圖解機器學習算法

圖解機器學習算法

《圖解機器學習算法》是一本2021年出版的圖書,由人民郵電出版社出版

基本介紹

  • 書名:圖解機器學習算法
  • 作者:[日]秋庭伸也,[日]杉山阿聖,[日]寺田學
  • 類別:機器學習
  • 出版社:人民郵電出版社
  • 出版時間:2021年
  • 開本:128 開
  • 裝幀:平裝-膠訂
  • ISBN:9787115563569
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,

內容簡介

本書基於豐富的圖示,詳細介紹了有監督學習和無監督學習的17種算法,包括線性回歸、正則化、邏輯回歸、支持向量機、核方法、樸素貝葉斯、隨機森林、神經網路、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。書中針對各算法均用Python代碼進行了實現,讀者可一邊運行代碼一邊閱讀,從而加深對算法的理解。

作者簡介

秋庭伸也(作者) 日本早稻田大學碩士畢業,目前在Recruit Communications公司擔任技術負責人。 杉山阿聖(作者) 具有多年研發經驗,目前在AI創業公司SENSY擔任機器學習研究員。 寺田學(作者) CMS Communications公司董事長、日本PyCon會議組織者、Plone基金會大使、Python工程師發展協會顧問理事、PSF(Python軟體基金會)貢獻成員。 鄭明智(譯者) 智慧醫療工程師,翻譯經驗豐富,有《白話機器學習的數學》《用Python動手學機器學習》等多部譯著。

圖書目錄

第 1章
機器學習基礎 1
1.1 機器學習概要 2
 什麼是機器學習 2
 機器學習的種類 3
 機器學習的套用 8
1.2 機器學習的步驟 9
 數據的重要性 9
 有監督學習(分類)的例子 11
 無監督學習(聚類)的例子 16
 可視化 18
 圖形的種類和畫法:使用Matplotlib顯示圖形的方法 22
 使用pandas理解和處理數據 30
 本章小結 36
第 2章
有監督學習 37
2.1 算法1:線性回歸 38
 概述 38
 算法說明 39
 詳細說明 41
2.2 算法2:正則化 45
 概述 45
 算法說明 48
 詳細說明 50
2.3 算法3:邏輯回歸 52
 概述 52
 算法說明 53
 詳細說明 55
2.4 算法4:支持向量機 58
 概述 58
 算法說明 59
 詳細說明 60
2.5 算法5:支持向量機(核方法) 63
 概述 63
 算法說明 64
 詳細說明 65
2.6 算法6:樸素貝葉斯 68
 概述 68
 算法說明 70
 詳細說明 74
2.7 算法7:隨機森林 76
 概述 76
 算法說明 77
 詳細說明 80
2.8 算法8:神經網路 81
 概述 81
 算法說明 83
 詳細說明 86
2.9 算法9:KNN 88
 概述 88
 算法說明 89
 詳細說明 90
第3章
無監督學習 93
3.1 算法10:PCA 94
 概述 94
 算法說明 95
 詳細說明 98
3.2 算法11:LSA 99
 概述 99
 算法說明 100
 詳細說明 104
3.3 算法12:NMF 105
 概述 105
 算法說明 106
 詳細說明 108
3.4 算法13:LDA 111
 概述 111
 算法說明 112
 詳細說明 114
3.5 算法14:k-means算法 117
 概述 117
 算法說明 117
 詳細說明 119
3.6 算法15:混合高斯分布 122
 概述 122
 算法說明 123
 詳細說明 126
3.7 算法16:LLE 127
 概述 127
 算法說明 128
 詳細說明 131
3.8 算法17:t-SNE 133
 概述 133
 算法說明 134
 詳細說明 136
第4章
評估方法和各種數據的處理 139
4.1 評估方法 140
 有監督學習的評估 140
 分類問題的評估方法 140
 回歸問題的評估方法 148
 均方誤差和決定係數指標的不同 152
 與其他算法進行比較 152
 超參數的設定 154
 模型的過擬合 155
 防止過擬合的方法 155
 將數據分為訓練數據和驗證數據 156
 交叉驗證 158
 搜尋超參數 160
4.2 文本數據的轉換處理 163
 基於單詞出現次數的轉換 163
 基於tf-idf的轉換 164
 套用於機器學習模型 165
4.3 圖像數據的轉換處理 167
 直接將像素信息作為數值使用 167
 將轉換後的向量數據作為輸入來套用機器學習模型 168
第5章
環境搭建 171
5.1 Python 3的安裝 172
 Windows 172
 macOS 172
 Linux 173
 使用Anaconda在Windows上安裝 174
5.2 虛擬環境 175
 通過官方安裝程式安裝Python的情況 175
 通過Anaconda安裝Python的情況 177
5.3 第三方包的安裝 178
 什麼是第三方包 178
 安裝第三方包的方法 178
參考文獻 180

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