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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: I& T- f- R8 W* m
: r! e, p0 X8 v- S' d4 S/ L. ^& C$ f7 X8 I7 a1 r
编号：mudaima-P0277【Java吧 java8.com】
# L8 p; C9 S, k1 v* S) Z/ R! e& F4 o6 ?) G) O
7 E( Q9 V% _: o( T0 \$ ^
% W. G# `' ?* K+ yJava电子书目录：第 1章 机器学习基础 1# R/ p7 `! o2 I1 e
1.1 定义机器学习 1" [. B: y; X$ B2 M6 L
1.2 从经验中学习 2/ {3 P6 l/ K% Y, N' t( w& T
1.3 机器学习任务 3
3 r r( h4 k- ?2 |; }+ z1.4 训练数据、测试数据和验证数据 41 _! `; T) w# |" h3 r
1.5 偏差和方差 6
& E- u3 g8 b4 A6 ?1.6 scikit-learn简介 8
# p' F6 m7 G% r# D% r1.7 安装scikit-learn 8
! }4 D. o6 y4 p% S7 X) d4 \1.7.1 使用pip安装 9
/ } d: ]6 [3 U# _/ e! w! Z1.7.2 在Windows系统下安装 99 v8 l" }2 J: l0 f* ?- z- N
1.7.3 在Ubuntu 16.04系统下安装 10
( g3 C! W6 q' u1.7.4 在Mac OS系统下安装 10
5 r1 u3 a0 F* r8 l# U8 @; g1.7.5 安装Anaconda 10
O& }% y" U' P: t1.7.6 验证安装 10 U+ \/ q5 A' `3 |2 U' g8 G3 ]" @
1.8 安装pandas、Pillow、NLTK和matplotlib 11
H2 M. ^4 ]" }+ H0 ?1.9 小结 11, T3 [- U9 r* F2 L6 _; k
第 2章 简单线性回归 12
" b) s+ u5 N9 Y: [7 l2.1 简单线性回归 121 z4 r7 t ^* V' @
2.1.1 用代价函数评价模型的拟合性 15, U7 t, y+ v6 T. o# u- _& F% J) l
2.1.2 求解简单线性回归的OLS 17
; j0 h+ q! b& C( X/ O. m2.2 评价模型 19. f& x0 {, G' [, l, X _3 }7 I
2.3 小结 212 G- Z0 p" c3 m9 H% |6 v/ b
第3章 用K-近邻算法分类和回归 22# J0 r4 p$ m+ B a6 @
3.1 K-近邻模型 22
3 a& o' m/ d1 c- W1 Q/ y3.2 惰性学习和非参数模型 23$ N& X n; N& e7 e9 Q* d
3.3 KNN模型分类 233 Q4 ]1 R) {8 N
3.4 KNN模型回归 312 c: V2 s# D+ _. V- S
3.5 小结 36/ g l3 u( t( Z9 ]9 y/ b
第4章 特征提取 37' e7 G# S4 m, O* u! ~( F) K) e
4.1 从类别变量中提取特征 37
$ z6 I3 V8 r( h# g0 ]. C0 t/ Q2 C4.2 特征标准化 38
$ ]: v6 R- }! u1 R0 F7 c4.3 从文本中提取特征 39* ?# b6 E- A2 T; O5 A: Z# c6 \$ b! _
4.3.1 词袋模型 39 b7 N) H" Y$ e
4.3.2 停用词过滤 42
. U7 V8 h* \+ \( K* D4.3.3 词干提取和词形还原 43
8 e& A' H" D! b4.3.4 tf-idf权重扩展词包 45
& u& w) G; ?% O) I4 n- I% }4.3.5 空间有效特征向量化与哈希技巧 48
. a" ^. b$ {1 r* B8 ]4.3.6 词向量 49/ P0 D4 k, d. @6 A. B3 v+ h- k/ H, v
4.4 从图像中提取特征 52
0 m1 K' S$ Y2 R* L; ~- T- G+ X4.4.1 从像素强度中提取特征 53
8 V! j, d* h( v$ z4.4.2 使用卷积神经网络激活项作为特征 546 \. {: J9 D* I( f
4.5 小结 56
6 e' J' I# Y# c6 ^- _( H& o第5章 从简单线性回归到多元线性回归 58
$ T. L2 I6 y* y# P8 v5.1 多元线性回归 58% V1 |. K7 w2 \( O" p
5.2 多项式回归 621 y8 q$ ~2 k$ B: T( e c" W
5.3 正则化 66- ^& _. c# @0 R& Y( L7 l g$ R0 Q
5.4 应用线性回归 67
9 I2 U: r- |5 Y& K5.4.1 探索数据 67
* Y7 X7 u4 [, F: V5.4.2 拟合和评估模型 693 g3 |. Z0 z3 Y0 V
5.5 梯度下降法 72
, O. ~2 z8 \3 i# c) ~( |# z5.6 小结 76
" O$ \7 M, V! u. j G第6章 从线性回归到逻辑回归 77
5 u& l% R+ @# A \6.1 使用逻辑回归进行二元分类 77
4 |. v6 x6 o. u' S6.2 垃圾邮件过滤 79) J: i. w- ?1 j) t- t
6.2.1 二元分类性能指标 81/ l$ @* S2 R ~/ F
6.2.2 准确率 82, J, E, e0 I% ?: \3 o
6.2.3 精准率和召回率 83
9 g0 L- @: W4 N# r0 N6.2.4 计算F1值 84
0 g& _' x1 {/ m# i) i: x- L/ X6.2.5 ROC AUC 84. E1 |3 ~3 Q- ~
6.3 使用网格搜索微调模型 864 K4 y# v6 ^1 G. @" I+ y
6.4 多类别分类 881 A8 L: g3 ]; z% v
6.5 多标签分类和问题转换 93
$ `- u, H, Z3 r4 c' ?6.6 小结 97
9 {6 W# q. v d2 L3 ~, Y第7章 朴素贝叶斯 981 h y! `& F s. ~$ J* P
7.1 贝叶斯定理 98& G! m2 n3 `% T, y& g7 U6 H5 P
7.2 生成模型和判别模型 1008 p/ k4 Q) K. u8 T! B
7.3 朴素贝叶斯 100
R. h, |2 k% |6 s E7.4 在scikit-learn中使用朴素贝叶斯 102
' w7 Z# |/ S! X7.5 小结 1060 R0 w; F& Q. J G: [6 C4 ?3 _
第8章 非线性分类和决策树回归 107
1 A( W5 m/ `9 Z8.1 决策树 107
4 Q/ @( y7 N& T, X( }' [. h1 t# G2 i8.2 训练决策树 108
x6 A% I8 U6 K: A( Z8.2.1 选择问题 109
" E1 Y) L" y0 u7 l6 j; R) X" ~8.2.2 基尼不纯度 116
' N2 y% y/ f4 p: z; Z6 N: p8.3 使用scikit-learn类库创建决策树 117
9 L3 @4 F: k/ C2 U8.4 小结 120- x" a& g& [* j$ s8 v
第9章 集成方法：从决策树到随机森林 121& t M! g2 h$ p) j3 |8 r
9.1 套袋法 121/ I! M( y2 u( H
9.2 推进法 124! y+ p+ e" N( H9 s7 h5 G4 W. g$ }
9.3 堆叠法 126
* g) }+ e1 u1 h9.4 小结 128% e4 M2 _' `! P v' l0 Q1 W
第 10章 感知机 1290 L. ~$ A9 w, k0 \
10.1 感知机 1295 }8 w2 F7 ]/ C/ L
10.1.1 激活函数 130
; W6 w+ ~, p& a% k% V: k; s10.1.2 感知机学习算法 131
# d% m* v$ j) w( @1 M10.1.3 使用感知机进行二元分类 132 m' z; k" U J# |7 X6 e) Z
10.1.4 使用感知机进行文档分类 138
& u% {. b# ?- ?* l* s6 v% u10.2 感知机的局限性 139
& k% W0 M& Z3 I10.3 小结 140' k: V( R/ M6 O; G6 `+ ^3 i
第 11章 从感知机到支持向量机 141
$ S3 c) O3 N, f/ ?$ ]1 i11.1 核与核技巧 141
) L6 |7 u; q g$ _+ z$ y i7 s11.2 间隔分类和支持向量 1456 e- P8 Z* i& ]; m: k) ~3 \: e
11.3 用scikit-learn分类字符 147
& J% {% N6 e2 I% d3 P: [7 f11.3.1 手写数字分类 147& n+ v/ }* x7 S+ o
11.3.2 自然图片字符分类 150
: m: P; J! N9 T+ n11.4 小结 152) I6 ~1 Q/ u y+ e
第 12章 从感知机到人工神经网络 153 x% Z( X; ?/ f+ H
12.1 非线性决策边界 154) k0 p) b( h2 r3 g) H
12.2 前馈人工神经网络和反馈人工神经网络 155
9 `) L: t L: X4 |5 h8 V12.3 多层感知机 1552 ^5 T: ]3 L8 \, m
12.4 训练多层感知机 157
. j& F, _* I9 t- b/ S! u% J7 A12.4.1 反向传播 158
9 }/ M/ w- A5 O0 y9 p2 Y B12.4.2 训练一个多层感知机逼近XOR函数 162 w0 m( \( \: f
12.4.3 训练一个多层感知机分类手写数字 164$ F3 b! {) c0 V
12.5 小结 165$ e4 |0 r: ]$ {* r6 b7 A
第 13章 K-均值算法 1668 p% y8 |: f; ]+ }- V4 W) J& L
13.1 聚类 1665 K9 l1 p+ _2 }9 \
13.2 K-均值算法 1684 t+ k/ w$ i; y
13.2.1 局部值 172( B6 g8 Q: c v: {+ L
13.2.2 用肘部法选择K值 173, `, J" i8 `) y" C7 q$ y1 f
13.3 评估聚类 176- a D2 I( j/ ^& @3 D2 c6 d8 N
13.4 图像量化 178
U. c6 }# h. _: b0 y9 k+ u. q! _13.5 通过聚类学习特征 180* d) D" C* {; K4 k( P
13.6 小结 184+ G" x$ ^" E' e7 O4 v& T; Y
第 14章 使用主成分分析降维 185
7 i( I7 N5 X7 b5 j14.1 主成分分析 1859 J {. Y9 U: E' [+ L' X
14.1.1 方差、协方差和协方差矩阵 188; }7 N7 h0 }) p& j# H1 m" n" S
14.1.2 特征向量和特征值 190- h# W! [; A# Z) W
14.1.3 进行主成分分析 192* l+ B- S, I9 i/ G
14.2 使用PCA对高维数据可视化 194; p$ ^! `( @8 {1 G4 i ]
14.3 使用PCA进行面部识别 196. R/ g/ K' j- c* |& {6 K
14.4 小结 199) K( P$ ]0 U9 _( j, t) M) b
9 Y* m& q/ C9 p2 k
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2023-09-01
