包郵 PYTHON機器學(xué)習(xí)手冊:從數(shù)據(jù)預(yù)處理到深度學(xué)習(xí)

作者：（美）ChrisAlbon（克里斯·阿

出版社：電子工業(yè)出版社出版時間：2018-05-01

開本：其他頁數(shù)： 368

本類榜單：計算機/網(wǎng)絡(luò)銷量榜

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版權(quán)信息
本書特色
內(nèi)容簡介
目錄
作者簡介

PYTHON機器學(xué)習(xí)手冊:從數(shù)據(jù)預(yù)處理到深度學(xué)習(xí) 版權(quán)信息

ISBN：9787121369629
條形碼：9787121369629 ; 978-7-121-36962-9
裝幀：一般膠版紙
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網(wǎng)絡(luò)
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人工智能

PYTHON機器學(xué)習(xí)手冊:從數(shù)據(jù)預(yù)處理到深度學(xué)習(xí) 本書特色

這是一本關(guān)于Python的圖書，采用基于任務(wù)的方式來介紹如何在機器學(xué)習(xí)中使用Python。書中有近200個獨立的解決方案（并提供了相關(guān)代碼，讀者可以復(fù)制并粘貼這些代碼，用在自己的程序中），針對的都是數(shù)據(jù)科學(xué)家或機器學(xué)習(xí)工程師在構(gòu)建模型時可能遇到的*常見任務(wù)，涵蓋*簡單的矩陣和向量運算到特征工程以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。本書不是機器學(xué)習(xí)的入門書，適合熟悉機器學(xué)習(xí)的理論和概念的讀者擺在案頭作為參考，他們可以借鑒書中的代碼，快速解決在機器學(xué)習(xí)的日常開發(fā)中遇到的挑戰(zhàn)。

PYTHON機器學(xué)習(xí)手冊:從數(shù)據(jù)預(yù)處理到深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容簡介

這是一本關(guān)于Python的圖書，采用基于任務(wù)的方式來介紹如何在機器學(xué)習(xí)中使用Python。書中有近200個獨立的解決方案（并提供了相關(guān)代碼，讀者可以復(fù)制并粘貼這些代碼，用在自己的程序中），針對的都是數(shù)據(jù)科學(xué)家或機器學(xué)習(xí)工程師在構(gòu)建模型時可能遇到的很常見任務(wù)，涵蓋很簡單的矩陣和向量運算到特征工程以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。本書不是機器學(xué)習(xí)的入門書，適合熟悉機器學(xué)習(xí)的理論和概念的讀者擺在案頭作為參考，他們可以借鑒書中的代碼，快速解決在機器學(xué)習(xí)的日常開發(fā)中遇到的挑戰(zhàn)。

PYTHON機器學(xué)習(xí)手冊:從數(shù)據(jù)預(yù)處理到深度學(xué)習(xí) 目錄

第1章向量、矩陣和數(shù)組
1.0 簡介
1.1 創(chuàng)建一個向量
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1.2 創(chuàng)建一個矩陣
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討論
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1.3 創(chuàng)建一個稀疏矩陣
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1.4 選擇元素
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1.5 展示一個矩陣的屬性
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討論
1.6 對多個元素同時應(yīng)用某個操作
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1.7 找到*大值和*小值
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1.8 計算平均值、方差和標準差
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1.9 矩陣變形
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1.10 轉(zhuǎn)置向量或矩陣
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1.11 展開一個矩陣
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1.12 計算矩陣的秩
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1.13 計算行列式
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1.14 獲取矩陣的對角線元素
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1.15 計算矩陣的跡
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1.16 計算特征值和特征向量
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1.17 計算點積
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1.18 矩陣的加/減
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1.19 矩陣的乘法
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1.20 計算矩陣的逆
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1.21 生成隨機數(shù)
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第2章加載數(shù)據(jù)
2.0 簡介
2.1 加載樣本數(shù)據(jù)集
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2.2 創(chuàng)建仿真數(shù)據(jù)集
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2.3 加載CSV文件
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2.4 加載一個Excel文件
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2.5 加載JSON文件
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2.6 查詢SQL數(shù)據(jù)庫
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第3章數(shù)據(jù)整理
3.0 簡介
3.1 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)幀
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3.2描述數(shù)據(jù)
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3.3 瀏覽數(shù)據(jù)幀
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3.4 根據(jù)條件語句來選擇行
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3.5 替換值
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3.6 重命名列
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3.7 計算*小值、*大值、總和、平均值與計數(shù)值
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3.8 查找唯一值
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3.9 處理缺失值
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3.10 刪除一列
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3.11 刪除一行
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3.12 刪除重復(fù)行
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3.13 根據(jù)值對行進行分組
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3.14 按時間段對行進行分組
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3.15 遍歷一個列的數(shù)據(jù)
問題描述
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3.16 對一列的所有元素應(yīng)用某個函數(shù)
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3.17 對所有分組應(yīng)用一個函數(shù)
問題描述
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3.18 連接多個數(shù)據(jù)幀
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3.19 合并兩個數(shù)據(jù)幀
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第4章處理數(shù)值型數(shù)據(jù)
4.0 簡介
4.1 特征的縮放
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4.2 特征的標準化
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4.3 歸一化觀察值
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4.4 生成多項式和交互特征
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4.5 轉(zhuǎn)換特征
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4.6 識別異常值
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4.7 處理異常值
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4.8 將特征離散化
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4.9 使用聚類的方式將觀察值分組
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4.10 刪除帶有缺失值的觀察值
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4.11 填充缺失值
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第5章處理分類數(shù)據(jù)
5.0 簡介
5.1 對nominal型分類特征編碼
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5.2 對ordinal分類特征編碼
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5.3 對特征字典編碼
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5.4 填充缺失的分類值
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5.5 處理不均衡分類
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第6章處理文本
6.0 簡介
6.1 清洗文本
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6.2 解析并清洗HTML
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6.3 移除標點
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6.4 文本分詞
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6.5 刪除停止詞（stop word）
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6.6 提取詞干
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6.7 標注詞性
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6.8 將文本編碼成詞袋（Bag of Words）
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6.9 按單詞的重要性加權(quán)
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第7章處理日期和時間
7.0 簡介
7.1 把字符串轉(zhuǎn)換成日期
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7.2 處理時區(qū)
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7.3 選擇日期和時間
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7.4 將日期數(shù)據(jù)切分成多個特征
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7.5 計算兩個日期之間的時間差
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7.6 對一周內(nèi)的各天進行編碼
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7.7 創(chuàng)建一個滯后的特征
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7.8 使用滾動時間窗口
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7.9 處理時間序列中的缺失值
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第8章圖像處理
8.0 簡介
8.1 加載圖像
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8.2保存圖像
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8.3縮放圖像
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8.4裁剪圖像
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8.5 圖像平滑
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8.6 圖像銳化
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8.7 提升對比度
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8.8 顏色分離
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8.9 圖像二值化
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8.10 移除背景
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8.11 邊緣檢測
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8.12 角點檢測
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8.13 為機器學(xué)習(xí)創(chuàng)建特征
問題描述
解決方案
討論
8.14 將顏色平均值編碼成特征
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8.15 將色彩直方圖編碼成特征
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延伸閱讀
第9章利用特征提取進行特征降維
9.0 簡介
9.1 使用主成分進行特征降維
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9.2 對線性不可分數(shù)據(jù)進行特征降維
問題描述
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9.3 通過*大化類間可分性進行特征降維
問題描述
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延伸閱讀
9.4 使用矩陣分解法進行特征降維
問題描述
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9.5 對稀疏數(shù)據(jù)進行特征降維
問題描述
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第10章使用特征選擇進行降維
10.0 簡介
10.1 數(shù)值型特征方差的閾值化
問題描述
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10.2 二值特征的方差閾值化
問題描述
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10.3 處理高度相關(guān)性的特征
問題描述
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10.4 刪除與分類任務(wù)不相關(guān)的特征
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10.5 遞歸式特征消除
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第11章模型評估
11.0 簡介
11.1 交叉驗證模型
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11.2 創(chuàng)建一個基準回歸模型
問題描述
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11.3 創(chuàng)建一個基準分類模型
問題描述
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11.4 評估二元分類器
問題描述
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討論
延伸閱讀
11.5 評估二元分類

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PYTHON機器學(xué)習(xí)手冊:從數(shù)據(jù)預(yù)處理到深度學(xué)習(xí) 作者簡介

Chris Albon是一位有十年經(jīng)驗的數(shù)據(jù)科學(xué)家和政治學(xué)家，他將統(tǒng)計學(xué)習(xí)、人工智能和軟件工程應(yīng)用到政治和社會活動以及人道主義活動中，譬如監(jiān)查選舉情況、災(zāi)難救助等。目前，Chris是肯尼亞創(chuàng)業(yè)公司BRCK的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。這家公司致力于為前沿市場的互聯(lián)網(wǎng)用戶構(gòu)建一個穩(wěn)健的網(wǎng)絡(luò)。
韓慧昌，畢業(yè)于北京科技大學(xué)，ThoughtWorks高級咨詢師，有多個大型企業(yè)AI項目經(jīng)驗。林然，有6年多的開發(fā)經(jīng)驗、4年多Python開發(fā)經(jīng)驗，在航空、零售、物流、汽車、通訊等多個行業(yè)應(yīng)用過機器學(xué)習(xí)算法。徐江，畢業(yè)于瑞典皇家理工學(xué)院的系統(tǒng)生物學(xué)專業(yè)，曾就職于Thoughtworks軟件技術(shù)有限公司。

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