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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
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, Y: ^8 u8 v3 G6 h, |, Y# X$ `! j7 g( k; f7 {
编号：mudaima-P0277【Java吧 java8.com】6 \8 n0 t1 l) T+ B% @' l& A4 o! E
# q8 }$ F/ S6 x: O# x0 b6 w
$ K- l: Z, l- j% t. U9 T/ n2 G
, G! C H4 P% u! s" W+ OJava电子书目录：第 1章 机器学习基础 1
! W l% _+ O% b g5 a% B7 f* @1.1 定义机器学习 13 g3 W# u2 u$ X8 f4 K
1.2 从经验中学习 2* e( W7 T$ B$ \5 M
1.3 机器学习任务 3
' r2 L( L; M% {1.4 训练数据、测试数据和验证数据 4) L2 P; E2 K. n
1.5 偏差和方差 6
4 x3 T: J% v: Z: h) I1.6 scikit-learn简介 8' D- Y& r" A, h; ?0 r, c
1.7 安装scikit-learn 8+ n1 ]) d$ r' P1 W+ a5 \# g
1.7.1 使用pip安装 9
/ U# K3 [) v x) d7 h1 c1.7.2 在Windows系统下安装 9
9 N* d3 V% B2 A& v) z, G% B* j1.7.3 在Ubuntu 16.04系统下安装 10
0 |! G1 x {, C' N- c5 X# t1.7.4 在Mac OS系统下安装 101 R. W6 i# @3 Z4 L6 K6 V
1.7.5 安装Anaconda 102 c9 B( R8 l7 l9 ?" [7 A4 b7 i& q
1.7.6 验证安装 10
8 o' h6 j$ N+ @5 R: `, I% z+ J8 r8 ?1.8 安装pandas、Pillow、NLTK和matplotlib 11 \7 i) O" K7 }; k7 Y
1.9 小结 11( M8 i# s1 o) K+ ~
第 2章 简单线性回归 12
( F4 Z4 T9 E' k4 R2.1 简单线性回归 12% @ d) B1 h- r& X' q# s* Q" C
2.1.1 用代价函数评价模型的拟合性 15' ]" j8 Y+ ?/ Y! ^/ e( `
2.1.2 求解简单线性回归的OLS 179 P7 \7 K. A! N4 o
2.2 评价模型 19
- q* }3 s, k& d& Q! e2.3 小结 21 \- a) i3 _' r* D" i. e2 S& U
第3章 用K-近邻算法分类和回归 22, G/ V# k1 m, e! N
3.1 K-近邻模型 222 u; M" B. M1 K. G0 N1 m
3.2 惰性学习和非参数模型 23& f+ s6 o% C- g L% ~
3.3 KNN模型分类 231 q+ z" N& l ~0 t8 m$ h
3.4 KNN模型回归 31
9 |) M8 i8 z6 j6 D: [2 P3.5 小结 36+ P+ x8 a3 W& I( I% L8 t
第4章 特征提取 37' Y+ P+ b8 O: i$ H; D4 s. X
4.1 从类别变量中提取特征 37
7 x" B8 O1 m! f# D$ x4.2 特征标准化 38/ [" D3 T" p V9 [& f
4.3 从文本中提取特征 390 Y e8 p+ M3 Z7 R
4.3.1 词袋模型 39* H# l, F! ~, C M* K6 K! ?2 X
4.3.2 停用词过滤 42
' B7 R F5 g- ?4.3.3 词干提取和词形还原 43. Y7 Q) x( N% ]7 S* L
4.3.4 tf-idf权重扩展词包 45
' G: U$ t0 q" j$ V4.3.5 空间有效特征向量化与哈希技巧 48( U9 v7 ]4 |! _) l8 p# s+ D
4.3.6 词向量 49
9 D1 ?( m- K. U- _1 U5 N* {5 ~4.4 从图像中提取特征 52- I$ G! e ~; i: B! ^4 b
4.4.1 从像素强度中提取特征 53
% B0 a, M a- S$ c. h4.4.2 使用卷积神经网络激活项作为特征 54; S$ ]$ n7 {1 k Z8 y7 i9 a2 {
4.5 小结 566 n: J+ q% d5 B$ U
第5章 从简单线性回归到多元线性回归 58: M/ y, Z# Z7 N' z) _
5.1 多元线性回归 58
?, H: M9 ?+ Y2 ]5.2 多项式回归 62
6 z# X5 Y4 a2 x' C5.3 正则化 66( S: ]7 T9 h, ^" v
5.4 应用线性回归 67% p3 p% ]# m, W. q
5.4.1 探索数据 67+ l8 O8 K; N" r: ?- a' N5 O* G
5.4.2 拟合和评估模型 69) T) T* ^' a( a; ~& c% ]% A& @
5.5 梯度下降法 726 t: ~" w' Z. `1 E$ G: ~
5.6 小结 76
, w$ Y8 L, {5 F+ b6 O2 B6 j第6章 从线性回归到逻辑回归 77
2 L/ N$ c- T/ H8 s' w$ T( f; X, K6.1 使用逻辑回归进行二元分类 77, H4 U4 C' X t
6.2 垃圾邮件过滤 79
( I9 c4 l4 s, U ?6.2.1 二元分类性能指标 81' Y: L7 H2 s4 b( G2 y1 |! n" N
6.2.2 准确率 82" y7 n6 f- o; q) s+ P7 z0 Y( g
6.2.3 精准率和召回率 83
: j; m) p7 g" k6.2.4 计算F1值 840 i0 h+ l/ k- @7 `
6.2.5 ROC AUC 84% `& U7 f7 `) B% u- K
6.3 使用网格搜索微调模型 86
* c2 a+ G0 Y, b6 ^9 D5 Q6.4 多类别分类 883 z2 j/ n5 N+ B F! I: @+ P! G) T
6.5 多标签分类和问题转换 93$ k2 U) I, B# e
6.6 小结 97
' p" M( O$ r, y! w/ p" g第7章 朴素贝叶斯 98
% P& Y. k6 A- e1 D, v' ~5 o6 }7.1 贝叶斯定理 98$ |& e/ X( e# W6 u5 M' m
7.2 生成模型和判别模型 100
5 @6 W7 k6 m# E$ a7.3 朴素贝叶斯 100
% K; {: D' k3 R9 e3 u0 ^9 q7.4 在scikit-learn中使用朴素贝叶斯 102- V" ?9 h1 a Y3 H7 k5 G
7.5 小结 106
8 `1 b# u8 f8 ^4 {3 l' K, a0 a9 t第8章 非线性分类和决策树回归 107/ q c( `- \3 M* g
8.1 决策树 107" A1 t2 o, _4 n; B2 x' k0 v' R" O
8.2 训练决策树 1088 _& M8 o1 _5 ^* Z# Q5 r; ]
8.2.1 选择问题 109
5 k# F* Y% o R! u8.2.2 基尼不纯度 1168 U- l$ }" Q2 N+ ?
8.3 使用scikit-learn类库创建决策树 117
) _/ c' m) P7 `8.4 小结 120
7 k/ q- h1 ] y& d' N第9章 集成方法：从决策树到随机森林 1210 Z' u/ ^8 o- I0 D& I
9.1 套袋法 121# z) m+ v, \% Z
9.2 推进法 124& Y4 M" g0 Z5 x+ O# k
9.3 堆叠法 126) T" j& I4 [. G! d/ V! K8 ~: Y
9.4 小结 128. v( D4 S( a; h0 p3 l
第 10章 感知机 129
) ?% ~" H- ~: O7 u/ P10.1 感知机 129
/ C% @. R, C8 B, |8 d& H, B4 v10.1.1 激活函数 130% q! u( Z0 G+ V# O) M
10.1.2 感知机学习算法 131
; f: J5 v; g. v, h! G10.1.3 使用感知机进行二元分类 132
+ B/ a" i; A: X! `; F5 q3 v6 q10.1.4 使用感知机进行文档分类 138
: g2 n) P& I* i) Z10.2 感知机的局限性 1393 g' i" U5 m8 l8 D/ i' d; a
10.3 小结 1406 v" V, z! W- l' V4 @6 p
第 11章 从感知机到支持向量机 141' n9 S1 K. \5 J' W( J
11.1 核与核技巧 141! l1 m/ s5 p7 ]
11.2 间隔分类和支持向量 145
3 w# v; {- D' f, u( P5 s11.3 用scikit-learn分类字符 147, b6 E1 L* \" V! Z5 b
11.3.1 手写数字分类 147
, x& t- @* h: x7 g5 G1 ?: C11.3.2 自然图片字符分类 150
2 y T7 n% |0 f' w11.4 小结 152
$ ~" Z! v; u' ]2 x* x% P/ v+ k第 12章 从感知机到人工神经网络 153
) F0 Z3 I0 f! V/ X, r12.1 非线性决策边界 154' z! U5 _/ m7 ]2 w2 }
12.2 前馈人工神经网络和反馈人工神经网络 155
q* [& q6 f2 X: W12.3 多层感知机 155' Q5 q9 y; n! A4 R; U
12.4 训练多层感知机 157' I& q' |: L, g) `
12.4.1 反向传播 158
+ p6 V5 ]6 m. q& N: }7 L7 d) t12.4.2 训练一个多层感知机逼近XOR函数 1626 p# O7 ~) u% T9 t1 ^4 {- W
12.4.3 训练一个多层感知机分类手写数字 164
7 t# t) N n6 Q; R7 `12.5 小结 165
+ K8 P( |: K4 z; K7 X第 13章 K-均值算法 166
6 V7 X: \# f" T3 {# j& C3 L13.1 聚类 166
w+ t9 k, k0 d* Z& k13.2 K-均值算法 168
2 P/ |) X# D* l9 x/ J$ R. G13.2.1 局部值 172 M. k. O% G# P& w3 T
13.2.2 用肘部法选择K值 173* _ }* i) r( [8 L3 I! `
13.3 评估聚类 176
2 j, \/ E9 Y4 R7 H/ H2 o% g! l13.4 图像量化 178) |/ A- b+ A/ g8 |' u
13.5 通过聚类学习特征 180$ L6 c- X# J/ ?1 O
13.6 小结 184' f4 E- d" _( e& ^, `( W! v: |% ]: ~
第 14章 使用主成分分析降维 185
% v) X9 M+ g* e14.1 主成分分析 185* q! D8 D! |3 k) @+ O0 m) j
14.1.1 方差、协方差和协方差矩阵 188
t, @+ ^+ ]1 M* ]; R- V$ ]/ ~14.1.2 特征向量和特征值 190
" ]/ o& {: @4 f [3 ?% R4 d14.1.3 进行主成分分析 192: a: Y4 Y4 n4 F% p k
14.2 使用PCA对高维数据可视化 194
3 A/ C6 g1 ^7 g2 ]8 L( k: q$ u$ }5 Z14.3 使用PCA进行面部识别 196
' ^1 J2 p4 V- j2 F* t% w14.4 小结 199
& P0 l* Z1 J9 R4 R1 l# q/ ]6 n$ A& x) l8 ^4 o
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2023-09-01
