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机器学习算法评估实战 - 宋亚统
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2024-04-30 09:42:16
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 资源与支持
  • 第1章 分类的艺术
    • 1.1 训练集和测试集的选择
    • 1.2 准召率和P-R曲线
    • 1.3 ROC和AUC
    • 1.5 异常检测
    • 1.5 小结
  • 第2章 一个好的回归算法
    • 2.1 ME那些事
    • 2.2 方差和偏差
    • 2.3 欠拟合和过拟合
    • 2.4 正则化方法
    • 2.5 回归算法的对比
    • 2.6 梯度下降的对比
    • 2.7 小结
  • 第3章 “硬核”聚类
    • 3.1 无监督学习
    • 3.2 聚类算法的评估指标
    • 3.3 聚类算法的对比
    • 3.4 小结
  • 第4章 慧眼识天下——深度学习算法原理对比
    • 4.1 卷积神经网络
    • 4.2 循环神经网络
    • 4.3 更实用的模型
    • 4.4 小结
  • 第5章 智慧的语言——NLP算法实战与评估
    • 5.1 文字的预处理
    • 5.2 RNN文本分类
    • 5.3 HAN文本分类
    • 5.4 NLP评估
    • 5.5 小结
  • 第6章 预言家的思考——树模型的对比与评估
    • 6.1 基础树模型的对比
    • 6.2 随机森林和AdaBoost
    • 6.3 GBDT
    • 6.4 XGBoost
    • 6.5 小结
  • 第7章 爱我所爱——推荐算法对比与评估
    • 7.1 多路召回
    • 7.2 逻辑斯谛回归
    • 7.3 FM、FFM和特征组合
    • 7.4 Wide&Deep
    • 7.5 更有趣的模型——Transformer
    • 7.6 推荐算法的评估
    • 7.7 小结
  • 第8章 奇门遁甲——LBS算法与评估
    • 8.1 坐标
    • 8.2 路线
    • 8.3 小结
  • 第9章 评估利器——交互式可视化
    • 9.1 R语言简介
    • 9.2 Shiny可视化
    • 9.3 小结
  • 第10章 像哲学家一样思考——因果推断
    • 10.1 机器学习之殇
    • 10.2 辛普森悖论
    • 10.3 伯克森悖论
    • 10.4 智能之梯
    • 10.5 因果推断的方法
    • 10.6 小结
  • 第11章 基础评估方法——假设检验
    • 11.1 卡方检验
    • 11.2 T检验
    • 11.3 Z检验和F检验
    • 11.4 小结
    • 参考文献
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