scikit-learn机器学习 第2版 PDF 电子书

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Java电子书目录：第 1章 机器学习基础 1
0 H& f: V: w5 O4 {* F( Y3 k1.1 定义机器学习 1
# `7 B/ V  Z. ~( w& v/ y' v) r1.2 从经验中学习 2
1.3 机器学习任务 3
1.4 训练数据、测试数据和验证数据 4
7 g# {: p3 J+ z1.5 偏差和方差 6
1.6 scikit-learn简介 8
1.7 安装scikit-learn 8
3 D. F% _8 N3 o  F  L# m+ j" r1.7.1 使用pip安装 9
. [2 w2 b; z: c4 B- ]2 w1.7.2 在Windows系统下安装 9
8 x; f6 y; A0 b2 _% p# }, d6 ~1.7.3 在Ubuntu 16.04系统下安装 10
1.7.4 在Mac OS系统下安装 10
1.7.5 安装Anaconda 10
1.7.6 验证安装 10
1.8 安装pandas、Pillow、NLTK和matplotlib 11
1.9 小结 11
第 2章 简单线性回归 12
2.1 简单线性回归 12
: t$ \# {/ E9 t0 e0 Q2.1.1 用代价函数评价模型的拟合性 15
) X" a7 D8 U6 w; e2.1.2 求解简单线性回归的OLS 17
2.2 评价模型 19
0 P6 s) {% v6 d& j' a2.3 小结 21
0 @; e. _3 ^9 C, p+ \; o第3章 用K-近邻算法分类和回归 22
3.1 K-近邻模型 22
. _9 m7 s# u% X7 U. o& z3.2 惰性学习和非参数模型 23
* N1 t! R5 P7 ]6 l+ Q9 D# R' w: e3.3 KNN模型分类 23
3.4 KNN模型回归 31
3.5 小结 36
第4章 特征提取 37
4.1 从类别变量中提取特征 37
5 P; B1 O0 \" n4 h4.2 特征标准化 38
+ V0 ]5 R1 ^7 W0 [1 ~) E4.3 从文本中提取特征 39
4.3.1 词袋模型 39
+ R. [4 b2 `( o4.3.2 停用词过滤 42
4.3.3 词干提取和词形还原 43
4.3.4 tf-idf权重扩展词包 45
# B( d# x# f9 o- B' x- D( g( {4.3.5 空间有效特征向量化与哈希技巧 48
4.3.6 词向量 49
4.4 从图像中提取特征 52
4.4.1 从像素强度中提取特征 53
4.4.2 使用卷积神经网络激活项作为特征 54
% h! K4 }4 m: g6 W- S6 u- I4.5 小结 56
第5章 从简单线性回归到多元线性回归 58
* P- Y: p$ j9 d4 i- y4 I5.1 多元线性回归 58
1 y* }. @1 y* R5 u3 h# ^5.2 多项式回归 62
5.3 正则化 66
" q* K/ o# d$ G5.4 应用线性回归 67
5.4.1 探索数据 67
5.4.2 拟合和评估模型 69
5.5 梯度下降法 72
  M' d6 H8 U2 I/ R. G- e5.6 小结 76
第6章 从线性回归到逻辑回归 77
6 R3 Y) U: _3 \: H, }- H. F8 y6.1 使用逻辑回归进行二元分类 77
( \/ \& Z. F7 W: ]6.2 垃圾邮件过滤 79
6.2.1 二元分类性能指标 81
6 r! Q7 @" B& S2 ], j$ m/ X( g6.2.2 准确率 82
; E) x( k9 S3 [4 X# M( r7 V6.2.3 精准率和召回率 83
6.2.4 计算F1值 84
0 P7 h: k1 A8 p3 e1 ~) b6.2.5 ROC AUC 84
6 _# H' b  r/ ~6.3 使用网格搜索微调模型 86
7 H3 s& _. P7 G+ p6.4 多类别分类 88
6.5 多标签分类和问题转换 93
6.6 小结 97
第7章 朴素贝叶斯 98
7.1 贝叶斯定理 98
5 g) m+ y# e/ V! J, X3 A  u8 T# n7.2 生成模型和判别模型 100
7.3 朴素贝叶斯 100
6 H; W$ c% z1 K- z7.4 在scikit-learn中使用朴素贝叶斯 102
7.5 小结 106
第8章 非线性分类和决策树回归 107
! B) p$ y) `, c7 K4 v8.1 决策树 107
8.2 训练决策树 108
8.2.1 选择问题 109
8.2.2 基尼不纯度 116
+ g' d: {5 p4 i/ G/ G# k8.3 使用scikit-learn类库创建决策树 117
- f; b0 x- N) p0 e( \. O7 ]7 {8.4 小结 120
! X& k4 S5 A" w  G$ o第9章 集成方法：从决策树到随机森林 121
, l; ~/ M0 z- k) W/ q- c0 f8 b9.1 套袋法 121
9.2 推进法 124
  L# f: p/ a" _) q9.3 堆叠法 126
% @5 a8 k. }! |) d5 \) P9.4 小结 128
第 10章 感知机 129
10.1 感知机 129
: g7 d' n, `; T, V8 ?9 k9 U10.1.1 激活函数 130
8 D# A" v  ?9 |# H10.1.2 感知机学习算法 131
* B  u4 R% w1 @' F1 U. _10.1.3 使用感知机进行二元分类 132
# ^7 A( M; x& ~& r10.1.4 使用感知机进行文档分类 138
+ U2 U1 w) b9 b, x% q) g10.2 感知机的局限性 139
( S9 e8 I) }# t0 i( F% v$ p10.3 小结 140
第 11章 从感知机到支持向量机 141
11.1 核与核技巧 141
% M" S& Y, Z8 T( L' d11.2 间隔分类和支持向量 145
11.3 用scikit-learn分类字符 147
* F4 q3 c, V$ U! Q; n8 u11.3.1 手写数字分类 147
. q- F2 b0 l+ F$ I5 b  H11.3.2 自然图片字符分类 150
5 g9 u, d& y4 W4 H: j+ I11.4 小结 152
第 12章 从感知机到人工神经网络 153
5 ?. {5 J4 ~* D( l4 j" F3 F: {! c; k1 E12.1 非线性决策边界 154
+ V' ?. C# P6 C12.2 前馈人工神经网络和反馈人工神经网络 155
12.3 多层感知机 155
12.4 训练多层感知机 157
12.4.1 反向传播 158
7 T4 S, \, [, j- M) g* u6 B12.4.2 训练一个多层感知机逼近XOR函数 162
12.4.3 训练一个多层感知机分类手写数字 164
& f( J# E9 s. t  \! F12.5 小结 165
第 13章 K-均值算法 166
13.1 聚类 166
+ ?" T' ^* ^9 F3 r13.2 K-均值算法 168
13.2.1 局部值 172
13.2.2 用肘部法选择K值 173
* S  j; Y$ a$ v13.3 评估聚类 176
) ]. o2 ?0 J+ I% l* |4 \/ `13.4 图像量化 178
13.5 通过聚类学习特征 180
13.6 小结 184
+ G* I2 R7 |" |- p8 {( ]: b第 14章 使用主成分分析降维 185
14.1 主成分分析 185
14.1.1 方差、协方差和协方差矩阵 188
3 s" H9 |: V8 z3 l14.1.2 特征向量和特征值 190
14.1.3 进行主成分分析 192
14.2 使用PCA对高维数据可视化 194
14.3 使用PCA进行面部识别 196
- A' h7 _% N( o5 }- N/ l14.4 小结 199

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