Python快乐编程——机器学习从入门到实战

图书标准信息

• 作者 千锋教育高教产品研发部
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2021-08
• 版次 1
• ISBN 9787302576969
• 定价 59.80元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 272页
• 字数 412.000千字

【内容简介】

:
本书采用理论与实战相结合的形式，通过生活中的例子来讲解理论知识，结合实际案例代码，帮助读者在掌握机器学习理论的同时，打下项目实践的基础，同时配有丰富的教学资源，帮助读者自学或开展教学工作。
    本书共13章，涵盖机器学习入门所需的数学知识及相关算法，包括K近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归与梯度下降、支持向量机、AdaBoost算法、线性回归、K-means算法、Apriori算法、FP-growth算法、主成分分析和奇异值分解。本书将理论与实际操作相结合，通过丰富的程序实例和详尽的步骤讲解，与读者一起跳出枯燥的理论知识，快乐学习。
    本书适合刚进入机器学习领域的读者，也可以作为大专院校相关专业的教材。

【作者简介】

胡耀文，清华大学出版社技术编审委员会委员，2009年参与国庆60周年官兵电子纪念册项目，cdn有名技术专家，博客浏览量超过1460350次，2014年2016年连续三年获得微软优选mvp很有价值专家。

【目录】

章初识python机器学

1.1机器学简介

1.1.1机器学的起源及发展

1.1.2监督学

1.1.3无监督学

1.1.4半监督学

1.1.5强化学

1.1.6机器学程序开发步骤

1.1.7机器学发展现状

1.1.8机器学的未来

1.2使用python语言开发

1.3numpy函数库基础

1.3.1numpy函数库的安装

1.3.2numpy函数库入门

1.4scipy函数库基础

1.4.1scipy函数库的安装

1.4.2scipy函数库入门

1.5matplotlib库

1.5.1matplotlib库的安装

1.5.2matplotlib库的使用

1.6集成开发环境anaconda

1.7本章小结

1.8题

第2章k近邻算法

2.1k近邻算法概述

2.1.1k近邻算法的基本思想

2.1.2k近邻的距离度量表示法

2.1.3k值的选择

2.2k近邻算法的实现：kd树

2.2.1kd树简介

2.2.2kd树的构建

2.2.3搜d树

2.3实战：利用k近邻算法改进约会

2.4本章小结

2.5题

第3章决策树

3.1决策树与信息熵

3.1.1决策树简介

3.1.2信息与自信息

3.1.3信息熵

3.1.4信息增益与划分数据集

3.2构建决策树

3.3可视化决策树

3.3.1注释结点

3.3.2构建完整的注解树

3.4基尼指数与cart算法

3.5决策树的剪枝

3.6本章小结

3.7题

第4章朴素贝叶斯

4.1概率分布与贝叶斯决策论

4.2条件概率

4.3贝叶斯分类

4.4朴素贝叶斯分类

4.5实战：利用朴素贝叶斯分类模型进行文档分类

4.5.1将单词表转换为向量

4.5.2概率计算

4.5.3通过朴素贝叶斯模型进行文件分类

4.6实战：利用朴素贝叶斯分类模型过滤垃圾邮件

4.6.1切分文本

4.6.2通过朴素贝叶斯模型过滤垃圾邮件

4.7本章小结

4.8题

第5章逻辑回归与梯度下降

5.1逻辑回归与sigmoid函数

5.1.1逻辑回归简介

5.1.2sigmoid函数简介

5.2梯度下降算法

5.2.1二维坐标系中的梯度下降算法

5.2.2三维坐标系中的梯度下降算法

5.3通过梯度下降算法找到佳参数

5.4决策边界

5.5梯度下降算法的改进

5.5.1批量梯度下降算法

5.5.2梯度下降算法

5.6本章小结

5.7题

第6章支持向量机

6.1支持向量机简介

6.2寻找优选间隔

6.3序列小优化

6.3.1序列小化算法简介

6.3.2通过序列小优化算法处理小规模数据集

6.3.3通过完整的序列小优化算法进行优化

6.4核函数及其应用

6.4.1高斯核函数

6.4.2高斯核函数的应用

6.5本章小结

6.6题

第7章adaboost算法

7.1集成学算法简介

7.2adaboost算法

7.3单层决策树与adaboost算法

7.4实战：通过adaboost算法进行分类

7.5非均衡分类

7.5.1分类能度量指标：正确率、召回率

7.5.2分类能度量指标：roc曲线

7.5.3非均衡数据的采样方法

7.6本章小结

7.7题

第8章线回归

8.1线回归

8.1.1简单的线回归

8.1.2多元线回归

8.2局部加权线回归

8.3正则化的线回归

8.3.1岭回归

8.3.2lasso回归

8.4方差与偏差的衡

8.5本章小结

8.6题

第9章k-means算法

9.1无监督学算法

9.2k-means算法简介

9.3构建简单的k-means模型

9.4k值的选择

9.4.1肘部法则

9.4.2轮廓系数

9.4.3间隔统计量

9.4.4canopy算法

9.5二分k-means算法

9.6本章小结

9.7题

0章apriori算法

10.1关联分析算法简介

10.2apriori算法的工作

10.3实战：python编程发现频繁项集

10.4实战：python编程发现强关联规则

10.5本章小结

10.6题

1章fp-growth算法

11.1fp-growth算法简介

11.2构建fp树

11.2.1创建fp树的数据结构

11.2.2通过python构建fp树

11.3通过fp-growth算法提取频繁项集

11.3.1提取条件模式基

11.3.2创建条件fp树

11.4实战：从超市购物清单中发掘信息

11.5本章小结

11.6题

2章主成分分析

12.1数据降维

12.2实战：通过python实现简单的主成分分析

12.3对iris数据集降维

12.4本章小结

12.5题

3章奇异值分解

13.1特征值分解

13.2奇异值分解简介

13.3实战：通过python实现图片压缩

13.4基于协同过滤的算法

13.4.1算法概述

13.4.2协同系统概述

13.4.3实战：通过python实现基于用户的协同系统

13.4.4实战：通过python实现基于物品的协同系统

13.4.5构建引擎面临的挑战

13.5本章小结

13.6题