Python机器学习手册 从数据预处理到深度学习

1 (p1): 第1章 向量、矩阵和数组
1 (p1-1): 1.0 简介
1 (p1-2): 1.1 创建一个向量
2 (p1-3): 1.2 创建一个矩阵
3 (p1-4): 1.3 创建一个稀疏矩阵
5 (p1-5): 1.4 选择元素
6 (p1-6): 1.5 展示一个矩阵的属性
7 (p1-7): 1.6 对多个元素同时应用某个操作
8 (p1-8): 1.7 找到最大值和最小值
9 (p1-9): 1.8 计算平均值、方差和标准差
10 (p1-10): 1.9 矩阵变形
11 (p1-11): 1.10 转置向量或矩阵
12 (p1-12): 1.11 展开一个矩阵
13 (p1-13): 1.12 计算矩阵的秩
14 (p1-14): 1.13 计算行列式
14 (p1-15): 1.14 获取矩阵的对角线元素
15 (p1-16): 1.15 计算矩阵的迹
16 (p1-17): 1.16 计算特征值和特征向量
17 (p1-18): 1.17 计算点积
18 (p1-19): 1.18 矩阵的相加或相减
19 (p1-20): 1.19 矩阵的乘法
20 (p1-21): 1.20 计算矩阵的逆
21 (p1-22): 1.21 生成随机数
23 (p2): 第2章 加载数据
23 (p2-1): 2.0 简介
23 (p2-2): 2.1 加载样本数据集
25 (p2-3): 2.2 创建仿真数据集
28 (p2-4): 2.3 加载CSV文件
29 (p2-5): 2.4 加载Excel文件
29 (p2-6): 2.5 加载JSON文件
31 (p2-7): 2.6 查询SQL数据库
33 (p3): 第3章 数据整理
33 (p3-1): 3.0 简介
34 (p3-2): 3.1 创建一个数据帧
35 (p3-3): 3.2 描述数据
37 (p3-4): 3.3 浏览数据帧
39 (p3-5): 3.4 根据条件语句来选择行
40 (p3-6): 3.5 替换值
41 (p3-7): 3.6 重命名列
43 (p3-8): 3.7 计算最小值、最大值、总和、平均值与计数值
44 (p3-9): 3.8 查找唯一值
45 (p3-10): 3.9 处理缺失值
47 (p3-11): 3.10 删除一列
48 (p3-12): 3.11 删除一行
49 (p3-13): 3.12 删除重复行
51 (p3-14): 3.13 根据值对行分组
52 (p3-15): 3.14 按时间段对行分组
54 (p3-16): 3.15 遍历一个列的数据
55 (p3-17): 3.16 对一列的所有元素应用某个函数
56 (p3-18): 3.17 对所有分组应用一个函数
57 (p3-19): 3.18 连接多个数据帧
59 (p3-20): 3.19 合并两个数据帧
63 (p4): 第4章 处理数值型数据
63 (p4-1): 4.0 简介
63 (p4-2): 4.1 特征的缩放
65 (p4-3): 4.2 特征的标准化
66 (p4-4): 4.3 归一化观察值
69 (p4-5): 4.4 生成多项式和交互特征
70 (p4-6): 4.5 转换特征
71 (p4-7): 4.6 识别异常值
73 (p4-8): 4.7 处理异常值
75 (p4-9): 4.8 将特征离散化
77 (p4-10): 4.9 使用聚类的方式将观察值分组
79 (p4-11): 4.10 删除带有缺失值的观察值
81 (p4-12): 4.11 填充缺失值
83 (p5): 第5章 处理分类数据
83 (p5-1): 5.0 简介
84 (p5-2): 5.1 对nominal型分类特征编码
86 (p5-3): 5.2 对ordinal分类特征编码
88 (p5-4): 5.3 对特征字典编码
91 (p5-5): 5.4 填充缺失的分类值
93 (p5-6): 5.5 处理不均衡分类
97 (p6): 第6章 处理文本
97 (p6-1): 6.0 简介
97 (p6-2): 6.1 清洗文本
99 (p6-3): 6.2 解析并清洗HTML
100 (p6-4): 6.3 移除标点
101 (p6-5): 6.4 文本分词
102 (p6-6): 6.5 删除停止词（stop word）
103 (p6-7): 6.6 提取词干
104 (p6-8): 6.7 标注词性
107 (p6-9): 6.8 将文本编码成词袋（Bag of Words）
109 (p6-10): 6.9 按单词的重要性加权
113 (p7): 第7章 处理日期和时间
113 (p7-1): 7.0 简介
113 (p7-2):…