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包郵 PYTHON機器學習實踐

出版社:機械工業出版社出版時間:2023-06-01
開本: 16開 頁數: 154
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PYTHON機器學習實踐 版權信息

PYTHON機器學習實踐 內容簡介

本書提供了使用Python開發機器學習應用程序的基本原理。主要內容包括:機器學習概念及其應用;數據預處理、降維;各種線性模型、集成學習方法、隨機森林、提升方法;自然語言處理、深度學習等。本書跟進了機器學習的近期新研究成果,比如近幾年提出的有名算法XGBoost和CatBoost,以及SHAP值。這些方法是機器學習領域中新穎且優選的模型。本書目的是向讀者介紹從業人員采用的解決機器學習問題的主要現代算法,跟蹤機器學習領域研究前沿,并為初學者提供使用機器學習的方法。本書覆蓋面廣,對所有希望在數據科學和分析任務中使用機器學習的人來說,本書既是一本很好的學習資料,同時也是一本實戰教程,其中介紹了多種統計模型,并提供了大量的相應代碼,以將這些概念一致地應用于實際問題。

PYTHON機器學習實踐 目錄

目錄 譯者的話 原書前言 第1章機器學習初步 1.1一個簡單的監督模型:近鄰法 1.2數據預處理 1.2.1數據放縮 1.2.2數據高斯化:冪變換簡介 1.2.3類別變量的處理 1.2.4缺失值的處理 1.3不平衡數據的處理方法 1.3.1少數類的隨機過采樣 1.3.2多數類的隨機欠采樣 1.3.3合成少數類過采樣 1.4降維:主成分分析(PCA) 1.4.1使用PCA進行降維 1.4.2特征提取 1.4.3非線性流形算法:t-SNE 第2章機器學習線性模型 2.1線性回歸 2.2收縮方法 2.2.1Ridge回歸(L2正則化) 2.2.2Lasso回歸(L1正則化) 2.2.3彈性網絡回歸 2.3穩健回歸 2.3.1Huber回歸 2.3.2RANSAC 2.4Logistic回歸 2.4.1Logistic回歸為什么是線性的 2.4.2Logistic回歸預測(原始模型輸出)與概率(Sigmoid輸出) 2.4.3Python Logistic回歸 2.4.4模型性能評估 2.4.5正則化 2.5線性支持向量機 2.6逾越線性:核模型 2.6.1核技巧 2.6.2實際分類例子:人臉識別 第3章逾越線性:機器學習集成方法 3.1引言 3.2集成方法 3.2.1自舉聚合 3.2.2包外估計(Out-Of-Bag Estimation) 3.3隨機森林 3.3.1隨機森林分類 3.3.2隨機森林回歸 3.4提升(Boosting)方法 3.4.1AdaBoost算法 3.4.2梯度提升(Gradient Boosting)算法 3.4.3梯度提升(XGBoost)算法 3.4.4CatBoost算法 第4章現代機器學習技術 4.1自然語言處理初步 4.1.1文本數據預處理 4.1.2文本的數值表示:詞袋模型 4.1.3實際例子:使用IMDB電影評論數據集進行情感分析 4.1.4單詞頻率—逆文本頻率 4.1.5n-Grams模型 4.1.6詞嵌入 4.2深度學習初步 4.2.1用神經網絡處理復雜數據 4.2.2多分類 附錄 附錄APython速成教程 A.1Python構建塊 A.1.1變量 A.1.2方法與函數 A.2Python數據結構 A.2.1列表與元組 A.2.2集合 A.2.3字典 A.3Python循環 A.3.1for循環 A.3.2while循環 A.4Python高級數據結構 A.4.1列表推導式 A.4.2Lambda函數 A.5函數概念進階 A.5.1通配符在函數參數中的使用 A.5.2函數中的局部作用域與全局作用域 A.6面向對象編程簡介 A.6.1對象、類和屬性 A.6.2子類和繼承 附錄B詞袋模型的數學原理 參考文獻
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PYTHON機器學習實踐 作者簡介

  Andrea Giussani,意大利博科尼大學計算機科學的學術研究員,擁有機器學習領域豐富的理論知識和實戰經驗,長期為博科尼大學學生講授機器學習課程。同時,他擁有統計學博士學位,并且在Journal of Applied Statistics、Statistics and Probability Letters等同行評審期刊上發表過文章。

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