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機器學習實戰(zhàn) 版權信息
- ISBN：9787115317957
- 條形碼：9787115317957 ; 978-7-115-31795-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機器學習實戰(zhàn) 本書特色
介紹并實現(xiàn)機器學習的主流算法 面向日常任務的高效實戰(zhàn)內容 《機器學習實戰(zhàn)》沒有從理論角度來揭示機器學習算法背后的數(shù)學原理，而是通過“原理簡述+問題實例+實際代碼+運行效果”來介紹每一個算法。學習計算機的人都知道，計算機是一門實踐學科，沒有真正實現(xiàn)運行，很難真正理解算法的精髓。這本書的*大好處就是邊學邊用，非常適合于急需邁進機器學習領域的人員學習。實際上，即使對于那些對機器學習有所了解的人來說，通過代碼實現(xiàn)也能進一步加深對機器學習算法的理解。 《機器學習實戰(zhàn)》的代碼采用python語言編寫。python代碼簡單優(yōu)雅、易于上手，科學計算軟件包眾多，已經(jīng)成為不少大學和研究機構進行計算機教學和科學計算的語言。相信python編寫的機器學習代碼也能讓讀者盡快領略到這門學科的精妙之處。
機器學習實戰(zhàn) 內容簡介
機器學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方向。在現(xiàn)今大數(shù)據(jù)時代的背景下，捕獲數(shù)據(jù)并從中萃取有價值的信息或模式，使得這一過去為分析師與數(shù)學家所專屬的研究領域越來越為人們矚目。 本書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效可復用的python 代碼闡釋如何處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)分析及可視化。讀者可從中學到一些核心的機器學習算法，并將其運用于某些策略性任務中，如分類、預測及推薦等。 本書適合機器學習相關研究人員及互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員學習參考。
機器學習實戰(zhàn) 目錄
**部分 分類
第1章 機器學習基礎
1.1 何謂機器學習
1.1.1 傳感器和海量數(shù)據(jù)
1.1.2 機器學習非常重要
1.2 關鍵術語
1.3 機器學習的主要任務
1.4 如何選擇合適的算法
1.5 開發(fā)機器學習應用程序的步驟
1.6 python語言的優(yōu)勢
1.6.1 可執(zhí)行偽代碼
1.6.2 python比較流行
1.6.3 python語言的特色
1.6.4 python語言的缺點
1.7 numpy函數(shù)庫基礎
1.8 本章小結
第2章 k-近鄰算法
2.1 k-近鄰算法概述
2.1.1 準備：使用python導入數(shù)據(jù)
2.1.2 從文本文件中解析數(shù)據(jù)
2.1.3 如何測試分類器
2.2 示例：使用k-近鄰算法改進約會網(wǎng)站的配對效果
2.2.1 準備數(shù)據(jù)：從文本文件中解析數(shù)據(jù)
2.2.2 分析數(shù)據(jù)：使用matplotlib創(chuàng)建散點圖
2.2.3 準備數(shù)據(jù)：歸一化數(shù)值
2.2.4 測試算法：作為完整程序驗證分類器
2.2.5 使用算法：構建完整可用系統(tǒng)
2.3 示例：手寫識別系統(tǒng)
2.3.1 準備數(shù)據(jù)：將圖像轉換為測試向量
2.3.2 測試算法：使用k-近鄰算法識別手寫數(shù)字
2.4 本章小結
第3章 決策樹
3.1 決策樹的構造
3.1.1 信息增益
3.1.2 劃分數(shù)據(jù)集
3.1.3 遞歸構建決策樹
3.2 在python中使用matplotlib注解繪制樹形圖
3.2.1 matplotlib注解
3.2.2 構造注解樹
3.3 測試和存儲分類器
3.3.1 測試算法：使用決策樹執(zhí)行分類
3.3.2 使用算法：決策樹的存儲
3.4 示例：使用決策樹預測隱形眼鏡類型
3.5 本章小結
第4章 基于概率論的分類方法：樸素貝葉斯
4.1 基于貝葉斯決策理論的分類方法
4.2 條件概率
4.3 使用條件概率來分類
4.4 使用樸素貝葉斯進行文檔分類
4.5 使用python進行文本分類
4.5.1 準備數(shù)據(jù)：從文本中構建詞向量
4.5.2 訓練算法：從詞向量計算概率
4.5.3 測試算法：根據(jù)現(xiàn)實情況修改分類器
4.5.4 準備數(shù)據(jù)：文檔詞袋模型
4.6 示例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件
4.6.1 準備數(shù)據(jù)：切分文本
4.6.2 測試算法：使用樸素貝葉斯進行交叉驗證
4.7 示例：使用樸素貝葉斯分類器從個人廣告中獲取區(qū)域傾向
4.7.1 收集數(shù)據(jù)：導入rss源
4.7.2 分析數(shù)據(jù)：顯示地域相關的用詞
4.8 本章小結
第5章 logistic回歸
5.1 基于logistic回歸和sigmoid函數(shù)的分類
5.2 基于*優(yōu)化方法的*佳回歸系數(shù)確定
5.2.1 梯度上升法
5.2.2 訓練算法：使用梯度上升找到*佳參數(shù)
5.2.3 分析數(shù)據(jù)：畫出決策邊界
5.2.4 訓練算法：隨機梯度上升
5.3 示例：從疝氣病癥預測病馬的死亡率
5.3.1 準備數(shù)據(jù)：處理數(shù)據(jù)中的缺失值
5.3.2 測試算法：用logistic回歸進行分類
5.4 本章小結
第6章 支持向量機
6.1 基于*大間隔分隔數(shù)據(jù)
6.2 尋找*大間隔
6.2.1 分類器求解的優(yōu)化問題
6.2.2 svm應用的一般框架
6.3 smo高效優(yōu)化算法
6.3.1 platt的smo算法
6.3.2 應用簡化版smo算法處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集
6.4 利用完整platt smo算法加速優(yōu)化
6.5 在復雜數(shù)據(jù)上應用核函數(shù)
6.5.1 利用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間
6.5.2 徑向基核函數(shù)
6.5.3 在測試中使用核函數(shù)
6.6 示例：手寫識別問題回顧
6.7 本章小結
第7章 利用adaboost元算法提高分類
性能
7.1 基于數(shù)據(jù)集多重抽樣的分類器
7.1.1 bagging：基于數(shù)據(jù)隨機重抽樣的分類器構建方法
7.1.2 boosting
7.2 訓練算法：基于錯誤提升分類器的性能
7.3 基于單層決策樹構建弱分類器
7.4 完整adaboost算法的實現(xiàn)
7.5 測試算法：基于adaboost的分類
7.6 示例：在一個難數(shù)據(jù)集上應用adaboost
7.7 非均衡分類問題
7.7.1 其他分類性能度量指標：正確率、召回率及roc曲線
7.7.2 基于代價函數(shù)的分類器決策控制
7.7.3 處理非均衡問題的數(shù)據(jù)抽樣方法
7.8 本章小結
第二部分 利用回歸預測數(shù)值型數(shù)據(jù)
第8章 預測數(shù)值型數(shù)據(jù)：回歸
8.1 用線性回歸找到*佳擬合直線
8.2 局部加權線性回歸
8.3 示例：預測鮑魚的年齡
8.4 縮減系數(shù)來“理解”數(shù)據(jù)
8.4.1 嶺回歸
8.4.2 lasso
8.4.3 前向逐步回歸
8.5 權衡偏差與方差
8.6 示例：預測樂高玩具套裝的價格
8.6.1 收集數(shù)據(jù)：使用google購物的api
8.6.2 訓練算法：建立模型
8.7 本章小結
第9章 樹回歸
9.1 復雜數(shù)據(jù)的局部性建模
9.2 連續(xù)和離散型特征的樹的構建
9.3 將cart算法用于回歸
9.3.1 構建樹
9.3.2 運行代碼
9.4 樹剪枝
9.4.1 預剪枝
9.4.2 后剪枝
9.5 模型樹
9.6 示例：樹回歸與標準回歸的比較
9.7 使用python的tkinter庫創(chuàng)建gui
9.7.1 用tkinter創(chuàng)建gui
9.7.2 集成matplotlib和tkinter
9.8 本章小結
第三部分 無監(jiān)督學習
第10章 利用k-均值聚類算法對未標注數(shù)據(jù)分組
10.1 k-均值聚類算法
10.2 使用后處理來提高聚類性能
10.3 二分k-均值算法
10.4 示例：對地圖上的點進行聚類
10.4.1 yahoo！ placefinder api
10.4.2 對地理坐標進行聚類
10.5 本章小結
第11章 使用apriori算法進行關聯(lián)分析
11.1 關聯(lián)分析
11.2 apriori原理
11.3 使用apriori算法來發(fā)現(xiàn)頻繁集
11.3.1 生成候選項集
11.3.2 組織完整的apriori算法
11.4 從頻繁項集中挖掘關聯(lián)規(guī)則
11.5 示例：發(fā)現(xiàn)國會投票中的模式
11.5.1 收集數(shù)據(jù)：構建美國國會投票記錄的事務數(shù)據(jù)集
11.5.2 測試算法：基于美國國會投票記錄挖掘關聯(lián)規(guī)則
11.6 示例：發(fā)現(xiàn)毒蘑菇的相似特征
11.7 本章小結
第12章 使用fp-growth算法來高效發(fā)現(xiàn)頻繁項集
12.1 fp樹：用于編碼數(shù)據(jù)集的有效方式
12.2 構建fp樹
12.2.1 創(chuàng)建fp樹的數(shù)據(jù)結構
12.2.2 構建fp樹
12.3 從一棵fp樹中挖掘頻繁項集
12.3.1 抽取條件模式基
12.3.2 創(chuàng)建條件fp樹
12.4 示例：在twitter源中發(fā)現(xiàn)一些共現(xiàn)詞
12.5 示例：從新聞網(wǎng)站點擊流中挖掘
12.6 本章小結
第四部分 其他工具
第13章 利用pca來簡化數(shù)據(jù)
13.1 降維技術
13.2 pca
13.2.1 移動坐標軸
13.2.2 在numpy中實現(xiàn)pca
13.3 示例：利用pca對半導體制造數(shù)據(jù)降維
13.4 本章小結
第14章 利用svd簡化數(shù)據(jù)
14.1 svd的應用
14.1.1 隱性語義索引
14.1.2 推薦系統(tǒng)
14.2 矩陣分解
14.3 利用python實現(xiàn)svd
14.4 基于協(xié)同過濾的推薦引擎
14.4.1 相似度計算
14.4.2 基于物品的相似度還是基于用戶的相似度？
14.4.3 推薦引擎的評價
14.5 示例：餐館菜肴推薦引擎
14.5.1 推薦未嘗過的菜肴
14.5.2 利用svd提高推薦的效果
14.5.3 構建推薦引擎面臨的挑戰(zhàn)
14.6 基于svd的圖像壓縮
14.7 本章小結
第15章 大數(shù)據(jù)與mapreduce
15.1 mapreduce：分布式計算的框架
15.2 hadoop流
15.2.1 分布式計算均值和方差的mapper
15.2.2 分布式計算均值和方差的reducer
15.3 在amazon網(wǎng)絡服務上運行hadoop程序
15.3.1 aws上的可用服務
15.3.2 開啟amazon網(wǎng)絡服務之旅
15.3.3 在emr上運行hadoop作業(yè)
15.4 mapreduce上的機器學習
15.5 在python中使用mrjob來自動化mapreduce
15.5.1 mrjob與emr的無縫集成
15.5.2 mrjob的一個mapreduce腳本剖析
15.6 示例：分布式svm的pegasos算法
15.6.1 pegasos算法
15.6.2 訓練算法：用mrjob實現(xiàn)mapreduce版本的svm
15.7 你真的需要mapreduce嗎？
15.8 本章小結
附錄a python入門
附錄b 線性代數(shù)
附錄c 概率論復習
附錄d 資源
索引
版權聲明
第1章 機器學習基礎
1.1 何謂機器學習
1.1.1 傳感器和海量數(shù)據(jù)
1.1.2 機器學習非常重要
1.2 關鍵術語
1.3 機器學習的主要任務
1.4 如何選擇合適的算法
1.5 開發(fā)機器學習應用程序的步驟
1.6 python語言的優(yōu)勢
1.6.1 可執(zhí)行偽代碼
1.6.2 python比較流行
1.6.3 python語言的特色
1.6.4 python語言的缺點
1.7 numpy函數(shù)庫基礎
1.8 本章小結
第2章 k-近鄰算法
2.1 k-近鄰算法概述
2.1.1 準備：使用python導入數(shù)據(jù)
2.1.2 從文本文件中解析數(shù)據(jù)
2.1.3 如何測試分類器
2.2 示例：使用k-近鄰算法改進約會網(wǎng)站的配對效果
2.2.1 準備數(shù)據(jù)：從文本文件中解析數(shù)據(jù)
2.2.2 分析數(shù)據(jù)：使用matplotlib創(chuàng)建散點圖
2.2.3 準備數(shù)據(jù)：歸一化數(shù)值
2.2.4 測試算法：作為完整程序驗證分類器
2.2.5 使用算法：構建完整可用系統(tǒng)
2.3 示例：手寫識別系統(tǒng)
2.3.1 準備數(shù)據(jù)：將圖像轉換為測試向量
2.3.2 測試算法：使用k-近鄰算法識別手寫數(shù)字
2.4 本章小結
第3章 決策樹
3.1 決策樹的構造
3.1.1 信息增益
3.1.2 劃分數(shù)據(jù)集
3.1.3 遞歸構建決策樹
3.2 在python中使用matplotlib注解繪制樹形圖
3.2.1 matplotlib注解
3.2.2 構造注解樹
3.3 測試和存儲分類器
3.3.1 測試算法：使用決策樹執(zhí)行分類
3.3.2 使用算法：決策樹的存儲
3.4 示例：使用決策樹預測隱形眼鏡類型
3.5 本章小結
第4章 基于概率論的分類方法：樸素貝葉斯
4.1 基于貝葉斯決策理論的分類方法
4.2 條件概率
4.3 使用條件概率來分類
4.4 使用樸素貝葉斯進行文檔分類
4.5 使用python進行文本分類
4.5.1 準備數(shù)據(jù)：從文本中構建詞向量
4.5.2 訓練算法：從詞向量計算概率
4.5.3 測試算法：根據(jù)現(xiàn)實情況修改分類器
4.5.4 準備數(shù)據(jù)：文檔詞袋模型
4.6 示例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件
4.6.1 準備數(shù)據(jù)：切分文本
4.6.2 測試算法：使用樸素貝葉斯進行交叉驗證
4.7 示例：使用樸素貝葉斯分類器從個人廣告中獲取區(qū)域傾向
4.7.1 收集數(shù)據(jù)：導入rss源
4.7.2 分析數(shù)據(jù)：顯示地域相關的用詞
4.8 本章小結
第5章 logistic回歸
5.1 基于logistic回歸和sigmoid函數(shù)的分類
5.2 基于*優(yōu)化方法的*佳回歸系數(shù)確定
5.2.1 梯度上升法
5.2.2 訓練算法：使用梯度上升找到*佳參數(shù)
5.2.3 分析數(shù)據(jù)：畫出決策邊界
5.2.4 訓練算法：隨機梯度上升
5.3 示例：從疝氣病癥預測病馬的死亡率
5.3.1 準備數(shù)據(jù)：處理數(shù)據(jù)中的缺失值
5.3.2 測試算法：用logistic回歸進行分類
5.4 本章小結
第6章 支持向量機
6.1 基于*大間隔分隔數(shù)據(jù)
6.2 尋找*大間隔
6.2.1 分類器求解的優(yōu)化問題
6.2.2 svm應用的一般框架
6.3 smo高效優(yōu)化算法
6.3.1 platt的smo算法
6.3.2 應用簡化版smo算法處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集
6.4 利用完整platt smo算法加速優(yōu)化
6.5 在復雜數(shù)據(jù)上應用核函數(shù)
6.5.1 利用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間
6.5.2 徑向基核函數(shù)
6.5.3 在測試中使用核函數(shù)
6.6 示例：手寫識別問題回顧
6.7 本章小結
第7章 利用adaboost元算法提高分類
性能
7.1 基于數(shù)據(jù)集多重抽樣的分類器
7.1.1 bagging：基于數(shù)據(jù)隨機重抽樣的分類器構建方法
7.1.2 boosting
7.2 訓練算法：基于錯誤提升分類器的性能
7.3 基于單層決策樹構建弱分類器
7.4 完整adaboost算法的實現(xiàn)
7.5 測試算法：基于adaboost的分類
7.6 示例：在一個難數(shù)據(jù)集上應用adaboost
7.7 非均衡分類問題
7.7.1 其他分類性能度量指標：正確率、召回率及roc曲線
7.7.2 基于代價函數(shù)的分類器決策控制
7.7.3 處理非均衡問題的數(shù)據(jù)抽樣方法
7.8 本章小結
第二部分 利用回歸預測數(shù)值型數(shù)據(jù)
第8章 預測數(shù)值型數(shù)據(jù)：回歸
8.1 用線性回歸找到*佳擬合直線
8.2 局部加權線性回歸
8.3 示例：預測鮑魚的年齡
8.4 縮減系數(shù)來“理解”數(shù)據(jù)
8.4.1 嶺回歸
8.4.2 lasso
8.4.3 前向逐步回歸
8.5 權衡偏差與方差
8.6 示例：預測樂高玩具套裝的價格
8.6.1 收集數(shù)據(jù)：使用google購物的api
8.6.2 訓練算法：建立模型
8.7 本章小結
第9章 樹回歸
9.1 復雜數(shù)據(jù)的局部性建模
9.2 連續(xù)和離散型特征的樹的構建
9.3 將cart算法用于回歸
9.3.1 構建樹
9.3.2 運行代碼
9.4 樹剪枝
9.4.1 預剪枝
9.4.2 后剪枝
9.5 模型樹
9.6 示例：樹回歸與標準回歸的比較
9.7 使用python的tkinter庫創(chuàng)建gui
9.7.1 用tkinter創(chuàng)建gui
9.7.2 集成matplotlib和tkinter
9.8 本章小結
第三部分 無監(jiān)督學習
第10章 利用k-均值聚類算法對未標注數(shù)據(jù)分組
10.1 k-均值聚類算法
10.2 使用后處理來提高聚類性能
10.3 二分k-均值算法
10.4 示例：對地圖上的點進行聚類
10.4.1 yahoo！ placefinder api
10.4.2 對地理坐標進行聚類
10.5 本章小結
第11章 使用apriori算法進行關聯(lián)分析
11.1 關聯(lián)分析
11.2 apriori原理
11.3 使用apriori算法來發(fā)現(xiàn)頻繁集
11.3.1 生成候選項集
11.3.2 組織完整的apriori算法
11.4 從頻繁項集中挖掘關聯(lián)規(guī)則
11.5 示例：發(fā)現(xiàn)國會投票中的模式
11.5.1 收集數(shù)據(jù)：構建美國國會投票記錄的事務數(shù)據(jù)集
11.5.2 測試算法：基于美國國會投票記錄挖掘關聯(lián)規(guī)則
11.6 示例：發(fā)現(xiàn)毒蘑菇的相似特征
11.7 本章小結
第12章 使用fp-growth算法來高效發(fā)現(xiàn)頻繁項集
12.1 fp樹：用于編碼數(shù)據(jù)集的有效方式
12.2 構建fp樹
12.2.1 創(chuàng)建fp樹的數(shù)據(jù)結構
12.2.2 構建fp樹
12.3 從一棵fp樹中挖掘頻繁項集
12.3.1 抽取條件模式基
12.3.2 創(chuàng)建條件fp樹
12.4 示例：在twitter源中發(fā)現(xiàn)一些共現(xiàn)詞
12.5 示例：從新聞網(wǎng)站點擊流中挖掘
12.6 本章小結
第四部分 其他工具
第13章 利用pca來簡化數(shù)據(jù)
13.1 降維技術
13.2 pca
13.2.1 移動坐標軸
13.2.2 在numpy中實現(xiàn)pca
13.3 示例：利用pca對半導體制造數(shù)據(jù)降維
13.4 本章小結
第14章 利用svd簡化數(shù)據(jù)
14.1 svd的應用
14.1.1 隱性語義索引
14.1.2 推薦系統(tǒng)
14.2 矩陣分解
14.3 利用python實現(xiàn)svd
14.4 基于協(xié)同過濾的推薦引擎
14.4.1 相似度計算
14.4.2 基于物品的相似度還是基于用戶的相似度？
14.4.3 推薦引擎的評價
14.5 示例：餐館菜肴推薦引擎
14.5.1 推薦未嘗過的菜肴
14.5.2 利用svd提高推薦的效果
14.5.3 構建推薦引擎面臨的挑戰(zhàn)
14.6 基于svd的圖像壓縮
14.7 本章小結
第15章 大數(shù)據(jù)與mapreduce
15.1 mapreduce：分布式計算的框架
15.2 hadoop流
15.2.1 分布式計算均值和方差的mapper
15.2.2 分布式計算均值和方差的reducer
15.3 在amazon網(wǎng)絡服務上運行hadoop程序
15.3.1 aws上的可用服務
15.3.2 開啟amazon網(wǎng)絡服務之旅
15.3.3 在emr上運行hadoop作業(yè)
15.4 mapreduce上的機器學習
15.5 在python中使用mrjob來自動化mapreduce
15.5.1 mrjob與emr的無縫集成
15.5.2 mrjob的一個mapreduce腳本剖析
15.6 示例：分布式svm的pegasos算法
15.6.1 pegasos算法
15.6.2 訓練算法：用mrjob實現(xiàn)mapreduce版本的svm
15.7 你真的需要mapreduce嗎？
15.8 本章小結
附錄a python入門
附錄b 線性代數(shù)
附錄c 概率論復習
附錄d 資源
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機器學習實戰(zhàn) 相關資料
“易學易懂，用處很大。” —alexandre alves，oracle cep的架構師 “精心織構的代碼完美地詮釋出機器學習的核心要義。” —patrick toohey，mettler-toledo hi-speed軟件工程師 “實例很棒！可用于任何領域！” —john griffin，hibernate search in action一書的合作者 “敘述循序漸進，巧妙地闡述了算法之間的差異。” —stephen mckamey，isomer innovations技術實踐總監(jiān)
機器學習實戰(zhàn) 作者簡介
Peter Harrington 擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經(jīng)在美國加州和中國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發(fā)表過文章。他現(xiàn)在是Zillabyte公司的首席科學家，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業(yè)余時間還參加編程競賽和建造3D打印機。
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