书号：9787115317957 9787302423287
机器学习实战
机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。
本书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及推荐等。
本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。
1部分 分类
第1章 机器学习基础
1.1 何谓机器学习
1.1.1 传感器和海量数据
1.1.2 机器学习非常重要
1.2 关键术语
1.3 机器学习的主要任务
1.4 如何选择合适的算法
1.5 开发机器学习应用程序的步骤
1.6 Python语言的优势
1.6.1 可执行伪代码
1.6.2 Python比较流行
1.6.3 Python语言的特色
1.6.4 Python语言的缺点
1.7 NumPy函数库基础
1.8 本章小结
第2章 k-近邻算法
2.1 k-近邻算法概述
2.1.1 准备：使用Python导入数据
2.1.2 从文本文件中解析数据
2.1.3 如何测试分类器
2.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果
2.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据
2.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图
2.2.3 准备数据：归一化数值
2.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器
2.2.5 使用算法：构建完整可用系统
2.3 示例：手写识别系统
2.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量
2.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字
2.4 本章小结
第3章 决策树
3.1 决策树的构造
3.1.1 信息增益
3.1.2 划分数据集
3.1.3 递归构建决策树
3.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图
3.2.1 Matplotlib注解
3.2.2 构造注解树
3.3 测试和存储分类器
3.3.1 测试算法：使用决策树执行分类
3.3.2 使用算法：决策树的存储
3.4 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型
3.5 本章小结
第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法
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机器学习
" 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些**而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
本书可作为高等院校计算机、自动化及相关**的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。"
第1章 1
1.1 引言 1
1.2 基本术 2
1.3 假设空间 4
1.4 归纳偏好 6
1.5 发展历程 10
1.6 应用现状 13
1.7 阅读材料 16
习题 19
参考文献 20
休息一会儿 22
第2章 模型评估与选择 23
2.1 经验误差与过拟合 23
2.2 评估方法 24
2.2.1 留出法 25
2.2.2 交叉验证法 26
2.2.3 自助法 27
2.2.4 调参与*终模型 28
2.3 性能度量 28
2.3.1 错误率与精度 29
2.3.2 查准率、查全率与F1 30
2.3.3 ROC与AUC 33
2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 35
2.4 比较检验 37
2.4.1 假设检验 37
2.4.2 交叉验证t检验 40
2.4.3 McNemar检验 41
2.4.4 Friedman检验与后续检验 42
2.5 偏差与方差 44
2.6 阅读材料 46
习题 48
参考文献 49
休息一会儿 51
第3章 线性模型 53
3.1 基本形式 53
3.2 线性回归 53
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