機器學習入門必備 Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction

Oliver Theobald 劉翔宇譯

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商品描述

《機器學習入門必備》是一本機器學習入門的必備圖書,書中沒有讓人頭暈眼花的公式推導,
而是通過一些易於理解的類比、案例以及圖片,以通俗易懂的方式講解了機器學習中的一些名詞和常見算法,
使初學者能夠很容易地掌握機器學習的相關概念工具、數據處理、回歸與分析、建模與優化等內容。
書中還介紹了使用代碼構建一個機器學習模型,將讀者帶入實踐環節。
  
《機器學習入門必備》非常適合沒有任何基礎的人工智能愛好者學習使用;
對於對機器學習領域還不是很了解的讀者來說,《機器學習入門必備》也是一本非常好的入門書籍。

目錄大綱


译者序
前言

第1章 什么是机器学习

第2章 机器学习种类
2.1 监督学习
2.2 非监督学习
2.3 强化学习

第3章 机器学习工具箱
3.1 数据
3.2 基础设施
3.3 算法
3.4 可视化
3.5 高级工具箱
3.6 大数据
3.7 高级基础设施
3.8 高级算法

第4章 数据清洗
4.1 特征选择
4.2 行压缩
4.3 One-hot编码
4.4 分箱
4.5 缺失值

第5章 设置数据
5.1 交叉验证
5.2 需要多少数据

第6章 回归分析
6.1 计算示例
6.2 逻辑回归
6.3 支持向量机

第7章 聚类
7.1 k近邻
7.2 k均值聚类
7.3 设置k值

第8章 偏差和方差

第9章 人工神经网络
9.1 概述
9.2 构建神经网络

第10章 决策树
10.1 构建决策树
10.2 随机森林
10.3 Boosting

第11章 集成建模

第12章 开发环境
12.1 导库
12.2 导入数据集并预览
12.3 查找行
12.4 打印列名

第13章 使用Python构建模型
13.1 导库
13.2 导入数据集
13.3 清洗数据集
13.4 清洗过程
13.5 分割数据
13.6 选择算法并配置超参数
13.7 评估结果

第14章 模型优化
14.1 模型优化代码
14.2 网格搜索模型代码

第15章 模型测试

第16章 其他资源
16.1 机器学习
16.2 人工智能的未来
16.3 编程
16.4 推荐系统
16.5 深度学习
16.6 未来生涯

第17章 数据集下载
17.1 世界幸福报告数据集
17.2 酒店评论数据集
17.3 精酿啤酒数据集

参考文献