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Python机器学习实战刘宇熙杜春晓译书籍
- 出版社:文轩网精品图书专营店
- 出版时间:2021-02
- 热度:11305
- 上架时间:2024-06-30 09:38:03
- 价格:0.0
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内容介绍
作 者:刘宇熙 著 杜春晓 译
定 价:69
出 版 社:人民邮电出版社
出版日期:2021年02月01日
页 数:232
装 帧:平装
ISBN:9787115493859
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前，先通过几个例子，教会你具体的计算方法，让你手动实现算法；
2.书中代码比较连贯，可直接粘贴到Jupyter Notebook中运行，这一点对初学者非常有帮助；
3.书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告点击率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣；
4.提供源代码。
本书开篇介绍Python语言和机器学习开发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征等
●第1章 开始Python和机器学习之旅
1.1 什么是机器学习？我们为什么需要它
1.2 机器学习概览
1.3 机器学习算法发展简史
1.4 从数据中泛化的能力
1.5 过拟合、欠拟合及偏差和方差的权衡
1.5.1 用交叉检验避免过拟合
1.5.2 用正则化避免过拟合
1.6 通过特征选取和降维避免过拟合
1.7 预处理、探索和特征工程
1.7.1 缺失值
1.7.2 标签编码
1.7.3 一位有效编码
1.7.4 调整数值范围
1.7.5 多项式特征
1.7.6 幂次转换
1.7.7 面元划分
1.8 模型组合
1.8.1 Bagging
1.8.2 Boosting
1.8.3 Stacking
1.8.4 Blending
1.8.5 投票和平均法
1.9 安装和设置软件
1.10 问题解决和寻求帮助
1.11 小结
第2章 用文本分析算法探索20个新闻组数据集
2.1 什么是NLP
2.2 强大的Python NLP库之旅
2.3 新闻组数据集
2.4 获取数据
2.5 思考特征
2.6 可视化
2.7 数据预处理
2.8 聚类
2.9 话题建模
2.10 小结
第3章 用朴素贝叶斯检测垃圾邮件
3.1 开始分类之旅
3.2 分类的类型
3.3 文本分类应用
3.4 探索朴素贝叶斯
3.5 贝叶斯定理实例讲解
3.6 朴素贝叶斯原理
3.7 朴素贝叶斯的实现
3.8 分类器性能评估
3.9 模型调试和交叉检验
3.10 小结
第4章 用支持向量机为新闻话题分类
4.1 回顾先前内容和介绍逆文档频率
4.2 SVM
4.2.1 SVM的原理
4.2.2 SVM的实现
4.2.3 SVM内核
4.2.4 线性和RBF内核的选择
4.3 用SVM为新闻话题分类
4.4 更多示例——用SVM根据胎心宫缩监护数据为胎儿状态分类
4.5 小结
第5章 用基于树的算法预测点击率
5.1 广告点击率预测简介
5.2 两种不同类型的数据：数值型和类别型
5.3 决策树分类器
5.3.1 构造决策树
5.3.2 度量划分的标准
5.3.3 实现决策树
5.4 用决策树预测点击率
5.5 随机森林——决策树的特征装袋技术
5.6 小结
第6章 用对率回归预测点击率
6.1 一位有效编码——将类别型特征转换为数值型类型
6.2 对率回归分类器
6.2.1 从对率函数说起
6.2.2 对率回归的原理
6.2.3 用梯度下降方法训练对率回归模型
6.3 用梯度下降对率回归预测点击率
6.3.1 训练随机梯度下降对率回归模型
6.3.2 训练带正则项的对率回归模型
6.3.3 用线上学习方法，在大型数据集上训练
6.3.4 多分类
6.4 用随机森林选择参数
6.5 小结
第7章 用回归算法预测股价
7.1 股市和股价的简介
7.2 什么是回归
7.3 用回归算法预测股价
7.3.1 特征工程
7.3.2 数据获取和特征生成
7.3.3 线性回归
7.3.4 决策树回归
7.3.5 支持向量回归
7.3.6 回归性能评估
7.3.7 用回归算法预测股价
7.4 小结
第8章 很好实践
8.1 机器学习工作流
8.2 数据准备阶段的很好实践
8.2.1 很好实践1——理解透彻项目的目标
8.2.2 很好实践2——采集所有相关字段
8.2.3 很好实践3——字段值保持一致
8.2.4 很好实践4——缺失值处理
8.3 训练集生成阶段的很好实践
8.3.1 很好实践5——用数值代替类别型特征
8.3.2 很好实践6——决定是否对类别型特征编码
8.3.3 很好实践7——是否要选择特征，怎么选
8.3.4 很好实践8——是否降维，怎么降
8.3.5 很好实践9——是否缩放特征，怎么缩放
8.3.6 很好实践10——带着领域知识做特征工程
8.3.7 很好实践11——缺少领域知识的前提下，做特征工程
8.3.8 很好实践12——记录每个特征的生成方法
8.4 模型训练、评估和选择阶段的很好实践
8.4.1 很好实践13——选择从正确的算法开始
8.4.2 很好实践14——降低过拟合
8.4.3 很好实践15——诊断过拟合和欠拟合
8.5 系统部署和监控阶段的很好实践
8.5.1 很好实践16——保存、加载和重用模型
8.5.2 很好实践17——监控模型性能
8.5.3 很好实践18——定期更新模型
8.6 小结
1.1 什么是机器学习？我们为什么需要它
1.2 机器学习概览
1.3 机器学习算法发展简史
1.4 从数据中泛化的能力
1.5 过拟合、欠拟合及偏差和方差的权衡
1.5.1 用交叉检验避免过拟合
1.5.2 用正则化避免过拟合
1.6 通过特征选取和降维避免过拟合
1.7 预处理、探索和特征工程
1.7.1 缺失值
1.7.2 标签编码
1.7.3 一位有效编码
1.7.4 调整数值范围
1.7.5 多项式特征
1.7.6 幂次转换
1.7.7 面元划分
1.8 模型组合
1.8.1 Bagging
1.8.2 Boosting
1.8.3 Stacking
1.8.4 Blending
1.8.5 投票和平均法
1.9 安装和设置软件
1.10 问题解决和寻求帮助
1.11 小结
第2章 用文本分析算法探索20个新闻组数据集
2.1 什么是NLP
2.2 强大的Python NLP库之旅
2.3 新闻组数据集
2.4 获取数据
2.5 思考特征
2.6 可视化
2.7 数据预处理
2.8 聚类
2.9 话题建模
2.10 小结
第3章 用朴素贝叶斯检测垃圾邮件
3.1 开始分类之旅
3.2 分类的类型
3.3 文本分类应用
3.4 探索朴素贝叶斯
3.5 贝叶斯定理实例讲解
3.6 朴素贝叶斯原理
3.7 朴素贝叶斯的实现
3.8 分类器性能评估
3.9 模型调试和交叉检验
3.10 小结
第4章 用支持向量机为新闻话题分类
4.1 回顾先前内容和介绍逆文档频率
4.2 SVM
4.2.1 SVM的原理
4.2.2 SVM的实现
4.2.3 SVM内核
4.2.4 线性和RBF内核的选择
4.3 用SVM为新闻话题分类
4.4 更多示例——用SVM根据胎心宫缩监护数据为胎儿状态分类
4.5 小结
第5章 用基于树的算法预测点击率
5.1 广告点击率预测简介
5.2 两种不同类型的数据：数值型和类别型
5.3 决策树分类器
5.3.1 构造决策树
5.3.2 度量划分的标准
5.3.3 实现决策树
5.4 用决策树预测点击率
5.5 随机森林——决策树的特征装袋技术
5.6 小结
第6章 用对率回归预测点击率
6.1 一位有效编码——将类别型特征转换为数值型类型
6.2 对率回归分类器
6.2.1 从对率函数说起
6.2.2 对率回归的原理
6.2.3 用梯度下降方法训练对率回归模型
6.3 用梯度下降对率回归预测点击率
6.3.1 训练随机梯度下降对率回归模型
6.3.2 训练带正则项的对率回归模型
6.3.3 用线上学习方法，在大型数据集上训练
6.3.4 多分类
6.4 用随机森林选择参数
6.5 小结
第7章 用回归算法预测股价
7.1 股市和股价的简介
7.2 什么是回归
7.3 用回归算法预测股价
7.3.1 特征工程
7.3.2 数据获取和特征生成
7.3.3 线性回归
7.3.4 决策树回归
7.3.5 支持向量回归
7.3.6 回归性能评估
7.3.7 用回归算法预测股价
7.4 小结
第8章 很好实践
8.1 机器学习工作流
8.2 数据准备阶段的很好实践
8.2.1 很好实践1——理解透彻项目的目标
8.2.2 很好实践2——采集所有相关字段
8.2.3 很好实践3——字段值保持一致
8.2.4 很好实践4——缺失值处理
8.3 训练集生成阶段的很好实践
8.3.1 很好实践5——用数值代替类别型特征
8.3.2 很好实践6——决定是否对类别型特征编码
8.3.3 很好实践7——是否要选择特征，怎么选
8.3.4 很好实践8——是否降维，怎么降
8.3.5 很好实践9——是否缩放特征，怎么缩放
8.3.6 很好实践10——带着领域知识做特征工程
8.3.7 很好实践11——缺少领域知识的前提下，做特征工程
8.3.8 很好实践12——记录每个特征的生成方法
8.4 模型训练、评估和选择阶段的很好实践
8.4.1 很好实践13——选择从正确的算法开始
8.4.2 很好实践14——降低过拟合
8.4.3 很好实践15——诊断过拟合和欠拟合
8.5 系统部署和监控阶段的很好实践
8.5.1 很好实践16——保存、加载和重用模型
8.5.2 很好实践17——监控模型性能
8.5.3 很好实践18——定期更新模型
8.6 小结
机器学习是近年来比较热门的一个领域，Python语言经过一段时间的发展也己成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域，通过实用案例来详细讲解机器学习的相关知识，以便更好地引起读者的阅读兴趣并帮助读者理解相关内容。全书共有8章。第1章讲解了Python和机器学习的基础知识，第2～7章通过多个案例详细讲解了文本分析算法、朴素贝叶斯、支持向量机、对率回归及回归算法等知识，案例主要包括探索新闻组数据集、检测垃圾邮件、微新闻话题分类、预测点击率以及预测股价等。第8章是很好实践，主要介绍机器学习方案的整个工作流的很好实践。本书适合Python程序员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。