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大话Python机器学习 张居?PDF 下蝲
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相关截图Q?br />  资料介： 《大话Python机器学习》从机器学习的基知识讲vQ全面、系l地介绍了机器学习算法的主要脉络与框Ӟq在每个法原理、应用等内容基础上，l合Python~程语言深入出Cl了机器学习中的数据处理、特征选择、算法应用等技巧，是一本兼具专业性与入门性的Python机器学习书籍?/span> 《大话Python机器学习》分?3章，主要内容有机器学习入门基、应用Python实现机器学习前的准备、单变量U性回归算法、线性回归算法进阶、逻辑回归法、贝叶斯分类法、基于决{树的分cȝ法、Kq邻法、支持向量机、h工神l网l、聚cȝ法、降l技术与兌规则挖掘Q在具体介绍时侧重于机器学习原理、思想的理解，注重法的应用，q辅助以相关的数据案例，方便读者快速入门?一章从一个关于房价预的机器学习目出发Q系l展CZ数据处理、特征提取、徏模训l等机器学习完整程Q带领读者完成从零基到入门数据科学家的飞跃?/span> 《大话Python机器学习》条理清晎ͼ内容深入出Q以生活、工作中常见的例子来解释机器学习中的相关概念、算法原理和q算思维{，特别适合互联|创业者、数据挖掘相关h员、PythonE序员、h工智能从业者、数据分析师、计机专业的学生学习，MҎ(gu)器学习、h工智能感兴趣的读者均可选择本书作ؓ入门图书参考学习?/span> 资料目录Q?br /> W??机器学习入门基础 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的思维 1.3 机器学习的基本框架体p?/span> 1.4 机器学习目的实施流E?/span> 1.5 机器学习有什么用 1.6 结 W??应用Python实现机器学习前的准备 2.1 Z么用Python 2.2 Python机器学习的一些常用库 2.2.1 U学计算包（NumpyQ简介及应用 2.2.2 数据分析工具QPandasQ简介及应用 2.2.3 数D包QScipyQ简介及应用 2.2.4 l图工具库（MatplotlibQ简介及应用 2.2.5 机器?QScikitlearnQ简介及应用 2.3 Anaconda的安装与使用 2.3.1 Anaconda的安?/span> 2.3.2 Anaconda中集成工L使用 2.3.3 Conda的环境管?/span> 2.4 Jupyter Notebook模式 2.4.1 Jupyter Notebook模式的特?/span> 2.4.2 Jupyter Notebook模式的图形界?/span> 2.5 结 W??从简单案例入手：单变量线性回?/span> 3.1 回归的本?/span> 3.1.1 拟合的概?/span> 3.1.2 拟合与回归的区别 3.1.3 回归的诞?/span> 3.1.4 回归的本质含?/span> 3.2 单变量线性回归算?/span> 3.2.1 单变量线性回归的基本讑֮ 3.2.2 单变量线性回归的常规求解 3.2.3 单变量线性回归的评h(hun)与预?/span> 3.3 用机器学习思维构徏单变量线性回归模?/span> 3.3.1 一个简单案例：波士房屋h(hun)格的拟合与预?/span> 3.3.2 数据集划?/span> 3.3.3 模型求解与预的Python实现 3.3.4 模型评h(hun) 3.3.5 ?二乘法预测效果的比?/span> 3.4 机器学习的初步印象ȝ 3.5 结 W??U性回归算法进?/span> 4.1 多变量线性回归算?/span> 4.1.1 多变量线性回归算法的 二乘求?/span> 4.1.2 多变量线性回归的Python实现Q媄厅观׃h数的拟合Q一Q?/span> 4.2 梯度下降法求解多变量U性回?/span> 4.2.1 梯度下降的含?/span> 4.2.2 梯度下降的相x?/span> 4.2.3 梯度下降法求解线性回归算?/span> 4.2.4 梯度下降法的Python实现Q媄厅观׃h数的拟合Q二Q?/span> 4.3 U性回归的正则?/span> 4.3.1 Z么要使用正则?/span> 4.3.2 正则化的原理 4.3.3 Z 二乘法的正则化 4.3.4 Z梯度下降法的正则?/span> 4.4 岭回?/span> 4.4.1 岭回归的原理 4.4.2 岭参数的取值方?/span> 4.4.3 岭回归的Python实现Q媄厅观׃h数的拟合Q三Q?/span> 4.5 Lasso回归 4.5.1 Lasso回归的原?/span> 4.5.2 Lasso回归的参数求?/span> 4.5.3 Lasso回归的Python实现Q媄厅观׃h数的拟合Q四Q?/span> 4.6 结 W??逻辑回归法 5.1 从线性回归到分类问题 5.2 ZSigmoid函数的分c?/span> 5.3 使用梯度下降法求 ?/span> 5.3.1 Ҏ(gu)似然函数 5.3.2 似然 5.3.3 梯度下降法的参数求解 5.4 逻辑回归的Python实现 5.4.1 梯度下降法求解的PythonCZQ预学生是否被录取Q一Q?/span> 5.4.2 用Scikit learn做逻辑回归Q预学生是否被录取Q二Q?/span> 5.4.3 两种实现方式的比?/span> 5.5 逻辑回归的正则化 5.6 结 W??贝叶斯分cȝ?/span> 6.1 贝叶斯分cd的分cd?/span> 6.1.1 贝叶斯定?/span> 6.1.2 贝叶斯定理的一个简单例?/span> 6.1.3 贝叶斯分cȝ原理与特?/span> 6.2 朴素贝叶斯分c?/span> 6.2.1 朴素贝叶斯ؓ什么是“朴素”?/span> 6.2.2 朴素贝叶斯分cȝ法的原理 6.2.3 朴素贝叶斯分cȝ法的参数估计 6.2.4 朴素贝叶斯的优、缺点及应用场景 6.3 高斯朴素贝叶斯分cȝ?/span> 6.3.1 高斯朴素贝叶斯的Python实现Q借款者信用等U评伎ͼ一Q?/span> 6.3.2 预测l果的评价及其与逻辑回归法的比?/span> 6.4 多项式朴素贝叶斯分类法 6.4.1 多项式朴素贝叶斯法的原?/span> 6.4.2 多项式朴素贝叶斯的Python实现Q借款者信用等U评伎ͼ二） 6.5 伯努利朴素贝叶斯分类法 6.6 贝叶斯网l算法的基本原理与特?/span> 6.6.1 贝叶斯网l算法的基本原理 6.6.2 贝叶斯网l算法的实现及其特点 6.7 结 W??Z决策树的分类法 7.1 决策树分cȝ法原?/span> 7.1.1 以信息论为基的分cd?/span> 7.1.2 决策树分cȝ法框?/span> 7.1.3 衡量标准Q信息熵 7.1.4 决策树算法的?/span> 7.1.5 决策树算法的优、缺点与应用 7.2 基本决策树ID3法 7.2.1 特征选择之信息增?/span> 7.2.2 ID3法原理与步?/span> 7.2.3 ID3法的一个简单例子：֮购买服装的属性分析（一Q?/span> 7.2.4 ID3法的Python实现Q顾客购买服装的属性分析（二） 7.3 其他决策树算?/span> 7.3.1 C4.5法 7.3.2 CART法 7.3.3 CART法的应用D例：֮购买服装的属性分析（三） 7.3.4 CART法的Python实现Q顾客购买服装的属性分析（四） 7.4 决策树剪枝方?/span> 7.4.1 预剪枝及其实?/span> 7.4.2 后剪枝之错误率降低剪枝方?/span> 7.4.3 后剪枝之(zhn)观错误剪枝Ҏ(gu) 7.5 决策树的集成学习法之随机森?/span> 7.5.1 集成学习法 7.5.2 随机林 7.5.3 随机林的Python实现Q解决交通拥堵问题（一Q?/span> 7.6 结 W??Kq邻法 8.1 Kq邻法的原理与特点 8.1.1 Kq邻法的原?/span> 8.1.2 Kq邻法需要解决的问题 8.1.3 Kq邻法的优、缺?/span> 8.2 Kq邻法的具体内Ҏ(gu)?/span> 8.2.1 距离的度?/span> 8.2.2 属性K的决?/span> 8.2.3 Kq邻的快速搜索之Kd?/span> 8.3 Kq邻法的应?/span> 8.3.1 Kq邻法的一个简单例子：文化公司推广zd的效果预?/span> 8.3.2 Kq邻法的Python实现Q解决交通拥堵问题（二） 8.4 结 W??支持向量?/span> 9.1 支持向量机的基本知识 9.1.1 ^?/span> 9.1.2 间隔与间??/span> 9.1.3 函数间隔与几何间?/span> 9.2 不同情Ş下的支持向量?/span> 9.2.1 U性可分下的支持向量机 9.2.2 U性不可分下的支持向量?/span> 9.2.3 非线性支持向量机 9.2.4 非线性支持向量机之核函数 9.2.5 多类分类支持向量?/span> 9.2.6 支持向量回归?/span> 9.3 支持向量机的Python实现 9.3.1 U性可分SVM的Python实现 9.3.2 U性不可分SVM的Python实现 9.3.3 非线性可分SVM的Python实现 9.3.4 支持向量回归机SVR的Python实现 9.4 结 0?人工经|络 10.1 人工经|络入门 10.1.1 从神l元到神l网l?/span> 10.1.2 经|络决策的一个简单例子：李要不要看?sh)?/span> 10.2 人工经|络基本理论 10.2.1 Ȁzd?/span> 10.2.2 人工经|络的基本结?/span> 10.2.3 人工经|络的主要类?/span> 10.2.4 人工经|络的特?/span> 10.2.5 一个案例：异或逻辑的实?/span> 10.3 BP经|络法 10.3.1 BP法的网l结构与训练方式 10.3.2 信息正向传递与误差反向传播 10.3.3 BP经|络的学习流E?/span> 10.3.4 BP法的一个演CZD?/span> 10.4 人工经|络的Python实现 10.4.1 人工经|络的Python案例Q手写数字的识别 10.4.2 手写数字数据的神l网l训l?/span> 10.4.3 手写数字数据的神l网l评价与预测 10.5 从h工神l网l到深度学习 10.5.1 从h工神l网l到深度学习的演q?/span> 10.5.2 深度学习相比ANN的技术突?/span> 10.6 结 1?聚类法 11.1 聚类法概述 11.1.1 监督学习与无监督学习Q原理与区别 11.1.2 从监督学习到无监督学?/span> 11.1.3 聚类法介与应用 11.1.4 主要的聚cȝ?/span> 11.1.5 聚类l果的有效性评?/span> 11.2 聚类之K均值算?/span> 11.2.1 K均值算法的思想 11.2.2 K均值算法的程 11.2.3 K均值算法的一个简单例子：二维h的聚c?/span> 11.2.4 K均值算法的Python实现Q不同含量果汁饮料的聚类Q一Q?/span> 11.3 层次聚类法 11.3.1 层次聚类法基本原理 11.3.2 法的距d量方?/span> 11.3.3 层次聚类的简单案例之AGNES法 11.3.4 层次聚类的简单案例之DIANA法 11.3.5 层次聚类的Python实现Q不同含量果汁饮料的聚类Q二Q?/span> 11.4 其他cd聚类法?/span> 11.4.1 Z密度的DBSCAN法 11.4.2 Z|格的STING法 11.5 结 2?降维技术与兌规则挖掘 12.1 降维技?/span> 12.2 PCA降维技术的原理与实?/span> 12.2.1 L分分析（PCAQ的基本原理 12.2.2 L分分析（PCAQ的步骤 12.2.3 PCA降维的一个简单案例：二维h的降l_一Q?/span> 12.2.4 PCA降维的Python实现Q二l样本的降维Q二Q?/span> 12.3 LDA降维技术的原理与实?/span> 12.3.1 判别问题与线性判别函?/span> 12.3.2 U性判别分析（LDAQ的基本原理 12.3.3 LDA的特点与局限?/span> 12.3.4 LDA降维技术的Python实现Q二l样本的降维Q三Q?/span> 12.4 兌规则挖掘概述 12.4.1 兌规则挖掘的相兛_?/span> 12.4.2 兌规则的挖掘过E?/span> 12.4.3 兌规则挖掘的分c?/span> 12.5 兌规则挖掘的主要算?/span> 12.5.1 Apriori法介及案例Q用戯讯浏览的挖掘Q一Q?/span> 12.5.2 FP Growth法介及案例Q用戯讯浏览的挖掘Q二Q?/span> 12.6 结 3?机器学习目实战全流E入?/span> 13.1 机器学习目实战概述 13.1.1 机器学习目实战的意?/span> 13.1.2 如何入门一个机器学习竞赛项?/span> 13.2 一个简单的机器学习目实战Q房价预?/span> 13.3 目实战之数据预处理 13.3.1 数据加蝲与预?/span> 13.3.2 ~失值处?/span> 13.3.3 数据转换 13.4 目实战之特征提?/span> 13.4.1 变量特征图表 13.4.2 变量兌性分?/span> 13.5 目实战之徏模训l?/span> 13.5.1 对训l数据集的划?/span> 13.5.2 采用不同法的徏模训l?/span> 13.5.3 参数调优 13.6 预测与提交结?/span> 13.7 结 |
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