App 下载
注册
登录
|
搜索
正在搜索中...
首页
我的书架
我的主页
我的收藏
我的书评
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为
……
[ 展开全部 ]
分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
[ 收起 ]
作者：Peter Harrington
出版社：人民邮电出版社
定价：69.00元
ISBN：711531795
给个评价
做个书摘
书摘 (21 )
评价 (1 )
查看所有书摘
按目录显示书摘
只显示目录
目 录
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第一部分 分类
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第1章 机器学习基础 2
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.1 何谓机器学习 3
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.1.1 传感器和海量数据 4
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.1.2 机器学习非常重要 5
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2 关键术语 5
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.3 机器学习的主要任务 7
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.4 如何选择合适的算法 8
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.5 开发机器学习应用程序的步骤 9
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.6 Python语言的优势 10
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.6.1 可执行伪代码 10
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.6.2 Python比较流行 10
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.6.3 Python语言的特色 11
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.6.4 Python语言的缺点 11
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.7 NumPy函数库基础 12
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.8 本章小结 13
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第2章 k-近邻算法 15
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.1 k-近邻算法概述 15
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.1.1 准备：使用Python导入数据 17
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.1.2 从文本文件中解析数据 19
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.1.3 如何测试分类器 20
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 20
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据 21
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图 23
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.2.3 准备数据：归一化数值 25
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器 26
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.2.5 使用算法：构建完整可用系统 27
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.3 示例：手写识别系统 28
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量 29
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字 30
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.4 本章小结 31
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第3章 决策树 32
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.1 决策树的构造 33
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.1.1 信息增益 35
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.1.2 划分数据集 37
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.1.3 递归构建决策树 39
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图 42
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.2.1 Matplotlib注解 43
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.2.2 构造注解树 44
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.3 测试和存储分类器 48
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.3.1 测试算法：使用决策树执行分类 49
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.3.2 使用算法：决策树的存储 50
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.4 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型 50
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.5 本章小结 52
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 53
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 53
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.2 条件概率 55
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.3 使用条件概率来分类 56
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类 57
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.5 使用Python进行文本分类 58
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.5.1 准备数据：从文本中构建词向量 58
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.5.2 训练算法：从词向量计算概率 60
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器 62
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.5.4 准备数据：文档词袋模型 64
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.6 示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 64
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.6.1 准备数据：切分文本 65
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 66
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向 68
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.7.1 收集数据：导入RSS源 68
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.7.2 分析数据：显示地域相关的用词 71
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.8 本章小结 72
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第5章 Logistic回归 73
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 74
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 75
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.2.1 梯度上升法 75
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.2.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 77
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.2.3 分析数据：画出决策边界 79
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.2.4 训练算法：随机梯度上升 80
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.3 示例：从疝气病症预测病马的死亡率 85
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.3.1 准备数据：处理数据中的缺失值 85
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类 86
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.4 本章小结 88
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第6章 支持向量机 89
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.1 基于最大间隔分隔数据 89
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.2 寻找最大间隔 91
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.2.1 分类器求解的优化问题 92
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.2.2 SVM应用的一般框架 93
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.3 SMO高效优化算法 94
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.3.1 Platt的SMO算法 94
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集 94
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.4 利用完整Platt SMO算法加速优化 99
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.5 在复杂数据上应用核函数 105
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.5.1 利用核函数将数据映射到高维空间 106
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.5.2 径向基核函数 106
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.5.3 在测试中使用核函数 108
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.6 示例：手写识别问题回顾 111
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
6.7 本章小结 113
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第7章 利用AdaBoost元算法提高分类
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
性能 115
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.1 基于数据集多重抽样的分类器 115
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.1.1 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法 116
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.1.2 boosting 116
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能 117
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.3 基于单层决策树构建弱分类器 118
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.4 完整AdaBoost算法的实现 122
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.5 测试算法：基于AdaBoost的分类 124
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.6 示例：在一个难数据集上应用AdaBoost 125
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.7 非均衡分类问题 127
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.7.1 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线 128
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.7.2 基于代价函数的分类器决策控制 131
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.7.3 处理非均衡问题的数据抽样方法 132
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
7.8 本章小结 132
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第二部分 利用回归预测数值型数据
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第8章 预测数值型数据：回归 136
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.1 用线性回归找到最佳拟合直线 136
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.2 局部加权线性回归 141
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.3 示例：预测鲍鱼的年龄 145
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.4 缩减系数来“理解”数据 146
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.4.1 岭回归 146
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.4.2 lasso 148
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.4.3 前向逐步回归 149
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.5 权衡偏差与方差 152
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.6 示例：预测乐高玩具套装的价格 153
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.6.1 收集数据：使用Google购物的API 153
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.6.2 训练算法：建立模型 155
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
8.7 本章小结 158
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第9章 树回归 159
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.1 复杂数据的局部性建模 159
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.2 连续和离散型特征的树的构建 160
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.3 将CART算法用于回归 163
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.3.1 构建树 163
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.3.2 运行代码 165
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.4 树剪枝 167
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.4.1 预剪枝 167
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.4.2 后剪枝 168
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.5 模型树 170
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.6 示例：树回归与标准回归的比较 173
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.7 使用Python的Tkinter库创建GUI 176
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.7.1 用Tkinter创建GUI 177
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter 179
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
9.8 本章小结 182
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第三部分 无监督学习
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 184
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
10.1 K-均值聚类算法 185
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
10.2 使用后处理来提高聚类性能 189
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
10.3 二分K-均值算法 190
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
10.4 示例：对地图上的点进行聚类 193
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
10.4.1 Yahoo! PlaceFinder API 194
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
10.4.2 对地理坐标进行聚类 196
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
10.5 本章小结 198
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第11章 使用Apriori算法进行关联分析 200
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.1 关联分析 201
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.2 Apriori原理 202
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.3 使用Apriori算法来发现频繁集 204
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.3.1 生成候选项集 204
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.3.2 组织完整的Apriori算法 207
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.4 从频繁项集中挖掘关联规则 209
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.5 示例：发现国会投票中的模式 212
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.5.1 收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集 213
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.5.2 测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则 219
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.6 示例：发现毒蘑菇的相似特征 220
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
11.7 本章小结 221
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 223
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.1 FP树：用于编码数据集的有效方式 224
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.2 构建FP树 225
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.2.1 创建FP树的数据结构 226
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.2.2 构建FP树 227
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.3 从一棵FP树中挖掘频繁项集 231
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.3.1 抽取条件模式基 231
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.3.2 创建条件FP树 232
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.4 示例：在Twitter源中发现一些共现词 235
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.5 示例：从新闻网站点击流中挖掘 238
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
12.6 本章小结 239
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第四部分 其他工具
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第13章 利用PCA来简化数据 242
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
13.1 降维技术 242
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
13.2 PCA 243
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
13.2.1 移动坐标轴 243
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
13.2.2 在NumPy中实现PCA 246
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
13.3 示例：利用PCA对半导体制造数据降维 248
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
13.4 本章小结 251
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第14章 利用SVD简化数据 252
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.1 SVD的应用 252
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.1.1 隐性语义索引 253
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.1.2 推荐系统 253
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.2 矩阵分解 254
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.3 利用Python实现SVD 255
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.4 基于协同过滤的推荐引擎 257
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.4.1 相似度计算 257
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.4.2 基于物品的相似度还是基于用户的相似度？ 260
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.4.3 推荐引擎的评价 260
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.5 示例：餐馆菜肴推荐引擎 260
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.5.1 推荐未尝过的菜肴 261
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.5.2 利用SVD提高推荐的效果 263
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.5.3 构建推荐引擎面临的挑战 265
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.6 基于SVD的图像压缩 266
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
14.7 本章小结 268
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第15章 大数据与MapReduce 270
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.1 MapReduce：分布式计算的框架 271
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.2 Hadoop流 273
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.2.1 分布式计算均值和方差的mapper 273
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.2.2 分布式计算均值和方差的reducer 274
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.3 在Amazon网络服务上运行Hadoop程序 275
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.3.1 AWS上的可用服务 276
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.3.2 开启Amazon网络服务之旅 276
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.3.3 在EMR上运行Hadoop作业 278
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.4 MapReduce上的机器学习 282
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.5 在Python中使用mrjob来自动化MapReduce 283
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.5.1 mrjob与EMR的无缝集成 283
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.5.2 mrjob的一个MapReduce脚本剖析 284
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法 286
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.6.1 Pegasos算法 287
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.6.2 训练算法：用mrjob实现MapReduce版本的SVM 288
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.7 你真的需要MapReduce吗？ 292
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
15.8 本章小结 292
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
附录A Python入门 294
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
附录B 线性代数 303
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
附录C 概率论复习 309
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
附录D 资源 312
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
索引 313
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
版权声明 316
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
导购链接
×
做书摘
文字书摘
读图识字
至少还需要输入
10
字
保存原图片为书摘
上传图片
识别
最多输入
500
个字
上传图片
重新上传
写点笔记吧
至少还需要输入
10
字
章节（选填）
目 录
第一部分 分类
第1章 机器学习基础 2
1.1 何谓机器学习 3
1.1.1 传感器和海量数据 4
1.1.2 机器学习非常重要 5
1.2 关键术语 5
1.3 机器学习的主要任务 7
1.4 如何选择合适的算法 8
1.5 开发机器学习应用程序的步骤 9
1.6 Python语言的优势 10
1.6.1 可执行伪代码 10
1.6.2 Python比较流行 10
1.6.3 Python语言的特色 11
1.6.4 Python语言的缺点 11
1.7 NumPy函数库基础 12
1.8 本章小结 13
第2章 k-近邻算法 15
2.1 k-近邻算法概述 15
2.1.1 准备：使用Python导入数据 17
2.1.2 从文本文件中解析数据 19
2.1.3 如何测试分类器 20
2.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 20
2.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据 21
2.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图 23
2.2.3 准备数据：归一化数值 25
2.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器 26
2.2.5 使用算法：构建完整可用系统 27
2.3 示例：手写识别系统 28
2.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量 29
2.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字 30
2.4 本章小结 31
第3章 决策树 32
3.1 决策树的构造 33
3.1.1 信息增益 35
3.1.2 划分数据集 37
3.1.3 递归构建决策树 39
3.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图 42
3.2.1 Matplotlib注解 43
3.2.2 构造注解树 44
3.3 测试和存储分类器 48
3.3.1 测试算法：使用决策树执行分类 49
3.3.2 使用算法：决策树的存储 50
3.4 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型 50
3.5 本章小结 52
第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 53
4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 53
4.2 条件概率 55
4.3 使用条件概率来分类 56
4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类 57
4.5 使用Python进行文本分类 58
4.5.1 准备数据：从文本中构建词向量 58
4.5.2 训练算法：从词向量计算概率 60
4.5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器 62
4.5.4 准备数据：文档词袋模型 64
4.6 示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 64
4.6.1 准备数据：切分文本 65
4.6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 66
4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向 68
4.7.1 收集数据：导入RSS源 68
4.7.2 分析数据：显示地域相关的用词 71
4.8 本章小结 72
第5章 Logistic回归 73
5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 74
5.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 75
5.2.1 梯度上升法 75
5.2.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 77
5.2.3 分析数据：画出决策边界 79
5.2.4 训练算法：随机梯度上升 80
5.3 示例：从疝气病症预测病马的死亡率 85
5.3.1 准备数据：处理数据中的缺失值 85
5.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类 86
5.4 本章小结 88
第6章 支持向量机 89
6.1 基于最大间隔分隔数据 89
6.2 寻找最大间隔 91
6.2.1 分类器求解的优化问题 92
6.2.2 SVM应用的一般框架 93
6.3 SMO高效优化算法 94
6.3.1 Platt的SMO算法 94
6.3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集 94
6.4 利用完整Platt SMO算法加速优化 99
6.5 在复杂数据上应用核函数 105
6.5.1 利用核函数将数据映射到高维空间 106
6.5.2 径向基核函数 106
6.5.3 在测试中使用核函数 108
6.6 示例：手写识别问题回顾 111
6.7 本章小结 113
第7章 利用AdaBoost元算法提高分类
性能 115
7.1 基于数据集多重抽样的分类器 115
7.1.1 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法 116
7.1.2 boosting 116
7.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能 117
7.3 基于单层决策树构建弱分类器 118
7.4 完整AdaBoost算法的实现 122
7.5 测试算法：基于AdaBoost的分类 124
7.6 示例：在一个难数据集上应用AdaBoost 125
7.7 非均衡分类问题 127
7.7.1 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线 128
7.7.2 基于代价函数的分类器决策控制 131
7.7.3 处理非均衡问题的数据抽样方法 132
7.8 本章小结 132
第二部分 利用回归预测数值型数据
第8章 预测数值型数据：回归 136
8.1 用线性回归找到最佳拟合直线 136
8.2 局部加权线性回归 141
8.3 示例：预测鲍鱼的年龄 145
8.4 缩减系数来“理解”数据 146
8.4.1 岭回归 146
8.4.2 lasso 148
8.4.3 前向逐步回归 149
8.5 权衡偏差与方差 152
8.6 示例：预测乐高玩具套装的价格 153
8.6.1 收集数据：使用Google购物的API 153
8.6.2 训练算法：建立模型 155
8.7 本章小结 158
第9章 树回归 159
9.1 复杂数据的局部性建模 159
9.2 连续和离散型特征的树的构建 160
9.3 将CART算法用于回归 163
9.3.1 构建树 163
9.3.2 运行代码 165
9.4 树剪枝 167
9.4.1 预剪枝 167
9.4.2 后剪枝 168
9.5 模型树 170
9.6 示例：树回归与标准回归的比较 173
9.7 使用Python的Tkinter库创建GUI 176
9.7.1 用Tkinter创建GUI 177
9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter 179
9.8 本章小结 182
第三部分 无监督学习
第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 184
10.1 K-均值聚类算法 185
10.2 使用后处理来提高聚类性能 189
10.3 二分K-均值算法 190
10.4 示例：对地图上的点进行聚类 193
10.4.1 Yahoo! PlaceFinder API 194
10.4.2 对地理坐标进行聚类 196
10.5 本章小结 198
第11章 使用Apriori算法进行关联分析 200
11.1 关联分析 201
11.2 Apriori原理 202
11.3 使用Apriori算法来发现频繁集 204
11.3.1 生成候选项集 204
11.3.2 组织完整的Apriori算法 207
11.4 从频繁项集中挖掘关联规则 209
11.5 示例：发现国会投票中的模式 212
11.5.1 收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集 213
11.5.2 测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则 219
11.6 示例：发现毒蘑菇的相似特征 220
11.7 本章小结 221
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 223
12.1 FP树：用于编码数据集的有效方式 224
12.2 构建FP树 225
12.2.1 创建FP树的数据结构 226
12.2.2 构建FP树 227
12.3 从一棵FP树中挖掘频繁项集 231
12.3.1 抽取条件模式基 231
12.3.2 创建条件FP树 232
12.4 示例：在Twitter源中发现一些共现词 235
12.5 示例：从新闻网站点击流中挖掘 238
12.6 本章小结 239
第四部分 其他工具
第13章 利用PCA来简化数据 242
13.1 降维技术 242
13.2 PCA 243
13.2.1 移动坐标轴 243
13.2.2 在NumPy中实现PCA 246
13.3 示例：利用PCA对半导体制造数据降维 248
13.4 本章小结 251
第14章 利用SVD简化数据 252
14.1 SVD的应用 252
14.1.1 隐性语义索引 253
14.1.2 推荐系统 253
14.2 矩阵分解 254
14.3 利用Python实现SVD 255
14.4 基于协同过滤的推荐引擎 257
14.4.1 相似度计算 257
14.4.2 基于物品的相似度还是基于用户的相似度？ 260
14.4.3 推荐引擎的评价 260
14.5 示例：餐馆菜肴推荐引擎 260
14.5.1 推荐未尝过的菜肴 261
14.5.2 利用SVD提高推荐的效果 263
14.5.3 构建推荐引擎面临的挑战 265
14.6 基于SVD的图像压缩 266
14.7 本章小结 268
第15章 大数据与MapReduce 270
15.1 MapReduce：分布式计算的框架 271
15.2 Hadoop流 273
15.2.1 分布式计算均值和方差的mapper 273
15.2.2 分布式计算均值和方差的reducer 274
15.3 在Amazon网络服务上运行Hadoop程序 275
15.3.1 AWS上的可用服务 276
15.3.2 开启Amazon网络服务之旅 276
15.3.3 在EMR上运行Hadoop作业 278
15.4 MapReduce上的机器学习 282
15.5 在Python中使用mrjob来自动化MapReduce 283
15.5.1 mrjob与EMR的无缝集成 283
15.5.2 mrjob的一个MapReduce脚本剖析 284
15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法 286
15.6.1 Pegasos算法 287
15.6.2 训练算法：用mrjob实现MapReduce版本的SVM 288
15.7 你真的需要MapReduce吗？ 292
15.8 本章小结 292
附录A Python入门 294
附录B 线性代数 303
附录C 概率论复习 309
附录D 资源 312
索引 313
版权声明 316
页码（选填）
这本书已经添加了这些章节，请勾选或者新建你的书摘所属的章节
add
up
down
remove
目 录
第一部分 分类
第1章 机器学习基础 2
1.1 何谓机器学习 3
1.1.1 传感器和海量数据 4
1.1.2 机器学习非常重要 5
1.2 关键术语 5
1.3 机器学习的主要任务 7
1.4 如何选择合适的算法 8
1.5 开发机器学习应用程序的步骤 9
1.6 Python语言的优势 10
1.6.1 可执行伪代码 10
1.6.2 Python比较流行 10
1.6.3 Python语言的特色 11
1.6.4 Python语言的缺点 11
1.7 NumPy函数库基础 12
1.8 本章小结 13
第2章 k-近邻算法 15
2.1 k-近邻算法概述 15
2.1.1 准备：使用Python导入数据 17
2.1.2 从文本文件中解析数据 19
2.1.3 如何测试分类器 20
2.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 20
2.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据 21
2.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图 23
2.2.3 准备数据：归一化数值 25
2.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器 26
2.2.5 使用算法：构建完整可用系统 27
2.3 示例：手写识别系统 28
2.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量 29
2.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字 30
2.4 本章小结 31
第3章 决策树 32
3.1 决策树的构造 33
3.1.1 信息增益 35
3.1.2 划分数据集 37
3.1.3 递归构建决策树 39
3.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图 42
3.2.1 Matplotlib注解 43
3.2.2 构造注解树 44
3.3 测试和存储分类器 48
3.3.1 测试算法：使用决策树执行分类 49
3.3.2 使用算法：决策树的存储 50
3.4 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型 50
3.5 本章小结 52
第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 53
4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 53
4.2 条件概率 55
4.3 使用条件概率来分类 56
4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类 57
4.5 使用Python进行文本分类 58
4.5.1 准备数据：从文本中构建词向量 58
4.5.2 训练算法：从词向量计算概率 60
4.5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器 62
4.5.4 准备数据：文档词袋模型 64
4.6 示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 64
4.6.1 准备数据：切分文本 65
4.6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 66
4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向 68
4.7.1 收集数据：导入RSS源 68
4.7.2 分析数据：显示地域相关的用词 71
4.8 本章小结 72
第5章 Logistic回归 73
5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 74
5.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 75
5.2.1 梯度上升法 75
5.2.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 77
5.2.3 分析数据：画出决策边界 79
5.2.4 训练算法：随机梯度上升 80
5.3 示例：从疝气病症预测病马的死亡率 85
5.3.1 准备数据：处理数据中的缺失值 85
5.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类 86
5.4 本章小结 88
第6章 支持向量机 89
6.1 基于最大间隔分隔数据 89
6.2 寻找最大间隔 91
6.2.1 分类器求解的优化问题 92
6.2.2 SVM应用的一般框架 93
6.3 SMO高效优化算法 94
6.3.1 Platt的SMO算法 94
6.3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集 94
6.4 利用完整Platt SMO算法加速优化 99
6.5 在复杂数据上应用核函数 105
6.5.1 利用核函数将数据映射到高维空间 106
6.5.2 径向基核函数 106
6.5.3 在测试中使用核函数 108
6.6 示例：手写识别问题回顾 111
6.7 本章小结 113
第7章 利用AdaBoost元算法提高分类
性能 115
7.1 基于数据集多重抽样的分类器 115
7.1.1 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法 116
7.1.2 boosting 116
7.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能 117
7.3 基于单层决策树构建弱分类器 118
7.4 完整AdaBoost算法的实现 122
7.5 测试算法：基于AdaBoost的分类 124
7.6 示例：在一个难数据集上应用AdaBoost 125
7.7 非均衡分类问题 127
7.7.1 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线 128
7.7.2 基于代价函数的分类器决策控制 131
7.7.3 处理非均衡问题的数据抽样方法 132
7.8 本章小结 132
第二部分 利用回归预测数值型数据
第8章 预测数值型数据：回归 136
8.1 用线性回归找到最佳拟合直线 136
8.2 局部加权线性回归 141
8.3 示例：预测鲍鱼的年龄 145
8.4 缩减系数来“理解”数据 146
8.4.1 岭回归 146
8.4.2 lasso 148
8.4.3 前向逐步回归 149
8.5 权衡偏差与方差 152
8.6 示例：预测乐高玩具套装的价格 153
8.6.1 收集数据：使用Google购物的API 153
8.6.2 训练算法：建立模型 155
8.7 本章小结 158
第9章 树回归 159
9.1 复杂数据的局部性建模 159
9.2 连续和离散型特征的树的构建 160
9.3 将CART算法用于回归 163
9.3.1 构建树 163
9.3.2 运行代码 165
9.4 树剪枝 167
9.4.1 预剪枝 167
9.4.2 后剪枝 168
9.5 模型树 170
9.6 示例：树回归与标准回归的比较 173
9.7 使用Python的Tkinter库创建GUI 176
9.7.1 用Tkinter创建GUI 177
9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter 179
9.8 本章小结 182
第三部分 无监督学习
第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 184
10.1 K-均值聚类算法 185
10.2 使用后处理来提高聚类性能 189
10.3 二分K-均值算法 190
10.4 示例：对地图上的点进行聚类 193
10.4.1 Yahoo! PlaceFinder API 194
10.4.2 对地理坐标进行聚类 196
10.5 本章小结 198
第11章 使用Apriori算法进行关联分析 200
11.1 关联分析 201
11.2 Apriori原理 202
11.3 使用Apriori算法来发现频繁集 204
11.3.1 生成候选项集 204
11.3.2 组织完整的Apriori算法 207
11.4 从频繁项集中挖掘关联规则 209
11.5 示例：发现国会投票中的模式 212
11.5.1 收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集 213
11.5.2 测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则 219
11.6 示例：发现毒蘑菇的相似特征 220
11.7 本章小结 221
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 223
12.1 FP树：用于编码数据集的有效方式 224
12.2 构建FP树 225
12.2.1 创建FP树的数据结构 226
12.2.2 构建FP树 227
12.3 从一棵FP树中挖掘频繁项集 231
12.3.1 抽取条件模式基 231
12.3.2 创建条件FP树 232
12.4 示例：在Twitter源中发现一些共现词 235
12.5 示例：从新闻网站点击流中挖掘 238
12.6 本章小结 239
第四部分 其他工具
第13章 利用PCA来简化数据 242
13.1 降维技术 242
13.2 PCA 243
13.2.1 移动坐标轴 243
13.2.2 在NumPy中实现PCA 246
13.3 示例：利用PCA对半导体制造数据降维 248
13.4 本章小结 251
第14章 利用SVD简化数据 252
14.1 SVD的应用 252
14.1.1 隐性语义索引 253
14.1.2 推荐系统 253
14.2 矩阵分解 254
14.3 利用Python实现SVD 255
14.4 基于协同过滤的推荐引擎 257
14.4.1 相似度计算 257
14.4.2 基于物品的相似度还是基于用户的相似度？ 260
14.4.3 推荐引擎的评价 260
14.5 示例：餐馆菜肴推荐引擎 260
14.5.1 推荐未尝过的菜肴 261
14.5.2 利用SVD提高推荐的效果 263
14.5.3 构建推荐引擎面临的挑战 265
14.6 基于SVD的图像压缩 266
14.7 本章小结 268
第15章 大数据与MapReduce 270
15.1 MapReduce：分布式计算的框架 271
15.2 Hadoop流 273
15.2.1 分布式计算均值和方差的mapper 273
15.2.2 分布式计算均值和方差的reducer 274
15.3 在Amazon网络服务上运行Hadoop程序 275
15.3.1 AWS上的可用服务 276
15.3.2 开启Amazon网络服务之旅 276
15.3.3 在EMR上运行Hadoop作业 278
15.4 MapReduce上的机器学习 282
15.5 在Python中使用mrjob来自动化MapReduce 283
15.5.1 mrjob与EMR的无缝集成 283
15.5.2 mrjob的一个MapReduce脚本剖析 284
15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法 286
15.6.1 Pegasos算法 287
15.6.2 训练算法：用mrjob实现MapReduce版本的SVM 288
15.7 你真的需要MapReduce吗？ 292
15.8 本章小结 292
附录A Python入门 294
附录B 线性代数 303
附录C 概率论复习 309
附录D 资源 312
索引 313
版权声明 316
×
添加一个书摘本
搜索创建书摘本
搜索
正在搜索...
不对，换一下
书名
作者
出版社
备注
ISBN
*
*
目 录
第一部分 分类
第1章 机器学习基础 2
1.1 何谓机器学习 3
1.1.1 传感器和海量数据 4
1.1.2 机器学习非常重要 5
1.2 关键术语 5
1.3 机器学习的主要任务 7
1.4 如何选择合适的算法 8
1.5 开发机器学习应用程序的步骤 9
1.6 Python语言的优势 10
1.6.1 可执行伪代码 10
1.6.2 Python比较流行 10
1.6.3 Python语言的特色 11
1.6.4 Python语言的缺点 11
1.7 NumPy函数库基础 12
1.8 本章小结 13
第2章 k-近邻算法 15
2.1 k-近邻算法概述 15
2.1.1 准备：使用Python导入数据 17
2.1.2 从文本文件中解析数据 19
2.1.3 如何测试分类器 20
2.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 20
2.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据 21
2.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图 23
2.2.3 准备数据：归一化数值 25
2.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器 26
2.2.5 使用算法：构建完整可用系统 27
2.3 示例：手写识别系统 28
2.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量 29
2.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字 30
2.4 本章小结 31
第3章 决策树 32
3.1 决策树的构造 33
3.1.1 信息增益 35
3.1.2 划分数据集 37
3.1.3 递归构建决策树 39
3.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图 42
3.2.1 Matplotlib注解 43
3.2.2 构造注解树 44
3.3 测试和存储分类器 48
3.3.1 测试算法：使用决策树执行分类 49
3.3.2 使用算法：决策树的存储 50
3.4 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型 50
3.5 本章小结 52
第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 53
4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 53
4.2 条件概率 55
4.3 使用条件概率来分类 56
4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类 57
4.5 使用Python进行文本分类 58
4.5.1 准备数据：从文本中构建词向量 58
4.5.2 训练算法：从词向量计算概率 60
4.5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器 62
4.5.4 准备数据：文档词袋模型 64
4.6 示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 64
4.6.1 准备数据：切分文本 65
4.6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 66
4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向 68
4.7.1 收集数据：导入RSS源 68
4.7.2 分析数据：显示地域相关的用词 71
4.8 本章小结 72
第5章 Logistic回归 73
5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 74
5.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 75
5.2.1 梯度上升法 75
5.2.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 77
5.2.3 分析数据：画出决策边界 79
5.2.4 训练算法：随机梯度上升 80
5.3 示例：从疝气病症预测病马的死亡率 85
5.3.1 准备数据：处理数据中的缺失值 85
5.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类 86
5.4 本章小结 88
第6章 支持向量机 89
6.1 基于最大间隔分隔数据 89
6.2 寻找最大间隔 91
6.2.1 分类器求解的优化问题 92
6.2.2 SVM应用的一般框架 93
6.3 SMO高效优化算法 94
6.3.1 Platt的SMO算法 94
6.3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集 94
6.4 利用完整Platt SMO算法加速优化 99
6.5 在复杂数据上应用核函数 105
6.5.1 利用核函数将数据映射到高维空间 106
6.5.2 径向基核函数 106
6.5.3 在测试中使用核函数 108
6.6 示例：手写识别问题回顾 111
6.7 本章小结 113
第7章 利用AdaBoost元算法提高分类
性能 115
7.1 基于数据集多重抽样的分类器 115
7.1.1 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法 116
7.1.2 boosting 116
7.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能 117
7.3 基于单层决策树构建弱分类器 118
7.4 完整AdaBoost算法的实现 122
7.5 测试算法：基于AdaBoost的分类 124
7.6 示例：在一个难数据集上应用AdaBoost 125
7.7 非均衡分类问题 127
7.7.1 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线 128
7.7.2 基于代价函数的分类器决策控制 131
7.7.3 处理非均衡问题的数据抽样方法 132
7.8 本章小结 132
第二部分 利用回归预测数值型数据
第8章 预测数值型数据：回归 136
8.1 用线性回归找到最佳拟合直线 136
8.2 局部加权线性回归 141
8.3 示例：预测鲍鱼的年龄 145
8.4 缩减系数来“理解”数据 146
8.4.1 岭回归 146
8.4.2 lasso 148
8.4.3 前向逐步回归 149
8.5 权衡偏差与方差 152
8.6 示例：预测乐高玩具套装的价格 153
8.6.1 收集数据：使用Google购物的API 153
8.6.2 训练算法：建立模型 155
8.7 本章小结 158
第9章 树回归 159
9.1 复杂数据的局部性建模 159
9.2 连续和离散型特征的树的构建 160
9.3 将CART算法用于回归 163
9.3.1 构建树 163
9.3.2 运行代码 165
9.4 树剪枝 167
9.4.1 预剪枝 167
9.4.2 后剪枝 168
9.5 模型树 170
9.6 示例：树回归与标准回归的比较 173
9.7 使用Python的Tkinter库创建GUI 176
9.7.1 用Tkinter创建GUI 177
9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter 179
9.8 本章小结 182
第三部分 无监督学习
第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 184
10.1 K-均值聚类算法 185
10.2 使用后处理来提高聚类性能 189
10.3 二分K-均值算法 190
10.4 示例：对地图上的点进行聚类 193
10.4.1 Yahoo! PlaceFinder API 194
10.4.2 对地理坐标进行聚类 196
10.5 本章小结 198
第11章 使用Apriori算法进行关联分析 200
11.1 关联分析 201
11.2 Apriori原理 202
11.3 使用Apriori算法来发现频繁集 204
11.3.1 生成候选项集 204
11.3.2 组织完整的Apriori算法 207
11.4 从频繁项集中挖掘关联规则 209
11.5 示例：发现国会投票中的模式 212
11.5.1 收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集 213
11.5.2 测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则 219
11.6 示例：发现毒蘑菇的相似特征 220
11.7 本章小结 221
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 223
12.1 FP树：用于编码数据集的有效方式 224
12.2 构建FP树 225
12.2.1 创建FP树的数据结构 226
12.2.2 构建FP树 227
12.3 从一棵FP树中挖掘频繁项集 231
12.3.1 抽取条件模式基 231
12.3.2 创建条件FP树 232
12.4 示例：在Twitter源中发现一些共现词 235
12.5 示例：从新闻网站点击流中挖掘 238
12.6 本章小结 239
第四部分 其他工具
第13章 利用PCA来简化数据 242
13.1 降维技术 242
13.2 PCA 243
13.2.1 移动坐标轴 243
13.2.2 在NumPy中实现PCA 246
13.3 示例：利用PCA对半导体制造数据降维 248
13.4 本章小结 251
第14章 利用SVD简化数据 252
14.1 SVD的应用 252
14.1.1 隐性语义索引 253
14.1.2 推荐系统 253
14.2 矩阵分解 254
14.3 利用Python实现SVD 255
14.4 基于协同过滤的推荐引擎 257
14.4.1 相似度计算 257
14.4.2 基于物品的相似度还是基于用户的相似度？ 260
14.4.3 推荐引擎的评价 260
14.5 示例：餐馆菜肴推荐引擎 260
14.5.1 推荐未尝过的菜肴 261
14.5.2 利用SVD提高推荐的效果 263
14.5.3 构建推荐引擎面临的挑战 265
14.6 基于SVD的图像压缩 266
14.7 本章小结 268
第15章 大数据与MapReduce 270
15.1 MapReduce：分布式计算的框架 271
15.2 Hadoop流 273
15.2.1 分布式计算均值和方差的mapper 273
15.2.2 分布式计算均值和方差的reducer 274
15.3 在Amazon网络服务上运行Hadoop程序 275
15.3.1 AWS上的可用服务 276
15.3.2 开启Amazon网络服务之旅 276
15.3.3 在EMR上运行Hadoop作业 278
15.4 MapReduce上的机器学习 282
15.5 在Python中使用mrjob来自动化MapReduce 283
15.5.1 mrjob与EMR的无缝集成 283
15.5.2 mrjob的一个MapReduce脚本剖析 284
15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法 286
15.6.1 Pegasos算法 287
15.6.2 训练算法：用mrjob实现MapReduce版本的SVM 288
15.7 你真的需要MapReduce吗？ 292
15.8 本章小结 292
附录A Python入门 294
附录B 线性代数 303
附录C 概率论复习 309
附录D 资源 312
索引 313
版权声明 316