图书介绍
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- 余本国编著 著
- 出版社： 北京：中国水利水电出版社
- ISBN：9787517074830
- 出版时间：2019
- 标注页数：327页
- 文件大小：175MB
- 文件页数：339页
- 主题词：软件工具－程序设计
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图书目录
第1章 机器学习简介1
1.1 机器学习的任务2
1.2 机器学习的三种方式3
1.3 机器学习系统的建立8
1.4 机器学习实例9
第2章 Python常用库介绍18
2.1 Python的安装（Anaconda）19
2.1.1 Spyder22
2.1.2 Jupyter Notebook23
2.2 Python常用库26
2.2.1 Numpy库27
2.2.2 Pandas库32
2.2.3 Matplotlib库37
2.2.4 Statsmodels库45
2.2.5 Scikit-learn库47
2.3 其他Python常用的数据库48
2.4 Python各种库在机器学习中的应用49
第3章 数据的准备和探索52
3.1 数据预处理53
3.2 数据假设检验59
3.3 数据间的关系65
3.4 数据可视化69
3.5 特征提取和降维79
第4章 模型训练和评估90
4.1 模型训练技巧91
4.2 分类效果的评价98
4.3 回归模型评价102
4.4 聚类分析评估104
第5章 回归分析108
5.1 回归分析简介109
5.2 多元线性回归分析111
5.2.1 多元线性回归111
5.2.2 逐步回归114
5.3 Lasso回归分析118
5.4 Logistic回归分析122
5.5 时间序列预测125
第6章 关联规则134
6.1 关联规则简介135
6.2 使用关联规则找到问卷的规则136
6.3 关联规则可视化142
第7章 无监督学习147
7.1 无监督学习介绍148
7.2 系统聚类152
7.3 K-均值聚类155
7.4 密度聚类160
7.5 Mean Shift聚类163
7.6 字典学习图像去噪165
第8章 文本LDA模型175
8.1 文本分析简介176
8.2 中文分词177
8.3 LDA主题模型分析《红楼梦》179
8.4 红楼梦人物关系185
第9章 决策树和集成学习194
9.1 模型简介195
9.2 泰坦尼克号数据预处理198
9.3 决策树模型204
9.4 决策树剪枝207
9.5 随机森林模型210
9.6 AdaBoost模型215
第10章 朴素贝叶斯和K近邻分类221
10.1 模型简介222
10.2 垃圾邮件数据预处理224
10.3 贝叶斯模型识别垃圾邮件227
10.4 基于异常值检测的垃圾邮件查找233
10.4.1 PCA异常值检测234
10.4.2 Isolation Forest异常值检测236
10.5 数据不平衡问题的处理238
10.6 K近邻分类239
第11章 支持向量机和神经网络252
11.1 模型简介253
11.2 肺癌数据可视化256
11.3 支持向量机模型259
11.4 全连接神经网络264
第12章 深度学习入门278
12.1 深度学习介绍279
12.2 卷积和池化281
12.3 CNN人脸识别290
12.4 CNN人脸检测303
12.5 深度卷积图像去噪309
12.5.1 空洞卷积309
12.5.2 图像与图像块的相互转换310
12.5.3 一种深度学习去噪方法312