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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 机器学习实战【python基础教程指南，python核心编程实例指导，对wxpython数据库充分的讲解，不可错过的编》
java电子书推荐理由：介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过 原理简述 问题实例 实际代码 运行效果 来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。

& D) l0 ~( x! |; q作者：哈林顿
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2013-06-01
) L  P7 V( H( W+ }% }书籍价格：53.10元
6 [( J! m  W, o$ \$ E/ f5 Z
" T' R! B% }/ m" z, E* e

) u8 J# `  M6 T7 N4 a% M: j( t
java电子书目录：
7 k( B1 d$ v3 F0 p% ]$ i6 V第一部分　分类
第1章　机器学习基础　　
1.1 　何谓机器学习　　
5 M) k3 Z# x) Q8 p1 h( k1.1.1 　传感器和海量数据　　
! m( ?: j0 g. K/ k1.1.2 　机器学习非常重要　　
1 S) F0 D5 x- s6 P  c1.2 　关键术语　　
1.3 　机器学习的主要任务　　
1.4 　如何选择合适的算法　　
$ m9 Q. w9 s3 k3 l! x1.5 　开发机器学习应用程序的步骤　　
1.6 　Python语言的优势　　
2 |% V; L# Q) Q& Q7 v! o. H( X+ }  B: |1.6.1 　可执行伪代码　　
7 ?* J  y( @, W. k1 P, K' t& v1.6.2 　Python比较流行　　
1.6.3 　Python语言的特色　　
4 @  N8 u8 S4 Y( i. M1.6.4 　Python语言的缺点　　
1.7 　NumPy函数库基础　　
1 w9 N& w/ d. U: _+ V1.8 　本章小结　　
5 K$ X& @8 {+ E  C  c第2章　k-近邻算法 　　
2 [& m9 K$ N- G! r& H* o$ Q9 ?2.1 　k-近邻算法概述　　
5 f9 y( Z: I4 Y) s4 A% T2.1.1 　准备：使用Python导入数据　　
2.1.2 　从文本文件中解析数据　　
$ P9 t- O& S2 C2.1.3 　如何测试分类器　　
7 K. F. c6 s& W" R2.2 　示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果　　
2 v7 B' v$ z: N$ `9 n: O/ T6 A2.2.1 　准备数据：从文本文件中解析数据　　
' W# V7 a( C  w& U& _2.2.2 　分析数据：使用Matplotlib创建散点图　　
- W& J( D3 j  R7 ^& c2.2.3 　准备数据：归一化数值　　
2.2.4 　测试算法：作为完整程序验证分类器　　
+ y# G; U% O" ~2 g6 _( J2.2.5 　使用算法：构建完整可用系统　　
2.3 　示例：手写识别系统　　
7 L4 u4 Z+ A3 Y$ N, Z4 o" ]2.3.1 　准备数据：将图像转换为测试向量　　
* V$ }- C8 C. w4 j+ N& A2.3.2 　测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字　　
& q# i0 c$ `* A7 }, z2.4 　本章小结　　
第3章　决策树 　　
3.1 　决策树的构造　　
/ G! D$ }  z' D8 `' N3.1.1 　信息增益　　
3.1.2 　划分数据集　　
# Z0 J# ^7 r( e; v' v3.1.3 　递归构建决策树　　
3.2 　在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图　　
3.2.1 　Matplotlib注解　　
" ?' c; m7 Z5 \9 C( m3.2.2 　构造注解树　　
! d, g& Q5 t: {! f( x( W( ^5 W3.3 　测试和存储分类器　　
3.3.1 　测试算法：使用决策树执行分类　　
9 B8 [1 S, {  m* V0 ~3.3.2 　使用算法：决策树的存储　　
3.4 　示例：使用决策树预测隐形眼镜类型　　
+ A" U$ }$ b2 B  r+ i3.5 　本章小结　　
& t  X2 Y# M8 x1 L/ A& P第4章　基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 　　
4.1 　基于贝叶斯决策理论的分类方法　　
" O! o; S( g. l4.2 　条件概率　　
4.3 　使用条件概率来分类　　
4.4 　使用朴素贝叶斯进行文档分类　　
7 W5 z6 O2 [$ j. m$ W4.5 　使用Python进行文本分类　　
4.5.1 　准备数据：从文本中构建词向量　　
! x; I- X% J& V. D, Z4.5.2 　训练算法：从词向量计算概率　　
) X  x  t6 D# d6 Z0 J9 W! s4.5.3 　测试算法：根据现实情况修改分类器　　
4.5.4 　准备数据：文档词袋模型　　
& I7 U. [) \. Z; p1 \1 |2 t4.6 　示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件　　
% s% s& r. g% }2 v4.6.1 　准备数据：切分文本　　
4.6.2 　测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证　　
4.7 　示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向　　
5 O8 {& N! }: v) }- }4.7.1 　收集数据：导入RSS源　　
% D4 o1 U% }/ {% W- x3 ~( u& r4.7.2 　分析数据：显示地域相关的用词　　
4.8 　本章小结　　
第5章　Logistic回归 　　
5.1 　基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类　　
8 X' {. N+ g% x7 U, G5.2 　基于最优化方法的最佳回归系数确定　　
* o% y6 r( E. |& B# x6 }* ^0 f5.2.1 　梯度上升法　　
5.2.2 　训练算法：使用梯度上升找到最佳参数　　
' g% J0 Q( }/ c) v6 [: w5.2.3 　分析数据：画出决策边界　　
5.2.4 　训练算法：随机梯度上升　　
$ F# w# ~# a- u6 M7 d0 u" L# a/ V5.3 　示例：从疝气病症预测病马的死亡率　　
5.3.1 　准备数据：处理数据中的缺失值　　
, V! B( T; p" p* m' H+ }2 }0 P5.3.2 　测试算法：用Logistic回归进行分类　　
& E# Z7 P( @7 i7 j+ }5.4 　本章小结　　
第6章　支持向量机　　
  l, }5 z  N7 ^- J" w6.1 　基于最大间隔分隔数据　　
6.2 　寻找最大间隔　　
. S9 ]8 k( S2 E0 N6 A( F* S8 R6.2.1 　分类器求解的优化问题　　
6.2.2 　SVM应用的一般框架　　
6.3 　SMO高效优化算法　　
6.3.1 　Platt的SMO算法　　
! V; Z6 P  w% c# K% i+ i6.3.2 　应用简化版SMO算法处理小规模数据集　　
6.4 　利用完整Platt SMO算法加速优化　　
6.5 　在复杂数据上应用核函数　　
6.5.1 　利用核函数将数据映射到高维空间　　
6.5.2 　径向基核函数　　
6.5.3 　在测试中使用核函数　　
6.6 　示例：手写识别问题回顾　　
; N0 Y3 p' `) i. z" L6.7 　本章小结　　
第7章　利用AdaBoost元算法提高分类
0 g* H  j& u  n: J3 y性能 　　
0 L' N; {8 t; w4 M7.1 　基于数据集多重抽样的分类器　　
, G  ^' l* R+ C& K; e7.1.1 　bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法　　
2 W  H) n# R5 C0 \- L7.1.2 　boosting　　
& e8 R0 P5 c) G+ Z7.2 　训练算法：基于错误提升分类器的性能　　
7.3 　基于单层决策树构建弱分类器　　
7 q% b2 o' u* ?5 K, i& d7.4 　完整AdaBoost算法的实现　　
7.5 　测试算法：基于AdaBoost的分类　　
& C( p" ?; ^) p( z+ a, @( o3 X7.6 　示例：在一个难数据集上应用AdaBoost　　
8 e3 z; g+ U' e. l# }& I* P6 s2 g7.7 　非均衡分类问题　　
# |+ F9 m, @0 N' ~$ y' q. y7.7.1 　其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线　　
7.7.2 　基于代价函数的分类器决策控制　　
) c6 K+ t& Y& q7.7.3 　处理非均衡问题的数据抽样方法　　
1 o1 P0 @% [6 P7.8 　本章小结　　
  F  Q/ p) ?$ d! F7 X% d( X第二部分　利用回归预测数值型数据
5 s9 c7 F8 N& V4 G+ ~& }3 O第8章　预测数值型数据：回归 　　
; F" B# N" y4 n  r4 }+ f5 C8.1 　用线性回归找到最佳拟合直线　　
8 \: A- x- n0 L; m5 V8.2 　局部加权线性回归　　
8.3 　示例：预测鲍鱼的年龄　　
2 E- b9 L6 N& J3 l( d- P6 p8.4 　缩减系数来“理解”数据　　
* E# R- d0 G7 [1 T; S6 _% f- ?8.4.1 　岭回归　　
/ u* Y4 d) g# N0 U/ K" u8.4.2 　lasso　　
8.4.3 　前向逐步回归　　
  Y, w7 v, ]/ _2 R3 E3 O! X: }7 [7 F8.5 　权衡偏差与方差　　
- B" E2 L, j$ ~* J0 E, O8.6 　示例：预测乐高玩具套装的价格　　
  n4 n2 F! I% g+ x$ b- u# }8.6.1 　收集数据：使用Google购物的API　　
* e) ~( |+ f$ m& j" l8.6.2 　训练算法：建立模型　　
8.7 　本章小结　　
3 x/ m: @! }: l, u) k第9章　树回归　　
. i, j' R: m4 w, ^, f. q- p; r" a9.1 　复杂数据的局部性建模　　
9.2 　连续和离散型特征的树的构建　　
2 ?2 h. E$ g' a# l. ?& {5 c7 f& a9.3 　将CART算法用于回归　　
7 i. X: i5 G% J) N, \9.3.1 　构建树　　
; U0 _3 r$ t  [' s% [7 Z9.3.2 　运行代码　　
9.4 　树剪枝　　
! R6 g4 p; W0 m% c3 |4 R9.4.1 　预剪枝　　
9.4.2 　后剪枝　　
. g2 g4 H- F7 P7 }7 x9 W; @9.5 　模型树　　
0 ^$ A; k% e8 ]) S( a3 b9 a9.6 　示例：树回归与标准回归的比较　　
9.7 　使用Python的Tkinter库创建GUI　　
! B8 P6 N- L' B9.7.1 　用Tkinter创建GUI　　
9.7.2 　集成Matplotlib和Tkinter　　
& I1 l5 A4 W' r/ ?9.8 　本章小结　　
/ Y% y" T7 L2 }% r' |! v第三部分　无监督学习
5 Z( B* j& s( }3 Q: [  \6 f! a第10章　利用K-均值聚类算法对未标注数据分组　　
10.1 　K-均值聚类算法　　
10.2 　使用后处理来提高聚类性能　　
10.3 　二分K-均值算法　　
10.4 　示例：对地图上的点进行聚类　　
8 a4 O: [+ A7 T3 \10.4.1 　Yahoo！ PlaceFinder API　　
10.4.2 　对地理坐标进行聚类　　
# Y( y% z  a' {3 |5 {* u) [10.5 　本章小结　　
第11章　使用Apriori算法进行关联分析　　
11.1 　关联分析　　
11.2 　Apriori原理　　
11.3 　使用Apriori算法来发现频繁集　　
11.3.1 　生成候选项集　　
; W6 t, V0 a5 i& K11.3.2 　组织完整的Apriori算法　　
11.4 　从频繁项集中挖掘关联规则　　
11.5 　示例：发现国会投票中的模式　　
% p2 Q; [# w. J11.5.1 　收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集　　
% N# x- I3 \9 F5 v1 B11.5.2 　测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则　　
11.6 　示例：发现毒蘑菇的相似特征　　
11.7 　本章小结　　
第12章　使用FP-growth算法来高效发现频繁项集　　
4 y1 F% o; r2 M  {12.1 　FP树：用于编码数据集的有效方式　　
8 g. }' w$ _8 H* z' v12.2 　构建FP树　　
12.2.1 　创建FP树的数据结构　　
12.2.2 　构建FP树　　
( f2 @# O( s. S* Y' _  W12.3 　从一棵FP树中挖掘频繁项集　　
12.3.1 　抽取条件模式基　　
7 j! b8 [" [* a6 H8 F4 |/ r12.3.2 　创建条件FP树　　
1 Y: C  J2 |$ d, ]12.4 　示例：在Twitter源中发现一些共现词　　
12.5 　示例：从新闻网站点击流中挖掘　　
12.6 　本章小结　　
% \) s& s- Y; C: F& B. h第四部分　其他工具
- M. [* I, Q, l0 y. s第13章　利用PCA来简化数据　　
9 M6 d. b8 z7 m- d# R13.1 　降维技术　　
13.2 　PCA　　
8 e) ~6 ~+ t- ~13.2.1 　移动坐标轴　　
: ]. `5 Z! E9 U( d13.2.2 　在NumPy中实现PCA　　
( @- v- {& ~6 J6 ?, W13.3 　示例：利用PCA对半导体制造数据降维　　
" M, E$ B  _" N9 L! B# Q3 R: N. O13.4 　本章小结　　
第14章　利用SVD简化数据　　
14.1 　SVD的应用　　
( L% q! A+ h9 Q9 _5 `4 f+ N% S14.1.1 　隐性语义索引　　
14.1.2 　推荐系统　　
14.2 　矩阵分解　　
# m1 x! k0 X. x/ K9 b- ^/ ]  V14.3 　利用Python实现SVD　　
14.4 　基于协同过滤的推荐引擎　　
3 }( f8 G$ U2 L' P14.4.1 　相似度计算　　
% C3 a7 y  J. ?) a+ R14.4.2 　基于物品的相似度还是基于用户的相似度？　　
14.4.3 　推荐引擎的评价　　
14.5 　示例：餐馆菜肴推荐引擎　　
14.5.1 　推荐未尝过的菜肴　　
; f5 a7 {) V1 q5 N- u14.5.2 　利用SVD提高推荐的效果　　
$ a! v9 ^7 e3 C. {2 H$ A14.5.3 　构建推荐引擎面临的挑战　　
14.6 　基于SVD的图像压缩　　
" O# m' k1 d- s7 p6 K) w/ w7 T8 d14.7 　本章小结　　
! F; }- B/ c2 l* [5 T0 S4 T& I" o0 ?第15章　大数据与MapReduce　　
15.1 　MapReduce：分布式计算的框架　　
1 D3 @( u, x7 T% Q15.2 　Hadoop流　　
# v" y9 {; G' K15.2.1 　分布式计算均值和方差的mapper　　
* {; ?. l3 E$ z) l- \15.2.2 　分布式计算均值和方差的reducer　　
- H2 B, d- |7 {: {15.3 　在Amazon网络服务上运行Hadoop程序　　
15.3.1 　AWS上的可用服务　　
15.3.2 　开启Amazon网络服务之旅　　
- V) z( P) ^2 o( A7 W( c15.3.3 　在EMR上运行Hadoop作业　　
15.4 　MapReduce上的机器学习　　
1 s( `2 w  S: b2 ~0 n15.5 　在Python中使用mrjob来自动化MapReduce　　
  ?, i- U/ F6 _0 @15.5.1 　mrjob与EMR的无缝集成　　
, S5 A& z; d" d( O! J4 n9 ]15.5.2 　mrjob的一个MapReduce脚本剖析　　
! }# b7 v  u2 F$ f" [15.6 　示例：分布式SVM的Pegasos算法　　
15.6.1 　Pegasos算法　　
, ~0 w& H, V. I15.6.2 　训练算法：用mrjob实现MapReduce版本的SVM　　
15.7 　你真的需要MapReduce吗？　　
15.8 　本章小结　　
, t# m2 Z9 m7 m附录A 　Python入门　　
附录B 　线性代数　　
1 _0 J  T$ R7 U- ?5 N! A附录C 　概率论复习　　
附录D 　资源　　
& x$ G9 p+ R' h6 L索引　　
版权声明
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0 |- K) R! C: ~0 u
7 P) i/ o' e- h; H" f2 M

阿洛

好人一生平安

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谢谢楼主，好人一生平安

xzyYY009

看看！！！！！！！

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看下，学习下哈

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