图书介绍

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白话机器学习算法
  • (新加坡)黄莉婷,(新加坡)苏川集著 著
  • 出版社: 北京:人民邮电出版社
  • ISBN:9787115506641
  • 出版时间:2019
  • 标注页数:116页
  • 文件大小:11MB
  • 文件页数:133页
  • 主题词:机器学习-算法

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图书目录

第1章 基础知识1

1.1准备数据1

1.1.1数据格式1

1.1.2变量类型2

1.1.3变量选择3

1.1.4特征工程3

1.1.5缺失数据4

1.2选择算法4

1.2.1无监督学习5

1.2.2监督学习6

1.2.3强化学习7

1.2.4注意事项7

1.3参数调优7

1.4评价模型9

1.4.1分类指标9

1.4.2回归指标10

1.4.3验证10

1.5小结11

第2章 k均值聚类13

2.1找出顾客群13

2.2示例:影迷的性格特征13

2.3定义群组16

2.3.1有多少个群组16

2.3.2每个群组中有谁17

2.4局限性18

2.5小结19

第3章 主成分分析21

3.1食物的营养成分21

3.2主成分22

3.3示例:分析食物种类24

3.4局限性27

3.5小结29

第4章 关联规则31

4.1发现购买模式31

4.2支持度、置信度和提升度31

4.3示例:分析杂货店的销售数据33

4.4先验原则35

4.4.1寻找具有高支持度的项集36

4.4.2寻找具有高置信度或高提升度的关联规则37

4.5局限性37

4.6小结37

第5章 社会网络分析39

5.1展现人际关系39

5.2示例:国际贸易40

5.3 Louvam方法42

5.4 PageRank算法43

5.5局限性46

5.6小结47

第6章 回归分析49

6.1趋势线49

6.2示例:预测房价49

6.3梯度下降法52

6.4回归系数54

6.5相关系数55

6.6局限性56

6.7小结57

第7章 k最近邻算法和异常检测59

7.1食品检测59

7.2物以类聚,人以群分60

7.3示例:区分红白葡萄酒61

7.4异常检测62

7.5局限性63

7.6小结63

第8章 支持向量机65

8.1医学诊断65

8.2示例:预测心脏病65

8.3勾画最佳分界线66

8.4局限性69

8.5小结69

第9章 决策树71

9.1预测灾难幸存者71

9.2示例:逃离泰坦尼克号72

9.3生成决策树73

9.4局限性74

9.5小结75

第10章 随机森林77

10.1集体智慧77

10.2示例:预测犯罪行为77

10.3集成模型81

10.4自助聚集法82

10.5局限性83

10.6小结84

第11章 神经网络85

11.1建造人工智能大脑85

11.2示例:识别手写数字86

11.3神经网络的构成89

11.4激活规则91

11.5局限性92

11.6小结94

第12章 A/B测试和多臂老虎机95

12.1初识A/B测试95

12.2 A/B测试的局限性95

12.3 epsilon递减策略96

12.4示例:多臂老虎机97

12.5胜者为先99

12.6 epsilon递减策略的局限性99

12.7小结100

附录A 无监督学习算法概览101

附录B 监督学习算法概览102

附录C 调节参数列表103

附录D 更多评价指标104

术语表107

关于作者114

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