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Java电子书：scikit-learn机器学习 第2版 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com K9 P/ H- D5 w
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" Z( r7 p6 C d编号：mudaima-P0277【Java吧 java8.com】9 j; {5 i B7 E/ B- t$ o
# a- |: X1 S( H& O b. z! u
+ t. X/ }2 e/ p) g9 }+ Y- L) O6 S# [1 ~! @2 B$ H" t" s/ f+ R
Java电子书目录：第 1章 机器学习基础 1
8 _" [7 p4 ~& Q! X' ]. o3 Q5 D. V1.1 定义机器学习 1+ d+ k2 W$ M8 A
1.2 从经验中学习 2
+ k: b. Q: e9 H d+ E* o$ D( d5 Z1.3 机器学习任务 38 V4 Y; p7 G/ z& B0 ]; R( q% |2 [
1.4 训练数据、测试数据和验证数据 4
( p2 ~$ f" S/ B# o% v' G8 `1.5 偏差和方差 6* ?3 E g% r: w8 m6 T/ u# Y9 L
1.6 scikit-learn简介 8; E4 q+ y- f% X8 r% }( z
1.7 安装scikit-learn 8& A! y$ a; I/ \
1.7.1 使用pip安装 9( } f; r& d9 A
1.7.2 在Windows系统下安装 9& E6 E' c. k, q$ X! V1 c- a! ^
1.7.3 在Ubuntu 16.04系统下安装 10% I& @2 N1 B, a; w. Z6 a
1.7.4 在Mac OS系统下安装 10
2 D2 u! u/ l3 g) |* ^5 L" ?1.7.5 安装Anaconda 10$ e; z: r' n$ Q* n- U' ^
1.7.6 验证安装 10
1 M$ Z. V( k9 q: X; w9 l8 ]1.8 安装pandas、Pillow、NLTK和matplotlib 11
$ j0 c1 H' L: }( }4 ?$ P1.9 小结 11
) A$ T+ v) j. U5 K7 s- D/ G第 2章 简单线性回归 12) ]0 f! V9 L9 X
2.1 简单线性回归 12$ `$ t6 W7 G# ]5 B; z' U$ ]7 ^/ |
2.1.1 用代价函数评价模型的拟合性 15
- S8 v u6 n: D7 \2.1.2 求解简单线性回归的OLS 171 J) k5 l" F0 V; K* L0 K5 _
2.2 评价模型 19" K" @: Q9 g! Y$ j+ }& _* {7 r
2.3 小结 21
* `; v5 B0 z& r( o1 a* Z第3章 用K-近邻算法分类和回归 22
# F* p' d$ C% G z b6 Q, D3.1 K-近邻模型 22
8 U" [: l+ t6 `# p2 r: t: F0 B: _3.2 惰性学习和非参数模型 23
% ^/ e1 V: r8 b. k; R$ A3.3 KNN模型分类 23
# X/ N2 I* M: n5 {6 Z: I3.4 KNN模型回归 31
* Z$ J0 S/ G( u P0 |1 ~3.5 小结 36) D' S) d& A% D' N2 j6 q7 {8 [
第4章 特征提取 37: T! K- R: Q$ n4 m
4.1 从类别变量中提取特征 371 z" ?' z/ l! V. O, G
4.2 特征标准化 38
# w& ?, I+ w8 ^4 Z) Y6 ~4.3 从文本中提取特征 39
i; y2 U/ _* {" c" K4.3.1 词袋模型 396 a+ |8 a$ m' o4 `$ t+ K" d
4.3.2 停用词过滤 428 U4 G ~: X: i$ ~3 L* x+ `
4.3.3 词干提取和词形还原 43
5 h1 m" J6 w& z* U' `4.3.4 tf-idf权重扩展词包 45- q% l) U: y9 O5 R$ p1 A$ X
4.3.5 空间有效特征向量化与哈希技巧 48
/ [$ }- X) V# L% H4.3.6 词向量 49/ _- k& M& P9 ]' Y [, V0 N
4.4 从图像中提取特征 52
1 R8 V' b2 H% j& Z8 j4.4.1 从像素强度中提取特征 535 b5 H; W4 R% X$ }+ i" D8 g
4.4.2 使用卷积神经网络激活项作为特征 54
6 s, I8 h- _; G3 M4.5 小结 56) O4 n+ C( m, n# O
第5章 从简单线性回归到多元线性回归 583 b& `6 L$ G) y/ i9 f% Z( Y+ X
5.1 多元线性回归 58
+ i1 D( E1 _+ O5.2 多项式回归 62$ d/ k0 G: y7 O+ i; H. x9 B
5.3 正则化 66
% z+ y k/ _( z1 L5.4 应用线性回归 67
2 O0 x; i: N6 [5.4.1 探索数据 67
. ~! _3 x- P3 [8 C0 e& O" O5.4.2 拟合和评估模型 69
: ~- N" T7 o5 c* E& E5.5 梯度下降法 72
% {& D+ ^, p* G) {- e" M' \% q5.6 小结 768 E6 B; @1 P6 F1 K" r' d
第6章 从线性回归到逻辑回归 779 Q, X6 h+ J& F9 i
6.1 使用逻辑回归进行二元分类 77
/ {$ |( D- b9 L3 o3 M/ V& r5 }6.2 垃圾邮件过滤 799 l2 R7 F/ e7 j5 G
6.2.1 二元分类性能指标 81. q, W4 |9 p$ N) T" i
6.2.2 准确率 82- ?: L9 f; X1 m8 G% w+ k# I
6.2.3 精准率和召回率 83
% U: K: x1 {, @% w( o6.2.4 计算F1值 84
" ?8 h! w; @1 }4 o. g9 f) ^4 s6.2.5 ROC AUC 84
# _8 L, z% ^0 S: e0 s G- a6.3 使用网格搜索微调模型 86
. {3 F9 j5 V* ^! B" J4 z: n& b e6.4 多类别分类 88) L% M# T* I' ~ u1 ]! }4 l$ v
6.5 多标签分类和问题转换 93
5 J! r; Z- U" x& \& S6 u8 O1 ` ?6.6 小结 97- K- I$ o! q* S3 s. N6 V
第7章 朴素贝叶斯 98
* H' i' J- w+ `7.1 贝叶斯定理 983 A' D" Y# j* }/ Y2 V9 Y- J( X4 D
7.2 生成模型和判别模型 100, p5 C; |) ^" T$ Z" P+ v5 C8 l! D
7.3 朴素贝叶斯 100
$ A S$ G1 R7 K$ s. T# j% o4 W6 a7.4 在scikit-learn中使用朴素贝叶斯 102
0 u$ o! c$ z m7 k& h+ |1 p7.5 小结 106. U+ k/ E' t) y4 c, R' H
第8章 非线性分类和决策树回归 107% Z; t# H: X" e) i" I0 n
8.1 决策树 107
/ [) a5 C' Z$ [( ^2 t. @& b s8.2 训练决策树 108
. S$ V/ n) f6 a8 `% x8.2.1 选择问题 109+ z d" x( z7 ? b
8.2.2 基尼不纯度 116
" H* M' u2 i7 M" r: T5 O' i) | z8 O8.3 使用scikit-learn类库创建决策树 117$ O5 J0 b% x/ e; G' M+ D
8.4 小结 120
5 T5 h' a0 R0 a7 s第9章 集成方法：从决策树到随机森林 121 C4 p* |, X1 j6 L
9.1 套袋法 121" [/ p. U+ V& ?8 Y7 D' P' k
9.2 推进法 124
- c- S3 A2 F! y9 n2 G3 ^9.3 堆叠法 126
7 {2 j- W1 d- L9.4 小结 128
& o* q" I) {* _# Y$ o第 10章 感知机 1292 J) h6 A6 v% X4 J
10.1 感知机 129
4 h7 `. r J, }! w9 x* ~10.1.1 激活函数 130
7 H# P' v+ G" `& L4 F! L10.1.2 感知机学习算法 131 M' q& N% k) b8 K* f
10.1.3 使用感知机进行二元分类 132
7 b7 a: d2 d. {0 ~' ~+ l& k10.1.4 使用感知机进行文档分类 138- r* K% ]+ K9 |( I! o. M
10.2 感知机的局限性 139
8 J9 m9 N! P3 h% i5 \7 f& S& I10.3 小结 1409 d q" Q h$ A$ |
第 11章 从感知机到支持向量机 141$ i9 ~% M9 r. y2 [' Q
11.1 核与核技巧 141
$ \! b- [2 ~1 @/ R# p11.2 间隔分类和支持向量 145% N7 z: s0 q3 L/ c9 O4 ~8 s" _
11.3 用scikit-learn分类字符 147
+ ^8 p0 f. Z5 E- G9 s7 R1 ]11.3.1 手写数字分类 147
" K0 t, _4 `" O( c11.3.2 自然图片字符分类 150
}( k7 [* m' K/ [. g7 y11.4 小结 152
5 V$ m! U+ R/ s7 J: K$ ?1 T第 12章 从感知机到人工神经网络 1531 J- Q5 |# ~9 r+ H. \. t+ n `. O3 Q
12.1 非线性决策边界 154
) Q! m u9 \ r$ q; y$ ]& S1 |12.2 前馈人工神经网络和反馈人工神经网络 1552 G1 A7 R+ x' K+ h* E
12.3 多层感知机 155
* ^1 a& \# U& x: M; R1 l% Q4 M" {12.4 训练多层感知机 157, |! d. h0 m N$ ?
12.4.1 反向传播 158# p8 q' N+ C# U) p% b9 ?: N
12.4.2 训练一个多层感知机逼近XOR函数 162
! Y$ K" Y/ S h: L2 k12.4.3 训练一个多层感知机分类手写数字 164. H& E' @; B, O, |
12.5 小结 165
5 o; y: F$ U n3 O# d1 h) c第 13章 K-均值算法 166
! I& Y3 r" c) R6 i6 H, P13.1 聚类 166
; |: ?& s$ C- X: @4 D/ q- t, `* t13.2 K-均值算法 168 j3 G; B% P0 l# G; e
13.2.1 局部值 172
B4 K3 B/ _4 J: R4 i1 U13.2.2 用肘部法选择K值 173
9 u% e% m& `% W13.3 评估聚类 176) Q9 F3 ^5 S# J. l1 O
13.4 图像量化 178
7 O0 }( D$ F7 q) b) Y13.5 通过聚类学习特征 1801 m$ m+ o+ F% a v+ g: t2 {
13.6 小结 184
2 U1 i' R6 s$ [; K7 H第 14章 使用主成分分析降维 185
) \7 V i2 L5 \& j. _; X14.1 主成分分析 185' [* c1 a- [; W) r! a
14.1.1 方差、协方差和协方差矩阵 188- R5 N6 J5 Q4 {) ?8 A& o7 B
14.1.2 特征向量和特征值 190
. e4 ]! y2 o/ T! h, |, h. D+ J) `. }14.1.3 进行主成分分析 192. m8 m. J1 Z: Z- ?# x8 ~- d
14.2 使用PCA对高维数据可视化 194+ @. N* \ ?7 ]- H3 S I
14.3 使用PCA进行面部识别 196) z7 b" B- g! V% V+ r. }$ l% R
14.4 小结 199
3 R. H: g" R4 j/ }' u/ h
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2023-09-01
