scikit-learn机器学习 第2版 PDF 电子书

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编号：mudaima-P0277【Java吧 java8.com】


- \3 B& H1 Y( R6 r; v
Java电子书目录：第 1章 机器学习基础 1
& \- B2 e% @  G. m& W) {+ u1.1 定义机器学习 1
1.2 从经验中学习 2
% G& {& y2 n) p( z) X% e, k1.3 机器学习任务 3
1.4 训练数据、测试数据和验证数据 4
1 R! D3 y9 G/ H5 _4 H1.5 偏差和方差 6
1.6 scikit-learn简介 8
9 e3 \( n- g& k$ G" M' h9 S+ z1.7 安装scikit-learn 8
; B# L+ p! y6 @7 s1 @1.7.1 使用pip安装 9
1.7.2 在Windows系统下安装 9
9 v* y4 _( u" j0 _& Q% ~+ V# h( q+ |1.7.3 在Ubuntu 16.04系统下安装 10
2 w* q$ p  C$ @" m1.7.4 在Mac OS系统下安装 10
; I7 z7 T/ z; u5 i1.7.5 安装Anaconda 10
1.7.6 验证安装 10
2 w! D: K9 {. M) _1.8 安装pandas、Pillow、NLTK和matplotlib 11
; ?9 Y: U( A6 c5 ]. K1 a1.9 小结 11
第 2章 简单线性回归 12
2.1 简单线性回归 12
2.1.1 用代价函数评价模型的拟合性 15
* V2 W; p  C) @. [* C# D  X0 `7 @" b! D2.1.2 求解简单线性回归的OLS 17
$ k0 D) U' z, r! Y! S1 u/ W2.2 评价模型 19
2.3 小结 21
第3章 用K-近邻算法分类和回归 22
2 d" y8 D/ L+ h$ G# y  a4 G! I3.1 K-近邻模型 22
3.2 惰性学习和非参数模型 23
3.3 KNN模型分类 23
3.4 KNN模型回归 31
- X6 x/ Z4 Q5 A3 J3.5 小结 36
1 t8 _6 a" ]6 r6 P# |第4章 特征提取 37
4.1 从类别变量中提取特征 37
( ]3 c" ?! `. o4.2 特征标准化 38
: E6 f& v5 M2 Z. z4.3 从文本中提取特征 39
4.3.1 词袋模型 39
4.3.2 停用词过滤 42
; x; W7 ?5 C5 j& l/ s4.3.3 词干提取和词形还原 43
4.3.4 tf-idf权重扩展词包 45
$ p0 k8 d" C/ }; W( t8 F4 |4.3.5 空间有效特征向量化与哈希技巧 48
) N6 L/ b) K* I  N  z4.3.6 词向量 49
4.4 从图像中提取特征 52
, }, f5 O6 r5 N7 w8 V4.4.1 从像素强度中提取特征 53
. P9 P$ Z! M& ~; ~0 l7 B4.4.2 使用卷积神经网络激活项作为特征 54
4.5 小结 56
, u! |* F* [) [% A/ M/ c第5章 从简单线性回归到多元线性回归 58
, @/ G/ A" Y' }5.1 多元线性回归 58
& G4 m8 c0 V5 E  ^& o" y* b4 y# E5.2 多项式回归 62
5.3 正则化 66
, p5 M4 E0 p# r# {/ w5 x( `2 j9 M5.4 应用线性回归 67
5.4.1 探索数据 67
5.4.2 拟合和评估模型 69
5.5 梯度下降法 72
8 f7 j1 X& F5 e  d! x5.6 小结 76
1 k+ E2 O- k% H第6章 从线性回归到逻辑回归 77
6.1 使用逻辑回归进行二元分类 77
7 x& g+ A0 l) x0 R+ Y6.2 垃圾邮件过滤 79
0 V. ~1 L& Q/ d1 }6.2.1 二元分类性能指标 81
& r; ]( j; v9 P3 p* d6.2.2 准确率 82
+ P3 }. y/ P; _: G6.2.3 精准率和召回率 83
& k; l- F; _, }- r6.2.4 计算F1值 84
+ ?# `0 ]. b2 ~. v9 A6.2.5 ROC AUC 84
4 G7 \  r" _3 H& K6 E- X/ R5 `6.3 使用网格搜索微调模型 86
6.4 多类别分类 88
6.5 多标签分类和问题转换 93
, r$ e3 b( ^+ ]2 m6.6 小结 97
  _# e3 v( o5 U2 w* v第7章 朴素贝叶斯 98
2 k. K( p2 J! C# f2 c3 [7.1 贝叶斯定理 98
7.2 生成模型和判别模型 100
7.3 朴素贝叶斯 100
7.4 在scikit-learn中使用朴素贝叶斯 102
3 r) `7 W* Q; f9 O7.5 小结 106
第8章 非线性分类和决策树回归 107
, b8 D0 @& B4 K5 h$ D8.1 决策树 107
8.2 训练决策树 108
8.2.1 选择问题 109
2 o4 g' L3 }1 P' N) |, P; Y8.2.2 基尼不纯度 116
8.3 使用scikit-learn类库创建决策树 117
, d* i1 \  G" H, z/ G- s8.4 小结 120
  g. Z1 Q" {7 C* y, B第9章 集成方法：从决策树到随机森林 121
9.1 套袋法 121
9.2 推进法 124
' @; y' Z+ {/ D  f9.3 堆叠法 126
! {9 E. J1 N2 S! A1 n9.4 小结 128
第 10章 感知机 129
10.1 感知机 129
' k# X: j2 W" V& G10.1.1 激活函数 130
  V% V# d- c! e2 r" A10.1.2 感知机学习算法 131
10.1.3 使用感知机进行二元分类 132
4 p9 L1 [# |' x  @: c. s10.1.4 使用感知机进行文档分类 138
10.2 感知机的局限性 139
! {; x+ X) n7 G/ ?  R10.3 小结 140
第 11章 从感知机到支持向量机 141
: a0 v; z, N: {: W3 y6 J11.1 核与核技巧 141
11.2 间隔分类和支持向量 145
8 ]7 ]3 W" e$ L7 o5 }7 E# a11.3 用scikit-learn分类字符 147
11.3.1 手写数字分类 147
& ?8 k- K1 t# N* X: u11.3.2 自然图片字符分类 150
11.4 小结 152
第 12章 从感知机到人工神经网络 153
12.1 非线性决策边界 154
0 f, @& V+ Y, {! R12.2 前馈人工神经网络和反馈人工神经网络 155
12.3 多层感知机 155
12.4 训练多层感知机 157
12.4.1 反向传播 158
12.4.2 训练一个多层感知机逼近XOR函数 162
12.4.3 训练一个多层感知机分类手写数字 164
+ V) i: p, m+ ~! _) ~12.5 小结 165
* r! j3 q7 [. p* Z9 y- u第 13章 K-均值算法 166
# s* L' q5 a; p# Q0 S# {13.1 聚类 166
13.2 K-均值算法 168
13.2.1 局部值 172
13.2.2 用肘部法选择K值 173
  O/ W* H6 ?3 i. P' j13.3 评估聚类 176
13.4 图像量化 178
13.5 通过聚类学习特征 180
13.6 小结 184
( O& L2 W! Q8 A0 ?. l第 14章 使用主成分分析降维 185
- |8 _! W; G3 f! d8 r+ k. k14.1 主成分分析 185
! p" k& {4 o: B. d& o14.1.1 方差、协方差和协方差矩阵 188
: v, ~" k' h0 l14.1.2 特征向量和特征值 190
14.1.3 进行主成分分析 192
14.2 使用PCA对高维数据可视化 194
14.3 使用PCA进行面部识别 196
& y( S- b; ^- t' `14.4 小结 199

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