专栏首页人工智能头条Python 机器学习经典实例

Python 机器学习经典实例

Python 机器学习经典实例

课程简介:

在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。

本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络,等等。

用最火的 Python 语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题!

书中介绍的主要问题如下。

  • 探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题
  • 使用预测建模并将其应用到实际问题中
  • 了解如何使用无监督学习来执行市场细分
  • 探索数据可视化技术以多种方式与数据进行交互
  • 了解如何构建推荐引擎
  • 理解如何与文本数据交互并构建模型来分析它
  • 使用隐马尔科夫模型来研究语音数据并识别语音

本文分享自微信公众号 - 人工智能头条(AI_Thinker)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-03-13

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 『深度学习』信号处理和时序分析的最后选择?

    现如今,人们将深度学习运用到几乎所有领域,那些最“时髦的”领域包括计算机视觉、自然语言处理、语音分析、推荐系统以及预测系统。但是,有一个领域被大家遗忘在机器学习...

    量化投资与机器学习微信公众号
  • [机器学习系列] k-近邻算法(K–nearest neighbors)

    C++ with Machine Learning -K–nearest neighbors

    racaljk
  • 深度 | 在R中估计GARCH参数存在的问题(续)

    在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseries 包估计 GARCH(1, ...

    量化投资与机器学习微信公众号
  • 最新 | JP摩根人工智能、机器学习应用算法交易解析

    如果你对机器学习和人工智能(AI)在金融领域的应用感兴趣的话,J.P. Morgan最新发布了一份关于算法交易“应用数据驱动学习”问题的报告。也许对你有帮助。

    量化投资与机器学习微信公众号
  • 使用LSTM模型预测股价基于Keras

    编者按:本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。股票市场的数据由于格式规整和非常容易获得,是作为研究的很好选择。但不要把本文的结论当作理财或交易建议。

    量化投资与机器学习微信公众号
  • 验证 | 单纯用LSTM预测股价,结果有多糟(附代码)

    尽管预测股价确实是一个老问题,至今仍然没有被解决。事实十分简单:股票的价格由多种因素决定,而股票的历史价格仅仅是众多原因中的一小部分。因此,预测股价走势是一个非...

    量化投资与机器学习微信公众号
  • 神经网络在算法交易上的应用系列——时序预测+回测

    本期翻译:LIN | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列:

    量化投资与机器学习微信公众号
  • 最新 | 深度递归LSTM-LRP非线性时变多因子模型(附下载)

    本期作者:Kei Nakagawa, Tomoki Ito, Masaya Abe, Kiyoshi Izumi

    量化投资与机器学习微信公众号
  • 基于RNN和LSTM的股市预测方法

    对许多研究人员和分析师来说,预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上,投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和...

    量化投资与机器学习微信公众号
  • 【干货】教你如何鉴别那些用深度学习预测股价的花哨模型?

    在你问我之前我先回答你:是的,上面的回测只用以前的数据去训练模型(稍后会给出细节)。

    量化投资与机器学习微信公众号

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券