機器學習與數據挖掘

本書以項目實踐作為主線，結合必需的理論知識，以任務的形式進行內容設計，每個任務都包含任務描述及任務實施的步驟，讀者按照實施步驟進行操作就可以完成相應的學習任務，從而不斷提升項目實踐能力。本書主要內容涉及機器學習的基礎知識，模型評估與選擇，回歸、分類、聚類等機器學習算法，數據挖掘的基礎知識，數據分析與應用，以及通過用戶行為分析預測項目學習如何將機器學習與數據挖掘應用到實際中。

本書適合使用機器學習與數據挖掘技術進行大數據處理的程序員、架構師和產品經理作為技術參考和培訓資料，也可作為高校本科生和研究生的教材。

王璐烽，教授，世界技能大赛中国赛区裁判员、重庆市高校黄大年式教师团队负责人、重庆市高校中青年骨干教师、重庆市高校优秀思想政治工作者；撰写论文20余篇，其中SCI/EI收录或核心期刊10余篇；主编国家十三五规划教材1本，其余4本；主持重庆市重大教改课题1项，重点1项，其余5项；主持重庆市重大科技项目1项；主持重庆市精品在线课程1门；获得全国职业院校信息化教学大赛一等奖，重庆市科技进步三等奖，中国通信工业协会教学成果特等奖；指导学生参加全国职业院校技能大赛获一等奖、二等奖各1次；参与教育部专业标准、1+X职业技能等级标准、重庆市人社局新职业（人工智能训练师）培训标准、考核标准等研制工作。

項目1 初識機器學習 1

任務1　學習機器學習的理論 2

【任務描述】 2

【任務目標】 2

【知識鏈接】 2

【任務實施】 3

任務2　軟件的安裝與使用 8

【任務描述】 8

【任務目標】 8

【知識鏈接】 8

【任務實施】 9

項目小結 16

思考與練習 17

項目2 模型評估與選擇 19

任務1　學習過擬合與欠擬合 20

【任務描述】 20

【任務目標】 20

【知識鏈接】 20

【任務實施】 24

任務2　學習評估方法 25

【任務描述】 25

【任務目標】 26

【知識鏈接】 26

【任務實施】 27

任務3　學習性能度量與檢驗 29

【任務描述】 29

【任務目標】 29

【知識鏈接】 30

【任務實施】 38

項目小結 39

項目拓展 40

思考與練習 41

項目3 回歸算法與應用 43

任務1　學習回歸預測問題 44

【任務描述】 44

【任務目標】 44

【知識鏈接】 44

【任務實施】 45

任務2　學習線性回歸 46

【任務描述】 46

【任務目標】 46

【知識鏈接】 46

【任務實施】 48

任務3　學習Lasso回歸 52

【任務描述】 52

【任務目標】 52

【知識鏈接】 52

【任務實施】 53

任務4　學習神經網絡 55

【任務描述】 55

【任務目標】 55

【知識鏈接】 55

【任務實施】 57

任務5　學習邏輯斯諦回歸 59

【任務描述】 59

【任務目標】 59

【知識鏈接】 59

【任務實施】 60

項目小結 63

項目拓展 64

思考與練習 64

項目4 分類算法與應用 66

任務1　學習分類問題 67

【任務描述】 67

【任務目標】 67

【知識鏈接】 67

【任務實施】 67

任務2　學習支持向量機 69

【任務描述】 69

【任務目標】 69

【知識鏈接】 69

【任務實施】 71

任務3　學習樸素貝葉斯分類 74

【任務描述】 74

【任務目標】 74

【知識鏈接】 74

【任務實施】 75

任務4　學習kNN算法 77

【任務描述】 77

【任務目標】 77

【知識鏈接】 78

【任務實施】 79

任務5　學習決策樹 84

【任務描述】 84

【任務目標】 84

【知識鏈接】 85

【任務實施】 86

項目小結 87

項目拓展 88

思考與練習 88

項目5 聚類算法與應用 90

任務1　學習聚類問題 91

【任務描述】 91

【任務目標】 91

【知識鏈接】 91

【任務實施】 91

任務2　學習K-means聚類 92

【任務描述】 92

【任務目標】 92

【知識鏈接】 92

【任務實施】 93

任務3　學習密度聚類 95

【任務描述】 95

【任務目標】 95

【知識鏈接】 95

【任務實施】 96

任務4　學習層次聚類 98

【任務描述】 98

【任務目標】 98

【知識鏈接】 99

【任務實施】 100

任務5　學習主成分分析 102

【任務描述】 102

【任務目標】 102

【知識鏈接】 102

【任務實施】 103

任務6　進行聚類效果評測 105

【任務描述】 105

【任務目標】 105

【知識鏈接】 105

【任務實施】 106

項目小結 109

項目拓展 110

思考與練習 110

項目6 機器學習應用 112

任務1　學習MNIST數字分類 113

【任務描述】 113

【任務目標】 113

【知識鏈接】 113

【任務實施】 113

任務2　學習泰坦尼克號生存計劃 118

【任務描述】 118

【任務目標】 119

【任務實施】 119

任務3　進行房價預測 127

【任務描述】 127

【任務目標】 127

【任務實施】 127

項目小結 136

項目拓展 136

思考與練習 136

項目7 數據挖掘 138

任務1　學習數據挖掘的概念 139

【任務描述】 139

【任務目標】 139

【知識鏈接】 139

【任務實施】 139

任務2　學習數據挖掘的應用 142

【任務描述】 142

【任務目標】 142

【知識鏈接】 142

【任務實施】 143

任務3　學習數據挖掘的模型 147

【任務描述】 147

【任務目標】 148

【知識鏈接】 148

【任務實施】 148

項目小結 156

項目拓展 156

思考與練習 156

項目8 數據分析與應用 158

任務1　學習數據分析的概念 159

【任務描述】 159

【任務目標】 159

【任務實施】 159

任務2　學習關聯規則算法及

應用 161

【任務描述】 161

【任務目標】 161

【知識鏈接】 162

【任務實施】 163

任務3　進行銀行信貸預測 165

【任務描述】 165

【任務目標】 165

【任務實施】 166

任務4　使用WEKA軟件進行

房屋定價 171

【任務描述】 171

【任務目標】 172

【知識鏈接】 172

【任務實施】 172

項目小結 179

項目拓展 179

思考與練習 180

項目9 淘寶用戶行為分析預測 181

【項目描述】 182

【項目目標】 182

【知識鏈接】 182

【項目實施】 183

項目小結 189

項目拓展 190

思考與練習 190

參考文獻 191