机器学习案例实战

图书标准信息

• 作者 赵卫东 著
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2019-09
• 版次 1
• ISBN 9787115514103
• 定价 59.80元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 283页

【内容简介】

机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点；然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上，利用上述介绍的这些平台，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络等机器学习算法在金融、商业、汽车、电力等领域的应用。

本书内容深入浅出，提供了详细的 Python 代码，既可以作为从事机器学习、数据挖掘的相关研究人员的参考书，也可以作为高校相关专业机器学习、数据挖掘等课程的实验和实训教材。

【作者简介】

复旦大学计算机科学技术学院副教授，博士。主要研究方向为商务数据分析和大数据分析。2015年度上海市科技进步二等奖获得者。主持的“商务智能”课程被评为上海市精品课程，并获得2013年度上海市高等教育教学成果二等奖。主持完成国家自然科学基金、上海市浦江人才及企业合作课题等20多个项目。在国内外期刊和相关学术会议发表论文90多篇。出版多本教材和专著

【目录】

第1章 常用机器学习平台． 1

1．1　常用机器学习工具1

1．2　TI-ONE 平台概述3

1．3　PySpark 介绍4

1．4　TI-ONE 机器学习平台主要的组件5

1．4．1　数据源组件　5

1．4．2　机器学习组件　6

1．4．3　输出组件10

1．4．4　模型评估组件　11

第2章　银行信用卡风险的可视化分析．　12

2．1　Tableau 简介13

2．2　用户信用等级影响因素13

2．3　用户消费情况对信用等级的影响．19

2．4　用户拖欠情况对信用等级的影响．24

2．5　欺诈用户特征分析27

第3章　贷款违约行为预测．　31

3．1　建立信用评估模型的必要性31

3．2　数据准备与预处理32

3．2．1　原始数据集　33

3．2．2　基础表数据预处理　36

3．2．3　多表合并40

3．3　模型选择．42

3．3．1　带正则项的Logistic 回归模型　42

3．3．2　朴素贝叶斯模型　42

3．3．3　随机森林模型　42

3．3．4　SVM 模型　43

3．4　TI-ONE 整体流程43

3．4．1　登录TI-ONE　44

3．4．2　输入工作流名称　44

3．4．3　上传数据　45

3．4．4　数据预处理　46

3．4．5　拆分出验证集　50

3．4．6　拆分出测试集　51

3．4．7　模型训练和评估　51

第4章　保险风险预测．61

4．1　背景介绍　61

4．2　数据预处理63

4．2．1　数据加载与预览　63

4．2．2　缺失值处理　64

4．2．3　属性值的合并与连接　65

4．2．4　数据转换　66

4．2．5　数据标准化和归一化　67

4．3　多维分析．67

4．4　基于神经网络模型预测保险风险．70

4．5　使用SVM 预测保险风险．74

第5章　银行客户流失预测　80

5．1　问题描述　80

5．2　数据上传．82

5．3　数据预处理83

5．3．1　非数值特征处理　83

5．3．2　数据离散化处理　83

5．3．3　数据筛选　85

5．3．4　数据格式转化　86

5．3．5　数据分割　87

5．4　数据建模　88

5．5　模型校验评估　91

5．5．1　二分类算法评估　91

5．5．2　ROC 曲线绘制．　92

5．5．3　决策树参数优化　94

5．5．4　k 折交叉验证．　95

5．6　工作流的运行．95

5．7　算法性能比较．98

第6章　基于深度神经网络的股票预测　100

6．1　股票趋势预测的背景和分析思路100

6．2　数据提取．103

6．3　数据预处理103

6．3．1　数据归一化103

6．3．2　加窗处理104

6．3．3　分割数据集106

6．3．4　标签独热编码转化106

6．4　模型训练．106

6．5　算法评估．110

6．6　算法比较．111

第7章　保险产品推荐119

7．1　保险产品推荐的流程．120

7．2　数据提取．121

7．2．1　上传原始文件　121

7．2．2　读取训练集和检验集　122

7．3　数据预处理124

7．3．1　去重和合并数据集124

7．3．2　缺失值处理　125

7．3．3　特征选择　126

7．3．4　类型变量独热编码　127

7．3．5　数值变量规范化　127

7．3．6　生成训练集和检验集　128

7．4　构建保险预测模型129

7．5　模型评估．131

第8章　零售商品销售预测．　133

8．1　问题分析．133

8．2　数据探索．135

8．2．1　上传原始数据　135

8．2．2　数据质量评估　136

8．3　数据预处理139

8．3．1　填补缺失值　139

8．3．2　修正异常值　140

8．3．3　衍生字段　141

8．3．4　类型变量数值化和独热编码化　142

8．3．5　数据导出　143

8．4　建立销售量预测模型．143

8．4．1　线性回归模型　144

8．4．2　Ridge 回归模型．　145

8．4．3　Lasso 回归模型．　145

8．4．4　Elastic Net 回归模型．　146

8．4．5　决策树回归模型　146

8．4．6　梯度提升树回归模型　147

8．4．7　随机森林回归模型　148

8．5　模型评估．148

第9章　汽车备件销售预测．　151

9．1　数据理解．151

9．2　数据分析流程．152

9．2．1　设置数据源　152

9．2．2　数据预处理　155

9．2．3　建模分析与评估　158

9．3　聚类分析．162

第10章　火力发电厂工业蒸汽量预测．166

10．1　确定业务问题．166

10．2　数据理解．166

10．3　工业蒸汽量的预测建模过程167

10．3．1　设置数据源　168

10．3．2　数据预处理　168

10．3．3　建模分析与评估　172

第11章　图片风格转化．179

11．1　CycleGAN 原理．180

11．2　图片风格转化整体流程182

11．2．1　设置数据源　183

11．2．2　数据预处理184

11．2．3　模型训练　186

11．2．4　验证模型参数以及测试集　193

11．2．5　模型测试——转化图片风格194

11．3　运行工作流195

11．4　算法比较．198

11．4．1　CycleGAN 与pix2pix 模型．　198

11．4．2　CycleGAN 与DistanceGAN 模型　198

11．5　使用TensorFlow 实现图片风格转化．199

第12章　人类活动识别．206

12．1　问题分析．206

12．2　数据探索．207

12．3　数据预处理209

12．4　模型构建．210

12．5　模型评估．214

第13章　GRU 算法在基于Session 的推荐系统的应用　221

13．1　问题分析．221

13．2　数据探索与预处理222

13．2．1　数据变换　223

13．2．2　数据过滤　223

13．2．3　数据分割　223

13．2．4　格式转换224

13．3　构建GRU 模型225

13．3．1　GRU 概述　225

13．3．2　构建GRU 推荐模型．　226

13．4　模型评估．229

第14章　人脸老化预测　233

14．1　问题分析与数据集简介233

14．2　图片编码与GAN 设计．234

14．3　模型实现．235

14．4　实验分析．236

第15章　出租车轨迹数据分析　243

15．1　数据获取．244

15．2　数据预处理246

15．3　数据分析．252

15．3．1　出租车区域推荐以及交通管理建议　252

15．3．2　城市规划建议　257

第16章　城市声音分类．261

16．1　数据准备与探索261

16．2　数据特征提取．268

16．3　构建城市声音分类模型271

16．3．1　使用MLP 训练声音分类模型　271

16．3．2　使用LSTM 与GRU 网络训练声音分类模型．　273

16．3．3　使用CNN 训练声音分类模型　274

16．4　声音分类模型评估275

16．4．1　MLP 网络性能评估　275

16．4．2　LSTM 与GRU 网络性能评估．　276

16．4．3　CNN 性能评估　277

后记　数据分析技能培养　279

参考文献．　282