大數據基礎與Python機器學習

目錄

第1章數據與大數據導論1

1.1大數據概述1

1.1.1大數據的來源1

1.1.2大數據的定義和特徵3

1.1.3數據結構類型4

1.1.4數據分析流程5

1.2大數據採集和預處理6

1.2.1大數據採集設備6

1.2.2大數據採集方法7

1.2.3大數據預處理技術7

1.3大數據的存儲20

1.3.1數據存儲設備20

1.3.2傳統大數據存儲22

1.3.3數據中心與雲存儲23

1.3.4大數據存儲26

1.3.5數據倉庫31

1.4雲計算與大數據並行計算32

1.4.1雲計算與雲計算平臺32

1.4.2MapReduce計算模型35

1.4.3Hadoop36

1.4.4Spark37

1.5大數據分析38

1.5.1大數據分析概念38

1.5.2大數據分析方法39

1.5.3機器學習與特徵選擇42

1.5.4機器學習算法45

1.5.5深度學習算法47

1.6大數據可視化51

1.6.1數據可視化概述51

1.6.2數據可視化技術51

1.6.3數據可視化工具54

1.6.4數據可視化案例56

1.7大數據應用及挑戰58

1.7.1大數據應用58

1.7.2大數據帶來的挑戰60

思考題61第2章Python基礎62

2.1Python編程環境62

2.1.1Anaconda概述62

2.1.2Anaconda的安裝63

2.1.3Anaconda的包管理63

2.1.4運行Python代碼或程序64

2.2變量和內置數據類型66

2.2.1變量和變量賦值66

2.2.2內置數據類型68

2.2.3運算符69

2.2.4註釋和編碼規範70

2.3列表、元組和字典70

2.3.1列表70

2.3.2元組79

2.3.3字典81

2.4選擇和循環86

2.4.1選擇結構86

2.4.2for循環89

2.4.3while循環90

2.5函數和模塊92

2.5.1函數的定義和使用92

2.5.2模塊導入101

2.6文件操作101

2.6.1文件操作基礎101

2.6.2CSV文件操作103

2.6.3JSON文件操作105第3章Pandas數據處理和分析107

3.1Pandas基礎107

3.1.1Pandas簡介107

3.1.2Series108

3.1.3DataFrame114

3.2文件讀寫122

3.2.1讀寫CSV文件123

3.2.2讀寫Excel文件125

3.3數據清洗126

3.3.1缺失值處理126

3.3.2重復值處理131

3.3.3異常值處理133

3.4數據操作135

3.4.1常規運算135

3.4.2統計139

3.4.3排序142

3.5索引操作143

3.5.1索引重命名143

3.5.2索引設置144

3.5.3重新索引147

3.5.4索引排序149

3.6合並150

3.6.1concat()150

3.6.2merge()152

3.6.3join()155

3.7分組156

3.7.1groupby()156

3.7.2聚合操作159

3.7.3過濾與變換160

3.7.4apply()161

3.8變形162

3.8.1透視162

3.8.2啞變量與因子化164

3.8.3其他變形方法168

思考題171第4章Matplotlib數據可視化173

4.1Matplotlib的安裝和導入173

4.2繪制折線圖174

4.2.1導入數據174

4.2.2繪制圖表174

4.2.3增加基本修飾175

4.3圖表修飾176

4.3.1標題176

4.3.2坐標軸標簽177

4.3.3坐標軸刻度177

4.3.4圖例178

4.3.5線條和標記178

4.3.6網格線180

4.3.7註釋180

4.4繪制條形圖183

4.4.1垂直條形圖183

4.4.2水平條形圖184

4.4.3組合條形圖表186

4.5繪制餅圖和環圖187

4.5.1餅圖187

4.5.2環圖189

4.6繪制散點圖和泡圖190

4.6.1散點圖190

4.6.2氣泡圖191

4.7繪制雷達圖、組合雷達圖、極坐標散點圖和極坐標條形圖191

4.7.1雷達圖191

4.7.2組合雷達圖195

4.7.3極坐標散點圖196

4.7.4極坐標條形圖197

4.8繪制箱線圖198

4.9多子圖佈局200

4.10樣式選擇202

思考題204第5章回歸模型原理與應用205

5.1線性回歸模型205

5.1.1回歸分析的含義205

5.1.2線性回歸模型的形式206

5.1.3線性回歸方程參數求解207

5.1.4線性回歸方程選擇209

5.1.5線性回歸方程預測214

5.2非線性回歸模型215

5.2.1可轉換為線性回歸模型的非線性回歸模型215

5.2.2非線性回歸模型216

5.3線性回歸模型實踐案例216

思考題228第6章聚類分析231

6.1聚類分析概述231

6.2聚類分析中的相似度計算方法232

6.2.1歐幾里得距離232

6.2.2曼哈頓距離232

6.2.3餘弦相似度232

6.2.4切比雪夫距離232

6.2.5閔可夫斯基距離233

6.3劃分聚類算法233

6.3.1kmeans聚類算法233

6.3.2kmeans++算法235

6.3.3kmedoids算法237

6.3.4肘法237

6.3.5輪廓系數238

6.4層次聚類算法242

6.5基於密度的聚類算法246

6.5.1DBSCAN算法246

6.5.2均值漂移聚類算法248

6.6聚類算法的評價指標249

6.6.1內部質量評價標準250

6.6.2外部質量評價標準252

6.7聚類分析應用案例254

6.7.1非球形數據分佈聚類分析254

6.7.2手寫體數字聚類分析257

6.7.3鳶尾花數據集聚類分析259

思考題263第7章分類模型264

7.1邏輯斯諦回歸分類模型264

7.1.1邏輯斯諦回歸模型簡介264

7.1.2損失函數265

7.1.3損失函數求解方法266

7.1.4邏輯斯諦回歸分類應用實例267

7.2決策樹分類模型268

7.2.1特徵選擇268

7.2.2決策樹構建269

7.2.3決策樹剪枝270

7.2.4決策樹分類應用實例270

7.3樸素貝葉斯分類模型272

7.3.1樸素貝葉斯分類模型原理272

7.3.2樸素貝葉斯分類模型參數估計273

7.3.3貝葉斯分類應用實例274

7.4支持向量機分類模型275

7.4.1SVM分類模型原理275

7.4.2損失函數275

7.4.3經驗風險與結構風險276

7.4.4標準算法277

7.4.5算法求解278

7.4.6支持向量機分類應用實例279

7.5綜合案例應用280

7.5.1讀取數據文件281

7.5.2數據清洗282

7.5.3數據分析284

思考題291第8章集成學習293

8.1概述293

8.2序列集成方法294

8.2.1Boosting集成方法294

8.2.2AdaBoost集成方法295

8.3並行集成方法297

8.3.1Bagging集成方法297

8.3.2隨機森林集成方法298

8.4組合策略299

8.4.1平均法299

8.4.2投票法300

8.4.3學習法300

8.5集成學習應用案例301

8.5.1集成學慣用於分類任務301

8.5.2集成學慣用於回歸任務302

思考題304第9章深度學習305

9.1神經網絡與多層感知機305

9.1.1神經元306

9.1.2激活函數306

9.1.3多層感知機307

9.1.4神經網絡的參數學習309

9.2捲積神經網絡309

9.2.1捲積層309

9.2.2池化層312

9.2.3全連接層313

9.3循環神經網絡313

9.3.1循環神經網絡的基本結構313

9.3.2雙向循環神經網絡314

9.3.3其他類型的循環神經網絡314

9.4深度學習模型的優化316

9.4.1初始化參數優化316

9.4.2逐層歸一化316

9.4.3超參數優化317

9.4.4優化算法317

9.5深度學習應用案例318

9.5.1PyTorch的基本用法318

9.5.2PyTorch中的神經網絡層321

9.5.3PyTorch神經網絡的訓練過程325

9.5.4深度學習模型實例325

思考題331參考文獻332