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大數據淘金術：Python機器學習高手實彈演練

為了解決Python 語音合成的問題，作者謝彥 這樣論述：

　　◎ 從系統角度出發 　　◎ 理論與實務結合 　　◎ 主次分明通俗易懂   　　人工智慧和巨量資料技術已成為IT企業的發展趨勢，而技術的高速發展和需求的不斷增加也產生極大的人才缺口。   　　本書致力於有系統地闡釋Python大數據和機器學習技術，從資料的擷取、儲存、清洗，到建立模型、統計分析，最後用前端程式呈現給使用者資料展示以及後台的系統服務支援。本書結合Python資料工具使用、演算法原理以及典型實例各個層面，希望讀者透過閱讀本書，少走冤枉路，以最小的學習成本獲得最大的知識收益。   　　程式設計師透過閱讀本書可以學習大數據和機器學習企業的實際技能和方

法；創業者和產品設計人員透過閱讀本書可以了解資料建模的功能、相關的技術點，以便更進一步地設計產品。   　　全書共16 章，第1 章 Python 程式設計介紹作為巨量資料工程師需要掌握的基本技術。 　 　　　第2 ∼ 4 章 Python 資料分析工具 詳細介紹資料處理使用的科學計算函數庫Numpy、資料操作函數庫Pandas、資料視覺化工具Matplotlib 和Seaborn，以及互動作圖工具PyEcharts的資料處理邏輯和常用方法範例。   　　第5 ∼ 10 章 Python 資料處理與機器學習演算法 將理論、實例和Python 程式結合在一起，分別說明資料

處理的每一個子模組。   　　第11 ∼ 16 章 Python 實戰  介紹決策問題、遷移學習、影像分割、時序分析、自然語言處理、定義問題的方法等幾種典型的機器學習問題，兼顧使用場景分析、原理、程式解析等層面，和讀者一起探討在實戰中解決問題的想法和方法。   　　適合讀者群  學習Python演算法和資料分析的工程師、往人工智慧和巨量資料方向發展的工程師、對人工智慧和巨量資料開發有興趣者。   本書特色   　　巨量資料-->演算法-->機器學習-->預測未來，這是現在雲端時代最重要範式，也是人類進入數位時代後最重要的一次工業革命，集未來科技之

大成，智慧家居、無人車、帶我們上火星，靠著就是這些暗黑科學。

Python大數據與機器學習實戰

為了解決Python 語音合成的問題，作者謝彥 這樣論述：

本書結合作者十餘年軟件開發、系統架構、算法實戰及培訓經驗，致力於系統地闡釋Python大數據和機器學習技術。從數據的採集、存儲、清洗；到建立模型、統計分析；最終用前端程式呈現給使用者的數據展示；以及後臺的系統服務支援。結合了Python數據工具使用、算法原理、以及典型實例各個層面，希望讀者通過對本書的閱讀，少走彎路，以最小的學習成本得到最大的知識收益。 謝彥 從事軟件開發和算法研發十餘年，曾就職於聯想研究院、元心科技等公司。參與研發機上盒、上網本、智慧手機作業系統，工作涉及上層應用、集群構建、圖形底層優、語音合成與識別、資料採擷、深度學習算法等。帶領團隊經驗豐富，擅長團隊

內部人才培訓。 個人開發的應用“天琴語音閱讀器”使用者數達百萬量級，近兩年撰寫資料採擷和機器學習文章百餘篇，CSDN閱讀量100多萬人次。現就職於和興創聯健康科技有限公司，專注於醫療大資料應用研發。作者的公眾號：算法學習分享。 第1章 Python大數據開發入門 1 1.1 大數據工程師技能 1 1.2 Python開發環境 5 1.2.1 Windows環境 5 1.2.2 Linux環境 7 1.2.3 Docker環境 10 1.3 Python開發工具 16 1.3.1 Python命令列環境 16 1.3.2 Jupyter環境 18 1.4 Python數據類型

23 1.4.1 數值 24 1.4.2 字串 24 1.4.3 列表 25 1.4.4 元組 26 1.4.5 集合 26 1.4.6 字典 27 1.5 Python函數和類 27 1.5.1 定義和使用函數 28 1.5.2 lambda匿名函數 28 1.5.3 類和繼承 28 1.6 Python常用庫 29 1.6.1 Python內置庫 29 1.6.2 Python圖形影像處理 30 1.6.3 Python自然語言處理 31 1.6.4 Python數據分析和 處理 32 1.6.5 Python機器學習 33 1.7 Python技巧 34 1.7.1 Python程式調

試 34 1.7.2 去掉警告資訊 35 1.7.3 製作和導入模組 36 1.7.4 異常處理 37 1.8 Python常見問題 38 第2章 科學計算Numpy 40 2.1 多維陣列 40 2.1.1 創建陣列 40 2.1.2 訪問陣列 42 2.1.3 修改陣列 43 2.2 陣列元素運算 44 2.2.1 一元函數 44 2.2.2 二元函數 45 2.2.3 廣播 46 2.2.4 自訂ufunc函數 47 2.3 常用函數 48 2.3.1 分段函數 48 2.3.2 統計函數 49 2.3.3 組合與分割 51 2.3.4 矩陣與二維陣列 52 2.3.5 其他常用函數

54 第3章 數據操作Pandas 55 3.1 數據物件 55 3.1.1 Series對象 55 3.1.2 DataFrame對象 57 3.1.3 Index對象 60 3.2 數據存取 63 3.2.1 訪問數據表元素 63 3.2.2 修改數據表元素 66 3.3 分組運算 68 3.3.1 分組 69 3.3.2 聚合 70 3.3.3 轉換 71 3.3.4 過濾 72 3.3.5 應用 72 3.4 日期時間處理 73 3.4.1 Python日期時間處理 73 3.4.2 Pandas日期時間處理 75 3.4.3 時間序列操作 76 3.4.4 數據重排 84 第4章

數據視覺化 86 4.1 Matplotlib繪圖庫 87 4.1.1 準備工作 87 4.1.2 散點圖與氣泡圖 88 4.1.3 線圖 90 4.1.4 柱圖 92 4.1.5 圓形圖 95 4.1.6 箱線圖和小提琴圖 96 4.1.7 三維圖 97 4.1.8 Matplotlib繪圖區域 100 4.1.9 文字顯示問題 103 4.1.10 匯出圖表 104 4.1.11 Matplotlib技巧 105 4.2 Seaborn**數據視覺化 107 4.2.1 準備工作 107 4.2.2 連續變數相關圖 108 4.2.3 分類變數圖 109 4.2.4 回歸圖 113 4.

2.5 多圖組合 115 4.2.6 熱力圖 118 4.2.7 印刷品作圖 119 4.3 PyEcharts交互圖 119 4.3.1 ECharts 119 4.3.2 準備工作 120 4.3.3 繪製交互圖 120 4.3.4 在網頁中顯示圖 123 第5章 獲取數據 125 5.1 讀寫文件 126 5.1.1 讀寫文字檔 126 5.1.2 寫日誌檔 127 5.1.3 讀寫XML文件 128 5.1.4 讀寫Json文件 130 5.1.5 讀寫CSV文件 131 5.1.6 讀寫PKL文件 132 5.1.7 讀寫HDF5文件 133 5.1.8 讀寫Excel文件 134

5.2 讀寫數據庫 135 5.2.1 數據庫基本操作 136 5.2.2 Python存取MySQL 數據庫 138 5.2.3 Python存取SQL Server 數據庫 140 5.2.4 Python存取Sqlite 數據庫 143 5.2.5 Python存取Dbase 數據庫 143 5.3 讀寫數據倉庫 144 5.3.1 讀取ElasticSearch 數據 144 5.3.2 讀取S3雲存儲數據 146 5.3.3 讀取Hive數據 148 5.4 獲取網路數據 151 5.4.1 從網路介面讀取 數據 151 5.4.2 抓取網站數據 152 5.4.3 使用POST方

法抓取 數據 153 5.4.4 轉換HTML檔 153 5.5 選擇數據存儲方式 154 第6章 數據預處理 155 6.1 數據類型識別與轉換 155 6.1.1 基本類型轉換 156 6.1.2 數據類型識別 157 6.2 數據清洗 158 6.2.1 缺失值處理 158 6.2.2 異常值處理 160 6.2.3 去重處理 162 6.3 數據歸約 163 6.3.1 經驗篩選特徵 163 6.3.2 統計學方法篩選特徵 163 6.3.3 模型篩選特徵 164 6.3.4 數學方法降維 165 6.4 數據抽樣 166 6.4.1 簡單隨機抽樣 167 6.4.2 系統抽樣 16

8 6.4.3 分層抽樣 168 6.4.4 整群抽樣 168 6.5 數據組合 169 6.5.1 merge函數 169 6.5.2 concat函數 170 6.6 特徵提取 171 6.6.1 數值型特徵 171 6.6.2 分類型特徵 171 6.6.3 字元型特徵 172 第7章 數據分析 175 7.1 入門實例 175 7.2 假設檢驗 177 7.2.1 基本概念 177 7.2.2 假設檢驗的步驟 178 7.2.3 統計分析工具 178 7.3 參數檢驗與非參數檢驗 179 7.3.1 正態性檢驗 179 7.3.2 方差齊性檢驗 181 7.3.3 分析檢驗結果 18

2 7.4 T檢驗 182 7.4.1 單樣本T檢驗 182 7.4.2 獨立樣本T檢驗 183 7.4.3 配對樣本T檢驗 183 7.5 方差分析 184 7.6 秩和檢驗 185 7.7 卡方檢驗 186 7.8 相關性分析 187 7.8.1 圖形描述相關性 188 7.8.2 正態數據的相關 分析 189 7.8.3 非正態數據的相關 分析 190 7.9 變數分析 190 7.9.1 單變數分析 190 7.9.2 多變數分析 191 7.10 TableOne工具 193 7.11 統計方法總結 194 第8章 機器學習基礎知識 196 8.1 基本概念 196 8.1.1 深

度學習、機器學習、 人工智慧 197 8.1.2 有監督學習、無監督 學習、半監督學習 197 8.1.3 訓練集、驗證集、 測試集 198 8.1.4 過擬合與欠擬合 198 8.1.5 常用術語 199 8.2 評價模型 199 8.2.1 方差、協方差、協 方差矩陣 200 8.2.2 距離與範數 204 8.2.3 回歸效果評估 207 8.2.4 分類效果評估 210 第9章 機器學習模型與工具 216 9.1 基於距離的算法 217 9.1.1 K近鄰算法 217 9.1.2 聚類算法 219 9.2 線性回歸與邏輯回歸 221 9.2.1 線性回歸 222 9.2.2 邏輯回歸

225 9.3 支持向量機 226 9.4 資訊熵和決策樹 230 9.4.1 信息量和熵 231 9.4.2 決策樹 234 9.5 關聯規則 236 9.5.1 Apriori關聯規則 237 9.5.2 FP-Growth關聯分析 240 9.6 貝葉斯模型 242 9.6.1 貝葉斯公式 242 9.6.2 樸素貝葉斯算法 244 9.6.3 貝葉斯網路 248 9.7 隱瑪律可夫模型 250 9.8 集成算法 254 第10章 模型選擇與相關技術 259 10.1 數據準備與模型選擇 259 10.1.1 預處理 259 10.1.2 選擇模型 260 10.2 自動機器學習框架

263 10.2.1 框架原理 263 10.2.2 Auto-Sklearn 264 10.2.3 Auto-ML 266 10.2.4 Auto-Keras 267 10.3 自然語言處理 269 10.3.1 分詞工具 269 10.3.2 TF-IDF 271 10.4 建模相關技術 274 10.4.1 切分數據集與交叉 驗證 274 10.4.2 模型調參 276 10.4.3 學習曲線和驗證 曲線 279 10.4.4 保存模型 282 第11章 大數據競賽平臺 283 11.1 定義問題 283 11.1.1 強人工智慧與弱 人工智慧 284 11.1.2 Datathon競

賽 285 11.2 算法競賽 286 11.2.1 大數據競賽平臺 優勢 287 11.2.2 Kaggle大數據 平臺 288 11.2.3 實戰

基於深度學習之中文與台語雙向機器翻譯系統初步探討

為了解決Python 語音合成的問題，作者曾證融 這樣論述：

摘要 iAbstract iii誌謝 v目錄 vi表目錄 viii圖目錄 ix第一章 緒論 1第二章 相關研究 42.1 RBMT與EBMT 42.2 SMT 42.3 NMT 52.3.1 Convolutional Sequence to Sequence 52.4 台語語音合成 62.5 台語語音辨認 7第三章 研究方法 83.1 翻譯模型 83.1.1 注意力機制 113.1.2 優化器 113.2 語音合成系統 133.2.1 Tacotron2 133.2.2 WaveGlow 143.3 語音辨認系統 163.3.1 語音特徵參數擷取

173.3.2 聲學模型 173.3.3 語言模型 183.3.4 聲學比對與語言解碼 193.3.5 T2C翻譯模型 19第四章 實驗 214.1 實驗一:機器翻譯 214.1.1 數據集 214.1.2 衡量指標 224.1.3 C2T與T2C實驗設置 234.1.4 C2T實驗結果 244.1.5 T2C實驗結果 294.2 實驗二:語音合成應用 344.2.1 數據集 344.2.2 實驗設定 354.2.3 實驗結果 364.3 實驗三:語音辨認應用 384.3.1 數據集 384.3.2 實驗設定 384.3.3 實驗結果 39第五章 結論

40參考文獻 42