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白话机器学习算法 PDF 电子书

电子书 电子书 104 人阅读 | 2 人回复 | 2022-08-18

Java电子书:白话机器学习算法 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
" p/ K$ o$ e( C: i
" A! ~% _5 b) k6 o3 x! G

' z8 f5 @+ I6 B! `
编号:mudaima-P0237【Java吧 java8.com】0 J& F, T/ c6 \# {3 F

: k0 D( f% W5 H. N3 g7 ?' U, x' R
123.png

4 X; J9 N3 F- M) h+ u$ i/ Z* G  W* H+ K; `
Java电子书目录:
第 1章 基础知识 1+ _$ M. U6 {% r. ^& k2 X/ a
% n# t( [6 H) N) |3 d8 e
1.1 准备数据 19 Y# l; d) M4 x2 a; o

6 {5 j% D1 F, T/ p: O1.1.1 数据格式 1
9 C" u$ X4 u/ l8 W
* z1 U% `0 G6 \4 J' z3 v1.1.2 变量类型 2
* Y% n1 w* x) W4 }9 e
4 N# W; ^- Z0 Y+ O6 W1.1.3 变量选择 3
2 Q6 C$ R' l+ E5 C, u8 B/ Q3 T$ [' t8 f- i1 \
1.1.4 特征工程 31 }5 K" K" ~$ Y* z! d
1 T8 w2 j; F# r
1.1.5 缺失数据 4
$ T7 v4 X: _, ^0 t4 I; p, W) \8 t! p7 c
1.2 选择算法 4
- y* z2 R: d9 l5 k& B: D6 b3 I3 v* R% q. ~# ]
1.2.1 无监督学习 5- S/ x% D1 ~* m- K# k: h
" z5 Y$ ?* y( }$ D/ s  o
1.2.2 监督学习 6
, L3 A6 f; c3 g7 {2 L! o) e! T' N; F1 [# ^$ Z+ X" u, ]" t: x: |
1.2.3 强化学习 75 n. B" _3 J$ [+ u6 |8 K' c
8 V, h. X, `" X  A/ ?% i! ]
1.2.4 注意事项 7
+ W5 X1 U/ K0 p# M" a2 O- W/ f2 E* ?8 j" }% c( t
1.3 参数调优 7
6 ?. X: L: f" E3 s" \4 e+ b4 |5 j
1.4 评价模型 95 i) J! j: v* z  |

: h/ O4 Q! s1 v0 H# c) d+ W' g, l1.4.1 分类指标 9, _- b9 i1 v) w  k
  F9 _5 C) c  ~- _. W/ ~
1.4.2 回归指标 10
9 h/ a+ ^- g  N1 K" F" X- l, v" s0 n4 ~3 O  x, f
1.4.3 验证 10
) z  K! }5 B; {0 w4 Q* M5 ?1 V( Q+ y
1.5 小结 11
; a4 r/ p- g& ~3 c( Z
1 i( i) N: Y) P第 2章 k均值聚类 13
% X5 ]9 I) Z3 z% g" ^. K5 m/ ]) }7 A* V; J3 f
2.1 找出顾客群 13. p# ^* h9 n1 \9 ~

& ^9 K8 q- Z( |' Y- A! \+ l2.2 示例:影迷的性格特征 13  P( [& m) z2 ?5 Z7 s& j1 X5 R
# b0 V* g) \. v( Q
2.3 定义群组 16! O7 L: `, R8 a0 F

( J% c- s/ {% j9 b; z$ e2.3.1 有多少个群组 16, C/ ]/ ~( n% v3 J

9 J1 L. M; k& x  w2 U+ S0 e% s6 L2.3.2 每个群组中有谁 174 c& \% r4 e* P
* u8 p5 ?& T, r+ q3 w# }
2.4 局限性 18
+ l) z) U  M+ K' b
, ?# U/ g5 u) i& E2.5 小结 19: C$ \& [% ^/ |! B  }! B
' x* M$ ?- R! N( I' Y$ P; e
第3章 主成分分析 21
; p% Z, F2 E; C7 h
" }& ?  ~% q7 e3.1 食物的营养成分 21, V3 R+ A' @, C, {* E( {# A

& c$ }) K& R; R: J2 T: [3.2 主成分 229 E8 j7 Z6 i, Z- }- x, e: d
1 F; \- X6 K8 ~/ n2 S
3.3 示例:分析食物种类 24: o+ s  D  j! ?8 \" C
$ s! q' m( k. @( q* C; E8 u" `
3.4 局限性 27
$ X1 p& ~& X8 M2 D8 {4 v  O
0 Y: q$ v; o+ v- H( `! H4 ]3.5 小结 29
2 m* N+ L- O% c9 N5 b0 Y: y4 j0 y" S+ e/ D+ l, y- D
第4章 关联规则 31( B7 P$ C! }! L; I& D

/ J1 O0 c! ^8 i7 Y# P4.1 发现购买模式 31
1 M. I7 h2 ]& G( i8 R, |+ P  X- W3 l' x1 ~! J4 G
4.2 支持度、置信度和提升度 31
9 _5 ?; Y, {- I# a4 h
* E, Q+ W. ^& S6 s4.3 示例:分析杂货店的销售数据 33
* z9 d% _+ P  X; o$ c
% s( }. @& A- x7 C6 n7 \, f: ]& p4.4 先验原则 351 c# r  y. k" q$ Q7 K

8 N$ {1 R2 b( j+ @+ x' b4.4.1 寻找具有高支持度的项集 364 ^$ K, L, I: l; G4 W5 N1 f% W

& x2 a% z5 h3 j2 c8 x4.4.2 寻找具有高置信度或高提升度的关联规则 37
5 }1 j9 l# q" T* N9 I- u) p6 `+ S; T5 j
4.5 局限性 37$ _6 [8 e$ I5 N, }

8 y0 D% r7 y: p' f. w3 k4.6 小结 379 w2 J1 x: H4 I8 e0 ?0 m6 Z
- c* l4 U+ s% U) S5 Y* b
第5章 社会网络分析 39
, a7 Z; e. i' ?3 M; l/ t1 I7 Z( R8 b3 Y$ i7 Y  f- s
5.1 展现人际关系 39
$ ]3 `* D2 @8 \' @1 n0 T* W" T) z! e2 r. ]
5.2 示例:国际贸易 40) g  E# M( V! r8 h
+ I$ B0 ?' @9 t: y+ @0 ~9 m. [. b
5.3 Louvain方法 42
) e# K' ~* q( f% A4 V' L* u# I3 f
5 v: U( x( R9 O, M0 o3 \5.4 PageRank算法 43
# C/ l& v3 S: w! I- i6 Y# X- a$ {" b/ R
5.5 局限性 465 {& _; i) B" T  m1 M
* k* ?; X3 Y" J' V6 z& g3 K
5.6 小结 47
6 U3 Z+ n( B# Y/ T* i. Q& r
" F1 Y( k( t5 [8 d/ N8 v' g$ j第6章 回归分析 49
7 W$ Z" ?5 ?& }# _( N5 ?  d5 X
& t+ o( s7 t- Q- c1 l, D/ Y/ L6.1 趋势线 49* i1 W+ b2 U: w- R, I- q: I: l% _! ?: r
2 o8 F  o+ Z- w  M
6.2 示例:预测房价 49
( k; f3 u. }# N4 Z
1 ]" K0 {* q/ Y- Y6.3 梯度下降法 52' W4 B- ^1 ]5 P' Z

9 L% n% j3 L6 l5 x# v, f2 V6.4 回归系数 54
; A6 D" `) v9 [1 N& p  G% e$ U+ N, b1 k* Y. v) i$ V/ [
6.5 相关系数 557 {; h& _0 l9 U+ ^2 a) C

; G2 L+ V+ R" b6 k' d6.6 局限性 56
# K5 J' N5 \& q" ?9 a8 S+ U0 e
# x' c% a& H, `- H" n6.7 小结 57
8 ?" l# i7 U" B$ X7 P: o1 G: v4 ]2 V
第7章 k近邻算法和异常检测 59
7 t( [* m+ \4 b
: a( |- S: {1 {2 k$ h7 [* O& y7.1 食品检测 597 d5 `' V2 ]' P7 c8 \, W7 {
* O) p- {2 z' f, s
7.2 物以类聚,人以群分 60
& \% ~2 W- z' }; }
) [* e0 `6 r4 x( T& E3 K7 y6 F( b7.3 示例:区分红白葡萄酒 61; u9 r( n, B) s8 F& i4 W

# ~' d+ O, V  s6 _+ h7.4 异常检测 62
4 H( i- k  |6 X5 {4 T
: @; W8 m7 x. G: r; L7.5 局限性 637 @+ w$ S. Z7 D0 L

, y0 O& k) J" ?2 U7 R7.6 小结 63
% }- K1 [1 B2 F( l$ m! B5 C* M, O+ q5 I; j5 M4 p, k4 g
第8章 支持向量机 65$ I! E- n. W8 l3 S" Y% ~1 q
& c- x7 B! ~6 \' B$ y- k2 b* w
8.1 医学诊断 65/ G/ ]6 X) S2 e7 S/ j% o7 m
/ J* @7 W/ e, \% Y4 a4 |6 d! A9 k
8.2 示例:预测心脏病 65, h! {! {  r. w+ E& T
% v% e6 f* P8 Y+ O6 L
8.3 勾画分界线 66
/ @% l& Y% V' n; c' n2 r$ x% I  W# t9 i0 Y( W" F
8.4 局限性 69' y2 H7 x+ [  @
) ?, m" ^, ?8 {* p$ ]& S
8.5 小结 69
& {' h4 ~' U& u2 w4 A% W
# F5 W% s2 i2 ]$ \) `6 m$ M8 o第9章 决策树 71
3 M" Q4 C9 q, k8 }2 F( W1 m% |8 ~. A) l& W1 {6 }, r2 H) @( N
9.1 预测灾难幸存者 71, c' Q* M: i3 H* k( o. t( k
, r" Y! p! R; `$ ?2 @# Z
9.2 示例:逃离泰坦尼克号 72
" V' ?' K: C8 B4 g# ^- T# F# Z2 m0 u6 v' s9 p5 P
9.3 生成决策树 73: ?( Q* S/ ?! O% f. E

5 @1 s5 T& ^! j" _9.4 局限性 749 N, b: O) t: t: U# [: u. E

6 N# y$ L# |' t3 F: a7 ?9.5 小结 75: v6 z4 r& X  ?! ?. B4 V

. ?- P9 E6 `! u4 T3 d/ c7 Q% b第 10章 随机森林 77
) {9 Y- [7 K) M6 b1 M/ r) c: j- A5 q% |5 w& u
10.1 集体智慧 77- p/ S  d+ i$ n5 i4 S8 M9 `, _
# B+ g  r  h8 P4 |6 n' }2 h0 R* x
10.2 示例:预测犯罪行为 77
: V% N  u% {$ A" |9 n8 O1 H2 E/ J
7 x% a6 w4 G& |10.3 集成模型 81
4 f2 e/ B) E) ]% L* P3 J6 J0 {: v1 o* f: \0 h
10.4 自助聚集法 82) c. ~+ i; _# L5 ~

& c: Y/ L' B$ L) x10.5 局限性 83
# h0 p0 {2 z, i8 p$ M5 b: h
+ g  O& g/ ]$ P% I6 b10.6 小结 846 p& A7 t( T6 m) E" U- y

% T2 s% \- N$ U( ^第 11章 神经网络 852 _+ E6 ]/ T# N- M+ _/ X& ^  ^

/ ~. O5 S/ e( W4 `11.1 建造人工智能大脑 85( r4 u3 R0 I8 z. I4 m6 D1 S$ N! H

, [$ N" v+ _, M9 S. e3 r11.2 示例:识别手写数字 86
% x5 R) }4 n7 c) N* l! b7 E$ w6 C  C; ^/ o8 Y. R, k, Z. {% ^2 W8 b
11.3 神经网络的构成 89) s! x3 y9 D  P

8 a1 `& e' _0 k) E11.4 激活规则 91# n  t  x2 R& j  {' C7 o
, _7 T+ F  u' ?7 C' p
11.5 局限性 92
# P; c* s/ e  ^8 c. f) T% ~4 C3 q( F$ ?4 J, y9 q8 k
11.6 小结 94
" Y5 g) L$ T! K2 a! k* V2 v% a6 Z# G
第 12章 A/B测试和多臂老虎机 95
3 H# U' x/ H" A9 K
9 `; J6 r/ N. W12.1 初识A/B测试 95! {0 e, @5 ?7 e1 h7 I. J

% c: _" l3 v. l: I; T12.2 A/B测试的局限性 95/ u6 ?$ |% E0 P* m5 `
, L4 ]+ W3 J! o4 a. }6 ?3 x$ I5 Q
12.3 epsilon递减策略 96# C( @% T+ _* d. @3 i
4 ~4 E: y0 @$ e
12.4 示例:多臂老虎机 97
, [# I. f5 `5 p, W! K8 C# a* }7 o$ @, e/ U# y$ ^% E, W
12.5 胜者为先 99! }" I3 T* q0 D
6 y4 Z. U: W8 O  w% }6 \3 o
12.6 epsilon递减策略的局限性 99
5 i$ q5 E: {4 V  {5 _8 h+ L( K* E7 a( b; A
12.7 小结 100
' |/ C3 T2 p" c! r3 x' h0 t. _
8 l7 a& M0 h$ P; _附录A 无监督学习算法概览 101" H) Z3 Y- i/ c- B6 c2 i1 X

) ^  i7 _( r6 U附录B 监督学习算法概览 102
% N2 G- c% L- S1 Q+ @/ Q4 {# P; c+ X% Z3 U) R# O4 t
附录C 调节参数列表 1030 p; t. D  E3 X+ Z) j/ q& _" W5 l
+ y  W, ]0 V  b
附录D 更多评价指标 104
  O4 n" s9 i: V. F; c; K' W7 P' ~8 F. H. `# M# O
术语表 107
$ p% C+ {  n6 q4 Q( l/ z
7 V  m; o+ u, O0 Z2 o" L关于作者 114
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mingjunwudi

发表于 2022-8-21 02:16:18 | 显示全部楼层

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java7417

发表于 2022-9-20 02:23:01 | 显示全部楼层

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