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人工智能科學與技術(shù)叢書Python機器學習及實踐

包郵 人工智能科學與技術(shù)叢書Python機器學習及實踐

作者：梁佩瑩
出版社：清華大學出版社出版時間：2020-05-01
開本： 其他 頁數(shù)： 318
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人工智能科學與技術(shù)叢書Python機器學習及實踐 版權(quán)信息

人工智能科學與技術(shù)叢書Python機器學習及實踐 本書特色

Python是目前比較熱門的編程語言，以簡單易學、應(yīng)用廣泛、類庫強大而著稱，是實現(xiàn)機器學習算法的*語言。本書以Python 3.6.5為編寫平臺，以幫助讀者快速上手、理論與實踐相結(jié)合為出發(fā)點，介紹Python機器學習的相關(guān)內(nèi)容。全書共10章，分別介紹了機器學習的基礎(chǔ)知識、近鄰法、數(shù)據(jù)降維、分類算法、回歸算法、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、推薦算法、頻繁項集、數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過本書的學習，讀者可了解Python編程及在機器學習中的應(yīng)用。 本書可作為對Python和機器學習感興趣的初學者的參考書，也可作為從事Python開發(fā)的廣大科研人員、學者、工程技術(shù)人員的參考書，還可作為高等院校人工智能、計算機等相關(guān)專業(yè)的教材。

人工智能科學與技術(shù)叢書Python機器學習及實踐 內(nèi)容簡介

Python是目前比較熱門的編程語言，以簡單易學、應(yīng)用廣泛、類庫強大而著稱，是實現(xiàn)機器學習算法的優(yōu)選語言。本書以Python 3.6.5為編寫平臺，以幫助讀者快速上手、理論與實踐相結(jié)合為出發(fā)點，介紹Python機器學習的相關(guān)內(nèi)容。全書共10章，分別介紹了機器學習的基礎(chǔ)知識、近鄰法、數(shù)據(jù)降維、分類算法、回歸算法、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、推薦算法、頻繁項集、數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過本書的學習，讀者可了解Python編程及在機器學習中的應(yīng)用。 本書可作為對Python和機器學習感興趣的初學者的參考書，也可作為從事Python開發(fā)的廣大科研人員、學者、工程技術(shù)人員的參考書，還可作為高等院校人工智能、計算機等相關(guān)專業(yè)的教材。

人工智能科學與技術(shù)叢書Python機器學習及實踐 目錄

目錄 第1章機器學習的基礎(chǔ)知識 1.1何謂機器學習 1.1.1傳感器和海量數(shù)據(jù) 1.1.2機器學習的重要性 1.1.3機器學習的表現(xiàn) 1.1.4機器學習的主要任務(wù) 1.1.5選擇合適的算法 1.1.6機器學習程序的步驟 1.2綜合分類 1.3推薦系統(tǒng)和深度學習 1.3.1推薦系統(tǒng) 1.3.2深度學習 1.4何為Python 1.4.1使用Python軟件的由來 1.4.2為什么使用Python 1.4.3Python設(shè)計定位 1.4.4Python的優(yōu)缺點 1.4.5Python的應(yīng)用 1.5Python編程**步 1.6NumPy函數(shù)庫基礎(chǔ) 1.7Python迭代器與生成器 1.7.1迭代器 1.7.2生成器 1.8多線程 1.8.1學習Python線程 1.8.2線程模塊 1.8.3線程同步 1.8.4線程優(yōu)先級隊列(Queue) 1.9小結(jié) 1.10習題 第2章Python近鄰法 2.1k近鄰法的三要素 2.1.1k值選擇 2.1.2距離度量 2.1.3分類決策規(guī)則 2.2k近鄰法 2.3kd樹 2.3.1什么是kd樹 2.3.2如何構(gòu)建kd樹 2.3.3如何在kd樹中搜索 2.4Python實現(xiàn)kd樹、k近鄰法 2.5小結(jié) 2.6習題 第3章Python數(shù)據(jù)降維 3.1維度災(zāi)難與降維 3.2主成分分析 3.2.1PCA原理 3.2.2PCA算法 3.2.3PCA降維的兩個準則 3.3SVD降維 3.4核主成分分析降維 3.5流形學習降維 3.6多維縮放降維 3.6.1原理 3.6.2MDS算法 3.7等度量映射降維 3.8局部線性嵌入 3.8.1原理 3.8.2LLE算法 3.9非負矩陣分解 3.10小結(jié) 3.11習題 第4章Python分類算法 4.1邏輯回歸 4.1.1邏輯回歸模型 4.1.2梯度下降法 4.2Softmax回歸 4.3因子分解機 4.3.1邏輯回歸算法的不足 4.3.2因子分解模型 4.3.3FM算法中交叉項的處理 4.3.4FM算法的求解 4.3.5FM算法流程 4.3.6Python實現(xiàn)FM模型 4.4支持向量機 4.4.1SVM簡介 4.4.2線性可分支持向量機 4.4.3函數(shù)間距和幾何間距 4.4.4線性支持向量機 4.4.5非線性支持向量機 4.5貝葉斯分類器 4.5.1貝葉斯定理 4.5.2相關(guān)的概念 4.5.3常用貝葉斯分類器 4.6隨機森林 4.6.1決策樹分類器 4.6.2CART分類樹算法 4.7小結(jié) 4.8習題 第5章Python回歸算法 5.1線性回歸 5.1.1基本線性回歸 5.1.2線性回歸的*小二乘解法 5.1.3牛頓法 5.1.4局部加權(quán)線性回歸 5.2嶺回歸與Lasso回歸 5.2.1線性回歸存在的問題 5.2.2嶺回歸模型 5.2.3Lasso回歸模型 5.2.4擬牛頓法 5.2.5LBFGS求解嶺回歸模型 5.3小結(jié) 5.4習題 第6章Python聚類算法 6.1kMeans算法 6.1.1相似性的度量 6.1.2kMeans算法原理 6.1.3kMeans 算法 6.2Mean Shift聚類算法 6.2.1Mean Shift向量 6.2.2核函數(shù) 6.2.3Mean Shift推導(dǎo) 6.2.4Mean Shift在圖像上的聚類 6.3DBSCAN聚類 6.3.1密度聚類原理 6.3.2DBSCAN密度定義 6.3.3DBSCAN密度聚類思想 6.3.4DBSCAN聚類算法 6.3.5DBSCAN小結(jié) 6.4小結(jié) 6.5習題 第7章Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7.1感知機 7.1.1感知機原理 7.1.2感知機模型 7.1.3感知機學習策略 7.1.4感知機學習算法 7.1.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7.1.6感知機的實現(xiàn) 7.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 7.2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn) 7.3徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7.3.1徑向基函數(shù)解決插值問題 7.3.2正則化理論 7.3.3正則化RBF網(wǎng)絡(luò) 7.3.4廣義RBF網(wǎng)絡(luò) 7.3.5數(shù)據(jù)中心的監(jiān)督學習算法 7.4小結(jié) 7.5習題 第8章Python推薦算法 8.1協(xié)同過濾算法 8.1.1協(xié)同過濾算法概述 8.1.2協(xié)同過濾算法的分類 8.1.3相似度的度量方法 8.1.4基于用戶的協(xié)同過濾算法 8.1.5基于項的協(xié)同過濾算法 8.1.6基于物品的協(xié)同過濾算法 8.2基于矩陣分解的推薦算法 8.2.1矩陣分解 8.2.2基于矩陣分解的推薦算法 8.2.3非負矩陣分解 8.3基于圖的推薦算法 8.3.1二部圖 8.3.2由用戶商品矩陣到二部圖 8.3.3PageRank算法 8.3.4問題說明 8.4小結(jié) 8.5習題 第9章Python頻繁項集 9.1關(guān)聯(lián)分析 9.1.1支持度與置信度 9.1.2窮舉法 9.2Apriori算法 9.2.1Apriori算法簡介 9.2.2Apriori定理 9.2.3Apriori算法應(yīng)用 9.2.4Python生成候選項集 9.3FPGrowth算法 9.3.1用FP樹編碼數(shù)據(jù)集 9.3.2從FP樹中挖掘頻繁項 9.3.3從新聞網(wǎng)站點擊流中挖掘 9.4小結(jié) 9.5習題 第10章Python數(shù)據(jù)預(yù)處理 10.1概述 10.1.1為什么要對數(shù)據(jù)預(yù)處理 10.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù) 10.2數(shù)據(jù)清理 10.2.1數(shù)據(jù)缺失 10.2.2過濾數(shù)據(jù) 10.2.3檢測和過濾異常值 10.2.4移除重復(fù)數(shù)據(jù) 10.3處理缺失值 10.3.1處理缺失值的方法 10.3.2缺失值補全法 10.3.3特征編碼 10.3.4數(shù)據(jù)標準化、正則化 10.3.5特征選擇 10.3.6稀疏表示和字典學習 10.4機器模型 10.4.1損失函數(shù)和風險函數(shù) 10.4.2模型評估 10.4.3性能度量 10.5小結(jié) 10.6習題 參考文獻
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