异步图书 Python机器学习:预测分析核心算法 高清文字版PDF下载

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在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知

所措。本书从算法和Python 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。

书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来

展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。

本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员,帮助他们解决某一特定的项

目或是提升相关的技能。

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第1章关于预测的两类核心算法
1.1为什么这两类算法如此有用
1.2什么是惩罚回归方法
1.3什么是集成方法
1.4算法的选择
1.5构建预测模型的流程
1.5.1构造一个机器学习问题
1.5.2特征提取和特征工程
1.5.3确定训练后的模型的性能
1.6各章内容及其依赖关系
1.7小结
1.8参考文献
第2章通过理解数据来了解问题
2.1“解剖”一个新问题
2.1.1属性和标签的不同类型决定模型的选择
2.1.2新数据集的注意事项
2.2分类问题:用声纳发现未爆炸的水雷
2.2.1“岩石vs水雷”数据集的物理特性
2.2.2“岩石vs水雷”数据集统计特征
2.2.3用分位数图展示异常点
2.2.4类别属性的统计特征
2.2.5利用PythonPandas对“岩石vs水雷”数据集进行统计分析
2.3对“岩石vs水雷数据集”属性的可视化展示
2.3.1利用平行坐标图进行可视化展示
2.3.2属性和标签的关系可视化
2.3.3用热图(heatmap)展示属性和标签的相关性
2.3.4对“岩石vs
2.4基于因素变量的实数值预测鲍鱼的年龄
2.4.1回归问题的平行坐标图—鲍鱼问题的变量关系可视化
2.4.2回归问题如何使用关联热图—鲍鱼问题的属性对关系的可视化
2.5用实数值属性预测实数值目标:评估红酒口感
2.6多类别分类问题:它属于哪种玻璃
小结
参考文献
第3章预测模型的构建:平衡性能、复杂性以及大数据
3.1基本问题:理解函数逼近
3.1.1使用训练数据
3.1.2评估预测模型的性能
3.2影响算法选择及性能的因素——复杂度以及数据
3.2.1简单问题和复杂问题的对比
3.2.2一个简单模型与复杂模型的对比
3.2.3影响预测算法性能的因素
3.2.4选择一个算法:线性或者非线性
3.3度量预测模型性能
3.3.1不同类型问题的性能评价指标
3.3.2部署模型的性能模拟
3.4模型与数据的均衡
3.4.1通过权衡问题复杂度、模型复杂度以及数据集规模来选择模型
3.4.2使用前向逐步回归来控制过拟合
3.4.3评估并理解你的预测模型
3.4.4通过惩罚回归系数来控制过拟合——岭回归
小结
参考文献
第4章惩罚线性回归模型
4.1为什么惩罚线性回归方法如此有效
4.1.1足够快速地估计系数
4.1.2变量的重要性信息
4.1.3部署时的预测足够快速
4.1.4性能可靠
4.1.5稀疏解
4.1.6问题本身可能需要线性模型
4.1.7什么时候使用集成方法
4.2惩罚线性回归:对线性回归进行正则化以获得最优性能
4.2.1训练线性模型:最小化错误以及更多
4.2.2向OLS公式中添加一个系数惩罚项
4.2.3其他有用的系数惩罚项:Manhattan以及ElasticNet
4.2.4为什么套索惩罚会导致稀疏的系数向量
4.2.5ElasticNet惩罚项包含套索惩罚项以及岭惩罚项
4.3求解惩罚线性回归问题
4.3.1理解最小角度回归与前向逐步回归的关系
4.3.2LARS如何生成数百个不同复杂度的模型
4.3.3从数百个LARS生成结果中选择最佳模型
4.3.4使用Glmnet:非常快速并且通用
4.4基于数值输入的线性回归方法的扩展
4.4.1使用惩罚回归求解分类问题
4.4.2求解超过2种输出的分类问题
4.4.3理解基扩展:使用线性方法来解决非线性问题
4.4.4向线性方法中引入非数值属性
小结
参考文献
第5章使用惩罚线性方法来构建预测模型
5.1惩罚线性回归的Python包
5.2多变量回归:预测红酒口感
5.2.1构建并测试模型以预测红酒口感
5.2.2部署前在整个数据集上进行训练
5.2.3基扩展:基于原始属性扩展新属性来改进性能
5.3二分类:使用惩罚线性回归来检测未爆炸的水雷
5.3.1构建部署用的岩石水雷分类器
5.4多类别分类—分类犯罪现场的玻璃样本
小结
参考文献
第6章集成方法
6.1二元决策树
6.1.1如何利用二元决策树进行预测
6.1.2如何训练一个二元决策树
6.1.3决策树的训练等同于分割点的选择
6.1.4二元决策树的过拟合
6.1.5针对分类问题和类别特征所做的修改
6.2自举集成:Bagging算法
6.2.1Bagging算法是如何工作的
6.2.2Bagging算法小结
6.3梯度提升法(GradientBoosting)
6.3.1梯度提升法的基本原理
6.3.2获取梯度提升法的最佳性能
6.3.3针对多变量问题的梯度提升法
6.3.4梯度提升方法的小结
6.4随机森林
6.4.1随机森林:Bagging加上随机属性子集
6.4.2随机森林的性能
6.4.3随机森林小结
6.5小结
6.6参考文献
第7章用Python构建集成模型
7.1用Python集成方法工具包解决回归问题
7.1.1构建随机森林模型来预测红酒口感
7.1.2用梯度提升预测红酒品质
7.2用Bagging来预测红酒口感
7.3Python集成方法引入非数值属性
7.3.1对鲍鱼性别属性编码引入Python随机森林回归方法
7.3.2评估性能以及变量编码的重要性
7.3.3在梯度提升回归方法中引入鲍鱼性别属性
7.3.4梯度提升法的性能评价以及变量编码的重要性
7.4用Python集成方法解决二分类问题
7.4.1用Python随机森林方法探测未爆炸的水雷
7.4.2构建随机森林模型探测未爆炸水雷
7.4.3随机森林分类器的性能
7.4.4用Python梯度提升法探测未爆炸水雷
7.4.5梯度提升法分类器的性能
7.5用Python集成方法解决多类别分类问题
7.5.1用随机森林对玻璃进行分类
7.5.2处理类不均衡问题
7.5.3用梯度提升法对玻璃进行分类
7.5.4评估在梯度提升法中使用随机森林基学习器的好处
7.6算法比较
小结
参考文献

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