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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
6 [% t6 J( d3 }; {
) S6 t3 `5 K8 i
) H$ E; m/ `7 t) g: M0 C编号：mudaima-P0237【Java吧 java8.com】
4 e9 [0 K U9 O( X; j% }+ ]; V3 {$ t }+ \$ ?# y" j# q
8 x( L$ {; C6 ^5 G% x- g$ d0 ~4 @5 r0 T i4 W* z* v( M% @ Z
Java电子书目录：第 1章 基础知识 1
( C- o% ]$ t: }8 n9 @/ I+ g( E) @) p7 P6 D) H: M1 Q
1.1 准备数据 1
' O" I. ], ^3 `1 O' b% l
" R; `1 o6 C% \2 S) H6 I1.1.1 数据格式 1
6 h# t. K7 {: b3 a$ y, O; e. U6 K4 P% ~: Y
1.1.2 变量类型 2+ a$ i' i' z. Q: S2 S* r3 |3 j
8 t/ c- w% f2 G0 v- \1.1.3 变量选择 3
+ i! z. R- R1 K+ [0 x* C9 K: U; D4 X6 F u) A, Y# s7 o
1.1.4 特征工程 3; z7 v$ U6 }/ G8 e
' g) d2 _ a1 j0 R+ @1.1.5 缺失数据 4
- c" j; F, l1 u! }2 N: x
0 J# W4 Y2 ^4 n" U# j9 R+ h: u1.2 选择算法 4+ s' k: d# O8 M! Y, l2 b7 |$ `( H
S3 A7 Y: S( w8 Y1 N. M
1.2.1 无监督学习 5- t5 N4 }9 v+ p/ p7 E& R1 ] I
) W. k* f! d8 u" F6 L! `0 x1.2.2 监督学习 6
' t' U3 Y* l* ^# N$ i
6 P. f3 R9 ?9 B; Z0 U( {% r1.2.3 强化学习 7
$ J S1 Z# X( M1 _1 A! S% U( u+ Y; K: j# ]& V% f0 y5 K
1.2.4 注意事项 7
: p- L& k6 J; \* n: L. Y* R. H6 w( e* |; G0 e
1.3 参数调优 7
: K, P( l- h( y) B: u r! |# b
6 ]) V7 A9 S$ c, z1.4 评价模型 9/ L# a% A, ~5 s& `( v5 K
# _. H* n: E0 T7 J1 L1.4.1 分类指标 9' ?& n/ J: k4 r. r: A( O9 S
7 l2 ]) Q6 b( t7 b! A1.4.2 回归指标 107 p- C' u5 h+ ~" d
, ^8 A1 f+ v+ Y/ j# k p% E- i
1.4.3 验证 10/ W/ c1 n- Z" E4 E0 W2 X* @
" p6 l/ P5 }7 J2 c2 B. h0 p1.5 小结 116 H: X. k4 f- C8 T, l
5 p3 ?# ^2 A3 [! R7 Q
第 2章 k均值聚类 133 x& z d& u6 }# x; S4 X
) R6 f- J8 z0 {) X
2.1 找出顾客群 135 u0 b) y q, L( X
! K2 g0 P% h& v4 B: c9 E2.2 示例：影迷的性格特征 13
) ^% I, g1 D5 n2 L; n! X9 _6 P- V" i, G k5 F: ~/ d% Y7 `8 F
2.3 定义群组 16
0 [9 F; [$ C7 y6 B8 u9 f
( x# n4 T6 d& ~3 Z% S+ J2.3.1 有多少个群组 162 [. A( w S4 ~5 A
* m) U5 G' e6 x; q v' g
2.3.2 每个群组中有谁 173 i6 i, ~* ~3 `
4 c) b* m4 d! W! a$ {, r
2.4 局限性 186 ~, q! ?- Y/ K' G/ \
$ v$ p: i+ \5 f: C" {6 D
2.5 小结 190 H% `0 J0 e; w% N' v
/ V) ~$ g; H# U8 [% B第3章 主成分分析 21
( t. n* z/ i& A8 C
; o8 \% n! X$ w R& I9 ?3 v3.1 食物的营养成分 21
4 a. f* Z, S& G2 D# B
9 w# J- p% v& C3 j, w) e9 x' j3.2 主成分 22
( f. G0 P, J" F% a% g& {7 n
, x. P- |4 v0 m$ o$ M+ |3.3 示例：分析食物种类 24' N' I# g: I y) p/ l5 c( O
, h- [0 n2 c9 L( R- N
3.4 局限性 279 X6 |" j9 x" @; T' ]# w
- [+ f- q/ C- d& U" y7 U0 e
3.5 小结 29! F$ x8 H7 b7 z5 z
) T" K1 O& ?& I2 k3 r3 r; M
第4章 关联规则 31
( E6 f$ ?& T6 P( ^6 W! R6 F" C. B4 p0 B3 K$ D
4.1 发现购买模式 31! G- Z! I' N! A% k5 C# `
( e; k3 n3 }5 J& `4.2 支持度、置信度和提升度 31
/ v' ^( n/ X6 R3 h" r
: `/ D8 N9 o8 K$ U, s3 w4.3 示例：分析杂货店的销售数据 33) \5 p, B" S* B
( D( C0 p+ n9 L# S
4.4 先验原则 35; w$ e* ~* b- `3 l: p
. c J* E3 M% M! M4.4.1 寻找具有高支持度的项集 365 P* v1 `6 e% q" J: j
7 t+ M+ M: f, m9 \4.4.2 寻找具有高置信度或高提升度的关联规则 37
! }9 b5 _ S/ p" K4 O, \# O5 |" o7 z
4.5 局限性 37
/ Y' [8 B: S7 p; S( q0 m/ l: v/ B$ \( {% s7 T
4.6 小结 37, U. P" _$ T: P
) a$ T) o% u$ T4 e1 a
第5章 社会网络分析 394 f4 f5 a* W" }% T! |
1 v# R& V) h" m9 w% A; s; J3 }
5.1 展现人际关系 39# Y0 O* u: M4 G; o! F- h
. E" {+ r4 _4 m! X( p# l5.2 示例：国际贸易 40
% S6 V6 i7 l6 L) ]; Q" W" k4 y9 d6 \+ ]; T. X, _- b2 I, q, ^$ m: }
5.3 Louvain方法 420 }; g3 k! d- G1 ?/ b; D
3 R s: v8 |% }/ Y2 S
5.4 PageRank算法 43
7 y8 \0 F9 @$ t# V! v8 N3 X d8 V5 d3 f" B5 A. Q3 r3 V
5.5 局限性 46
$ j0 x$ V2 U& ]; s N4 |! E5 D1 f* \" o% {9 T' l
5.6 小结 47* V0 X4 b! L) C) N# t# {% O Q4 Q
B8 e) B5 ?' A! d# ` x$ h( O
第6章 回归分析 49+ Q% T" r( A! \+ o6 [& @/ s& P; c, u
% k8 j+ n* w9 e6.1 趋势线 49
+ ~0 S: m; G- ?2 j$ I, Z
2 S& G% w; _ K, t+ K4 S& x# O6.2 示例：预测房价 49
( v; a6 y J6 X' u$ ^) v. m* x
6.3 梯度下降法 52
# |9 T$ t' j# V! a- ~" M" p
: Q( b* J4 i3 N& K0 E, o6.4 回归系数 54
# X# g4 h( o& Y6 M o' Z# i; a% K9 n6 F% V
6.5 相关系数 55
9 v* c% ^ N- h) y" X/ ^1 F& Y' [' D! @- q5 ]1 ~0 I1 E
6.6 局限性 56! S) C# B" T/ l) u8 z: C) t$ w
" i6 I+ O1 t6 M5 j0 ?( I* e6.7 小结 572 O- I% L5 N1 Y9 w7 n! |
7 d! H& t* Q1 A7 f# H& k8 g- |第7章 k近邻算法和异常检测 59
# I1 h. e4 d) E1 C& S+ N
/ \, f! X- L: g7 [7.1 食品检测 59: @2 V9 G& [: D$ N
' t% h+ F2 P5 b! Q. X' m* r7.2 物以类聚，人以群分 60' V) [, J3 k* V( P/ r( y
, F2 H9 K5 `+ H+ i& E/ C0 h* s; |2 I7.3 示例：区分红白葡萄酒 618 A1 l" @5 v2 o3 _/ p
5 I) F1 o; {8 s i; P
7.4 异常检测 626 w/ z" @' g9 C$ [
8 D& ]" r+ C$ y: D8 E% V+ V7 S9 q6 _7.5 局限性 63
% p7 K9 S" i( S, d6 E$ y0 u2 T: e/ E g
7.6 小结 63# L9 M, C8 L, K) e+ f* d# f6 k
: [6 x, q: q0 R! ~! w/ V5 u. W% C
第8章 支持向量机 65/ @* A) v" |, H( J
, C5 D+ e8 W5 v) o9 ^
8.1 医学诊断 655 D8 y2 p+ I0 n! A7 d5 T
/ Q. w) P% W$ c, D, g" S# m
8.2 示例：预测心脏病 65
0 L8 v: W- ]( t4 L; Z- l6 v- L R: A6 m; ]* Y; \8 `' E. E
8.3 勾画分界线 66: N: F, H4 a e$ G& ]8 V
+ t; ]. U3 c8 }* k$ R
8.4 局限性 698 M" i2 z1 y6 c6 X
) [/ X8 ~& @ p
8.5 小结 69
6 @$ S0 B9 b; r
: H: k; r9 T: B5 h) g, {第9章 决策树 71
1 f ^" b% `3 V$ ^
* i& O6 y, ~* u- D! r; j9.1 预测灾难幸存者 71
& U! l# X* a2 v( U0 n: W, B7 M
; S9 U. [6 f A5 X, P9.2 示例：逃离泰坦尼克号 72( Z' W" d, G. K
. C8 n* `! _* O8 ?( o5 u
9.3 生成决策树 73
/ c" {7 p" J# R5 ^0 y* u, g) M% C. @) q/ g
9.4 局限性 748 L: d& Z, r; f' `2 b j! o- G5 q! n
' T/ v& E# v* t+ l. U( U0 u/ T9.5 小结 75
4 X' q+ N# x$ s x+ \
2 r) T" |( t k( I第 10章 随机森林 77 i5 D* I; R+ I+ @4 Y: |1 J
0 I, K* K0 y( m6 D1 W
10.1 集体智慧 77
8 ?1 y3 `$ k: u$ |( v; J6 q i8 b: B* W$ z; X& u' ?
10.2 示例：预测犯罪行为 77
5 ~5 y" J9 v- V6 i; N. U
3 a' S& J4 q" L10.3 集成模型 81% S* q# w! |* [9 B" Y) G$ X
; K/ `: T8 h7 @2 w10.4 自助聚集法 82' {' x+ X7 }; A
R6 |5 X8 a" _0 k4 ?) t10.5 局限性 831 V9 P. V _# e; p$ t5 u
7 X N U/ j2 U# n10.6 小结 84" G* K' }5 x M1 X% t, v \
9 x& J* K/ \8 V
第 11章 神经网络 85
' {" C: \; c9 ^" F
! X# J% o+ H. f* D, Q: L7 g# c11.1 建造人工智能大脑 85
0 G; q7 T8 `+ [* I5 m* K9 E/ m8 j
1 f4 [7 N* Q& S8 v G11.2 示例：识别手写数字 860 x. Q* n" q' A) H
! q# P9 l2 p$ V3 J6 C
11.3 神经网络的构成 89
) G9 B3 R/ `1 ~( D( F, Y
: J5 i8 M. J6 u% a+ {/ `9 S11.4 激活规则 91
, D% G2 S! i( m! |+ K/ f
. [$ i* f+ v" ^+ @11.5 局限性 927 r3 d' U) }2 ~9 k
' ]# |: D' _. o- Y% r11.6 小结 94' J$ {" ` X. V
) Q( p3 l# n( V' h
第 12章 A/B测试和多臂老虎机 95
7 B7 {* d$ C0 f# s7 U6 }
& o# P- T* o! V: T$ ^; H12.1 初识A/B测试 95
0 J+ X* j- ^+ J$ O: Q9 C) @4 u
$ C& p) L1 `/ M% o. t" x/ Y12.2 A/B测试的局限性 95
$ F& e9 O2 I4 J( ?) J% J) N# B6 i6 }3 v! H9 J! W) N
12.3 epsilon递减策略 968 x3 b0 |/ Y# \
) t2 b% X9 T" a0 c9 J2 }- [12.4 示例：多臂老虎机 97
/ W% L, I" i2 n* ?5 w6 q" ^
' \& f/ y. j7 p/ w3 h# W2 `! b12.5 胜者为先 99
& B7 I- w6 {2 J0 O( O$ a) U
" j7 t: w& o) w* F: g; D12.6 epsilon递减策略的局限性 99
& E+ \$ C* h8 L- X( t5 X/ `( N
2 S; I7 e) W% W8 W; m8 @ A& u1 i2 O' l12.7 小结 100$ t' D! k" Y7 _2 z: i
+ Y* R+ D" H: t$ ]& |附录A 无监督学习算法概览 101
0 N8 T/ v2 V [: J9 P: F! t0 c# M/ x. Z& C% X3 b
附录B 监督学习算法概览 102
( @1 }( Z; N7 G
1 f% h: F& K5 |& |附录C 调节参数列表 103: H* t' l5 p% ?
: y6 g& G: ?# ?) i8 ]4 h$ `
附录D 更多评价指标 104
$ _+ {# R9 J6 D* A8 `, G# h/ _
: w$ a6 [$ J2 K4 y1 K术语表 107
2 ]$ L9 @7 V1 X& A8 N5 _( T: ?. d+ M* K$ z% U
关于作者 114: _1 `# S7 K, z( z. `- U* x
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0 `9 |# Y6 q& B |
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2023-09-01
