Python無監督機器學習最佳實踐

[美]本傑明·約翰斯頓 等著 唐盛 譯

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2020-07-01
  • 定價: $774
  • 售價: 8.5$658
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302557683
  • ISBN-13: 9787302557685
  • 相關分類: Machine Learning
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商品描述

本書詳細闡述了與無監督機器學習開發相關的基本解決方案,主要包括聚類、分層聚類、鄰域聚類方法和DBSCAN、降維和PCA、自動編碼器、t分佈隨機鄰域嵌入算法、主題建模、購物籃分析、熱點分析等內容。此外,本書還提供了相應的示例、代碼,以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材和教學參考書,也可作為相關開發人員的自學教材和參考手冊。

目錄大綱

第1章你1

1.1 簡介 1
1.2 無監督學習與有監督學習 1
1.3 你的識別 3
1.3.1識別識別3
1.3.2 二維數據 4
1.3.3 練習1:識別數據中的暗示 5
1.4關於k均值8
1.4.1 無數學k均值演練 8
1.4.2對k均值的演練 9
1.4.3 替代距離 10
1.4.4 更深的維度 10
1.4.5 練習2:用Python計算歐幾里得距離11
1.4.6 練習3:以距離的概念形成 12
1.4.7 練習4:從頭開始實現k均值13
1.4.8 練習5:通過優化實現k均值15
1.4.9 性能:一眼 18
1.4.10 練習6:計算輪廓 19
1.4.11 活動1:實現k值平均21
1.5 小結 22

第2章我自己23
2.1 介紹 23
2.2 智慧 23
2.3 家的組織結構 24
2.4 人物簡介 25
2.4.1執行觸發的步驟26
2.4.2 演練27的演練示例
2.4.3 練習7:建立架構30
2.5 鏈接 33
2.5.1 鏈接概述 33
2.5.2 活動2:應用鏈接標準 342. 6部手機與手機,3366部
2.6. 練習8:使用ikit-learn實現連接1次練習37
2.6.2:比較平均k值和活動比39
2.7關於k均值與重啟41
2.8 小結

第3章鄰域方法和DBSCAN
3.1 介紹
3.1.1 方法
3.1.2作為鄰域的優越
3.2 關於DBSCAN
3.2.1 DBSCAN深入
3.2.2 DBSCAN算法的演練
3.2.3 練習9:*估鄰域半徑大小的影響
3.2.4 DBSCAN屬性——鄰域域
3.2.5 活動4:從頭開始實現DBSCAN
3.2.6 DBSCAN屬性——少點
3.2.7 練習10:*估少點閾值的影響
3.2.8活動5:比較與k均值和高級別的DBSCAN
3.3 DBCAN與k均值和先導
3.4 小結

第4章降維和PCA
4.1 介紹
4.1.1 降維的定義
4.1.2降維的應用
4.1.3 維數的咒語
4.2 降維技術
4.2.1 概述
……

第5章自動編碼器
第6章部署隨機域嵌入模型
第7章主題建模
第8章購物籃分析
第9章 熱點分析
附錄