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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.com7 u8 t' F) b. ?! |. i) A
6 R/ |0 L8 n* Z
* _/ s$ | J" R# `: _# |
编号：mudaima-P0237【Java吧 java8.com】. i2 k( l" p0 e
3 t* ]9 M G. a, m5 }/ B2 N6 c+ h
& l; m) E. ^; L4 V' s; ^
3 E) C+ ]9 n( |4 ~
Java电子书目录：第 1章 基础知识 1$ @) Z0 k | V0 m0 V. O8 v
7 [' i D' R$ @7 G# \1.1 准备数据 1" w- |4 t3 i$ E# f2 v
9 L' n J# v7 u4 {; ]8 }7 O
1.1.1 数据格式 1
# H2 p2 L; e; I5 A# I) ]: [) n
; E, S" r8 f2 Y$ L% p# O1.1.2 变量类型 2
) M! L0 R4 q( B6 O, W* T. s6 r8 J+ i! \% K# N- S6 W
1.1.3 变量选择 3( ~% `- E7 X. J Q3 a
0 ^- {( Y" s+ ]8 g: e9 {1 a1 d
1.1.4 特征工程 3
6 G# l# I' ?# g# u( D; c4 {+ S1 n' X" i( `+ ]3 P) |7 z* p
1.1.5 缺失数据 4
) D' H( ]8 d# d+ E; `
! C5 j- N$ W: d3 _3 K, ~1.2 选择算法 4
# v1 H/ u# Q5 O5 [5 ^" R! p3 x: z4 ?/ R
1.2.1 无监督学习 57 \9 k+ w: P7 H. k; m/ [8 n
& ^* j! o+ }& j) [/ D- b8 Q
1.2.2 监督学习 67 L8 s5 Q6 N- w- k' z
" B$ E X i0 M, E! n1.2.3 强化学习 76 B. c, A( G+ ^# J9 N' o
) |/ O8 y; A$ h! z8 f6 J% |
1.2.4 注意事项 7
% n9 L2 J1 D1 v' g. V2 D7 w# C# M. t- \) X# V* ~
1.3 参数调优 7! F' ^2 _' \+ D+ W! ~
! b5 o2 ^) q( a& h; E: k; w w) C% W
1.4 评价模型 99 P( z6 u6 K0 D% l! O1 _
8 |9 x* @7 ^* V0 [3 e0 ?8 S9 b1.4.1 分类指标 9) Q& z0 n# r+ |' q4 }4 }3 y+ d1 x
4 \9 |7 r5 N" \8 z6 X7 M* h7 V
1.4.2 回归指标 10/ e. S, F! P$ D. A4 K/ B8 r
# r* `& l7 k) I! R- q. Z/ B1.4.3 验证 10
' }2 A& P3 U. M7 ^3 V4 a( G/ `/ X0 ~, l$ \; f4 K
1.5 小结 11
. v. ^* Q, {+ ]# T ?, R5 K: f& F' P% |4 @3 D5 M! N( x1 ]) \
第 2章 k均值聚类 13! U3 e( n9 k: z% j
+ S4 d6 X* a; O0 x: D- _! a
2.1 找出顾客群 13$ w; M: ^# b# q/ J2 k
/ v2 W1 u/ A& L5 E7 S
2.2 示例：影迷的性格特征 13! j+ W7 J' R8 q B6 m: c2 _
2 ?7 V6 i4 i( R! k: x2.3 定义群组 16
0 S* J# q2 } i! k/ j" @: \( B0 k9 D" v8 g% A6 r6 S6 Q, m0 _: `
2.3.1 有多少个群组 16
0 {! u9 Q# ^9 j' l7 L5 F$ _- V& b' p. `. N1 m Y! p/ _
2.3.2 每个群组中有谁 17
6 L. m0 T# ^( }) N: Y$ m% ^8 b F% j* w- L* ?6 r' e
2.4 局限性 18
( X% [8 G0 A7 \2 |- o; T8 f; q0 r! p% K
2.5 小结 19! ?2 b6 { T4 ~& d3 A! d/ u+ A! i
0 K/ Z$ m, t; v1 ~" h' ~
第3章 主成分分析 21
z, f2 ^3 o0 ], R# z9 a- B: B
& V8 A8 } C1 l& t4 Y' {: E3.1 食物的营养成分 21
. @" Q$ N& {6 s- p) n
0 V" A* r8 i- h! w7 ?- w3.2 主成分 22
4 `" D8 t# [+ }* j) ]% J0 o# u8 _/ s, r7 j _ g m# q+ I/ y: q$ M) J
3.3 示例：分析食物种类 24
# C. w6 C/ W& j5 b/ k
- r3 l: o n3 L3.4 局限性 27' W) T+ }7 N! a( T1 _& e7 }, ~) ^
. N0 ~: Y7 h% G; f0 ~$ S
3.5 小结 29* G5 ?' P# X1 o. r: {$ ?" z
" ^8 ~0 Q; D* \. c# l/ ?8 ~) G; t
第4章 关联规则 310 J2 O% Q( j" h& |' G; F3 s5 e M
7 f" b" p% q2 R2 j2 f* ?! r4.1 发现购买模式 31
+ Q* l/ E0 a. ?! Z* D. C2 \$ s% b9 i8 x7 \5 v* n0 d( b
4.2 支持度、置信度和提升度 31
0 H: Y2 m c8 p: s- n1 X' \ W; a$ g) X2 \7 \1 b4 P$ u6 R" O. [6 \
4.3 示例：分析杂货店的销售数据 33
4 p/ p/ h- E+ z# R
0 A1 I9 o" x7 p8 p% t) S4.4 先验原则 35- T/ D$ g: M; ^3 `1 g
" C, h. @/ T% B& _" I* w; R
4.4.1 寻找具有高支持度的项集 36: c' }/ y) ~; V& f5 R7 }9 R
. a$ r2 N9 `) H( ^% `
4.4.2 寻找具有高置信度或高提升度的关联规则 37
0 k4 }, Y0 D( A; ?+ `. }1 k
- k# B4 D* d l4.5 局限性 37
. ~. ?6 U& i+ D8 E! }8 l1 u1 I, h) A1 R" ^ R$ y" B
4.6 小结 37
1 h# ^# Y+ e' W# D' d5 \( o- D* m8 @: g
第5章 社会网络分析 392 G1 A4 [. ?8 n0 }0 @8 Y! F& E! w0 S& }
0 o ?" o( x- Q. K$ e. z
5.1 展现人际关系 39
) K; J3 S+ m- d, p; Q( h! c0 j' o& E4 f4 @+ R
5.2 示例：国际贸易 404 [5 l% I4 j* }
0 y* X) `& s' P3 Q; f
5.3 Louvain方法 42
3 F" ~, K& e/ n! q# Y
8 M- R( }+ v: M3 l5.4 PageRank算法 43% b# f! ]7 G! s3 V
8 g2 j+ `* F* r5 V& Y9 x0 Y( C
5.5 局限性 46
5 r* d" z9 o. V c0 O) U
3 M" G% T( C7 x# Y5.6 小结 47
1 |. ^- h7 a9 ^0 R/ T. \
( u' y7 P" l4 z0 {第6章 回归分析 49
+ S+ w8 w" [: q6 I. x7 }
$ L5 g* U9 H i' }+ u6.1 趋势线 49' f6 D A) ?- y( A4 J; e% M- V
; z. o" O- J S" @9 }6.2 示例：预测房价 49- N, A1 e# m% x7 J- J/ M
# U* s5 o0 _) \: C! w
6.3 梯度下降法 52
7 ^% w$ g" I. X6 [, `) H8 l; Q* v# N, k/ Z
6.4 回归系数 54
+ r4 a) V7 D: N6 [8 k1 }) ?. b6 ~5 ]) I d1 D3 ~, W/ n
6.5 相关系数 556 a, k( `" ~3 R' J/ X& _, [
2 O* |6 G$ }: ^8 J6 E7 R! g6 H3 p1 ]
6.6 局限性 56
0 e) ]. e! ?8 V" q) A' z# p, q2 [$ Z- `; s% M1 J$ H
6.7 小结 57# c6 J# B! L: e( e- W. D) N5 z
7 Q3 n9 _ ^! S第7章 k近邻算法和异常检测 59
y( p g0 C" c; \- y. X( ]
% ^# H1 ?% P9 {% P7.1 食品检测 59. m$ m+ i6 l6 K% ?5 n4 v2 z
1 l' D7 Q6 f8 m6 n; [7.2 物以类聚，人以群分 60. n7 l$ e* k. B. H" E
" {; A" Y0 {. ^% ~6 Q7.3 示例：区分红白葡萄酒 61% C$ C; ?! T& B9 r9 [
$ `* c2 r: S- n1 j8 W3 ^$ W7.4 异常检测 62
5 r1 j7 F3 N, m; D. N3 Z% S
2 ~5 ?" Z- N0 N7.5 局限性 63
6 n3 W. i; A! Q7 N H- z# g7 n+ `4 e! c4 j' R1 n
7.6 小结 63
" \: k# n3 S. ?/ a4 D" @- E8 a C' i; r o$ z0 j8 R5 o) X V
第8章 支持向量机 65: }: L* i$ o- P5 Z K
, \2 P+ k! Y) v1 r; O! _. M1 M H8.1 医学诊断 65 {. u' J7 g. L& n, n8 Q1 P
2 M9 g5 W# E- U1 Q
8.2 示例：预测心脏病 65( a" d7 d" N# ]% Z& ~0 ~$ s
- G1 I: ~7 ?2 M% H1 y8.3 勾画分界线 661 b; X+ @7 n% {- |$ s3 N
7 ]+ V1 N4 w! r8 c! Q0 F* X: a r
8.4 局限性 69/ B. U) g$ z r! H
# {/ u7 O$ @. b- `9 r, S1 z$ e! C8.5 小结 69
9 ]/ F: J) M( o8 Z) p
* ?4 w! L9 b% w2 j3 P% B+ d) | d4 c第9章 决策树 71' s2 o$ k1 q( K, Q/ z3 o
" {1 V. X+ `( X5 `9.1 预测灾难幸存者 71
7 h4 E+ s. k, q, ]4 R' z6 S3 y0 @
4 L |5 E8 i' ?5 U9.2 示例：逃离泰坦尼克号 72
/ T) C8 a3 O: w" }% ?, r+ @& X) @* E8 H% g
9.3 生成决策树 73
/ N8 l# L6 j5 R: I' a4 \" j) w8 R2 K( N5 I: ~
9.4 局限性 74
4 D* b, A) o3 D6 f, H1 B# k- K" x8 @) G4 A0 d; x, L
9.5 小结 75
! [ w% g4 r, g: c4 v; G
5 i! y: d* E: ^3 ~: d# u! @ f第 10章 随机森林 77
# u! `& J4 i' R( u$ A8 x
2 R4 s2 z$ V* W' v+ O10.1 集体智慧 776 N# _+ a/ r% o, ]& [, A
/ ?" Y4 q& P# q( a/ R' J10.2 示例：预测犯罪行为 77! {; |7 u! Y4 y) z) |
# X7 k4 n6 _- b5 @10.3 集成模型 819 m2 p+ {# H8 M) u6 Q
3 X) F# D8 E9 F7 p3 x* q: |
10.4 自助聚集法 82
- l* u3 T1 l B/ M' ], b. B& _2 M3 b0 q
10.5 局限性 838 V7 ?* G( N/ D* ~
' K H1 A9 \( v$ h) g* h$ l
10.6 小结 84
8 Y* X& \4 L' o6 I! @& z. t/ A/ j& @- O( R1 H4 b: ]' }. K4 m
第 11章 神经网络 85
4 H) j" n- s7 d3 t# h& {6 d' ^
+ G2 U |. r- k2 x11.1 建造人工智能大脑 85, c, L, m, \5 W0 ^
( c0 T( H* {, V' T/ T
11.2 示例：识别手写数字 86
7 i U8 ^7 c0 @( l( L J2 G* H1 c `9 W' s; u
11.3 神经网络的构成 89& n4 C- q2 E: \8 M* y
; Z- G% y4 x. f: B
11.4 激活规则 913 l( S% A) p. C) C0 R/ x" ~
+ S% g0 X4 y0 |2 r9 W9 S11.5 局限性 92
' [# Y% G1 E3 z6 e4 P+ p4 L# t0 l: }$ y* Y# r3 T1 |7 u
11.6 小结 949 L k' Z/ c6 M! a* R/ f2 s/ A# |9 p
" j$ O8 j2 I; z: w
第 12章 A/B测试和多臂老虎机 95
( Y0 \% L/ E; C, _3 v9 h( W2 ?
6 q% c4 R A7 q) Z+ s( z' H/ |12.1 初识A/B测试 95
5 z2 s, x0 X# @) b, K! f
4 _: f( F( A& j0 H P/ L g12.2 A/B测试的局限性 95
8 R4 s" B# Q7 X/ f# `$ p/ I- o* y- `1 X+ F
12.3 epsilon递减策略 96: `+ }: {( n) V2 u+ C, v
9 o- C9 T2 o' a
12.4 示例：多臂老虎机 97/ S) M7 W9 v" A, l) O+ N7 {
- a9 }1 Q: W# }# T
12.5 胜者为先 99
/ N- B* r& Y* [. `7 o! j- H% i
3 |! k% X6 a# V: N( T/ d4 m5 a7 i12.6 epsilon递减策略的局限性 99) o- N# g0 B) b# K/ w" }
. N3 j6 z+ U! c9 Y# w2 T
12.7 小结 100
) t& Y- o; E2 R( p. Z! R4 g3 r
* l! F6 P- k @) A) z附录A 无监督学习算法概览 1015 { Z) \- Q! v1 e d3 T) v6 G
: N& [* e- ^' S6 U% d0 Z& j附录B 监督学习算法概览 1027 v& @( U4 b2 ]6 k/ P1 C9 Y
4 p% [3 C3 J8 N9 A. B* R8 M" q附录C 调节参数列表 103
/ `+ \8 b! a$ E
& U7 }0 `' T- T, Q1 L附录D 更多评价指标 104
) m' @' a% u& H! C) g B! X% s6 G D8 Q2 \" n
术语表 107 v) [/ ?7 ~8 g8 |% v3 v: i' j2 p& h
3 {# \1 F& U- T2 m4 O5 Q# r) Q& P关于作者 114: i+ Y: H) O# v! w0 Q
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2023-09-01
