《Python機器學習算法與套用》是清華大學出版社2020年出版的圖書，作者是鄧立國。
基本介紹
- 中文名：Python機器學習算法與套用
- 作者：鄧立國
- 類別：程式設計
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2020年5月
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝-膠訂
- ISBN：9787302548997
內容簡介,作品目錄,作者簡介,
內容簡介
本書理論與實踐相結合，詳細闡述機器學習數據特徵與分類算法，基於Python 3精心編排大量的機器學習場景與開源平台套用，高效利用Python 3代碼翔實地闡釋機器學習核心算法及其工具的場景套用。 本書分為6章，主要內容包括機器學習概述、數據特徵、分類算法、項目，以及在機器學習平台Kaggle與PaddlePaddle上實現分類、預測及推薦等實戰操作。 本書適合機器學習的研究人員、計算機或數學等相關從業者參考學習，也可以作為計算機或數學等專業本科高年級或研究生專業用書。
作品目錄
第1章機器學習概述 1
1.1機器學習定義 1
1.2機器學習的發展 2
1.3機器學習的分類 3
1.4機器學習的研究領域 6
1.5本章小結 8
第2章機器學習數據特徵 9
2.1數據分布性 9
2.1.1數據分布集中趨勢的測定 9
2.1.2數據分布離散程度的測定 14
2.1.3數據分布偏態與峰度的測定 17
2.2數據相關性 19
2.2.1相關關係 19
2.2.2相關分析 22
2.3數據聚類性 24
2.4數據主成分分析 27
2.4.1主成分分析的原理及模型 27
2.4.2主成分分析的幾何解釋 29
2.4.3主成分的導出 30
2.4.4證明主成分的方差是依次遞減 31
2.4.5主成分分析的計算 32
2.5數據動態性 34
2.6數據可視化 37
2.7本章小結 39
第3章機器學習分類算法 40
3.1數據清洗和特徵選擇 40
3.1.1數據清洗 40
3.1.2特徵選擇 42
3.1.3回歸分析 45
3.2決策樹、隨機森林 47
3.3SVM 51
3.3.1最優分類面和廣義最優分類面 52
3.3.2SVM的非線性映射 55
3.3.3核函式 56
3.4聚類算法 56
3.5EM算法 61
3.6貝葉斯算法 63
3.7隱馬爾可夫模型 63
3.8LDA主題模型 66
3.9人工神經網路 69
3.10KNN算法 73
3.11本章小結 76
第4章Python機器學習項目 77
4.1SKlearn 78
4.1.1SKlearn包含的機器學習方式 78
4.1.2SKlearn的強大資料庫 79
4.1.3鳶尾花數據集舉例 80
4.1.4Boston房價數據集的示例 83
4.2TensorFlow 85
4.2.1TensorFlow簡介 86
4.2.2TensorFlow的下載與安裝 88
4.2.3TensorFlow的基本使用 91
4.3Theano 96
4.4Caffe 115
4.4.1Caffe框架與運行環境 115
4.4.2網路模型 119
4.5Gensim 125
4.5.1Gensim特性與核心概念 125
4.5.2訓練語料的預處理 125
4.5.3主題向量的變換 126
4.5.4文檔相似度的計算 127
4.6Pylearn2 134
4.7Shogun 135
4.8Chainer 136
4.9NuPIC 143
4.10Neon 160
4.11Nilearn 165
4.12Orange3 168
4.13PyMC與PyMC3 171
4.14PyBrain 175
4.15Fuel 181
4.16PyMVPA 184
4.17Annoy 186
4.18Deap 190
4.19Pattern 191
4.20Requests 195
4.21Seaborn 199
4.22本章小結 206
第5章Kaggle平台機器學習實戰 207
5.1Kaggle信用卡欺詐檢測 207
5.1.1Kaggle信用卡欺詐檢測準備 207
5.1.2Kaggle信用卡欺詐檢測實例 210
5.2Kaggle機器學習案例 228
5.2.1Kaggle機器學習概況 229
5.2.2腳踏車租賃數據分析與可視化案例 230
5.3本章小結 241
第6章PaddlePaddle平台機器學習實戰 242
6.1PaddlePaddle平台安裝 242
6.2PaddlePaddle平台手寫體數字識別 243
6.3PaddlePaddle平台圖像分類 261
6.4PaddlePaddle平台詞向量 277
6.5PaddlePaddle平台個性化推薦 289
6.6PaddlePaddle平台情感分析 302
6.7本章小結 311
參考文獻 312
作者簡介
鄧立國，東北大學計算機套用博士畢業。2005年開始在瀋陽師範大學軟體學院、教育技術學院任教，主要研究方向：數據挖掘、知識工程、大數據處理、雲計算、分散式計算等。以作者發表學術論文30多篇（26篇EI），主編教材 1 部，主持科研課題6項，經費10餘萬元，多次獲得校級科研優秀獎，作為九三社員提出的智慧城市提案被市政府採納，研究成果被教育廳等單位採用。
