机器学习图解

图书标准信息

• 作者 [加拿大]路易斯·G·塞拉诺(Luis G. Serrano)著 郭涛 译
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2023-07
• 版次 1
• ISBN 9787302634645
• 定价 128.00元
• 装帧 其他
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 380页
• 字数 539千字

【内容简介】

阅读本书，即使读者仅掌握高中数学知识，也能理解和应用强大的机器学习技术！简单来讲，机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术，当你提供更多数据时，算法可反馈更好的结果。ML支持许多尖端技术，如推荐系统、面部识别软件、智能扬声器，甚至包括自动驾驶汽车。本书不落窠臼，示例丰富，精选的练习十分有趣，插图清晰，讲解机器学习的核心概念。 《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。本书不谈深奥的术语，只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目，包括垃圾邮件检测和图像识别模型；还将学习一些实用技能，以清理和准备数据。 ? 分类和划分数据的监督算法 ? 清理和简化数据的方法 ? 机器学习包和工具 ? 复杂数据集的神经网络和集成方法 读者阅读本书前，**了解Python基础知识，不必了解机器学习知识。

【作者简介】

Luis G. Serrano是量子人工智能领域的研究科学家。此前，他曾担任Google机器学习工程师和Apple公司首席人工智能教师。

【目录】

第1 章 什么是机器学习？这是一种常识，唯一特别之处在于由计算机完成      1

1.1 我是否需要掌握大量的数学和编程背景知识才能理解机器学习       2

1.2 机器学习究竟是什么     3

1.3 如何让机器根据数据做出决策？记忆-制定-预测框架        6

1.4 本章小结            12

第2 章 机器学习类型           15

2.1 标签数据和无标签数据的区别              17

2.2 监督学习：处理标签数据的机器学习分支         18

2.3 无监督学习：处理无标签数据的机器学习分支    21

2.4 什么是强化学习       28

2.5 本章小结            30

2.6 练习               31

第3 章 在点附近画一条线：线性回归                  33

3.1 问题：预测房屋的价格   35

3.2 解决方案：建立房价回归模型               35

3.3 如何让计算机绘制出这条线：线性回归算法    41

3.4 如何衡量结果？误差函数               54

3.5 实际应用：使用Turi Create预测房价            61

3.6 如果数据不在一行怎么办？多项式回归          63

3.7 参数和超参数         64

3.8 回归应用            6

3.9 本章小结            66

3.10 练习              66

第4 章 优化训练过程：欠拟合、过拟合、测试和正则化    69

4.1 使用多项式回归的欠拟合和过拟合示例         71

4.2 如何让计算机选择正确的模型？测试          73

4.3 我们在哪里打破了黄金法则，如何解决呢？验证集             75

4.4 一种决定模型复杂度的数值方法：模型复杂度图               76

4.5 避免过拟合的另一种选择：正则化             77

4.6 使用Turi Create 进行多项式回归、测试和正则化    85

4.7 本章小结            89

4.8 练习               90

第5 章 使用线来划分点: 感知器算法                  93

5.1 问题：我们在一个外星球上，听不懂外星人的语言    95

5.2 如何确定分类器的好坏？误差函数           108

5.3 如何找到一个好的分类器？感知器算法         115

5.4 感知器算法编程实现   123

5.5 感知器算法的应用     128

5.6 本章小结           129

5.7 练习              130

第6 章 划分点的连续方法：逻辑分类器                 133

6.1 逻辑分类器：连续版感知器分类器           134

6.2 如何找到一个好的逻辑分类器？逻辑回归算法     144

6.3 对逻辑回归算法进行编程              150

6.4 实际应用：使用Turi Create对IMDB 评论进行分类              154

6.5 多分类：softmax 函数  156

6.6 本章小结           157

6.7 练习              158

第7 章 如何衡量分类模型？准确率和其他相关概念          159

7.1 准确率：模型的正确频率是多少            160

7.2 如何解决准确率问题？定义不同类型的误差以及如何进行衡量        161

7.3 一个有用的模型评价工具ROC 曲线          170

7.4 本章小结           179

7.5 练习              181

第8 章 使用概率最大化：朴素贝叶斯模型         183

8.1 生病还是健康？以贝叶斯定理为主角的故事     184

8.2 用例：垃圾邮件检测模型              188

8.3 使用真实数据构建垃圾邮件检测模型        201

8.4 本章小结           204

8.5 练习              205

第9 章 通过提问划分数据：决策树                207

9.1 问题：需要根据用户可能下载的内容向用户推荐应用              213

9.2 解决方案：构建应用推荐系统              214

9.3 超出“是”或“否”之类的问题         228

9.4 决策树的图形边界     231

9.5 实际应用：使用Scikit-Learn 构建招生模型    234

9.6 用于回归的决策树     238

9.7 应用              241

9.8 本章小结           242

9.9 练习              242

第10 章 组合积木以获得更多力量：神经网络            245

10.1 以更复杂的外星球为例，开启神经网络学习     247

10.2 训练神经网络       258

10.3 Keras 中的神经网络编程             264

10.4 用于回归的神经网络  272

10.5 用于更复杂数据集的其他架构          273

10.6 本章小结          275

10.7 练习             276

第11 章 用风格寻找界限：支持向量机和内核方法     279

11.1 使用新的误差函数构建更好的分类器       281

11.2 Scikit-Learn 中的SVM编程             287

11.3 训练非线性边界的SVM：内核方法          289

11.4 本章小结          308

11.5 练习             309

第12 章 组合模型以最大化结果：集成学习            311

12.1 获取朋友的帮助     312

12.2 bagging：随机组合弱学习器以构建强学习器    314

12.3 AdaBoost：以智能方式组合弱学习器以构建强学习器           319

12.4 梯度提升：使用决策树构建强学习器       327

12.5 XGBoost：一种梯度提升的极端方法        332

12.6 集成方法的应用     340

12.7 本章小结          341

12.8 练习             341

第13 章 理论付诸实践：数据工程和机器学习真实示例      343

13.1 泰坦尼克号数据集    344

13.2 清洗数据集：缺失值及其处理方法        348

13.3 特征工程：在训练模型之前转换数据集中的特征             350

13.4 训练模型          355

13.5 调整超参数以找到最佳模型：网格搜索     359

13.6 使用k 折交叉验证来重用训练和验证数据     362

13.7 本章小结          363

13.8 练习             364

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附录A 习题解答              365

附录B 梯度下降背后的数学原理：

使用导数和斜率下山     398

附录C 参考资料              416