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Python机器学习核心��法�~�程实例丁伟�?PDF 下蝲

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资料��介：
在大数据时代背景下，机器学习是�h工智能研�I��域中一个极光��要的方向�Q�本书是一本机器学习方面的入门�ȝ��Q�注重理��Z��实践相结合，书中以Python 3.6.5为编写��^収ͼ�共分13章，主要包括机器学习�l�论、线性模型、树回归、K-means聚类��法、朴素贝叶斯、数据降�l�、支持向量机、随机森林、�h工神�l�网�l�、协同过滤算法、基于矩阵分解的推荐��法、集成学习、数据预处理�{�内宏V��通过本书的学习，除��读者轻松掌握Python外，�q�能利用Python��单、快捷地解决各种机器学习问题。本书适合Python初学者，也适合研究Python的广大科研�h员、学者、工�E�技术�h员�?/span>

资料目录�Q?br /> �W?章　机器学习�l�论 1
1.1　机器学习的定�?1
1.1.1　�l�论 1
1.1.2　机器学习发展历程 2
1.1.3　机器学习��法的分�c?3
1.2　学习��法 4
1.2.1　监督学习 4
1.2.2　无监督学�?5
1.3　机器学习应用�E�序的步�?6
1.4　Python语言 7
1.4.1　Python的风�?7
1.4.2　Python的优�?7
1.4.3　Python语言的缺�?8
1.5　Python的环境搭�?9
1.5.1　安装 10
1.5.2　使用pip安装�W�三方库 13
1.6　NumPy函数库基�� 14
1.7　Python的基��知识 16
1.7.1　数和表达�?16
1.7.2　Python的标识符 18
1.7.3　Python的保留字�W?19
1.7.4　行和�~�进 19
1.7.5　多行语句 20
1.7.6　Python引号 20
1.7.7　Python�I�� 20
1.7.8　同一行显�C�多条语�?20
1.7.9　Print输出 21
�W?章　�U�性模�?22
2.1　一般线性回�?23
2.1.1　�U�性回归公式表�C�法 23
2.1.2　�U�性回归的Python实现 25
2.2　局部加权线性回�?27
2.3　�q�义�U�性模�?30
2.4　逻辑回归分析 36
2.5　牛顿�?40
2.5.1　基本牛顿法的原理 40
2.5.2　基本牛顿法的��程 40
2.5.3　全局牛顿�?40
2.5.4　Armijo搜烦 42
2.5.5　全局牛顿法求解线性回归模�?42
2.6　�~�减�?43
2.6.1　岭回�?44
2.6.2　lasso回归 46
2.7　利用�U�性回归进行预��?47
2.7.1　训练�U�性回归模�?47
2.7.2　�Ҏ(gu��)��数据的预��?49
�W?章　树回�?51
3.1　构徏决策树的准备工作 52
3.1.1　特征选择 52
3.1.2　决策树的生成和修�?60
3.2　Matplotlib注释�l�制树�Ş�?60
3.3　使用决策树执行分�c?67
3.4　决策树的存储 71
3.5　Sklearn使用决策树预��隐形眼镜类�?73
3.5.1　实战背景 73
3.5.2　使用Sklearn构徏决策�?73
3.6　复杂数据的局部性徏�?80
3.7　�q�箋型和��L��型特征的树构�?81
3.8　分类回归�?82
3.8.1　构徏�?83
3.8.2　剪枝 85
3.8.3　模型�?87
3.8.4　分类回归的Python实现 88
�W?�?K-means聚类��法 92
4.1　K-means聚类��法的概�q?92
4.2　�怼�性的度量 93
4.2.1　闵可夫斯��?93
4.2.2　曼哈��距��?93
4.2.3　�Ƨ氏距离 93
4.3　K-means聚类��法的原�?94
4.3.1　K-means聚类��法的步�?94
4.3.2　K-means��法与矩阵分�?95
4.3.3　K-means聚类��法的实�?96
4.4　K-�q�邻��法 104
4.5　各种聚类��法 107
4.5.1　划分聚类�?107
4.5.2　层次聚类�?108
4.5.3　密度聚类�?111
4.5.4　��p��c�L�� 116
4.5.5　Birch聚类 119
4.5.6　混合高斯模型 121
4.6　K-means ��法 122
4.6.1　K-means��法存在的问�?122
4.6.2　K-means ��法的思�\ 123
�W?章　朴素贝叶�?127
5.1　朴素贝叶斯理�?127
5.1.1　贝叶斯决�{�理�?127
5.1.2　条�g概率 128
5.1.3　全概率公�?128
5.1.4　贝叶斯推�?129
5.1.5　朴素贝叶斯推�?130
5.2　朴素贝叶斯算�?131
5.3　朴素贝叶斯算法的优缺�?140
�W?章　数据降维 141
6.1　�l�度��N��与降�l?141
6.2　高维数据降维的方�?141
6.2.1　�U�性降�l?142
6.2.2　非线性降�l?146
6.2.3　SVD降维 153
6.2.4　��Ş学习降维 159
6.2.5　多维�~�放降维 166
�W?章　支持向量�?170
7.1　支持向量机概�q?170
7.2　分类间隔 171
7.2.1　函数间距 172
7.2.2　几何间距 173
7.3　拉格朗日乘子 175
7.3.1　拉格朗日对偶�?175
7.3.2　优化间隔分类�?176
7.4　核函�?178
7.4.1　核函数的选择 180
7.4.2　村ּ�向量与��Y间隔�?180
7.5　SOM��法 181
7.5.1　坐标上升��法 182
7.5.2　SOM 182
7.6　SVM的优�~�点 185
7.7　SVM的Python实现 185
�W?章　随机��林 192
8.1　什么是随机��林 192
8.2　集成学习 192
8.2.1　集成学习的思想 193
8.2.2　集成学习中的典型�Ҏ(gu��)�� 193
8.3　Stacking 194
8.3.1　Stacking的基本思想 194
8.3.2　Stacking的实�?195
8.4　随机��林��法 198
8.4.1　随机��林的特�?198
8.4.2　随机��林��法��程 199
8.5　随机��林��法实践 201
8.6　��国人口普查�q�收�?0k分类 207
8.6.1　数据预处�?208
8.6.2　模型训练及验�?212
�W?章　人工��经�|�络 217
9.1　感知机模�?217
9.1.1　感知机的定义 217
9.1.2　感知机的学习�{�略 218
9.1.3　感知机学习算�?218
9.1.4　感知机的Python实现 226
9.2　从感知机到神�l�网�l?236
9.3　多层前馈��经�|�络 238
9.3.1　BP�|�络��法 241
9.3.2　BP��经�|�络的学习过�E?244
9.3.3　BP��经�|�络中参数的讄�� 249
9.4　��经�|�络的Python实现 253
�W?0章　协同�q��o��法 272
10.1　协同�q��o的核�?272
10.2　协同�q��o的分�c?272
10.3　�怼�性的度量�Ҏ(gu��)�� 273
10.3.1　�Ƨ氏距离 273
10.3.2　皮尔逊相关系�?273
10.3.3　余��u�怼��?274
10.3.4　用Python实现余��u�怼�度的计算 274
10.4　��Z��用户的协同过滤算�?275
10.4.1　��Z��物品的协同过滤算�?275
10.4.2　��Z��矩阵分解的协同过滤算�?276
10.4.3　Python实现 276
10.5　��Z��的协同�q��o��法 280
10.6　利用协同�q��o��法�q�行推荐 281
10.6.1　导入用户-商品数据 281
10.6.2　利用��Z��用户的协同过滤算法进行推�?282
10.6.3　利用��Z��的协同�q��o��法�q�行推荐 283
�W?1章　��Z��矩阵分解的推荐算�?285
11.1　矩阵分解 285
11.2　利用矩阵分解�q�行预测 286
11.2.1　损失函数 286
11.2.2　损失函数的求�?286
11.2.3　加入正则��的损失函数��x��解方�?286
11.2.4　预测 288
11.2.5　�E�序实现 289
11.3　非负矩阵分解 291
11.3.1 非负矩阵分解的�Ş式定�?291
11.3.2　损失函数 291
11.3.3　优化问题的求�?292
11.3.4　利用乘法规则�q�行分解和预��?294
11.4　��Z��矩阵分解的推荐方�?295
11.4.1　LFM�?295
11.4.2　SVD�?298
11.4.3　SVD �?300
�W?2章　集成学习 304
12.1　集成学习的原理及误差 304
12.2　集成学习�Ҏ(gu��)�� 305
12.2.1　Boosting��法 305
12.2.2　AdaBoost��法 305
12.2.3　AdaBoost与加法模�?309
12.2.4　提升�?310
12.2.5　Bagging��法 313
12.2.6　误差-分歧分解 314
12.2.7　多样性增�?315
12.2.8　Stacking��法 316
12.3　Python实现 317
�W?3章　数据预处�?322
13.1　数据预处理概�q?322
13.1.1　��Z��么要�Ҏ(gu��)��据进行预处理 322
13.1.2　数据预处理的主要��d�� 323
13.2　去除属�?323
13.3　处理�~�失�?324
13.3.1　直接使用 324
13.3.2　删除特征 324
13.3.3　�~�失��D��?324
13.3.4　数据清理 328
13.3.5　特征�~�码 330
13.3.6　数据标准�?331
13.3.7　正则�?332
13.3.8　特征选择 333
13.3.9　�E�疏表�C�和字典学习 335
13.4　Python实现 337

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