图书介绍

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白话机器学习算法
  • (新加坡)黄莉婷,(新加坡)苏川集著 著
  • 出版社: 北京:人民邮电出版社
  • ISBN:9787115506641
  • 出版时间:2019
  • 标注页数:116页
  • 文件大小:11MB
  • 文件页数:133页
  • 主题词:机器学习-算法

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图书目录

第1章 基础知识 1

1.1准备数据 1

1.1.1数据格式 1

1.1.2变量类型 2

1.1.3变量选择 3

1.1.4特征工程 3

1.1.5缺失数据 4

1.2选择算法 4

1.2.1无监督学习 5

1.2.2监督学习 6

1.2.3强化学习 7

1.2.4注意事项 7

1.3参数调优 7

1.4评价模型 9

1.4.1分类指标 9

1.4.2回归指标 10

1.4.3验证 10

1.5小结 11

第2章 k均值聚类 13

2.1找出顾客群 13

2.2示例:影迷的性格特征 13

2.3定义群组 16

2.3.1有多少个群组 16

2.3.2每个群组中有谁 17

2.4局限性 18

2.5小结 19

第3章 主成分分析 21

3.1食物的营养成分 21

3.2主成分 22

3.3示例:分析食物种类 24

3.4局限性 27

3.5小结 29

第4章 关联规则 31

4.1发现购买模式 31

4.2支持度、置信度和提升度 31

4.3示例:分析杂货店的销售数据 33

4.4先验原则 35

4.4.1寻找具有高支持度的项集 36

4.4.2寻找具有高置信度或高提升度的关联规则 37

4.5局限性 37

4.6小结 37

第5章 社会网络分析 39

5.1展现人际关系 39

5.2示例:国际贸易 40

5.3 Louvam方法 42

5.4 PageRank算法 43

5.5局限性 46

5.6小结 47

第6章 回归分析 49

6.1趋势线 49

6.2示例:预测房价 49

6.3梯度下降法 52

6.4回归系数 54

6.5相关系数 55

6.6局限性 56

6.7小结 57

第7章 k最近邻算法和异常检测 59

7.1食品检测 59

7.2物以类聚,人以群分 60

7.3示例:区分红白葡萄酒 61

7.4异常检测 62

7.5局限性 63

7.6小结 63

第8章 支持向量机 65

8.1医学诊断 65

8.2示例:预测心脏病 65

8.3勾画最佳分界线 66

8.4局限性 69

8.5小结 69

第9章 决策树 71

9.1预测灾难幸存者 71

9.2示例:逃离泰坦尼克号 72

9.3生成决策树 73

9.4局限性 74

9.5小结 75

第10章 随机森林 77

10.1集体智慧 77

10.2示例:预测犯罪行为 77

10.3集成模型 81

10.4自助聚集法 82

10.5局限性 83

10.6小结 84

第11章 神经网络 85

11.1建造人工智能大脑 85

11.2示例:识别手写数字 86

11.3神经网络的构成 89

11.4激活规则 91

11.5局限性 92

11.6小结 94

第12章 A/B测试和多臂老虎机 95

12.1初识A/B测试 95

12.2 A/B测试的局限性 95

12.3 epsilon递减策略 96

12.4示例:多臂老虎机 97

12.5胜者为先 99

12.6 epsilon递减策略的局限性 99

12.7小结 100

附录A 无监督学习算法概览 101

附录B 监督学习算法概览 102

附录C 调节参数列表 103

附录D 更多评价指标 104

术语表 107

关于作者 114

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