TA的每日心情 | 开心
2018-4-8 22:14 |
|---|
签到天数: 1 天 [LV.1]初学乍练
普通会员
- 积分
- 5517
|
java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 机器学习实战【python基础教程指南，python核心编程实例指导，对wxpython数据库充分的讲解，不可错过的编》0 H; Q( S& W \7 X8 E
java电子书推荐理由：介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过 原理简述 问题实例 实际代码 运行效果 来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。' G4 K4 z' w. p% R( f
: r- H7 f. i: b7 Z作者：哈林顿/ O$ D2 x4 q+ R5 v
出版社：人民邮电出版社
% n# `( ]1 H+ H5 Z+ s出版时间：2013-06-01
q0 V2 A$ c' R书籍价格：53.10元! O5 {8 m3 t( q& _" d4 ?, K7 @
4 D7 P; g9 E+ d# Z4 l; B# K
! p+ ` h' R- h/ ^7 A: e7 L$ o, b/ ?0 [( o7 ?# D! A
+ c: o1 P4 \2 ujava电子书目录： C. Z& _# C ?) u" C" ?$ r3 O. Z
第一部分 分类
3 H B; T5 B1 b2 o第1章 机器学习基础
3 {+ Z g T/ k1.1 何谓机器学习
6 M! t) ]9 m3 y; o- a' y: M& Q1.1.1 传感器和海量数据
& P' T( S$ |5 ^7 I9 j+ B' d( a. ]1.1.2 机器学习非常重要 5 F1 K K) F T- G
1.2 关键术语
2 S0 y( c& j9 V( z( T1.3 机器学习的主要任务
_+ c9 }0 R6 K/ l6 c2 ]1.4 如何选择合适的算法
' k" b6 {7 u$ ^% |1.5 开发机器学习应用程序的步骤
/ P A8 D/ J. a9 i# i$ S, {1.6 Python语言的优势
+ Y! N! X& o& I' e o1.6.1 可执行伪代码
/ \. G) h$ K T" i1.6.2 Python比较流行 % a/ P0 Y4 j) q% y) @/ ]
1.6.3 Python语言的特色 % q( W. S4 ^, k8 U% r4 }- T. S
1.6.4 Python语言的缺点
) `: t& Q5 `; k _1.7 NumPy函数库基础 ; x% U5 S1 g4 D" M6 X
1.8 本章小结 ( ^6 H( T- @1 S5 O4 ?1 E; t
第2章 k-近邻算法
" P. n) Q; A6 B6 L( C2.1 k-近邻算法概述
7 `0 j! J8 e( h d, z3 u" S4 b9 X2.1.1 准备：使用Python导入数据
C/ l6 [2 }8 G2.1.2 从文本文件中解析数据
, o( }- _1 O) X# r' Z. @* l2.1.3 如何测试分类器 ' j4 X, |- W* Q, l' w- M% J
2.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果
# O5 o; ?! f0 ~" p8 |9 h2.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据 9 a8 z* L9 m! Y4 O
2.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图
1 {+ G. |# R6 y7 o& e2.2.3 准备数据：归一化数值 ( z! V+ U8 [% x5 F
2.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器
u( n" Q- K2 `) Y2.2.5 使用算法：构建完整可用系统
$ J; o0 P" U1 e# G5 w8 g: L2.3 示例：手写识别系统 ) _- v: N" J. _) H5 }" O
2.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量 * l0 g5 k* G1 Z" g4 I4 R- R
2.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字 7 h# o V) T( a! L3 _
2.4 本章小结
- ~6 u+ Q' V$ z6 U5 `第3章 决策树 : G, R. I$ J4 L
3.1 决策树的构造
; j0 g- b" s) i0 F3.1.1 信息增益 V* \( a x3 T3 ~; D
3.1.2 划分数据集 5 [4 p* G1 `& f8 a) I) a
3.1.3 递归构建决策树 % k7 k5 x1 W( l9 e" X, v: Q8 |' V8 L
3.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图 5 a7 g6 \/ `* X$ N4 n( t0 s
3.2.1 Matplotlib注解
, U7 h9 ]1 j) d% u/ U3.2.2 构造注解树 / F. h! I9 N/ X" ~" z* g
3.3 测试和存储分类器 ; Z2 M( L' m: v0 B- s
3.3.1 测试算法：使用决策树执行分类
+ Y0 D8 A5 Z1 u: A3.3.2 使用算法：决策树的存储
+ B% ~* V8 V5 t9 ]* V3.4 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型
/ b& |; e$ n8 _; f0 B3.5 本章小结 * K) ?& u) E& M- g/ I$ N, t% }
第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
6 s: t, z5 u2 m" M4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 j! H4 Z p# K( i, y* i
4.2 条件概率 / t6 k- x) a1 B
4.3 使用条件概率来分类 9 W/ I7 h. z/ B; M f$ u0 ?2 V2 x
4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类
( R/ X' \( B$ r: j+ C1 i6 g4.5 使用Python进行文本分类
* x. J9 {2 \4 U% n' ` m4.5.1 准备数据：从文本中构建词向量
0 p9 W; D( v5 G$ G3 [4.5.2 训练算法：从词向量计算概率
& h* Z7 Z* t7 ?0 h4.5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器 0 _" w o, n$ J. n' L
4.5.4 准备数据：文档词袋模型
! ^! o3 i3 h/ W+ T# x4.6 示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
4 W1 O2 J5 `. G' `2 L4.6.1 准备数据：切分文本
; w& v0 ^9 s) b5 J4.6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证
( A, l5 g1 g, i% x5 \! {4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向
! l1 G( r. ?6 E8 u" r2 D4.7.1 收集数据：导入RSS源 ; g. y0 d: V3 V. [9 {" m
4.7.2 分析数据：显示地域相关的用词 # t( S8 T) s% t! ^0 b4 S
4.8 本章小结 $ p l- _# l9 R+ T3 l4 t$ u
第5章 Logistic回归 ! b- Y) b4 A% o& z+ Q {6 x
5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类
) `- T5 {% V7 q/ [' B# p7 a5.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 6 ?% _2 y9 m+ y- U$ i+ L3 e' Y
5.2.1 梯度上升法
9 b' N3 l" g; N2 @5 p5.2.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数
7 r2 Q: B0 \' W1 [9 L6 w1 n5.2.3 分析数据：画出决策边界 4 c, \2 ~% |5 ]" c6 ^9 I1 }* p; q
5.2.4 训练算法：随机梯度上升
1 u2 r& K7 h7 ]) @" C5.3 示例：从疝气病症预测病马的死亡率
! A: Z; p! s8 C" ?: H5 s& G5.3.1 准备数据：处理数据中的缺失值
; p& h$ P4 P2 n5.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类 9 E: i3 o h! j; B$ q
5.4 本章小结
/ l& m5 V+ Q/ e* o( N9 f第6章 支持向量机 . k+ F/ I, W* `, S
6.1 基于最大间隔分隔数据
0 C, a% B0 U4 C8 p/ D0 f: l6.2 寻找最大间隔 3 t. n* `" `! {' ?# O. C
6.2.1 分类器求解的优化问题
& Y' {: q+ q" Q/ r) F6.2.2 SVM应用的一般框架 w+ j/ j8 k. ]. S# W* h/ t& D
6.3 SMO高效优化算法 4 D4 F* K2 \8 v9 C% O3 z- ^
6.3.1 Platt的SMO算法
# P' i9 F% N7 z4 D. N* W0 b0 G6.3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集
: \* m! [ G% t! D6.4 利用完整Platt SMO算法加速优化
' W9 J3 P' G" k1 e- W$ y6.5 在复杂数据上应用核函数 & H7 e0 g4 M9 |* n
6.5.1 利用核函数将数据映射到高维空间
; R/ W, u+ X! q. i' b6 V6.5.2 径向基核函数 5 z5 e% U8 x x4 S, w. o
6.5.3 在测试中使用核函数
& M3 [: {' I9 ]' K6.6 示例：手写识别问题回顾 . Z, l. }8 m/ F# V; x7 x
6.7 本章小结
& W0 K) G9 t' L. _9 d. W: X第7章 利用AdaBoost元算法提高分类( x; C/ W. _6 X ^* S# m. C
性能 / o* {" \7 \! h2 L. l _2 x( D
7.1 基于数据集多重抽样的分类器
. C" c8 E7 I* q0 G: U: G- ^7.1.1 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法 5 V& ?) d% N2 A
7.1.2 boosting
& ` K$ V! |4 k# a+ u5 m' M7.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能
8 A2 K( x0 w9 @# S8 w( J! E& G3 [7.3 基于单层决策树构建弱分类器
9 K# N7 `) T# V. P7.4 完整AdaBoost算法的实现
J9 c" D- q9 m/ `7.5 测试算法：基于AdaBoost的分类
7 F4 g8 f! D8 f/ ^5 ^5 r7.6 示例：在一个难数据集上应用AdaBoost
. ]$ d0 c6 |% p6 L, C7.7 非均衡分类问题 . O- d6 V: D' r+ w
7.7.1 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线 3 J9 |2 Y( n& L9 G \+ p. a) g
7.7.2 基于代价函数的分类器决策控制
/ N5 S8 D X; W$ M: |& }+ C7.7.3 处理非均衡问题的数据抽样方法 & i& m. s G2 j h
7.8 本章小结 6 N+ N) ?6 z* O" X( A3 N9 K& n5 V
第二部分 利用回归预测数值型数据
' ]* J! Y: n0 G8 @. ^第8章 预测数值型数据：回归 0 w* a9 N1 `9 e$ _' L3 D! E# G
8.1 用线性回归找到最佳拟合直线 + ]) D+ w; S Q
8.2 局部加权线性回归 ) |3 N2 P" H3 E7 i) h/ B! ?# L: N
8.3 示例：预测鲍鱼的年龄
# C4 f9 l0 g2 q$ g8.4 缩减系数来“理解”数据 0 l3 w4 ~5 K2 ?6 C; P
8.4.1 岭回归
9 w6 d. _& ]. L0 u7 g6 C) y7 M% O( Z8.4.2 lasso + ~& G( J0 q% K" d; s* ~ }9 K
8.4.3 前向逐步回归 4 A* R+ }0 H* c1 b
8.5 权衡偏差与方差
1 C/ a- S* w, j9 h& c) M8.6 示例：预测乐高玩具套装的价格
T) J0 n) @; w8 r2 Z8.6.1 收集数据：使用Google购物的API
+ i! s" w2 c: O: B1 s0 z. d8.6.2 训练算法：建立模型
7 L8 P% q0 H* N. e% ?* r8.7 本章小结
; C0 H# U5 T5 e& o- r8 ]第9章 树回归
" O1 ?: U/ m! s0 d0 a9.1 复杂数据的局部性建模
/ E5 c. x6 y. h/ r9.2 连续和离散型特征的树的构建
1 @" D$ C8 X0 n( z0 z4 @9.3 将CART算法用于回归
5 \, T% J% k) K3 ?% N, b9.3.1 构建树
$ Q" W- e+ U" }" C- A0 {% C( R9.3.2 运行代码
% Y- j0 n- @1 W$ P) m1 `9.4 树剪枝
) v6 `+ k4 X+ I9.4.1 预剪枝 / R- y% Z+ {; R% a! u
9.4.2 后剪枝
d) Z; E% v* F% ^9.5 模型树 ! I' F4 }9 l9 S w. a* l) O
9.6 示例：树回归与标准回归的比较 ( N, h( K1 X* G: E) T/ t
9.7 使用Python的Tkinter库创建GUI
7 n. D3 t1 H$ S; }* J& f; J3 z9.7.1 用Tkinter创建GUI
2 [' Y6 j, J7 M( h7 z0 i9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter
& A$ V# v) ^) k8 C9.8 本章小结 . z m- z: ~6 r9 M
第三部分 无监督学习' Q1 A$ [! z5 G0 ]* z
第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
) f* a1 ] ?4 E10.1 K-均值聚类算法
0 I- a$ Z5 p7 D1 Q7 d2 U# U10.2 使用后处理来提高聚类性能
. ]( T* e j3 P" {) c10.3 二分K-均值算法 ( X4 c! U$ f1 ~! p Q$ t+ e. c
10.4 示例：对地图上的点进行聚类
! B5 w9 y. S, p; H8 r10.4.1 Yahoo！ PlaceFinder API ! h U$ T% R9 S9 o4 \' @, d
10.4.2 对地理坐标进行聚类 + W+ Z; B. |+ ]
10.5 本章小结 4 C& C" i6 @+ s
第11章 使用Apriori算法进行关联分析 , p0 b. `! J' A8 Y
11.1 关联分析 - W, r$ v) P( E8 z9 K! ~2 h, D7 H: \
11.2 Apriori原理 ' y2 r+ q# o; x7 W ~6 [4 ?
11.3 使用Apriori算法来发现频繁集
0 _; v8 K. W! E3 O11.3.1 生成候选项集
+ W# W, P5 @# u! K11.3.2 组织完整的Apriori算法
! C0 J% \: x2 j, O- {( ^11.4 从频繁项集中挖掘关联规则 : O% E) t2 a) T8 Z$ \6 _# X
11.5 示例：发现国会投票中的模式
& U4 p! Y- j/ L# g$ D11.5.1 收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集
8 y/ P& c# K, M$ ~7 x' r# S11.5.2 测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则 ' f& K! Q( D0 u- Z8 @( Y: n" T
11.6 示例：发现毒蘑菇的相似特征
0 \$ L! A" z) |4 C O11.7 本章小结 ; T8 B) d/ p' \
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 ' Q k$ m9 u* E$ Q" p! I
12.1 FP树：用于编码数据集的有效方式
$ u6 i* |9 u5 O5 [* ^9 J12.2 构建FP树 6 G+ |) Q7 C- G8 p8 i% k
12.2.1 创建FP树的数据结构
# H( c* T; }( \2 t. p12.2.2 构建FP树 $ Q5 b4 i! t; z' c$ s
12.3 从一棵FP树中挖掘频繁项集
" j2 v" W2 Q! B) H: j12.3.1 抽取条件模式基
. ?, G, F( C0 d/ I1 v. Q3 a12.3.2 创建条件FP树
( V/ d# O2 T( y12.4 示例：在Twitter源中发现一些共现词
1 h; d3 }3 _8 ]: @' \5 b( B y) b12.5 示例：从新闻网站点击流中挖掘 % v E2 {; b2 q q5 _2 [
12.6 本章小结 ) T+ v8 ^& d; @6 N! ~
第四部分 其他工具1 o. N. Z9 S" M) d) M* s2 C
第13章 利用PCA来简化数据
9 W% ]+ [( ~4 I. Q4 M9 [13.1 降维技术 / n* `/ S! x B8 E' G6 k
13.2 PCA 7 B2 s, X9 i% H1 I
13.2.1 移动坐标轴
( l" J/ o! @; k7 S7 N |13.2.2 在NumPy中实现PCA 2 @ W1 x2 m( y- D, ]' d, U
13.3 示例：利用PCA对半导体制造数据降维 3 w% @7 T H4 l! @& i
13.4 本章小结
5 }8 p! K6 t+ j第14章 利用SVD简化数据
; U5 D/ v! c# o: x" d14.1 SVD的应用
- V2 @8 u6 j$ K/ t, z* S: g14.1.1 隐性语义索引 ) O7 i7 f0 ]1 H1 G
14.1.2 推荐系统
7 b3 }0 F- g4 G `14.2 矩阵分解
* f* W# a7 p5 S1 d( N14.3 利用Python实现SVD " r2 \) o* O, Q0 a
14.4 基于协同过滤的推荐引擎
' z" P! \2 j* T0 V& T14.4.1 相似度计算
8 D0 C. v j1 l0 j! n4 q4 K( P! s14.4.2 基于物品的相似度还是基于用户的相似度？
) R2 A0 o9 {$ b- z14.4.3 推荐引擎的评价 9 U# f7 s; i1 ]' o1 B
14.5 示例：餐馆菜肴推荐引擎
' p: u H' ?6 W, g- ]: U+ w14.5.1 推荐未尝过的菜肴 ; `8 S, m4 Y; I( B6 M
14.5.2 利用SVD提高推荐的效果
2 }# y" u' ?( V; [" D; n5 B. @9 t14.5.3 构建推荐引擎面临的挑战
1 y- @% J' p9 S. L* {14.6 基于SVD的图像压缩
6 }# b& v5 a; s' Z8 v* G14.7 本章小结 9 Q- l0 m) j$ d
第15章 大数据与MapReduce
@& z9 ?# P( [# K( d: Z0 J15.1 MapReduce：分布式计算的框架
- D+ L+ n& g; r; I4 I7 x15.2 Hadoop流 7 r+ {. K5 g! I) A: o- R/ R' ?% o
15.2.1 分布式计算均值和方差的mapper 7 ?% m7 W: h( P9 h4 R% T9 v
15.2.2 分布式计算均值和方差的reducer 3 K, o) `1 e) B5 o8 ?( g7 o
15.3 在Amazon网络服务上运行Hadoop程序
0 S0 Z) H3 D3 G8 n" r3 L- \% k" u15.3.1 AWS上的可用服务 # C j$ ~4 W6 f
15.3.2 开启Amazon网络服务之旅
& d0 Z( Q7 ?2 q. o, n$ F15.3.3 在EMR上运行Hadoop作业
9 E; M/ M8 q! [2 K9 C4 ~15.4 MapReduce上的机器学习
( T4 R: }* O& ]9 W# d15.5 在Python中使用mrjob来自动化MapReduce
& X8 p6 v) }; B2 S, F8 [* f15.5.1 mrjob与EMR的无缝集成
' y5 Z- t- Y4 s) _2 Q15.5.2 mrjob的一个MapReduce脚本剖析 5 P5 b( {, S% t+ U+ f# G; b
15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法
! z1 [3 H2 d8 X: k; D( R. T15.6.1 Pegasos算法 ! N6 v- ~1 I$ q6 q5 g# n
15.6.2 训练算法：用mrjob实现MapReduce版本的SVM , A( r: w3 w! T0 c
15.7 你真的需要MapReduce吗？ 7 |4 L( ?" {1 N5 t8 |& k
15.8 本章小结
" c# T7 b2 O+ W附录A Python入门 . u7 S, a( Y% n- M2 C5 U) P- ~
附录B 线性代数 + a1 T6 L4 P; B1 \3 e
附录C 概率论复习
5 g. B1 b9 v$ d. T/ b E3 L附录D 资源
O8 V' [# {4 M; k* G7 ?7 A索引
7 L _* y; i! V$ t版权声明' V7 E- W( J' `7 L, ]/ ^5 s
, \. E$ B( I; E* W8 @
Java资料百度网盘下载地址链接（百度云）：java自学网（javazx.com） 机器学习实战【python基础教程指南，python核心编程实例指导，对wxpython数据库充分的讲解，不可错过的编 PDF 高清 电子书 百度云.rar【密码回帖可见】
, ^; P7 [5 s3 @3 e" r! K9 d t! m$ _" h; ~4 v5 q( e4 {$ I' _5 y9 F+ S
# G" {0 Y1 e) O% l/ \$ z0 Y+ m1 p, ]. J* ~. n! P6 ~4 W2 u
. t' o, |% U/ q+ m" E5 t
|
|
[复制链接]
发表于 2018-5-15 00:06:00
！！！！！！！！！！！！
