机器学习在线解析阿里云机器学习平台
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￥ 49.77 6.3折 ￥ 79 全新
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作者杨旭 著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121318696
出版时间2017-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数264页
字数99999千字
定价79元
货号7560982
上书时间2024-07-05
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商品详情
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基本信息
书名:机器学习在线解析阿里云机器学习平台
定价：79元
作者:杨旭 著
出版社：电子工业出版社
出版日期：2017-08-01
ISBN：9787121318696
字数：263000
页码：264
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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《机器学习在线：解析阿里云机器学习平台》以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。
内容提要
以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。
目录
章 阿里云机器学习 11．1 产品特点 11．2 名词解释 21．3 构建机器学习实验 31．3．1 新建实验 31．3．2 使用组件搭建工作流 41．3．3 运行实验、查看结果 51．3．4 模型部署、在线预测 6第2章 商家作弊行为检测 72．1 数据探索 82．2 建模、预测和评估 152．3 尝试其他分类模型 192．4 判断商家作弊 24第3章 生存预测 273．1 数据集一 273．1．1 特征分析 283．1．2 生存预测 333．2 数据集二 363．2．1 随机森林模型 393．2．2 朴素贝叶斯模型 47第4章 信用风险预测 504．1 整体流程 534．1．1 特征哑元化 544．1．2 特征重要性 574．2 模型效果评估 614．3 减少模型特征的个数 62第5章 用户购买行为预测 655．1 数据探索 665．2 思路 685．2．1 用户和品牌的各种特征 695．2．2 二分类模型训练 715．3 计算训练数据集 715．3．1 原始数据划分 725．3．2 计算特征 745．3．3 计算标签 895．4 二分类模型训练 905．4．1 正负样本配比 905．4．2 逻辑回归算法 925．4．3 随机森林算法 94第6章 聚类与分类 966．1 数据可视化 976．2 K-Means聚类 986．2．1 聚类、评估流程 1006．2．2 聚成两类 1016．2．3 聚成三类 1036．3 K近邻算法 1046．3．1 使用KNN算法进行分类 1056．3．2 算法比较 1086．4 多分类模型 1096．4．1 使用朴素贝叶斯算法 1096．4．2 使用逻辑回归多分类算法 1126．4．3 使用随机森林算法 1156．4．4 各多分类模型效果对比 118第7章 葡萄酒品质预测 1197．1 数据探索 1207．2 线性回归 1237．3 GBDT回归 125第8章 文本分析 1278．1 分词 1288．2 词频统计 1308．3 单词的区分度 1318．4 字符串比较 1338．5 抽取关键词、关键句 1398．5．1 原理简介 1398．5．2 完整流程 1418．6 主题模型 1468．6．1 LDA模型 1478．6．2 新闻的主题模型 1498．6．3 数据预处理 1508．6．4 主题与原始分类的关系 1538．7 单词映射为向量 1608．7．1 相近单词 1628．7．2 单词聚类 1658．8 组件使用小结 168第9章 基于用户退货描述的赔付预测 1709．1 思路 1719．2 训练集的特征生成 1739．3 测试集的特征生成 1809．4 模型训练、预测、评估 1819．5 提高召回率 1850章 情感分析 18910．1 词袋模型 19010．1．1 训练集的特征生成 19210．1．2 测试集的特征生成 19610．1．3 模型训练、预测、评估 19710．2 词向量模型 20010．2．1 特征生成 20110．2．2 模型训练 2061章 影片推荐 21111．1 协同过滤 21211．2 整体流程 21311．3 预处理，过滤出好评信息 21511．4 计算影片间的相似度 21511．5 计算用户可能喜欢的影片 22111．6 查看推荐效果 2242章 支持深度学习框架 22712．1 TensorFlow组件简介 22712．2 Softmax模型 23112．3 深度神经网络 234附录A 237
作者介绍
2004年获南开大学数学博士学位；随后在南开大学信息学院从事博士后研究工作；2006年加入微软亚洲研究院，进行符号计算、大规模矩阵计算及机器学习算法研究；2010年加入阿里巴巴，从事大数据相关的统计和机器学习算法研发。著有《重构大数据统计》。
序言
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【封面】
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