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网络游戏  |  21-03-16  |  中文
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传奇皇帝元璋电视吃凉章节目录第一部分 类第1章 机器学习基础   何谓机器学   传感器和海量据   机器学习非重要   关键术语  机器学习的主要务   如何选择合的算法   开发机学习应用程序的步骤  Python语言的优势   可执行代码   Python比较流行   Python语言的特色   Python语言的缺点   NumPy函数库基础   本章小结  第2章 k-近邻算法   k-近邻算法概述   备:使用Python导入数据   从文文件中解析数据  如何测试分类器  示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配效果   准备数据从文本文件中解析数   分析数据:使Matplotlib创建散点图   准数据:归一化数值  测试算法:作为完程序验证分类器  使用算法:构建完整用系统   示例:写识别系统   准数据:将图像转换为试向量   测试算:使用k-近邻算法识别手写数字   本小结  第3章 决策树   决策树的构   信息增益  划分数据集   递构建决策树   在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图   Matplotlib注解   构造注解树  测试和存储分类器  测试算法:使用策树执行分类   用算法:决策树的存   示例:使用决树预测隐形眼镜类型  本章小结  第4章 基于概率论的分方法:朴素贝叶斯  基于贝叶斯决策理的分类方法   条概率   使用条件率来分类   使用素贝叶斯进行文档分   使用Python进行文本分类   准备数据:从文本中建词向量   训练法:从词向量计算概   测试算法:根现实情况修改分类器  准备数据:文档袋模型   示例:用朴素贝叶斯过滤垃邮件   准备数据切分文本   测试法:使用朴素贝叶斯行交叉验证   示:使用朴素贝叶斯分器从个人广告中获取域倾向   收集数:导入rss源   分析数据:显示地域关的用词   本章结  第5章 Logistic回归   基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类   基最优化方法的最佳回系数确定   梯度升法   训练算法使用梯度上升找到最参数   分析数据画出决策边界   练算法:随机梯度上   示例:从疝气症预测病马的死亡率  准备数据:处理据中的缺失值   试算法:用Logistic回归进行分类   本章小结  第6章 支持向量机  基于最大间隔分隔数   寻找最大间隔  分类器求解的优问题   SVM应用的一般框架   SMO高效优化算法   Platt的SMO算法   应用简化版SMO算法处理小规模数据集   利用完整PlattSMO算法加速优化   在复杂据上应用核函数  利用核函数将数据映到高维空间   径基核函数   在测中使用核函数   例:手写识别问题回   本章小结  7章 利用AdaBoost元算法提高分类性能   基于数据多重抽样的分类器  bagging:基于数据随机重抽样的类器构建方法   boosting   训练算法:基于错误升分类器的性能  基于单层决策树构建分类器   完整AdaBoost算法的实现   测试算法:于AdaBoost的分类   示例:在个难数据集上应用AdaBoost   非均衡分类问题   他分类性能度量指标正确率、召回率及ROC曲线   基于代价函数的分类器决策控   处理非均衡问的数据抽样方法  本章小结  第二部 利用回归预测数值数据第8章 预测数值型数据:回归   线性回归找到最佳拟直线   局部加权性回归   示例:测鲍鱼的年龄   减系数来“理解”数   岭回归   lasso   前向逐步回归   权衡偏与方差   示例:测乐高玩具套装的价   收集数据:使Google购物的API   训练算法:建立模型   本章结  第9章 树回归   复杂数据的局性建模   连续和散型特征的树的构建  将CART算法用于回归   构建树  运行代码   剪枝   预剪枝  后剪枝   模型   示例:树回归标准回归的比较  使用Python的Tkinter库创建GUI   用Tkinter创建GUI   集成Matplotlib和Tkinter   本章小结  第三部分 无监督学第10章 利用K-均值聚类算法对未标注据分组   K-均值聚类算法   使用处理来提高聚类性能  二分K-均值算法   示例:对地图的点进行聚类   Yahoo!PlaceFinderAPI   对地理坐标进行类   本章小结 第11章 使用Apriori算法进行关联分析   关联分析  Apriori原理   使用Apriori算法来发现频繁集   生成候选项   组织完整的Apriori算法   从频繁项集中挖掘关规则   示例:发国会投票中的模式  收集数据:构建美国会投票记录的事务据集   测试算法基于美国国会投票记挖掘关联规则   例:发现毒蘑菇的相特征   本章小结 第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集  FP树:用于编码数据集的有效方式  构建FP树   创建FP树的数据结构   构建FP树   从一棵FP树中挖掘频繁项集   抽取条件式基   创建条件FP树   示例:在Twitter源中发现一些共现词   示:从新闻网站点击流挖掘   本章小结 第四部分 其他工第13章 利用PCA来简化数据   降技术   PCA   移动坐标轴   NumPy中实现PCA   示例:利用PCA对半导体制造数据降维   本章小结 第14章 利用SVD简化数据   SVD的应用   隐性语义索引   推荐系   矩阵分解  利用Python实现SVD   基于协同过滤的推荐引擎  相似度计算   基物品的相似度还是基用户的相似度?  推荐引擎的评价  示例:餐馆菜肴推荐擎   推荐未尝过菜肴   利用SVD提高推荐的效果  构建推荐引擎面临的战   基于SVD的图像压缩   本章结  第15章 大数据与MapReduce   MapReduce:分布式计算的框架   Hadoop流   分布式计算均值和方差的mapper   分布式计算均值和方差的reducer   在Amazon网络服务上运行Hadoop程序   AWS上的可用服务   开启Amazon网络服务之旅   在EMR上运行Hadoop作业   MapReduce上的机器学习   在Python中使用mrjob来自动化MapReduce   mrjob与EMR的无缝集成   mrjob的一个MapReduce脚本剖析   示例:分布式SVM的Pegasos算法   Pegasos算法   训练算法:用mrjob实现MapReduce版本的SVM   你真的需要MapReduce吗?   本章小结  附A Python入门  附录B 线性代数  附录C 概率论复习  附录D 资源  索引  版权声明籍节选查看全
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