體設計了單自由度振動系統的數學模擬實驗。通過實驗可以得到單自由度振動方程的數值關鍵字：有阻尼自由振動、有阻尼自由振動、matlab正文：無阻尼自由振動:如圖所示的單自由度振動系統可以用如下微分方程描...
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簡單典型二階系統_結構動力學中的時域分析(1) —— 單自由度系統
引言今天來聊聊結構動力學中的時域分析。時域分析是結構動力學中的最直接，也是相對容易理解的一種分析類型，無論系統是線性的還是非線性的，穩態的還是非穩態的，確定的還是隨機的，都可以進行時域分析。單自由度系統考慮一個單自由度二階系統：疊加法首先介紹一種基於疊加的方法，當看到「疊加」時，基本就可以認定該方法僅適用於線性問題。考慮一個無阻尼單自由度系統在t0時刻受到單位大小的脈沖作用其t時刻的響應為單位脈沖...
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單自由度系統振動分析----指用一個獨立參量便可確定系統位置的振動系統
所有的單自由度振動系統經過簡化，都可以抽象成單振子，即將系統中全部起作用的質量都認為集中到質點上，這個質點的質量m稱為當量質量，所有的彈性都集中到彈簧中，這個彈簧剛度k稱為當量彈簧剛度。以後討論中，質量就是指當量質量，剛度就是指當量彈簧剛度。
結構動力學筆記01——單自由度系統振動
寫在前面 對於一個系統，其基本建模分析方法和步驟為：   不同學科面對的物理模型不同，但是其背後對應的數學模型可能有很多相似之處。對於具有輸入輸出的物理模型，從時域的角度來看，一般都可以分為一階系統、二階系統、高階系統…對應的數學模型為以時間t為自變數的常微分方程（組）。當從時域的角度研究問題時，核心就在於對常微分方程（組）的求解以及對其解的物理意義的理解。 模型歸納（時域分析法） 無阻尼自由振動 有阻尼自由振動 有阻尼受迫振動（簡諧激勵） 物理模型 一階系統（零輸入） 二階系統.
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單自由度振動全解：matlab理論計算&& virtual.lab motion模擬&&Excite PU模擬
1、單自由度振動理論推導見：https://blog.csdn.net/lijil168/article/details/88932542 其全解為： 2、利用matlab編程如下（計算發動機飛輪位移激勵下離合器從動盤的位移響應）： k1=7.5/(pi/180); m1=0.22; wn=sqrt(k1/m1); s_=0.5; wd=sqrt(1-s_^2)*wn; c1=...
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單自由度線性系統的自由振動（一）
機械振動學課件（我們的專業選修課）
大學機械振動的PPT課件 我們的專業選修課
單自由度振動系統
機器學習
人工智慧
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8

3. python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

4. 《Python與量化投資從基礎到實戰》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《07 Python股票量化投資課程（完結）》網路網盤資源免費下載

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5. 《Spark機器學習》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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簡介：《Spark機器學習》每章都設計了案例研究，以機器學習演算法為主線，結合實例探討了Spark 的實際應用。書中沒有讓人抓狂的數據公式，而是從准備和正確認識數據開始講起，全面涵蓋了推薦系統、回歸、聚類、降維等經典的機器學習演算法及其實際應用。

6. 《深入淺出深度學習原理剖析與Python實踐》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《深入淺出深度學習原理剖析與Python實踐》網路網盤pdf最新全集下載:
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簡介：《深入淺出深度學習：原理剖析與Python實踐》介紹了深度學習相關的原理與應用，全書共分為三大部分，第一部分主要回顧了深度學習的發展歷史，以及Theano的使用；第二部分詳細講解了與深度學習相關的基礎知識，包括線性代數、概率論、概率圖模型、機器學習和至優化演算法；在第三部分中，針對若干核心的深度學習模型，如自編碼器、受限玻爾茲曼機、遞歸神經網路和卷積神經網路等進行詳細的原理分析與講解，並針對不同的模型給出相應的具體應用。

《深入淺出深度學習：原理剖析與Python實踐》適合有一定高等數學、機器學習和Python編程基礎的在校學生、高校研究者或在企業中從事深度學習的工程師使用，書中對模型的原理與難點進行了深入分析，在每一章的後面都提供了詳細的參考文獻，讀者可以對相關的細節進行更深入的研究。理論與實踐相結合，《深入淺出深度學習：原理剖析與Python實踐》針對常用的模型分別給出了相應的應用，讀者也可以在Github中下載和查看《深入淺出深度學習：原理剖析與Python實踐》的代碼（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。

7. 機器學習需要什麼數學基礎

• 數學基礎

  歡迎補充。

  文中提供的PDF下載鏈接，均來自於網路，如有問題，請站內告知。

• 《矩陣分析》 PDFRoger Horn。矩陣分析領域無爭議的經典

• 《概率論及其應用》 PDF威廉·費勒。極牛的書，可數學味道太重，不適合做機器學習的

• 《All Of Statistics》 PDF 掃描版PDF 高清版機器學習這個方向，統計學也一樣非常重要。推薦All of statistics，這是CMU的一本很簡潔的教科書，注重概念，簡化計算，簡化與Machine Learning無關的概念和統計內容，可以說是很好的快速入門材料。

• 《Nonlinear Programming, 2nd》 PDF最優化方法，非線性規劃的參考書。

• 《Convex Optimization》 PDF配套代碼Boyd的經典書籍，被引用次數超過14000次，面向實際應用，並且有配套代碼，是一本不可多得的好書。

• 《Numerical Optimization》 PDF第二版，Nocedal著，非常適合非數值專業的學生和工程師參考，演算法流程清晰詳細，原理清楚。

• 《Introction to Mathematical Statistics》 PDF第六版，Hogg著，本書介紹了概率統計的基本概念以及各種分布，以及ML，Bayesian方法等內容。

• 《An Introction to Probabilistic Graphical Models》 PDFJordan著，本書介紹了條件獨立、分解、混合、條件混合等圖模型中的基本概念，對隱變數（潛在變數）也做了詳細介紹，相信大家在隱馬爾科夫鏈和用Gaussian混合模型來實現EM演算法時遇到過這個概念。

• 《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》 PDFKoller著，一本很厚很全面的書，理論性很強，可以作為參考書使用。

• 具體數學 PDF經典

• bind一月 4

• 線性代數 (Linear Algebra)：我想國內的大學生都會學過這門課程，但是，未必每一位老師都能貫徹它的精要。這門學科對於Learning是必備的基礎，對它的透徹掌握是必不可少的。我在科大一年級的時候就學習了這門課，後來到了香港後，又重新把線性代數讀了一遍，所讀的是

  Introction to Linear Algebra (3rd Ed.) by Gilbert Strang.

  這本書是MIT的線性代數課使用的教材，也是被很多其它大學選用的經典教材。它的難度適中，講解清晰，重要的是對許多核心的概念討論得比較透徹。我個人覺得，學習線性代數，最重要的不是去熟練矩陣運算和解方程的方法——這些在實際工作中MATLAB可以代勞，關鍵的是要深入理解幾個基礎而又重要的概念：子空間(Subspace)，正交(Orthogonality)，特徵值和特徵向量(Eigenvalues and eigenvectors)，和線性變換(Linear transform)。從我的角度看來，一本線代教科書的質量，就在於它能否給這些根本概念以足夠的重視，能否把它們的聯系講清楚。Strang的這本書在這方面是做得很好的。

  而且，這本書有個得天獨厚的優勢。書的作者長期在MIT講授線性代數課(18.06)，課程的video在MIT的Open courseware網站上有提供。有時間的朋友可以一邊看著名師授課的錄像，一邊對照課本學習或者復習。

  Linear Algebra

• 概率和統計 (Probability and Statistics):概率論和統計的入門教科書很多，我目前也沒有特別的推薦。我在這里想介紹的是一本關於多元統計的基礎教科書：

  Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed.) by Richard A. Johnson and Dean W. Wichern

  這本書是我在剛接觸向量統計的時候用於學習的，我在香港時做研究的基礎就是從此打下了。實驗室的一些同學也借用這本書學習向量統計。這本書沒有特別追求數學上的深度，而是以通俗易懂的方式講述主要的基本概念，讀起來很舒服，內容也很實用。對於Linear regression, factor analysis, principal component analysis (PCA), and canonical component analysis (CCA)這些Learning中的基本方法也展開了初步的論述。

  之後就可以進一步深入學習貝葉斯統計和Graphical models。一本理想的書是

  Introction to Graphical Models (draft version). by M. Jordan and C. Bishop.

  我不知道這本書是不是已經出版了（不要和Learning in Graphical Models混淆，那是個論文集，不適合初學）。這本書從基本的貝葉斯統計模型出發一直深入到復雜的統計網路的估計和推斷，深入淺出，statistical learning的許多重要方面都在此書有清楚論述和詳細講解。MIT內部可以access，至於外面，好像也是有電子版的。