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Python數據挖掘入門與實踐（第2版）

為了解決f1即時新聞的問題，作者（澳）羅伯特•萊頓 這樣論述：

本書以實踐為宗旨，對資料採擷進行了詳細地入門引導。本書囊括了比賽結果預測、電影推薦、特徵提取、好友推薦、破解驗證碼、作者歸屬、新聞聚類等大量經典案例，並以此為基礎提供了大量練習和額外活動。   在練習中，本書介紹了資料採擷的基本工具和基本方法；在額外活動中，本書為深入瞭解資料採擷指明了方向。 本書適合希望應用Python進行資料採擷的程式師閱讀。 羅伯特·萊頓（Robert Layton） 資料科學家，電腦科學博士，網路犯罪問題和文本分析方面的專家。擁有多年Python程式設計經驗，參與開發過scikit-learn庫等眾多開源軟體，曾擔任2014年“穀歌程式設計之夏”專

案導師，也曾多次在PyCon Au上做報告。他創立了資料採擷諮詢公司Data Pipeline，以及為創業公司提供技術諮詢和支援的Eurekative公司，還運營著 Learning TensorFlow 網站。 第 1 章 資料採擷入門 1 1．1 什麼是資料採擷 1 1．2 使用 Python 和 Jupyter Notebook 3 1．2．1 安裝 Python 3 1．2．2 安裝 Jupyter Notebook 4 1．2．3 安裝 scikit-learn 5 1．3 親和性分析的簡單示例 6 1．4 商品推薦 6 1．4．1 用NumPy 載入資料集 7

1．4．2 實現規則的簡單排序 9 1．4．3 挑選最佳規則 11 1．5 分類的簡單示例 13 1．6 什麼是分類 14 1．6．1 準備資料集 14 1．6．2 實現 OneR 演算法 15 1．6．3 測試演算法功能 17 1．7 本章小結 19 第 2 章 用 scikit-learn 估計器 解決分類問題 20 2．1 scikit-learn 估計器 20 2．1．1 最近鄰演算法 21 2．1．2 距離度量 22 2．1．3 載入資料集 24 2．1．4 形成標準的工作流程 25 2．1．5 運行演算法 26 2．1．6 設置參數 27 2．2 預處理 29 2．2．1 標準預

處理 30 2．2．2 組裝成型 31 2．3 流水線 31 2．4 本章小結 32 第 3 章 用決策樹預測獲勝球隊 34 3．1 載入資料集34 3．1．1 收集資料35 3．1．2 用 pandas 載入資料集 35 3．1．3 清洗資料集 36 3．1．4 提取新特徵 37 3．2 決策樹 39 3．2．1 決策樹的參數 40 3．2．2 決策樹的使用 41 3．3 體育賽事結果預測 42 3．4 隨機森林 45 3．4．1 集成學習原理 46 3．4．2 設置隨機森林的參數 46 3．4．3 應用隨機森林 47 3．4．4 創建特徵 48 3．5 本章小結 49 第 4 章 用親

和性分析推薦電影 50 4．1 親和性分析 50 4．1．1 親和性分析演算法 51 4．1．2 總體方法 52 4．2 電影推薦問題 52 4．3 Apriori 演算法的原理與實現 54 4．3．1 Apriori 演算法的基本思路 56 4．3．2 實現 Apriori 演算法 57 4．3．3 提取關聯規則 59 4．3．4 評估關聯規則 62 4．4 本章小結 64 第 5 章 特徵與 scikit-learn 轉換器 65 5．1 特徵提取 65 5．1．1 用模型表述現實 66 5．1．2 常見的特徵模式 68 5．1．3 創建好的特徵 71 5．2 特徵的選取 71 5．3

特徵創建 76 5．4 主成分分析 78 5．5 創建自己的轉換器 80 5．5．1 轉換器 API 81 5．5．2 實現轉換器 81 5．6 單元測試 82 5．7 組裝成型 83 5．8 本章小結 84 第 6 章 用樸素貝葉斯演算法探索社交 媒體 85 6．1 消歧 85 6．2 從社交媒體下載數據 87 6．2．1 載入資料集並分類 89 6．2．2 創建可重現的 Twitter 資料集 92 6．3 文本轉換器 95 6．3．1 詞袋模型 95 6．3．2 n 元語法特徵 96 6．3．3 其他文本特徵 97 6．4 樸素貝葉斯 98 6．4．1 理解貝葉斯定理 98 6．4．2

樸素貝葉斯演算法 99 6．4．3 原理展示 100 6．5 樸素貝葉斯的應用 101 6．5．1 提取單詞計數 102 6．5．2 把字典轉換成矩陣 103 6．5．3 組裝成型 103 6．5．4 用 F1-score 評估演算法 104 6．6 從模型中找出有用的特徵 105 6．7 本章小結 107 第 7 章 用圖挖掘實現推薦關注 109 7．1 載入資料集 109 7．2 從 Twitter 獲取關注者資訊 113 7．3 創建圖 116 7．4 尋找子圖 122 7．4．1 連通分量 122 7．4．2 優化準則 125 7．5 本章小結 127 第 8 章 用神經網路識別

驗證碼 129 8．1 人工神經網路 130 8．2 創建資料集 132 8．2．1 繪製簡單的驗證碼 133 8．2．2 按字母分割圖像 135 8．2．3 創建訓練資料集 137 8．3 訓練與分類 139 8．4 預測單詞 143 8．4．1 用詞典提升準確率 146 8．4．2 單詞相似度的排名機制 146 8．4．3 組裝成型 147 8．5 本章小結 148 第 9 章 作者歸屬問題 149 9．1 文檔的作者歸屬 149 9．1．1 應用與場景 150 9．1．2 作者歸屬 151 9．2 獲取資料 152 9．3 功能詞的使用 155 9．3．1 統計功能詞 156 9．3．

2 用功能詞分類 158 9．4 支持向量機 159 9．4．1 用支援向量機分類 160 9．4．2 核函數 160 9．5 字元 n 元語法 161 9．6 安然（Enron）資料集 162 9．6．1 獲取安然資料集 163 9．6．2 創建資料集載入函數 163 9．7 組裝成型 166 9．8 評估 166 9．9 本章小結 168 第 10 章 聚類新聞文章 169 10．1 發現熱門話題 169 10．1．1 用 Web API 獲取資料 170 10．1．2 把 reddit 作為資料來源 172 10．1．3 獲取資料 173 10．2 從任意網站提取文本 175 10．2

．1 尋找任意網站中的新聞報導內容 176 10．2．2 提取內容 177 10．3 為新聞文章分組 179 10．4 k-均值演算法 179 10．4．1 評估結果 182 10．4．2 從聚類簇中提取話題資訊 184 10．4．3 把聚類演算法作為轉換器 185 10．5 聚類集成 185 10．5．1 證據積累方法 185 10．5．2 工作原理 188 10．5．3 演算法實現 190 10．6 線上學習 191 10．7 本章小結 194 第 11 章 用深度神經網路實現圖像中的物件檢測 195 11．1 對象分類 195 11．2 應用場景 197 11．3 深度神經網路 199

11．3．1 直觀感受 199 11．3．2 實現深度神經網路 200 11．4 TensorFlow 簡介 201 11．5 使用 Keras 204 11．6 GPU 優化 210 11．6．1 適用 GPU 的計算場景 211 11．6．2 在 GPU 上運行代碼 212 11．6．3 設置環境 213 11．7 應用 214 11．7．1 獲取資料 214 11．7．2 創建神經網路 215 11．7．3 組裝成型 216 11．8 本章小結 217 第 12 章 大資料處理 219 12．1 大數據 219 12．2 MapReduce 222 12．2．1 直觀感受 223 1

2．2．2 Hadoop MapReduce 226 12．3 應用 MapReduce 227 12．4 樸素貝葉斯預測 229 12．5 提取博客文章 229 12．6 訓練樸素貝葉斯 231 12．7 組裝成型 235 12．8 在亞馬遜 EMR 基礎設施上訓練 239 12．9 本章小結 241 附錄 A 下一步工作 242 A．1 資料採擷入門 242 A．1．1 scikit-learn 教程 242 A．1．2 擴展 Jupyter Notebook 242 A．1．3 更多資料集 243 A．1．4 其他評估指標 243 A．1．5 更多應用思路 243 A．2 用 scik

it-learn 估計器解決分類問題 243 A．2．1 最近鄰演算法的伸縮性 244 A．2．2 更複雜的流水線 244 A．2．3 比較分類器 244 A．2．4 自動學習 244 A．3 用決策樹預測獲勝球隊 245 A．3．1 更複雜的特徵 245 A．3．2 Dask 246 A．3．3 研究 246 A．4 用親和性分析推薦電影 246 A．4．1 新資料集 246 A．4．2 等價類變換演算法 246 A．4．3 協同過濾 247 A．5 特徵與 scikit-learn 轉換器 247 A．5．1 增加雜訊 247 A．5．2 Vowpal Wabbit 247 A．5．3 w

ord2vec 247 A．6 用樸素貝葉斯演算法探索社交媒體 247 A．6．1 垃圾資訊檢測 248 A．6．2 自然語言處理與詞性標注 248 A．7 用圖挖掘實現推薦關注 248 A．7．1 更複雜的演算法 248 A．7．2 NetworkX 248 A．8 用神經網路識別驗證碼 249 A．8．1 更好（更壞？）的驗證碼 249 A．8．2 深度神經網路 249 A．8．3 強化學習 249 A．9 作者歸屬問題 249 A．9．1 增大樣本 250 A．9．2 博客資料集 250 A．9．3 局部 n 元語法 250 A．10 聚類新聞文章 250 A．10．1 聚類的評估 25

0 A．10．2 時域分析 251 A．10．3 即時聚類 251 A．11 用深度神經網路實現圖像中的物件檢測 251 A．11．1 Mahotas 251 A．11．2 Magenta 251 A．12 大資料處理 252 A．12．1 Hadoop 課程 252 A．12．2 Pydoop 252 A．12．3 推薦引擎 252 A．12．4 W．I．L．L 252 A．13 更多資源 253 A．13．1 Kaggle 競賽 253 A．13．2 Coursera 253

f1即時新聞進入發燒排行的影片

刑事判決書之多重標籤辨識_以沒收物為例

為了解決f1即時新聞的問題，作者史軒慈 這樣論述：

犯罪或犯法下，法官須審慎審理沒收之相關證據，因此相關沒收物研究被法學界廣泛探討，包括賦予沒收程序獨立性及第三人參與沒收程序之實踐，均顯示沒收議題受到法學界格外的重視。在沒收制度日漸完善時，掌握法院實際宣告沒收之種類分布將能更了解趨勢變化，除可協助立法者制定法律外，亦可提供外界了解沒收制度實際運作之情況。為了使人工智慧技術能夠自動化辨識沒收物之分布情形，降低以人工方式進行判讀時，耗費之人力及時間成本。本研究之目的為建立自動化沒收辨識模型，能快速且準確辨識沒收物之多標籤類別，提供各界對於沒收資訊之需求，以利後續法條修正或裁量。本研究以刑事第一審判決書為主要實驗數據，根據現行法條規範將沒收物分為違

禁物、犯罪工具及犯罪所得三種類別，並進行多重標籤辨識。本研究將採用TF-IDF及Word2Vec演算法作為特徵萃取演算法，搭配隨機森林分類器進行訓練與辨識。實驗結果顯示，所採用TF-IDF特徵法及隨機森林分類器下，在僅依據判決書中所提及沒收字詞之句子時，可獲得最佳的辨識效果，以案件沒收為任務時，Micro F1 分數可高達96.1977%，被告沒收為任務時，Micro F1分數亦高達96.0950%。

有關電腦的100個常識

為了解決f1即時新聞的問題，作者邢豔 這樣論述：

　　電腦該如何操作可以更簡單方便？　　電腦的二進位原理到底是什麼意思？　　組成電腦程式的代碼有什麼深奧的學問？　　「資源回收桶」還有哪些特殊功能？　　電腦的基本維護和使用該注意哪些？　　未來電腦將引導人類世界向何處發展？ 　　身為現代人，電腦的基本常識是你必須一定要掌握的－－ 　　．電腦基本知識：如電腦的基本組成、滑鼠與鍵盤的使用方法、文字的輸入方法等。 　　．電腦基本操作：如檔案和文件夾的管理、多媒體功能的實現、碟片管理等。 　　．網際網路應用：如飆網的原理、木馬程式入侵的危害等。 　　熟知電腦的基本常識，將會使你在網路世界遨遊時更加得心應手，從此在電腦的世界暢行無阻。 作者簡介 邢豔

　　中文系碩士，曾任電視台記者、廣告公司企劃等職。喜歡聽故事，講故事，從書籍中汲取營養與力量，並與他人分享。著有《音樂巨人－－貝多芬》、《鋼琴詩人－－蕭邦》、《大航海家－－哥倫布》、《大夢想家－－萊特兄弟》、《一分天才－－愛迪生》、《燃燒的靈魂－－梵谷》、《星空使者－－伽利略》、《音樂神童－－莫札特》、《科學之光－－牛頓》、《民主英雄－－甘迺迪》、《繪畫頑童－－畢卡索》、《流浪的靈魂－－高更》、《永遠的微笑－－達文西》、《劇作之王－－莎士比亞》、《有關化學的100個知識》、《有關物理的100個常識》、《有關數學的100個觀念》。

應用序列到序列方法建立航空器重落地及長平飄之肇因分類模型

為了解決f1即時新聞的問題，作者童奕城 這樣論述：

航空安全是航空公司最重視的環節之一，在此前提下，民航業者普遍使用快速存取記錄器(QAR)蒐集飛航數據，再根據QAR資料建立飛航作業品質保證系統(FOQA)。研究航機飛行時的各項參數是否超限，並對航機操作行為進行監測及分析，以提高飛行安全及整體營運效率。然而，目前針對FOQA參數超限事件的肇因判斷主要仰賴專家進行分析，不僅需花費許多時間與人力，也無法保證其結果的客觀性。因此，本研究與國內民航業者合作，從其歷年參數超限事件中選取落地階段的重落地及長平飄事件作為研究課題，收集兩事件之QAR數據資料與事後分析報告作為原始研究資料。本研究依據過去相關研究之專家訪談結果決定重要影響參數以及可能肇因分類後

，運用類神經網路中的序列到序列(Seq2seq)方法搭配循環神經網路(RNN)、長短期記憶(LSTM)、雙向長短期記憶(BiLSTM)與GRU(Gated Recurrent Unit)四種類神經網路方法，建立Force與Timing兩類常發肇因之判斷模型。研究結果顯示，在Force模型方面，Seq2seq搭配BiLSTM可使肇因判斷之準確率達到79%，精確率、召回率與F1-Score等指標皆達到0.80以上。Timing模型方面，Seq2seq搭配GRU之準確率則可達到82%，精確率、召回率與F1-Score等指標皆達到0.83以上。與其他相關肇因判斷分析文獻相比，本研究的準確度更高，表示使

用Seq2seq方法可提升肇因判斷結果的準確率及可信度。建議未來可持續使用機器學習方法，例如注意力機制，建立更完善的飛航操作肇因自動判讀機制，應能有效提升航空公司的分析效率，即時對飛安事件做出肇因分析，促進並落實飛航安全管理。