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在Python中學習地理信息系統(GIS)、地理空間分析和空間數據機器學習的基礎知識。本書從地理數據的介紹開始，涵蓋了諸如GIS和常見工具、地理數據的標準格式以及用于地理數據的Python工具的概述等主題。討論了使用地理數據時可能遇到的細節和困難:從坐標系統和地圖投影到不同的地理數據格式和類型，如點、線、多邊形和柵格。通常應用于地理數據的分析操作，如裁剪、交叉、緩沖、合并、解散和擦除，都用Python實現進行了解釋。包括用例和示例。本書還著重于將更先進的機器學習方法應用于地理數據，并通過示例和用例介紹插值、分類、回歸和聚類。這本書是關于地理數據的機器學習的首選資源。它介紹了處理空間數據和高級應用程序的基礎知識。

你會學到什么

理解使用地理數據的基本概念使用Python使用多種地理數據類型和文件格式在Python中創建映射將機器學習應用于地理數據

我為Python編寫了Geoprocessing，以幫助您學習使用地理空間數據的基礎知識，主要使用GDAL/OGR。當然，還有其他選擇，但其中一些是建立在GDAL之上的，因此，如果您理解了本書中的材料，您可能不需要太多麻煩就可以使用它們。這不是一本關于GIS或遙感的書，盡管將解釋一些背景理論。相反，本書將教你如何編寫用于操作和創建空間數據的Python代碼，以及一些簡單的分析。您可以使用這些構建塊來實現自己設計的更復雜的分析。這本書分為13章。它從地理空間數據和Python的一般介紹開始，然后涵蓋矢量數據、空間參考系統、柵格數據和可視化。

//www.manning.com/books/geoprocessing-with-python

第一章是空間數據的介紹和分析。它描述了您可以對不同類型的數據執行的分析類型，以及矢量數據和柵格數據之間的差異和各自的用途。第二章是Python快速入門。第三章解釋了什么是OGR庫，并教你如何讀取、寫入和編輯矢量數據源。第四章深入探討了矢量格式的不同之處。盡管在許多情況下，各種格式都可以被同等對待，但在這里您將了解特定的功能。第五章教你如何基于空間和屬性關系過濾和選擇數據。第六章描述了創建和編輯點、線和多邊形幾何圖形的細節。第七章向你展示了如何看待幾何圖形之間的空間關系，以及如何使用這些概念進行簡單的分析。第八章介紹了空間參考系統，然后教你如何使用它們并在它們之間轉換數據。

第九章解釋了GDAL庫是什么，并教你如何讀寫柵格數據集。它還展示了如何在真實坐標和像素偏移之間進行轉換。 第十章教你如何處理柵格數據，如地面控制點、顏色表、直方圖和屬性表。它還涵蓋了回調函數和錯誤處理程序的使用。 第十一章描述了如何使用NumPy和SciPy進行地圖代數分析，包括局部、焦點、區域和全局分析，并涵蓋了一些重新采樣數據的方法。 第十二章將向你展示監督和非監督地圖分類的一些技術。 第十三章教你如何使用matplotlib和Mapnik可視化你的數據。

強化學習是人工智能中一個強大的工具，其中虛擬或物理代理學習優化他們的決策，以實現長期目標。在某些情況下，這種機器學習方法可以節省程序員的時間，超越現有的控制器，達到超人的性能，并不斷適應不斷變化的條件。這本書認為，這些成功表明強化學習可以成功地應用于許多不同的情況，包括機器人控制、股票交易、供應鏈優化和工廠控制。

然而，強化學習傳統上僅限于虛擬環境或模擬環境中的應用，在這些環境中已經提供了設置。此外，實驗可以完成幾乎無限次的嘗試無風險。在許多現實生活任務中，使用強化學習并不像(1)數據沒有正確的形式;(2)數據稀缺，(3)自動化在現實世界中有局限性。

因此，這本書是寫來幫助學者，領域專家，和數據愛好者一樣理解的基本原則，應用強化學習到現實世界的問題。這是通過將重點放在使用實際示例和將標準數據建模為所需的正確形式，然后應用基本智能體的過程來實現的。為了進一步幫助讀者獲得對這些方法的深入和接地氣的理解，本書展示了完整的手工計算示例，以及如何用代碼以更自動化的方式實現這一點。

對于對強化學習作為解決方案感興趣但不精通的決策者，本書在介紹和案例研究部分包括簡單的、非技術的例子。這些提供了強化學習的背景，以及在實踐中應用它的挑戰和風險。具體來說，這些部分闡述了強化學習和其他機器學習方法的區別，以及知名公司如何成功地使用這種方法解決他們的問題。

//www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S01170ED1V01Y202202AIM052

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

這是一本Python編程的教科書，有許多實際的例子和練習。您將學習基本編程的必要基礎，重點是Python。這本教科書是用Latex寫的，使用Overleaf.com。

您可以在下面找到源代碼和其他示例和參考資料。

Python已經成為一種流行的編程語言，也是當今使用最多的編程語言之一。

在過去的30年里，我們創建軟件的方式發生了巨大的變化，從80年代初的個人電腦時代到今天的智能手機、平板電腦和個人電腦等功能強大的設備。

互聯網也改變了我們使用設備和軟件的方式。我們仍然有傳統的桌面應用程序，但Web站點、Web應用程序和所謂的智能手機應用程序等主導著今天的軟件市場。

我們需要找到并學習適合這個編程新時代的編程語言。

我們現在有幾千種不同的編程語言，那么我們為什么要學Python呢?我猜您需要學習不止一種編程語言才能在今天的軟件市場中生存下來，但是Python很容易學，因此它對于新程序員和更有經驗的程序員都是一個很好的起點。

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

【導讀】計算機視覺是一門對圖像中信息進行自動提取的學科。信息的內容相當廣泛，包括三維模型、照相機位置、目標檢測與識別，以及圖像內容的分組與搜索等。本書中，我們使用廣義的計算機視覺概念，包括圖像扭曲、降噪和增強現實等。計算機視覺有時試圖模擬人類視覺，有時使用數據和統計方法，而有時幾何是解決問題的關鍵。如果你想對計算機視覺的基本理論和算法有一個基本的了解，這個動手的介紹是理想的起點。您將學習對象識別、3D重建、立體成像、增強現實和其他計算機視覺應用程序的技術，并學習用Python編寫的示例。

前言

今天，圖像和視頻無處不在，在線照片分享網站和社交網絡上的圖像有數十億之多。幾乎對于任意可能的查詢圖像，搜索引擎都會給用戶返回檢索的圖像。實際上，幾乎所有手機和計算機都有內置的攝像頭，所以在人們的設備中，有幾 G 的圖像和視頻是一件很尋常的事。

計算機視覺就是用計算機編程，并設計算法來理解在這些圖像中有什么。計算機視覺的有力應用有圖像搜索、機器人導航、醫學圖像分析、照片管理等。

本書旨在為計算機視覺實戰提供一個簡單的切入點，讓學生、研究者和愛好者充分理解其基礎理論和算法。本書中的編程語言是 Python，Python 自帶了很多可以免費獲取的強大而便捷的圖像處理、數學計算和數據挖掘模塊，可以免費獲取。

寫作本書的時候，我遵循了以下原則。

• 鼓勵探究式學習，讓讀者在閱讀本書的時候，在計算機上跟著書中示例進行練習。

• 推廣和使用免費且開源的軟件，設立較低的學習門檻。顯然，我們選擇了 Python。

• 保持內容完整性和獨立性。本書沒有介紹計算機視覺的全部內容，而是完整呈現并解釋所有代碼。你應該能夠重現這些示例，并可以直接在它們之上構建其他應用。

• 內容追求廣泛而非詳細，且相對于理論更注重鼓舞和激勵。

總之，如果你對計算機視覺編程感興趣，希望它能給你帶來啟發。

各章概覽

• 第 1 章“基本的圖像操作和處理”介紹用來處理圖像的基本工具及本書用到的核心 Python 模塊，同時涵蓋了很多貫穿全書的基礎示例。

• 第 2 章“局部圖像描述子”講解檢測圖像興趣點的方法，以及怎樣使用它們在圖像間尋找相應點和區域。

• 第 3 章“圖像到圖像的映射”描述圖像間基本的變換及其計算方法。涵蓋從圖像扭曲到創建全景圖像的示例。

• 第 4 章“照相機模型與增強現實”介紹如何對照相機建模、生成從三維空間到圖像特征的圖像投影，并估計照相機視點。

• 第 5 章“多視圖幾何”講解如何對具有相同場景、多視圖幾何基本面的圖像進行處理，以及怎樣從圖像計算三維重建。

• 第 6 章“圖像聚類”介紹一些聚類方法，并展示如何基于相似性或內容對圖像進行分組和組織。

• 第 7 章“圖像搜索”展示如何建立有效的圖像檢索技術，以便能夠存儲圖像的表示，并基于圖像的視覺內容搜索圖像。

• 第 8 章“圖像內容分類”描述了圖像內容分類算法，以及怎樣使用它們識別圖像中的物體。

• 第 9 章“圖像分割”介紹了通過聚類、用戶交互或圖像模型，將圖像分割成有意義區域的不同技術。

• 第 10 章“OpenCV”展示怎樣使用常用的 OpenCV 計算機視覺庫 Python 接口，以及如何處理視頻及攝像頭的輸入。