python算法教程pdf（python算法课程）

文章目录：

• 1、假期新手练习Ph
• 2、【附PDF】学人工智能必看的10本经典书籍!!
• 3、PCA算法原理及实现(Python)
• 4、...机器学习神器:XGBoost与LightGBM模型-XGBoost算法原理(了解)_百度知...
• 5、PMML部署算法模型

假期新手练习Ph

将其拆分为训练/测试或交叉验证集 预处理 转型 特征工程 因为你将使用开箱即用的模型，你将有机会专注于磨练这 些关键步骤。查看sk learn(Python) 或caret(R) 文档页面以获取说明 。你应该练习回归、分类和聚类算法。

文科类复习，不是你光背背书就好的，像语文要靠积累，拼音，成语，看起来都是小儿科的东西，真正用起来错误百出，所以要准备好一本字典，而且要勤翻，积累得多了就自然会了。

【篇一：我的闪光点】 认识我自己是一个不大不小的偶然。忘记了那是什么动机使我随意翻开了一页初中的化学课本：溶液的酸碱度常用PH表示，当PH《7时，呈酸性；当PH》7时，呈碱性；当PH=7时，它既不呈酸性也不成碱性时，是中性。

记录不会做的题与错题首先，我们可以去找一个本子，专门记录自己不会的，以备平时重点复习和考试前强化记忆。还有一个就是错题本，我觉得任何一门学科，都应该要有自己的错题本，因为错题本真的很重要，正所谓：“考场一分钟，平时十年功！”“处处留心皆学问。”“好记性不如烂笔头。

没有把握训练的重点很多学生一直没有进步，题目也做了很多，可是一些至关重要的东西被他们忽视了，也没有人给他们讲清楚道理，自己很难摸索到，因此说他们就不会进步。

迷之训练=社会适应-4~6(对碇源堂好意+0~3) 休息=社会适应-1~2(对玩家好意+0~1) 恋爱对主人公比较明白公开的恋爱状态。 PH分泌 200以上、且对主人公的好感度十分高的话、可以达成。 只有这个状态才能发生的事件很多 (既是说好感度不十分高的话看不到)。

【附PDF】学人工智能必看的10本经典书籍!!

1、《机器学习》(周志华著)：这部入门级经典之作，覆盖了监督学习、无监督学习等基础概念和算法。 《统计学习方法》(李航著)：深入讲解常用统计学习方法，如感知器和决策树等。 《深度学习》(花书) (Ian Goodfellow等著)：深度解析深度学习理论和实践，如深度神经网络和卷积神经网络。

2、这本书被广泛认为是人工智能领域的经典教材，适合初学者和有一定基础的学生。它全面介绍了人工智能的基本概念、算法和技术，包括搜索算法、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理等。

3、《深度学习》本书是深度学习领域的奠基性经典图书，自2016年上市以来，始终位居亚马逊人工智能类图书第1位。三位全球知名专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville共同撰写。本书分为三部分，介绍基本数学工具与机器学习概念、成熟深度学习方法与技术，以及前瞻方向与研究重点。

4、矩阵数学：《矩阵分析》，Roger Horn是该领域的经典之作。 概率论与统计：《概率论及其应用》，威廉·费勒是极好的统计学参考书。 最优化方法：《Nonlinear Programming， 2nd》和《Convex Optimization》是两本经典的最优化方法参考书。

5、《计算机视觉：算法与应用》（Richard Szeliski）：计算机视觉是人工智能领域的另一个重要分支，这本书详细介绍了计算机视觉的基本概念、算法和应用。除了阅读这些书籍，还可以通过参加在线课程、阅读论文、参加学术会议等方式，不断拓展知识面和提高实践能力。

6、《科技之巅2》这本书，虽然名称听起来可能与人工智能关系不大，但它深入剖析了科技领域的最新进展，包括人工智能的前沿技术，为读者提供了更广阔的视野，帮助理解技术发展的脉络。《深度学习》这本书则是一本经典之作，涵盖了深度学习的理论基础、算法实现和实践应用。

PCA算法原理及实现(Python)

1、PCA算法，全称主成分分析，是一种数据处理技术，其核心在于通过线性变换，将原始数据从高维空间转换到低维空间，同时尽可能保留数据的原始信息。

2、收集[公式]条[公式]维数据。 计算数据的协方差矩阵。 求解协方差矩阵的特征值与特征向量。 选择最大的特征值对应的特征向量作为主成分，依次类推。

3、PCA算法是一种常用的数据降维方法，主要用于高维数据的可视化、噪声过滤、特征提取等方面。其公式如下：其中，原始数据矩阵，协方差矩阵，表示协方差矩阵的特征值，特征向量矩阵，表示降维后的数据矩阵。这份代码实现了PCA算法的过程。

...机器学习神器:XGBoost与LightGBM模型-XGBoost算法原理(了解)_百度知...

1、LightGBM算法是Boosting集合模型中的一种高效实现，其核心思想与XGBoost类似，均基于损失函数的负梯度进行残差近似，以拟合新的决策树。LightGBM算法相较于传统机器学习方法，具有显著优势，包括更高的训练效率、更低的内存使用、更高的准确率、支持并行化学习以及能够处理大规模数据。

2、在上一章我们讲解了Boosting算法的两个经典算法：AdaBoost和GBDT算法，在本章我们将讲解基于GBDT算法的两个升级版本的Boosting算法：XGBoost和LightGBM算法，这两个算法可以说是目前机器学习竞赛中的明星算法，在商业实战中也有非常广泛的应用场景。

3、在参数调整方面，XGBoost提供了SKlearn接口，建议通过设置学习率、早停法、max_depth、min_child_weight等参数进行调优。而LightGBM的优化体现在其Histogram、Goss和EFB算法上。利用模型的可解释性，如特征重要性和SHAP值，可以进行特征工程，如删除不重要的特征和构建新特征。

4、lightGBM是微软开发的集成学习框架，基于XGBoost原理，但优化了模型训练速度。lightGBM采用了leaf-wise分裂策略，优化了直方图算法，支持直接输入离散特征，并且进行了多线程优化，包括特征并行和数据并行。这些优化使得lightGBM在训练速度上有显著提升，同时保持了模型的高性能。

5、总结而言，LightGBM通过GOSS与EFB技术，实现了在大规模数据与高维特征场景下的高效训练，为机器学习领域提供了更为优化的决策树构建方法。这一系列文章旨在帮助读者理解GBDT、XGBoost与LightGBM的核心原理与应用，而非单纯罗列技术特点，希望对读者在实际项目中应用这些技术有所帮助。

6、XGBoost使用的是 pre-sorted算法，能够更精确的找到数据分隔点 。LightGBM使用的是 histogram算法（直方图算法） ，首先将连续的浮点数据转换为bin数据，具体过程是首先确定对于每一个特征需要多少的桶bin，然后均分，将属于该桶的样本数据更新为bin的值，最后用直方图表示。

PMML部署算法模型

1、PMML（预测模型标记语言）作为解决跨平台部署的途径之一，是一种基于XML标准的、与平台和环境无关的模型表示语言。PMML通过定义所有核心元素，可实现数据挖掘流程的完整表示，使得部署时仅需读取数据并调用PMML文件，无需关注数据转化和模型参数问题，显著提升部署效率。

2、项目创建成功后，进入项目主页，切换到模型标签页，点击命令导入模型。选择要部署的PMML模型文件，例如xgb-iris.pmml。系统将对模型进行验证，确保其为有效的PMML模型。 模型概述。模型导入成功后，进入模型主页，显示模型基本信息，如输入和目标变量、模型类型、使用的算法和运行引擎等。 测试模型。

3、模型部署流程包括以下步骤：建立部署框架、统一数据源建设、变量一致性比对、模型一致性验证、Python及PMML部署实现。在部署过程中，模型稳定性与一致性监控是核心关注点。在模型离线部署时，主要关注模型训练、参数优化、特征工程等步骤。

4、PMML以XML为基础，详细记录了数据挖掘模型的各个方面，如机器学习算法、预处理步骤等。通过标准的PMML文件，可以方便地在Python等编程语言中，通过如sklearn2pmml和nyoka这样的库，将模型从一个工具导出到另一个工具中使用。下面以一个简单的Python示例为例，演示如何将Scikit-learn模型转换为PMML文件。

5、关于DaaS的详细信息，可以参考文章 《自动部署PMML模型生成REST API》。使用ONNX部署传统机器学习模型： 导入模型。选择上面训练的Logistic Regression模型logreg_iris.onnx：导入成功后，页面转到模型主页面。可以看到模型有一个输入字段float_input，类型是tensor(float)，维数(1，4)。