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高級機器學習算法實戰 通過親自動手構建算法理解算法如何工作,通過實戰掌握如何更好調整模型

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出版社:機械工業出版社出版時間:2022-10-01
開本: 16開 頁數: 242
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高級機器學習算法實戰 通過親自動手構建算法理解算法如何工作,通過實戰掌握如何更好調整模型 版權信息

  • ISBN:9787111711445
  • 條形碼:9787111711445 ; 978-7-111-71144-5
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

高級機器學習算法實戰 通過親自動手構建算法理解算法如何工作,通過實戰掌握如何更好調整模型 本書特色

●Excel中構建算法,清晰看到算法實現 ●親自動手構建算法理解算法如何工作 ●通過實戰項目掌握如何更好調整模型 ●本書在理解算法如何工作和如何更好地調整模型之間架起一座橋梁 本書將幫助你掌握開發主要機器學習模型的技能,包括監督和無監督學習(其中包括線性/對率回歸)、決策樹、隨機森林、梯度提升機(GBM)、神經網絡、k均值聚類、主成分分析和推薦系統。 你將通過應用于文本挖掘的CNN、RNN和Word2vec接觸到*新的深度學習,并學習相關理論和案例研究,如情感分類、欺詐檢測、推薦系統和圖像識別等,以便獲得工業中使用的絕大多數機器學習算法的*佳理論和實踐。除了學習算法,你還將接觸到在所有主要云服務提供商上運行的機器學習模型。 你將會學到: ●深入了解主要機器學習和深度學習算法 ●充分認識構建模型時要避免的陷阱 ●掌握在云端實現機器學習算法 ●通過研究算法案例開展實戰 ●掌握集成學習的技巧來構建更精確的模型 ●夯實Python、R編程和Keras深度學習框架基礎技能

高級機器學習算法實戰 通過親自動手構建算法理解算法如何工作,通過實戰掌握如何更好調整模型 內容簡介

本書在理解算法如何工作和如何更好地調整模型之間架起一座橋梁。本書將幫助你掌握開發主要機器學習模型的技能,包括監督和無監督學習(其中包括線性/對率回歸)、決策樹、隨機森林、梯度提升機(GBM)、神經網絡、k均值聚類、主成分分析和推薦系統。 你將通過應用于文本挖掘的CNN、RNN和Word2vec接觸到*新的深度學習,并學習相關理論和案例研究,如情感分類、欺詐檢測、推薦系統和圖像識別等,以便獲得工業中使用的絕大多數機器學習算法的*佳理論和實踐。除了學習算法,你還將接觸到在所有主要云服務提供商上運行的機器學習模型。 本書適合從事AI行業的工程師,以及希望從事數據科學工作的IT人員閱讀,并可以供數據科學家工作時參考使用。

高級機器學習算法實戰 通過親自動手構建算法理解算法如何工作,通過實戰掌握如何更好調整模型 目錄

目錄

譯者序

原書前言

作者簡介

技術評審員簡介

第1章 機器學習基礎

1.1回歸和分類

1.1.1訓練數據和測試數據

1.1.2對于驗證數據集的需求

1.1.3精度測量

1.1.4AUC值和ROC曲線

1.2無監督學習 //

1.3建立模型的典型方法

1.3.1數據從哪里獲取

1.3.2需要獲取哪些數據

1.3.3數據預處理

1.3.4特征交互

1.3.5特征生成

1.3.6建立模型

1.3.7模型生產化

1.3.8構建、部署、測試和迭代

1.4總結

第2章 線性回歸

2.1線性回歸介紹

2.1.1變量:自變量和因變量

2.1.2相關性

2.1.3因果關系

2.2簡單線性回歸與多元線性回歸

2.3形式化簡單線性回歸

2.3.1偏差項

2.3.2斜率

2.4求解一個簡單線性回歸

2.5求解簡單線性回歸更通用的方法

2.5.1平方差總和小化

2.5.2求解公式

2.6簡單線性回歸的工作細節

2.6.1讓簡單線性回歸復雜化一點

2.6.2達到優系數值

2.6.3方均根誤差介紹

2.7在R中運行簡單線性回歸

2.7.1殘差

2.7.2系數

2.7.3殘差(殘余偏差)的SSE

2.7.4零偏差

2.7.5R平方

2.7.6F統計量

2.8在Python中運行簡單線性回歸

2.9簡單線性回歸的常見缺陷

2.10多元線性回歸

2.10.1多元線性回歸的工作細節

2.10.2R中的多元線性回歸

2.10.3Python中的多元線性回歸

2.10.4模型中的非重要變量問題

2.10.5多重共線性問題

2.10.6多重共線性的數學直覺

2.10.7有關多元線性回歸的其他注意事項

2.11線性回歸的假設

2.12總結

第3章 對數幾率回歸

3.1為什么線性回歸對離散結果無效

3.2一個更普遍的解決方案:Sigmoid曲線

3.2.1形式化Sigmoid曲線(Sigmoid激活)

3.2.2從Sigmoid曲線到對率回歸

3.2.3對率回歸的解釋

3.2.4對率回歸的工作細節

3.2.5估算誤差

3.2.6小二乘法與線性假設

3.3在R中運行對率回歸

3.4在Python中運行對率回歸

3.5確定興趣的度量

3.6常見陷阱

3.6.1預測和事件發生之間的時間

3.6.2自變量中的異常值

3.7總結

第4章 決策樹

4.1決策樹的構成部分

4.2存在多個離散自變量的分類決策樹

4.2.1信息增益

4.2.2計算不確定性:熵

4.2.3計算信息增益

4.2.4原始數據集中的不確定性

4.2.5衡量不確定性的改善

4.2.6哪些特定值進入左側或右側節點

4.2.7分裂過程何時停止

4.3連續自變量的分類決策樹

4.4有多個自變量時的分類決策樹

4.5存在連續自變量和離散自變量時的分類決策樹

4.6如果響應變量是連續的怎么辦

4.6.1連續因變量與多個連續自變量

4.6.2連續因變量與離散自變量

4.6.3連續因變量與離散、連續自變量

4.7在R中實現決策樹

4.8在Python中實現決策樹

4.9創建樹的常見技術

4.10可視化樹的構建

4.11異常值對決策樹的影響

4.12總結

第5章 隨機森林

5.1一個隨機森林的場景

5.1.1Bagging

5.1.2隨機森林的工作細節

5.2在R中實現隨機森林

5.2.1隨機森林中的參數調整

5.2.2樹的深度對AUC的影響

5.3在Python中實現隨機森林

5.4總結

第6章 梯度提升機

6.1梯度提升機介紹

6.2GBM的工作細節

6.3收縮率

6.4AdaBoost

6.4.1AdaBoost理論

6.4.2AdaBoost的工作細節

6.5GBM的附加功能

6.6在Python中實現GBM

6.7在R中實現GBM

6.8總結

第7章 人工神經網絡

7.1神經網絡的結構

7.2訓練神經網絡的工作細節

7.2.1前向傳播

7.2.2應用激活函數

7.2.3反向傳播

7.2.4計算反向傳播

7.2.5隨機梯度下降

7.2.6深入了解梯度下降

7.2.7為什么要有學習率

7.3批量訓練

7.3.1Softmax的概念

7.4不同的損耗優化函數

7.4.1縮放數據集

7.5在Python中實現神經網絡

7.6利用正則化避免過擬合

7.7將權重分配給正則化項

7.8在R中實現神經網絡

7.9總結

第8章 Word2vec

8.1手工構建詞向量

8.2構建詞向量的方法

8.3Word2vec模型中需要注意的問題

8.3.1常用詞

8.3.2負采樣

8.4在Python中實現Word2vec

8.5總結

第9章 卷積神經網絡

9.1傳統神經網絡的問題

9.1.1場景1

9.1.2場景2

9.1.3場景3

9.1.4場景4

9.2了解CNN中的卷積

9.2.1從卷積到激活

9.2.2從卷積激活到池化

9.2.3卷積和池化有什么幫助

9.3使用代碼創建CNN

9.4CNN的工作細節

9.5深入研究卷積/內核

9.6從卷積和池化到扁平化:完全連接層

9.6.1從一個完全連接層到另一個完全連接層

9.6.2從完全連接層到輸出層

9.7連接點:前饋網絡

9.8CNN的其他細節

9.9CNN中的反向傳播

9.10將各層放在一起

9.11數據增強

9.12在R中實現CNN

9.13總結

第10章 遞歸神經網絡

10.1理解架構

10.2RNN的解釋

10.3RNN的工作細節

10.3.1時間步驟1

10.3.2時間步驟2

10.3.3時間步驟3

10.4實現RNN:SimpleRNN

10.4.1編譯模型

10.4.2驗證RNN的輸出

10.5實現RNN:生成文本

10.6RNN中的嵌入層

10.7傳統RNN的問題

10.7.1梯度消失問題

10.7.2梯度爆炸問題

10.8LSTM

10.9在keras中實現基本LSTM

10.10實現LSTM進行情感分類

10.11在R中實現RNN

10.12總結

第11章 聚類

11.1聚類介紹

11.1.1構建用于性能比較的商店簇

11.1.2理想聚類

11.1.3在沒有聚類和過多聚類之間取得平衡:k均值聚類

11.2聚類過程

11.3k均值聚類算法的工作細節

11.3.1k均值算法在數據集上的應用

11.3.2k均值聚類算法的性質

11.4在R中實現k均值聚類

11.5在Python中實現k均值聚類

11.6主要指標的意義

11.7確定優的k

11.8自上向下與自下向上的聚類

11.8.1層次聚類

11.8.2層次聚類的主要缺點

11.9k均值聚類的行業使用案例

11.10總結

第12章 主成分分析

12.1PCA的直觀理解

12.2PCA的工作細節

12.3在PCA中縮放數據

12.4將PCA擴展到多變量

12.5在R中實現PCA

12.6在Python中實現PCA

12.7將PCA應用于MNIST

12.8總結

第13章 推薦系統

13.1了解k近鄰

13.2基于用戶的協同過濾的工作細節

13.2.1歐氏距離

13.2.2余弦相似度

13.3基于項目的協同過濾

13.4在R中實現協同過濾

13.5在Python中實現協同過濾

13.6矩陣分解的工作細節

13.7在Python中實現矩陣分解

13.8在R中實現矩陣分解

13.9總結

第14章 在云中實現算法

14.1谷歌云平臺

14.2微軟Azure

14.3亞馬遜網絡服務

14.4將文件傳輸到云實例

14.5從本地計算機運行實例Jupyter Notebook

14.6在實例上安裝R

14.7總結

附錄 Excel、R和Python基礎

A.1 Excel基礎

A.2 R語言基礎

A.3 Python基礎


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高級機器學習算法實戰 通過親自動手構建算法理解算法如何工作,通過實戰掌握如何更好調整模型 作者簡介

作者簡介 V Kishore Ayyadevara對任何有關數據的東西都充滿熱情。十多年來,他一直致力于技術、數據和機器學習的交叉領域,以便能夠識別、溝通和解決業務問題。 他曾在美國運通(American Express)公司的風險管理部門和亞馬遜公司的供應鏈分析團隊中工作,目前正在領導一家初創公司的數據產品開發工作,負責實施各種分析解決方案并建立強大的數據科學團隊。 Kishore是一個積極的學習者,他的興趣包括識別可以使用數據解決的業務問題,簡化數據科學中的復雜性,以及跨領域轉移技術以實現可量化的業務結果。

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