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《深入浅出Python机器学习》_段小手_2018-07-01_1
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《深入浅出Python机器学习》_段小手_2018-07-01_3
内容简介：
深入浅出 Python机器学习
4 scikit-learT非常流行的 Python机器学习库
第3章K最近邻算法——近Zhu者赤,近墨者黑
K最近邻算法的原理/024
3.2K最近邻算法的用法/025
3.2.1K最近邻算法在分类任务中的应用/025
2.2K最近邻算法处理多元分类任务/029
.2.3K最近邻算法用于回归分析/031
3.3K最近邻算法项目实战—酒的分类/034
3.3.1对数据集进行分析/034
3.3.2生成训练数据集和测试数据集036
3.3.3使用K最近邻算法进行建模1038
3.34使用模型对新样本的分类进行预测/039
第4章广义线性模型——“耿直”的算法模型
4.1线性模型的基本概念/044
4.1.1线性模型的一般公式/044
4.1.2线性模型的图形表示/045
1.3线性模型的特点/049
42最基本的线性模型—线性回归/050
42.1线性回归的基本原
42.2线性回归的性能表现051
43使用L2正则化的线性模型—岭回归/05
43.2岭回归的参数调节
44使用L1正则化的线性模型——套索回归/058
44.1套索回归的原理/058
44.2套索回归的参数调节
44.3套索回归与岭回归的对比/060
Ⅷ
4.5小结/062
第5章朴素贝叶斯—打雷啦,收衣服啊
5.1朴素贝叶斯基本概念/064
2朴素贝叶斯的简单应用/064
素贝叶斯算法的不同方法
5.2.1贝努利朴素贝叶斯068
52,2高斯朴素贝叶斯
5.2.3多项式朴素贝叶斯/072
素贝叶斯实战一一判断肿瘤是良性还是恶性/07
3.1对数据集进行分析/076
53.2使用高斯朴素贝叶斯进行建模
533高斯朴素贝叶斯的学习曲线f078
第6章决策树与随机森林—一会玩读心术的算法
1决策树/082
6.1.1决策树基本原理/082
6.1.2决策树的构建/082
6.1.3决策树的优势和不足08
62随机森林
62.1随机森林的基本概念/089
622随机森林的构建/0
6.2.3随机森林的优势和不足
6.3随机森林实例——要不要和相亲对象进一步发展/093
6.3.1数据集的准备09
.2用 get dummies处理数据/094
633用决策树建模并做出预测/096
64小结/098
Ⅸ>
深入浅出 Python机器学习
第7章支持向量机SVM—一专治线性不可分
7.1支持向量机SM基本概念/10
7.1.2支持向量机SvM的核函数/10
7.2SVM的核函数与参数选择104
2.1不同核函数的SVM对比
72,2支持向量机的 gamma参数调节/106
7.23SVM算法的优势与不足/10
7.3SVM实例—波士顿房价回归分析/108
初步了解数据集
3.2使用SVR进行建模11
第8章神经网络——曾入“冷宫”,如今得宠
8.1神经网络的前世今生/116
8.1.1神经网络的起源/116
8.1.2第一个感知器学习法则
1.3神经网络之父一杰弗瑞·欣顿/11
8.2神经网络的原理及使用/118
8.2.1神经网络的原理/118
23神经网络的参数设置/121
8.3神经网络实例—手写识别/127
使用MNST数据集
8.3.2训练MLP神经网络129
3.3使用模型进行数字识别130
第9章数据预处理、降维、特征提取及聚类—一快
刀斩乱麻
9.1数据预处理134
9.1.1使用 Standard Scaler进行数据预处理/134
2使用 Min MaxScaler进行数据预处理/13
9.1.3使用 Robustscaler进行数据预处理/13
9.14使用 normalize进行数据预处理/137
通过数据预处理提高模型准确率/138
9.2数据降维140
.2.1PCA主成分分析原理14
9.2,2对数据降维以便于进行可视化
9.2.3原始特征与PCA主成分之间的关系/143
93特征提取/144
9.3.1PCA主成分分析法用于特征提取
932非负矩阵分解用于特征提取/148
94聚类算法/149
9.4.1K均值聚类算法/150
94.2凝聚聚类算法15
小结1157
第10章数据表达与特征工程—锦上再添花
0.1数据表达/16
10.1.1使用哑变量转化类型特征160
10.1.2对数据进行装箱处理16
女据“升维
102.1向数据集添加交互式特征/166
0.2.2向数据集添加多项式特征/170
10.3自动特征选择/173
0.3.1使用单一变量法进行特征选择
深入浅出 Python机器学习
特征选择/178
104小结/182
第11章模型评估与优化—一只有更好,没有最好
11.1使用交叉验证进行模型评估/184
1.1 scikit-leam中的交叉验证法/184
1.1.2随机拆分和“挨个儿试试
11.13为什么要使用交叉验证法
112使用网格搜索优化模型参数
112.1简单网格搜索189
1.2.2与交叉验证结合的网格搜索/19
113分类模型的可信度评估/193
3.1分类模型中的预测准确率
113.2分类模型中的决定系数/19
11.4小结198
第12章建立算法的管道模型——团结就是力量
12.1管道模型的概念及用法/202
管道模型的基本概念
12.1.2使用管道模型进行网格搜索206
12.2使用管道模型对股票涨幅进行回归分析/209
2.1数据集准备/209
12.22建立包含预处理和MLP模型的管道模型/213
122.3向管道模型添加特征选择步骤
12.3使用管道模型进行模型选择和参数调优/216
1使用管道模型进行模型选择/216
用管道模型寻找更优参
12.4小结/220
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