《Python高級機器學習》是2020年1月人民郵電出版社出版的圖書，作者是[英]約翰·哈蒂（John Hearty）。
基本介紹
- 書名：Python高級機器學習
- 作者：[英]約翰·哈蒂（John Hearty）
- ISBN：9787115529688
- 頁數：175頁
- 定價：59元
- 出版社：人民郵電出版社
- 出版時間：2020年1月
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
Python是傑出的腳本語言，在速度、安全性和可擴展性等方面表現出眾。在機器學習領域，越來越多的從業者也選擇使用易於上手、功能強大的Python語言。本書依次介紹無監督機器學習、深度信念網路、堆疊式降噪自編碼機、卷積神經網路、半監督學習技術、文本特徵工程，模型集成方法，以及其他一些實用的Python機器學習工具。除了理論知識與代碼實現，本書還細緻講解了分析和解決問題的思路，極具啟發性。
圖書目錄
著作權聲明 iii
前言 v
第 1章 無監督機器學習 1
1.1 主成分分析 1
1.1.1 主成分分析入門 2
1.1.2 套用主成分分析 3
1.2 k均值聚類 5
1.2.1 聚類入門 5
1.2.2 開始聚類分析 6
1.2.3 調整聚類參數 10
1.3 自組織映射 13
1.3.1 自組織映射入門 13
1.3.2 部署自組織映射 14
1.4 擴展閱讀 17
1.5 小結 18
第 2章 深度信念網路 19
2.1 神經網路入門 19
2.1.1 神經網路的組成 20
2.1.2 網路拓撲結構 20
2.2 受限玻爾茲曼機 23
2.2.1 受限玻爾茲曼機簡介 23
2.2.2 受限玻爾茲曼機的套用 26
2.2.3 受限玻爾茲曼機的擴展套用 35
2.3 深度信念網路 35
2.3.1 訓練深度信念網路 36
2.3.2 套用深度信念網路 36
2.3.3 驗證深度信念網路 39
2.4 擴展閱讀 40
2.5 小結 40
第3章 堆疊式降噪自編碼機 41
3.1 自編碼機 41
3.1.1 自編碼機簡介 41
3.1.2 降噪自編碼機 43
3.1.3 套用降噪自編碼機 44
3.2 堆疊式降噪自編碼機 47
3.2.1 套用堆疊式降噪自編碼機 48
3.2.2 評估堆疊式降噪自編碼機的性能 53
3.3 擴展閱讀 54
3.4 小結 54
第4章 卷積神經網路 55
4.1 CNN介紹 55
4.1.1 CNN拓撲結構 56
4.1.2 套用CNN 66
4.2 擴展閱讀 71
4.3 小結 71
第5章 半監督學習 72
5.1 簡介 72
5.2 何為半監督學習 72
5.3 半監督算法實戰 73
5.3.1 自訓練 73
5.3.2 對比悲觀似然估計 81
5.4 擴展閱讀 89
5.5 小結 90
第6章 文本特徵工程 91
6.1 介紹 91
6.2 文本特徵工程 92
6.2.1 清洗文本數據 92
6.2.2 根據文本數據構造特徵 99
6.2.3 測試準備好的數據 103
6.3 擴展閱讀 108
6.4 小結 109
第7章 特徵工程II 110
7.1 介紹 110
7.2 創建特徵集 110
7.2.1 為機器學習套用構建特徵 111
7.2.2 運用特徵選擇技術 117
7.3 特徵工程實戰 123
7.4 擴展閱讀 141
7.5 小結 142
第8章 集成方法 143
8.1 集成簡介 143
8.1.1 理解平均集成 144
8.1.2 套用提升法 148
8.1.3 使用堆疊集成 153
8.2 在動態套用中使用模型 157
8.2.1 理解模型穩健性 158
8.2.2 控制模型穩健性的策略 163
8.3 擴展閱讀 166
8.4 小結 166
第9章 其他Python機器學習工具 167
9.1 可選的開發工具 167
9.1.1 Lasagne簡介 167
9.1.2 TensorFlow簡介 169
9.1.3 何時使用這些庫 173
9.2 擴展閱讀 174
9.3 小結 175
附錄 代碼運行要求 176
