Python机器学习经典实例 - [美] Prateek Joshi

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实例经典机器学习 Python
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Python机器学习经典实例

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版权声明
译者序
前言
本书内容
阅读背景
读者对象
内容组织
排版约定
读者反馈
客户支持
第 1 章监督学习
1.1 简介
1.2 数据预处理技术
1.3 标记编码方法
1.4 创建线性回归器
1.5 计算回归准确性
1.6 保存模型数据
1.7 创建岭回归器
1.8 创建多项式回归器
1.9 估算房屋价格
1.10 计算特征的相对重要性
1.11 评估共享单车的需求分布
第 2 章创建分类器
2.1 简介
2.2 建立简单分类器
2.3 建立逻辑回归分类器
2.4 建立朴素贝叶斯分类器
2.5 将数据集分割成训练集和测试集
2.6 用交叉验证检验模型准确性
2.7 混淆矩阵可视化
2.8 提取性能报告
2.9 根据汽车特征评估质量
2.10 生成验证曲线
2.11 生成学习曲线
2.12 估算收入阶层
第 3 章预测建模
3.1 简介
3.2 用SVM建立线性分类器
3.3 用SVM建立非线性分类器
3.4 解决类型数量不平衡问题
3.5 提取置信度
3.6 寻找最优超参数
3.7 建立事件预测器
3.8 估算交通流量
第 4 章无监督学习——聚类
4.1 简介
4.2 用k-means算法聚类数据
4.3 用矢量量化压缩图片
4.4 建立均值漂移聚类模型
4.5 用凝聚层次聚类进行数据分组
4.6 评价聚类算法的聚类效果
4.7 用DBSCAN算法自动估算集群数量
4.8 探索股票数据的模式
4.9 建立客户细分模型
第 5 章构建推荐引擎
5.1 简介
5.2 为数据处理构建函数组合
5.3 构建机器学习流水线
5.4 寻找最近邻
5.5 构建一个KNN分类器
5.6 构建一个KNN回归器
5.7 计算欧氏距离分数
5.8 计算皮尔逊相关系数
5.9 寻找数据集中的相似用户
5.10 生成电影推荐
第 6 章分析文本数据
6.1 简介
6.2 用标记解析的方法预处理数据
6.3 提取文本数据的词干
6.4 用词形还原的方法还原文本的基本形式
6.5 用分块的方法划分文本
6.6 创建词袋模型
6.7 创建文本分类器
6.8 识别性别
6.9 分析句子的情感
6.10 用主题建模识别文本的模式
第 7 章语音识别
7.1 简介
7.2 读取和绘制音频数据
7.3 将音频信号转换为频域
7.4 自定义参数生成音频信号
7.5 合成音乐
7.6 提取频域特征
7.7 创建隐马尔科夫模型
7.8 创建一个语音识别器
第 8 章解剖时间序列和时序数据
8.1 简介
8.2 将数据转换为时间序列格式
8.3 切分时间序列数据
8.4 操作时间序列数据
8.5 从时间序列数据中提取统计数字
8.6 针对序列数据创建隐马尔科夫模型
8.7 针对序列文本数据创建条件随机场
8.8 用隐马尔科夫模型分析股票市场数据
第 9 章图像内容分析
9.1 简介
9.2 用OpenCV-Pyhon操作图像
9.3 检测边
9.4 直方图均衡化
9.5 检测棱角
9.6 检测SIFT特征点
9.7 创建Star特征检测器
9.8 利用视觉码本和向量量化创建特征
9.9 用极端随机森林训练图像分类器
9.10 创建一个对象识别器
第 10 章人脸识别
10.1 简介
10.2 从网络摄像头采集和处理视频信息
10.3 用Haar级联创建一个人脸识别器
10.4 创建一个眼睛和鼻子检测器
10.5 做主成分分析
10.6 做核主成分分析
10.7 做盲源分离
10.8 用局部二值模式直方图创建一个人脸识别器
第 11 章深度神经网络
11.1 简介
11.2 创建一个感知器
11.3 创建一个单层神经网络
11.4 创建一个深度神经网络
11.5 创建一个向量量化器
11.6 为序列数据分析创建一个递归神经网络
11.7 在光学字符识别数据库中将字符可视化
11.8 用神经网络创建一个光学字符识别器
第 12 章可视化数据
12.1 简介
12.2 画3D散点图
12.3 画气泡图
12.4 画动态气泡图
12.5 画饼图
12.6 画日期格式的时间序列数据
12.7 画直方图
12.8 可视化热力图
12.9 动态信号的可视化模拟

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