Java机器学习/智能系统与技术丛书
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北京朝阳
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作者(美)乌黛·卡马特//克里希纳·肖佩拉|译者:陈瑶//陈峰//刘江一
出版社机械工业
ISBN9787111609193
出版时间2018-09
装帧其他
开本其他
定价89元
货号30298200
上书时间2024-11-11
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目录
推荐序
译者序
前言
作者简介
审校者简介
第1章 机器学习回顾
1.1 机器学习历史和定义
1.2 哪些不属于机器学习
1.3 机器学习概念和术语
1.4 机器学习类型及其子类
1.5 用于机器学习的数据集
1.6 机器学习的应用
1.7 机器学习中的实际问题
1.8 机器学习角色与过程
1.8.1 角色
1.8.2 过程
1.9 机器学习工具和数据集
1.10 小结
第2章 监督学习在现实世界中的实践方法
2.1 正式描述和符号
2.1.1 数据质量分析
2.1.2 描述性数据分析
2.1.3 可视化分析
2.2 数据转换与预处理
2.2.1 特征构造
2.2.2 处理缺失值
2.2.3 离群值
2.2.4 离散化
2.2.5 数据采样
2.2.6 训练集、验证集和测试集
2.3 特征关联分析与降维
2.3.1 特征搜索技术
2.3.2 特征评估技术
2.4 模型建立
2.4.1 线性模型
2.4.2 非线性模型
2.4.3 集成学习和元学习器
2.5 模型评价、评估和比较
2.5.1 模型评价
2.5.2 模型评估指标
2.5.3 模型比较
2.6 Horse Colic分类案例研究
2.6.1 业务问题
2.6.2 机器学习映射
2.6.3 数据分析
2.6.4 监督学习实验
2.6.5 结果、观察和分析
2.7 小结
2.8 参考文献
第3章 无监督机器学习技术
内容摘要
乌黛·卡马特、克里希纳·肖佩拉著的《Java机器学习》基于Java全面、系统阐述机器学习技术、工具及实践，既涵盖分类、聚类、降维、离群值
检测、半监督学习和主动学习等机器学习中的经典技术，又介绍了近期高深的主题，包括流数据学习、深度学习，以及大数据学习的挑战，包含丰富的案例研究，可以帮助你快速掌握各种实用机器学习技术、工具和方法，高效解决手头业务问题。
本书将会解释如何把机器学习应用到真实世界的数据和领域中，提供了正确的方法论、流程、应用软件以及分析。每一章中都包含案例研究，介绍如何使用最合适的开源Java工具来应用本章所学的技术，提供超过15种的开源Java工具，广泛支持各种技术，既有代码示例，也有使用实践。同时，还展示了超过10个真实世界的机器学习案例，演示了数据科学的工作流程。配套网站提供源码和数据，对于学生和数据分析从业人员来说，可以直接用刚学到的方法进行实验，或者通过将这些方法应用到真实环境中，加深对它们的理解。
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