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【话题讨论】机器学习实战 讨论python语言相关知识

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1#
发表于 2013-6-17 09:35 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,速度要求非常高,就可以用C++重写。今天结合《机器学习实战》中的内容,我们探讨一下Python有关的话题。

讨论话题:
1.什么是机器学习?
2.python语言在机器学习中有哪些优势?
3.什么是PEP8?
4.你在用Python来开发什么?

活动时间:2013.6.17--2013.6.26
活动奖励:活动结束后将会抽取5名会员赠送《机器学习实战》一本。

点此购买:http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=23254747
内容简介
  机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
  《机器学习实战》第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
  《机器学习实战》通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。
作者简介
  Peter Harrington,拥有电气工程学士和硕士学位,他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利,在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家,在加入该公司之前,他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。


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2#
发表于 2013-6-17 09:58 | 只看该作者
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日期:2013-12-03 22:52:41
3#
发表于 2013-6-17 10:19 | 只看该作者
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

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4#
发表于 2013-6-17 11:01 | 只看该作者
我目前主要是用python写脚本,个人感觉机器学习的算法,python应该很多吧

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日期:2014-02-18 16:42:02马上有房
日期:2014-02-18 16:42:02
5#
发表于 2013-6-17 11:03 | 只看该作者
不错不错!

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6#
发表于 2013-6-17 11:06 | 只看该作者
顶了,参于活动,支持

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7#
发表于 2013-6-17 11:07 | 只看该作者
python pep8 是python的编码规范。比如什么时候该用空格,什么时候该换行等等,变量取什么名字,类取什么名字等等。在你写python程序的时候,你和你的同事都遵守这个规范,那么相互之间写的代码就容易看懂。你也可以不遵守,随便乱写,只要自己能看懂就行,但是不遵守的后果就是大家写的程序风格迥异,软件不易维护。

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布鲁克
日期:2017-03-11 20:21:05红旗
日期:2013-11-12 18:59:02比亚迪
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日期:2013-10-08 14:53:15雪佛兰
日期:2013-09-16 18:47:29雪佛兰
日期:2013-08-28 22:47:53
8#
发表于 2013-6-17 11:40 | 只看该作者
1.        什么是机器学习?
机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用

2.python语言在机器学习中有哪些优势?
答:Python语言在机器学习中的优势如下:
(1) Python的语法清晰;
(2) 易于操作纯文本文件;
(3) 使用广泛,存在大量的开发文档

3.什么是PEP8?
答:PEP8是Python语言的编程规范。

4.你在用Python来开发什么?
答:我用Python主要开发一些web与网络程序,有的时候使用Python写Linux上面的一些脚本程序。

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9#
发表于 2013-6-17 11:51 | 只看该作者
1.什么是机器学习?
我觉的机器学习是通过使用数学算法分析学习数据,从数据中学习到一些模式或规则,在运用这些模式规则,做预测优化,识别等等看起来很智能的功能。本质是数学+计算机+数据。具体的定义百度有啊,就不拷贝了....
2.python语言在机器学习中有哪些优势?
开发敏捷,以后很多科学计算的包,如:scipy,numpy等等。
跨平台,语法清晰,有很多高级数据类型,列表、元组、字典、集合、队列等
3.什么是PEP8?
pep8是一个标准,python提供一个pep8检测器。一般来说,如果要检查代码,pylint和pep8最好都运行一下。pep8只能检测格式,pylint不仅检测格式,还检测语意。
4.你在用Python来开发什么?
我们的数据平台(数据仓库,调度撒的)使用python开发的,还有一些在线后台服务,还有一些数据分析任务也是用python做的。

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发表于 2013-6-17 11:53 | 只看该作者
本帖最后由 chengat1314 于 2013-6-17 11:54 编辑
chengat1314 发表于 2013-6-17 11:51
1.什么是机器学习?
我觉的机器学习是通过使用数学算法分析学习数据,从数据中学习到一些模式或规则,在运 ...

还有你是蓓蓓的朋友吗?很像要这本书也,谢谢送一本吧...

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