机器学习及其应用pdf

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《机器学习与优化》（[意] 罗伯托·巴蒂蒂）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：机器学习与优化

作者：[意] 罗伯托·巴蒂蒂

译者：王彧弋

豆瓣评分：8.2

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-5

页数：272

内容简介：

本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。

作者简介：

【作者简介】

罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）

人工智能领域先驱，IEEE会士。因在无功搜索优化（RSO）方向做出了开创性的工作而名震学界。 目前为意大利特伦托大学教授，同时担任特伦托大学机器学习与智能优化实验室（LION lab）主任。

毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato）

意大利特伦托大学助理教授，LION研究团队成员。

【译者简介】

王彧弋

博士，现于瑞士苏黎世联邦理工学院从事研究工作，主要研究方向为理论计算机科学与机器学习。

2. 单自由度无阻尼振动系统的自由振动位移咋算

波的振幅、相角，频率等知识在高中三角函数以及大学物理中都有涉及，不做叙述。

在表格中整理并用于复习各种机械振动模型的微分方程、微分方程的解、新的定义和衍生公式。

单自由度无阻尼自由振动
最简单的振动系统就是单自由度无阻尼自由振动。弹簧振子是最简单的模型，对其进行动力学分析可以得到微分方程，由常微分方程的解的理论可以得到其方程式。同样为单自由度无阻尼自由振动的情况还有：竖直放置的弹簧，自由梁，单摆，复摆，扭振系统等。它们微分方程的形式都是一样的，只是具体参数不同。













能量法




keq一等效刚度：使系统在广义坐标方向产生单位位移，需要在这一坐标方向施加的力或力矩。
meq一等效质量：使系统在广义坐标方向产生单位加速度，需要在这一坐标方向施加的力或力矩。

瑞利法
瑞利法是基于能量法，用于处理弹簧质量不能忽略的质量弹簧系统的振动问题。在单自由度质量弹簧系统中，将具有分布质量的弹性元件代入无阻尼自由振动的简谐规律，即以集中首做或质量代替分布质量，计算其动能。



1.与以前单自由度系统时不同，这里弹簧不但有刚度，而且有质量，是个弹性体。
2.若考虑弹簧质量m,对固有频率的影响，相当于把弹簧者伍质量的三分之一加到重块上即可。

单自由度有阻尼自由振动
阻尼有很多种，材料阻尼、结构阻尼、流体阻尼……我们重点研究粘性阻尼——也称线性阻尼，粘性阻尼力与速度成正比。。加入阻尼进行动力学分析，可得到单自由度有阻尼自由振动的微分方程。（公式在表格）

其它阻尼转化成粘性阻尼，称为等效粘性阻尼。







强迫振动
强迫振动的微分方程的解有两部分：通解和特解。通解部分同单自由度有阻尼自由振动，特解部分放在表格。

复频率响应




隔振






任意激励的响应






脉冲


利用单位脉冲函数的性质，可以把时间在t=a作用的脉冲力F(t)产生的冲量表示为

脉冲响应函数：







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二阶系统响应指标图_机械振动理论(1)-单自由度系统_justride的博客-CSD...
单自由度机械系统是最简单的一种机械振动系统。 图1 单自由度系统 系统的动力学方程及传递函数 假设一个单自由度系统的受力情况如下: 图2 单自由度系统胡行受力示意图 若该粘性阻尼单自由度( )系统(图2)的力平衡方程式表示惯性力、阻...
单自由度系统的随机振动计算与abaqus仿真验证_lijil168的博客...
1、参考单自由度振动计算 2、习题 假设一自由度系统受到的激励力是均值为0、自谱为S0=1的理想白噪声平稳过程。求系统响应的均方值与自谱(功率谱密度函数,表示随机过程的均方值在频率内的分布密度)。 设m=1,k=(2*pi)**2,阻尼...
基于MATLAB的机械振动系统响应求解
以一个二自由度汽车振动系统为研究对象,通过分析该系统中汽车悬架的振动形式及受力状况,求解该振动系统的数学模型和振动微分方程。运用Matlab软件编程求出汽车悬架的转角θ和质心位移X,绘出该振动系统响应的图像。求解过程简短,图像数据准确、明了,且符合振动学原理,显现了Matlab在求解此类机械振动系统的响应中的适用性和优越性,从而为求解一般机械振动系统的响应提供了简单有效的方法。
机械动力学试卷（振动）试题
主要涉及振动方面的几个典型算例，研究生算题，包括固有频率、固有振型计算，系统响应等方面的练习题
最新发布 基于机械系统动力学的原理_对辊轧机的四自由度垂直振动模型分析_matlab
【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于机械系统动力学的原理_对辊轧机的四自由度垂直振动模型分析_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
单自由度振动响应分析程序GUI,单自由度系统自由振动实验报告,matlab
可用于求解单自由度系统四种振动响应时域图的用户图形界面，可以随时调整相关参数。
第1章单自由度系统的振动.pdf
单自由度系统的振动，很好的讲义，方便大家学习，单自由度系统的振动，很好的讲义，方便大家学习，单自由度系统的振动，很好的讲义，方便大家学习。
单自由度机械系统动力学——牛头刨床运动例题
答： 图3 空载启动后曲柄的稳态运动规律 图4 开始刨削工件的加载过程 图5 空载与切削时的稳态响应 Matlab求解代码： [main.m] global P VP %各点位置与速度为全局变量 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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单自由度振动系统 matlab,单自由度系统的振动及matlab分析
《单自由度系统的振动及matlab分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《单自由度系统的振动及matlab分析(6页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。1、单自由度系统的振动及 matlab 分析 摘要：以弹簧质量系统为力学模型,研究单自由度系统的特性有着非常普遍的实际意义。根据单自由度振动系统数学模型,利用 Matlab 软件设计了单自由度振动系统的数学仿真实验。通过实验可以得到单自由度振动方程的数...
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【洞幺邦】单自由度弹簧阻尼系统
已知质量m=10kg，弹簧系数k=1000N/m，阻尼c=40N•s/m。且质量块的初始位移x(0)=0.02m，其初始速度x´(0)=0m/s。 阻尼是用来衡量系统自身消耗振动能量能力的物理量，在运动过程中，阻尼器的阻尼力总是与弹簧块的运动方向相反，如下式所示： （2.1） 其中， 为阻尼器的阻尼系数，数值为40N.s/m； 为弹簧块运动位移的导数。 弹簧受到外作用时，在线性范围内，弹簧力的大小与弹簧的形变成正比，弹簧力的方向总是与形变方向相反。弹簧提供的热力如下所示：
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机械振动学|基础篇
楔子 在学习之前，一定要秉持着一种观念：也就是学科之间互相交叉，你中有我我中有你（普遍联系）。所以我们可以去寻找不同学科之间的关联性，以期建立完整的体系，方便我们的记忆，提高学习的效率。 要研究的机械振动是什么？ 在大学物理中，我们学过：机械振动是指物体或质点在其平衡位置附近所作有规律的往复运动。而当机械振动学单独拿出来作为一个科目时，就要对大学物理中的知识进行延伸和拓展。 我们研究的大部分问题，都是系统的问题。钱学森认为：系统是由相互作用相互依赖的若干组成部分结合而成的，具有特定功能的有机整体，而
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英语口语415之每日二十个英语单词
2020/09/01每日二十个英语单词 system services control point (SSCP) 系统业务控制点,系统服务控制点 system time clock (STC) 系统时钟 system uptime 系统运行时间 system verification 系统验证 system verification suite (SVS) 系统验证组 system, Berkeley intelligent processing (BIPS) 柏克莱智能处理系统 system
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第四章 机械振动
机械振动4.1 简谐振动4.1.1 简谐振动的动力学特性4.1.2 单摆4.2 简谐振动的运动学4.2.1 简谐运动的运动学方程4.2.2描述简谐振动的三个重要的特征向量1 振幅2 周期3 相位和初相位4.2.3 简谐振动的矢量表示法4.3 简谐振动的能量4.4 简谐振动的合成4.4.1 同方向、同频率简谐振动的合成4.4.2 两个同方向、不同频率简谐振动的合成4.4.3 两个相互垂直、相同频率的简谐振动的合成（没整理）4.4.4 两个相互垂直、不同频率的简谐振动的合成（没整理）4.4.5 振动的频谱分析4
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单自由度系统的振动的幅频特性曲线及相频特性曲线及matlab分析,实验四 线性系统的频域分析...
实验四 线性系统的频域分析一、实验目的1．掌握用MA TLAB 语句绘制各种频域曲线。2．掌握控制系统的频域分析方法。二、基础知识及MATLAB 函数频域分析法是应用频域特性研究控制系统的一种经典方法。它是通过研究系统对正弦信号下的稳态和动态响应特性来分析系统的。采用这种方法可直观的表达出系统的频率特性，分析方法比较简单，物理概念明确。1．频率曲线主要包括三种:Nyquist 图、Bode 图和N...
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【连载】第五章机械振动第一节——简谐振动
我是灼灼，一只初学Java的大一金渐层。 向往余秀华和狄兰·托马斯的疯狂，时常沉溺于将情感以诗相寄；追逐过王尔德、王小波的文字，后陷于毛姆和斯蒂芬·金不可自拔；热爱文学的浪潮，白日梦到底却总在现实里清醒；艳羡平静又极度渴盼奔跑的力量。 欢迎与我交流鸭· QQ:1517526827； 个人博客：https://blog.csdn.net/weixin_52777510?spm=1001.2101.3001.5343 大学物理——教材：大学物理第六版 第五章 机械振动 振动是与人类生活和科学技术密切相关.
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matlab单自由度系统,单自由度系统的振动及matlab分析.docx
单自由度系统的振动及matlab分析单自由度系统的振动及matlab分析 摘要：以弹簧—质量系统为力学模型,研究单自由度系统的特性有着非常普遍的实际意义。根据单自由度振动系统数学模型,利用Matlab软件设计了单自由度振动系统的数学仿真实验。通过实验可以得到单自由度振动方程的数值关键字：有阻尼自由振动、有阻尼自由振动、matlab正文：无阻尼自由振动:如图所示的单自由度振动系统可以用如下微分方程描...
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简单典型二阶系统_结构动力学中的时域分析(1) —— 单自由度系统
引言今天来聊聊结构动力学中的时域分析。时域分析是结构动力学中的最直接，也是相对容易理解的一种分析类型，无论系统是线性的还是非线性的，稳态的还是非稳态的，确定的还是随机的，都可以进行时域分析。单自由度系统考虑一个单自由度二阶系统：叠加法首先介绍一种基于叠加的方法，当看到“叠加”时，基本就可以认定该方法仅适用于线性问题。考虑一个无阻尼单自由度系统在t0时刻受到单位大小的脉冲作用其t时刻的响应为单位脉冲...
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单自由度系统振动分析----指用一个独立参量便可确定系统位置的振动系统
所有的单自由度振动系统经过简化，都可以抽象成单振子，即将系统中全部起作用的质量都认为集中到质点上，这个质点的质量m称为当量质量，所有的弹性都集中到弹簧中，这个弹簧刚度k称为当量弹簧刚度。以后讨论中，质量就是指当量质量，刚度就是指当量弹簧刚度。
结构动力学笔记01——单自由度系统振动
写在前面 对于一个系统，其基本建模分析方法和步骤为：   不同学科面对的物理模型不同，但是其背后对应的数学模型可能有很多相似之处。对于具有输入输出的物理模型，从时域的角度来看，一般都可以分为一阶系统、二阶系统、高阶系统…对应的数学模型为以时间t为自变量的常微分方程（组）。当从时域的角度研究问题时，核心就在于对常微分方程（组）的求解以及对其解的物理意义的理解。 模型归纳（时域分析法） 无阻尼自由振动 有阻尼自由振动 有阻尼受迫振动（简谐激励） 物理模型 一阶系统（零输入） 二阶系统.
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单自由度振动全解：matlab理论计算&& virtual.lab motion仿真&&Excite PU仿真
1、单自由度振动理论推导见：https://blog.csdn.net/lijil168/article/details/88932542 其全解为： 2、利用matlab编程如下（计算发动机飞轮位移激励下离合器从动盘的位移响应）： 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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单自由度线性系统的自由振动（一）
机械振动学课件（我们的专业选修课）
大学机械振动的PPT课件 我们的专业选修课
单自由度振动系统
机器学习
人工智能
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3. python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章Python数据分析概述1

任务1.1认识数据分析1

1.1.1掌握数据分析的概念2

1.1.2掌握数据分析的流程2

1.1.3了解数据分析应用场景4

任务1.2熟悉Python数据分析的工具5

1.2.1了解数据分析常用工具6

1.2.2了解Python数据分析的优势7

1.2.3了解Python数据分析常用类库7

任务1.3安装Python的Anaconda发行版9

1.3.1了解Python的Anaconda发行版9

1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9

1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12

任务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 级功能16

小结19

课后习题19

第2章NumPy数值计算基础21

任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21

2.1.1创建数组对象21

2.1.2生成随机数27

2.1.3通过索引访问数组29

2.1.4变换数组的形态31

任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34

2.2.1创建NumPy矩阵34

2.2.2掌握ufunc函数37

任务2.3利用NumPy进行统计分析41

2.3.1读/写文件41

2.3.2使用函数进行简单的统计分析44

2.3.3任务实现48

小结50

实训50

实训1创建数组并进行运算50

实训2创建一个国际象棋的棋盘50

课后习题51

第3章Matplotlib数据可视化基础52

任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52

3.1.1掌握pyplot基础语法53

3.1.2设置pyplot的动态rc参数56

任务3.2分析特征间的关系59

3.2.1绘制散点图59

3.2.2绘制折线图62

3.2.3任务实现65

任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68

3.3.1绘制直方图68

3.3.2绘制饼图70

3.3.3绘制箱线图71

3.3.4任务实现73

小结77

实训78

实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78

实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78

课后习题79

第4章pandas统计分析基础80

任务4.1读/写不同数据源的数据80

4.1.1读/写数据库数据80

4.1.2读/写文本文件83

4.1.3读/写Excel文件87

4.1.4任务实现88

任务4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用属性89

4.2.2查改增删DataFrame数据91

4.2.3描述分析DataFrame数据101

4.2.4任务实现104

任务4.3转换与处理时间序列数据107

4.3.1转换字符串时间为标准时间107

4.3.2提取时间序列数据信息109

4.3.3加减时间数据110

4.3.4任务实现111

任务4.4使用分组聚合进行组内计算113

4.4.1使用groupby方法拆分数据114

4.4.2使用agg方法聚合数据116

4.4.3使用apply方法聚合数据119

4.4.4使用transform方法聚合数据121

4.4.5任务实现121

任务4.5创建透视表与交叉表123

4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123

4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127

4.5.3任务实现128

小结130

实训130

实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130

实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130

实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131

实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131

课后习题131

第5章使用pandas进行数据预处理133

任务5.1合并数据133

5.1.1堆叠合并数据133

5.1.2主键合并数据136

5.1.3重叠合并数据139

5.1.4任务实现140

任务5.2清洗数据141

5.2.1检测与处理重复值141

5.2.2检测与处理缺失值146

5.2.3检测与处理异常值149

5.2.4任务实现152

任务5.3标准化数据154

5.3.1离差标准化数据154

5.3.2标准差标准化数据155

5.3.3小数定标标准化数据156

5.3.4任务实现157

任务5.4转换数据158

5.4.1哑变量处理类别型数据158

5.4.2离散化连续型数据160

5.4.3任务实现162

小结163

实训164

实训1插补用户用电量数据缺失值164

实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164

实训3标准化建模专家样本数据164

课后习题165

第6章使用scikit-learn构建模型167

任务6.1使用sklearn转换器处理数据167

6.1.1加载datasets模块中的数据集167

6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170

6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172

6.1.4任务实现174

任务6.2构建并评价聚类模型176

6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176

6.2.2评价聚类模型179

6.2.3任务实现182

任务6.3构建并评价分类模型183

6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183

6.3.2评价分类模型186

6.3.3任务实现188

任务6.4构建并评价回归模型190

6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190

6.4.2评价回归模型193

6.4.3任务实现194

小结196

实训196

实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196

实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196

实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197

实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197

课后习题198

第7章航空公司客户价值分析199

任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199

7.1.1了解航空公司现状200

7.1.2认识客户价值分析201

7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201

任务7.2预处理航空客户数据202

7.2.1处理数据缺失值与异常值202

7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202

7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206

7.2.4任务实现207

任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209

7.3.1了解K-Means聚类算法209

7.3.2分析聚类结果210

7.3.3模型应用213

7.3.4任务实现214

小结215

实训215

实训1处理信用卡数据异常值215

实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217

实训3构建K-Means聚类模型218

课后习题218

第8章财政收入预测分析220

任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220

8.1.1分析财政收入预测背景220

8.1.2了解财政收入预测的方法222

8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223

任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223

8.2.1了解相关性分析223

8.2.2分析计算结果224

8.2.3任务实现225

任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225

8.3.1了解Lasso回归方法226

8.3.2分析Lasso回归结果227

8.3.3任务实现227

任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228

8.4.1了解灰色预测算法228

8.4.2了解SVR算法229

8.4.3分析预测结果232

8.4.4任务实现234

小结236

实训236

实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236

实训2选取企业所得税预测关键特征237

实训3构建企业所得税预测模型237

课后习题237

第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239

任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239

9.1.1分析家用热水器行业现状240

9.1.2了解热水器采集数据基本情况240

9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241

任务9.2预处理热水器用户用水数据242

9.2.1删除冗余特征242

9.2.2划分用水事件243

9.2.3确定单次用水事件时长阈值244

9.2.4任务实现246

任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247

9.3.1构建用水时长与频率特征248

9.3.2构建用水量与波动特征249

9.3.3筛选候选洗浴事件250

9.3.4任务实现251

任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255

9.4.1了解BP神经网络算法原理255

9.4.2构建模型259

9.4.3评估模型260

9.4.4任务实现260

小结263

实训263

实训1清洗运营商客户数据263

实训2筛选客户运营商数据264

实训3构建神经网络预测模型265

课后习题265

附录A267

附录B270

参考文献295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 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" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

4. 《Python与量化投资从基础到实战》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

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简介：《Spark机器学习》每章都设计了案例研究，以机器学习算法为主线，结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式，而是从准备和正确认识数据开始讲起，全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实际应用。

6. 《深入浅出深度学习原理剖析与Python实践》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

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简介：《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和至优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。

《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的后面都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。理论与实践相结合，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》针对常用的模型分别给出了相应的应用，读者也可以在Github中下载和查看《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》的代码（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。

7. 机器学习需要什么数学基础

• 数学基础

  欢迎补充。

  文中提供的PDF下载链接，均来自于网络，如有问题，请站内告知。

• 《矩阵分析》 PDFRoger Horn。矩阵分析领域无争议的经典

• 《概率论及其应用》 PDF威廉·费勒。极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的

• 《All Of Statistics》 PDF 扫描版PDF 高清版机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。推荐All of statistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与Machine Learning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。

• 《Nonlinear Programming, 2nd》 PDF最优化方法，非线性规划的参考书。

• 《Convex Optimization》 PDF配套代码Boyd的经典书籍，被引用次数超过14000次，面向实际应用，并且有配套代码，是一本不可多得的好书。

• 《Numerical Optimization》 PDF第二版，Nocedal着，非常适合非数值专业的学生和工程师参考，算法流程清晰详细，原理清楚。

• 《Introction to Mathematical Statistics》 PDF第六版，Hogg着，本书介绍了概率统计的基本概念以及各种分布，以及ML，Bayesian方法等内容。

• 《An Introction to Probabilistic Graphical Models》 PDFJordan着，本书介绍了条件独立、分解、混合、条件混合等图模型中的基本概念，对隐变量（潜在变量）也做了详细介绍，相信大家在隐马尔科夫链和用Gaussian混合模型来实现EM算法时遇到过这个概念。

• 《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》 PDFKoller着，一本很厚很全面的书，理论性很强，可以作为参考书使用。

• 具体数学 PDF经典

• bind一月 4

• 线性代数 (Linear Algebra)：我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我在科大一年级的时候就学习了这门课，后来到了香港后，又重新把线性代数读了一遍，所读的是

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

  这本书是MIT的线性代数课使用的教材，也是被很多其它大学选用的经典教材。它的难度适中，讲解清晰，重要的是对许多核心的概念讨论得比较透彻。我个人觉得，学习线性代数，最重要的不是去熟练矩阵运算和解方程的方法——这些在实际工作中MATLAB可以代劳，关键的是要深入理解几个基础而又重要的概念：子空间(Subspace)，正交(Orthogonality)，特征值和特征向量(Eigenvalues and eigenvectors)，和线性变换(Linear transform)。从我的角度看来，一本线代教科书的质量，就在于它能否给这些根本概念以足够的重视，能否把它们的联系讲清楚。Strang的这本书在这方面是做得很好的。

  而且，这本书有个得天独厚的优势。书的作者长期在MIT讲授线性代数课(18.06)，课程的video在MIT的Open courseware网站上有提供。有时间的朋友可以一边看着名师授课的录像，一边对照课本学习或者复习。

  Linear Algebra

• 概率和统计 (Probability and Statistics):概率论和统计的入门教科书很多，我目前也没有特别的推荐。我在这里想介绍的是一本关于多元统计的基础教科书：

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

  这本书是我在刚接触向量统计的时候用于学习的，我在香港时做研究的基础就是从此打下了。实验室的一些同学也借用这本书学习向量统计。这本书没有特别追求数学上的深度，而是以通俗易懂的方式讲述主要的基本概念，读起来很舒服，内容也很实用。对于Linear regression, factor analysis, principal component analysis (PCA), and canonical component analysis (CCA)这些Learning中的基本方法也展开了初步的论述。

  之后就可以进一步深入学习贝叶斯统计和Graphical models。一本理想的书是

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

  我不知道这本书是不是已经出版了（不要和Learning in Graphical Models混淆，那是个论文集，不适合初学）。这本书从基本的贝叶斯统计模型出发一直深入到复杂的统计网络的估计和推断，深入浅出，statistical learning的许多重要方面都在此书有清楚论述和详细讲解。MIT内部可以access，至于外面，好像也是有电子版的。