|
|
Java电子书：白话机器学习算法 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com4 O1 ~2 V, W( j5 Q/ Y2 E+ H! B
1 x* {0 Z6 R: x3 k4 O9 v
/ ~: `2 y0 M; j- O7 ?; p
编号：mudaima-P0237【Java吧 java8.com】
. o" i7 n; ^4 Z, q& E" W* Y- T8 B- o, E3 z' p
- U$ U! j7 A4 d
5 R2 g' ~1 M: G% XJava电子书目录：第 1章 基础知识 1; Z, n+ l( J9 `9 t( N* H
3 n% u' U- |0 ~: b* Q$ y( t
1.1 准备数据 10 m. L* F/ n9 p) H
3 J. e( x7 o6 W$ ?& {1.1.1 数据格式 1
8 T6 ^) X- p5 m- i
! f4 ^( x/ J! H1.1.2 变量类型 2
% U u7 M' j# {+ ]. L/ j
( P$ ^ _$ W4 T* E1.1.3 变量选择 37 _/ F3 E% s- r3 P/ G
: s9 R" W% ?, j A" m' x1 q1.1.4 特征工程 3% N7 A0 O8 p* u
4 H' d2 f( D' w T/ L
1.1.5 缺失数据 4# T0 P* H8 F1 a- m( f4 _. _2 ~8 c/ I
3 L6 n$ W r6 H+ ]* d; {) e/ t
1.2 选择算法 4
% E: _/ K: X1 l% c
# ]& `# l4 p, D: O, H1.2.1 无监督学习 5
: g; _# b6 w, p- L; s h G+ L0 j# n3 N- P8 G) [( w! `
1.2.2 监督学习 65 m9 x; J) n6 c
# Q) g. g4 R1 n2 r$ d
1.2.3 强化学习 7+ E. I) f: i: [$ P6 g
1 d6 r1 `7 S9 N( a
1.2.4 注意事项 7
; t, ]( ]/ Q/ I9 C4 \2 L+ J( j$ z' U3 ~: A
1.3 参数调优 7
& i0 P+ a# Z( \/ C% }& ~5 Z: u( I( b( c/ \% _$ w
1.4 评价模型 9
+ Q& d# W& P% A7 l3 x/ d1 ?- n" s }3 \" L* c+ R/ c0 C+ Y
1.4.1 分类指标 91 n, c. D/ f% ~9 \. O9 U+ s8 d
" o6 c6 s6 J3 p$ t4 P+ a
1.4.2 回归指标 10
' |9 R. S' t; u% _9 ?4 Z/ @# R! [$ }$ [+ F* F, ]
1.4.3 验证 10
+ i2 k# X, u0 G6 U0 U, f |* T5 w& u* ^% D6 X0 Z$ |
1.5 小结 11
5 ~4 M% c9 u& b* ?% D! I" s
H' C. _) g! H; q4 M第 2章 k均值聚类 13! N# z5 G0 Q. L+ K6 f" g5 d- F6 A/ j
: ~) p# ]) l% P1 q$ y1 R, O! y
2.1 找出顾客群 13+ C- X* }3 O1 e8 H, Z& i% m
# K( Q7 W4 `# u6 }2.2 示例：影迷的性格特征 133 V1 ]" n0 u- G% M' |6 t
/ V; K7 a5 S* x- E2 d8 r2.3 定义群组 168 m5 v0 l7 E( `
8 a! Y8 d) R1 M- ^8 f; }' \
2.3.1 有多少个群组 163 F: b# V L4 `2 Q
2 z) R0 {* V5 t* o- m8 F( W" K8 ^7 D2.3.2 每个群组中有谁 17
6 C5 y4 K% I5 I" n
" [& M5 V6 R) O& @$ O2.4 局限性 18" `1 b) q7 P3 C7 q
; }8 X# G/ L# x# N1 T$ C2 z
2.5 小结 19
+ g6 ^) p2 p# N* W8 d5 D
3 M7 [2 G5 W- t% Z# _, A$ r" K第3章 主成分分析 214 \" Z/ h/ V) i; z2 d
1 c* C6 B8 Y! z B' V3.1 食物的营养成分 21
2 r; y' e& g, y9 j& n# P1 B f) m o5 h
3.2 主成分 227 j7 f v3 q* L' Y2 d
+ m/ b7 Z, R5 r& c8 u1 |8 Z9 w8 w
3.3 示例：分析食物种类 24( z, Z1 u& d- i
1 p& F7 z& @% k K" S# ^3 }
3.4 局限性 27
4 U) h0 D3 a9 a. ^& D, y3 l. z) b9 D0 B
3.5 小结 29
2 e$ K# B( a% t3 A2 d8 F! q6 J9 X
0 ~" R! }/ | S6 a& f0 s5 W第4章 关联规则 31+ W0 `& K6 w+ z3 g
. F$ P1 v* Y& o2 V, s
4.1 发现购买模式 31
) n4 P- W' B+ W
8 C- G( D0 m. v! }% z+ s' k; Q( j) {4.2 支持度、置信度和提升度 31
0 b7 V( w: {9 S. `8 X, T; z9 h$ b
& I. F: u+ X i3 t" r& T1 p( ?4.3 示例：分析杂货店的销售数据 33
! Q7 E$ O8 ~+ I+ c6 F. a9 Z! y: x
4.4 先验原则 35) ?1 t# S% B* _# g: }
/ ~" K3 \" g0 V6 j6 ?$ i; Z8 Z
4.4.1 寻找具有高支持度的项集 369 o9 }4 ` K/ K# e, y3 y k+ h
/ z8 u3 W6 Z4 D( F+ v
4.4.2 寻找具有高置信度或高提升度的关联规则 37
' T5 M0 ` n& O( n+ J. s. y8 d+ @! `- [ ^2 R5 D& b# a* C3 A
4.5 局限性 374 t* E) v# [ K$ c
; |3 s! y2 S1 i) c- k4 J" U9 r# P0 _
4.6 小结 37* a; g; q; R9 y+ p/ A
7 Q* x* W: \" E7 ^; w, A) H, X
第5章 社会网络分析 39$ H' p8 H X4 ~: d; n6 O6 h
; x' ~( V A9 \; U/ U! s& ~; p
5.1 展现人际关系 39
/ `* z- d6 d" ~5 B E8 b1 T3 G& ]' D9 k* m
5.2 示例：国际贸易 40
8 e/ X8 `0 |: e6 {$ @& |: p7 s0 {1 _8 [9 d: Q
5.3 Louvain方法 42
, K0 O2 ^9 d; D
* f- m" T Q( w- h0 S5.4 PageRank算法 43
- L! m# k$ q7 n; F, X9 r3 d+ s$ G D) [, E! \
5.5 局限性 46
# i" E1 h c- }3 @' ]2 t- c
. q0 P" O. j- N# p$ C5.6 小结 472 X0 |# S5 J/ ?: e# x$ K
4 y$ l% @6 T& e' H第6章 回归分析 49
- j, F( o( V% C
1 U |# h7 f3 d7 o; M: W( N6.1 趋势线 49! H" b4 I2 |* s8 F
; L4 m( {- I9 w/ y6.2 示例：预测房价 49 t2 w% h8 R( T N4 \
L* G/ Z" k7 W6 W v6.3 梯度下降法 52
1 h2 S$ K g: R, I/ ^& I
/ ]+ J9 a: U8 [% h1 U6.4 回归系数 54
$ N; g( L" _! C7 E+ l
0 T( n; y/ V, i1 t8 j7 T8 k6.5 相关系数 55
$ A; e3 Z! c }. I' m) X
: @ ^- e( C# @( p6.6 局限性 56
5 u/ C* n' Y3 }
0 X& n7 ~6 z. [0 |7 n8 T6.7 小结 57' B7 D+ x$ a, X+ ?
6 i- C+ [, J% q3 W- F第7章 k近邻算法和异常检测 59
3 ~) [( ]* N" S% k' }
: h0 X* H' P* n/ f- l7.1 食品检测 595 u& O; d) V, Y* c8 u" H* s$ a1 ?
$ y3 L U ]5 ]
7.2 物以类聚，人以群分 601 {1 t O8 T+ {5 }& e
J) F) b t/ `! c* q2 w8 {- n
7.3 示例：区分红白葡萄酒 61
- l, w6 d0 q3 H" L$ x- W; A0 h) r* _: s4 h
7.4 异常检测 62
$ y' V+ O# H1 V& {3 A! [ c& g( u% F, ]# m" E
7.5 局限性 633 i' y$ F. j$ D* Y! a7 {
) \( }: k" M9 P7 Y3 \, l1 {
7.6 小结 63
+ N* J) Z( }4 {- M( K' p3 t$ I$ S) K( r( J# k( m* _1 h
第8章 支持向量机 65( G- ?' r! Q- `7 Y I% S
) a* F" p) r+ L% l: q6 P8.1 医学诊断 652 x* g. P$ j) W( t
3 j2 }$ V2 U {8 D8.2 示例：预测心脏病 654 H) ?; Q n! }0 g7 {( ]
/ I9 X5 W4 E2 D6 G& v2 _
8.3 勾画分界线 66( n' a+ r! ]8 v: {, U9 C) z+ @$ H& P, M
' V8 L6 B$ e8 x- }7 V
8.4 局限性 69, O( D0 ]% f! H% ^6 `
' ^, n/ G$ t+ ^2 S! D9 Y* N4 A4 ?8.5 小结 69
9 ]$ L2 o2 s& O: L
+ D6 V I+ I8 c! M第9章 决策树 71
9 |, J/ P9 @$ v. ]/ j% a, w8 v, n$ N2 x+ H: H
9.1 预测灾难幸存者 71; z6 o+ \# L/ r* r- K# j
. z3 Y- M! A+ t3 b9.2 示例：逃离泰坦尼克号 723 z5 T( c& C% J) o+ j. r
1 g% w7 d* b! o! u2 } x- G( d9.3 生成决策树 73
- |" b1 i _ s; A# [' f* K7 s5 i. L4 A
9.4 局限性 74: H/ Y& I; ~5 q3 X* R* W! s
4 J: P1 d9 [+ Y& }( d
9.5 小结 758 k8 `$ P9 F3 Q, V* p6 y
7 B8 ^2 \* \, I; V; g第 10章 随机森林 77 \+ B: N9 Y5 m& Y5 @9 a! N' R
' _6 c3 Q# j# b7 D/ j
10.1 集体智慧 77
# d% ~8 I- d' U2 ?% M: E% S9 x; p! i, W: u
10.2 示例：预测犯罪行为 77 X7 T) ?4 h6 M& n, V5 B2 y
' Y4 W+ [2 p; b! M: Y) l+ m- {
10.3 集成模型 81
* F* P" V: U) ?# L. G) X |
* T- E# }" f4 b( N) F10.4 自助聚集法 82
4 R: Z) }5 G; L n, C7 O1 I; |7 C- y' u# @4 u7 J
10.5 局限性 83+ J9 u* T! J( {5 Y, | u
- i. P6 N, H& q+ G, ?
10.6 小结 84# {5 l$ [2 |* [5 L. e
2 [' A. v# B3 v' c9 H: f
第 11章 神经网络 85; K, _* k( G9 n# O
( l( ^9 q5 }4 Q" F$ K$ |11.1 建造人工智能大脑 853 G% j0 `' [7 t* j, v
) C0 s; _/ b& I8 k) {, D
11.2 示例：识别手写数字 862 H9 B' L* C2 z( t( O- o+ j/ Q
) `* K/ M% _5 a9 {
11.3 神经网络的构成 89
5 U% F8 j. i( J% V' B% j0 g
( T0 C$ U1 l) I6 P# G11.4 激活规则 918 `: v2 p" R. S
) K( P8 M5 w& L1 C4 y7 _, S0 f, z11.5 局限性 92/ ?- J+ h- [, \; @0 N4 N& B
6 h& H$ k$ ^; _3 a1 O2 B* \11.6 小结 94
8 D9 C1 u$ O$ B: w d1 z7 f% J5 |" l7 Q
第 12章 A/B测试和多臂老虎机 95
0 B' o0 y8 u' y6 c( U! _: u z% z t j+ B0 l r* s# h7 y
12.1 初识A/B测试 95
; M1 S* F$ A) k3 H8 u. u; k
) a8 Y" Z; B R12.2 A/B测试的局限性 95
" u, Y0 I& s+ a7 u: I. W
9 I' f$ J( J. N5 B6 t; p7 G12.3 epsilon递减策略 961 q6 V, @+ r T% P" y, u
8 H8 @" _' c+ U7 f: U, d1 M* H6 I12.4 示例：多臂老虎机 97
( y/ Y& O) w- \9 C; `# k4 y9 H6 ~; z) f, n+ |* @; A4 m+ w
12.5 胜者为先 99
! C6 s7 R9 _5 J9 i# g7 v S% d2 c* f2 I! w
12.6 epsilon递减策略的局限性 99
6 E0 @( O- y1 C9 M! p9 n [! P/ e, j; D) B# a. \
12.7 小结 100
M: d" g9 U2 ]1 |# P) j, ^+ F8 \6 @5 A, [$ Z. f
附录A 无监督学习算法概览 101( P/ C& \+ A7 P% p3 i
* H+ r0 S1 \$ L/ |$ q# p
附录B 监督学习算法概览 102
/ q. y p6 |( N+ Z& U2 l- j$ P/ G% ?: g4 d) G
附录C 调节参数列表 103
& T, B7 V* {6 M( _1 @! w. i$ p i8 o) \
附录D 更多评价指标 104+ W1 B# p [ b( F! y
( Y- d8 c9 \" v4 E' B1 ~2 R
术语表 107
+ K% C# `+ b1 k* B: f, X( [0 ?9 m9 X G6 _5 C6 E
关于作者 114; D4 f; ~1 a1 Y; L, g2 \
百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：
% u; e- C% D9 r |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？立即注册
x
|
电子书
1613 人阅读
|
21 人回复
|
2023-09-01
