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机器学习原理?机器学习则是他们的必备技能

时间:2018-04-14 04:35来源:灵魂抽搐 作者:麥七 点击:
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敬请读者指正。作者2017 年元旦于北京

并顺利拿到了阿里的算法工程师offer。目录第一篇 机器学习基础篇1第1 章 线性模型 21.1 概述21.2 算法笔记精华21.2.1 普通线性回归21.2.2 广义线性模型51.2.3 逻辑回归51.2.4 线性判别分析71.3 Python 实战101.3.1 线性回归模型111.3.2 线性回归模型的正则化121.3.3 逻辑回归221.3.4 线性判别分析26第2 章 决策树 302.1 概述302.2 算法笔记精华302.2.1 决策树原理302.2.2 构建决策树的3 个步骤312.2.3 CART 算法372.2.4 连续值和缺失值的处理422.3 Python 实战432.3.1 回归决策树(DecisionTreeRegressor) 432.3.2 分类决策树(DecisionTreeClassifier) 492.3.3 决策图54第3 章 贝叶斯分类器 553.1 概述553.2 算法笔记精华553.2.1 贝叶斯定理553.2.2 朴素贝叶斯法563.3 Python 实战593.3.1 高斯贝叶斯分类器(GaussianNB) 613.3.2 多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB) 623.3.3 伯努利贝叶斯分类器(BernoulliNB) 653.3.4 递增式学习partial_fit 方法69第4 章 k 近邻法 704.1 概述704.2 算法笔记精华704.2.1 kNN 三要素704.2.2 k 近邻算法724.2.3 kd 树734.3 Python 实践74第5章 数据降维 835.1 概述835.2 算法笔记精华835.2.1 维度灾难与降维835.2.2 主成分分析(PCA) 845.2.3 SVD 降维915.2.4 核化线性(KPCA)降维915.2.5 流形学习降维935.2.6 多维缩放(MDS)降维935.2.7 等度量映射(Isomap)降维965.2.8 局部线性嵌入(LLE) 975.3 Python 实战995.4 小结118第6章 聚类和EM 算法 1196.1 概述1196.2 算法笔记精华1206.2.1 聚类的有效性指标1206.2.2 距离度量1226.2.3 原型聚类1236.2.4 密度聚类1266.2.5 层次聚类1276.2.6 EM 算法1286.2.7 实际中的聚类要求1366.3 Python 实战1376.3.1 K 均值聚类(KMeans) 1386.3.2 密度聚类(DBSCAN) 1436.3.3 层次聚类(AgglomerativeClustering) 1466.3.4 混合高斯(GaussianMixture)模型1496.4 小结153第二篇 机器学习高级篇155第7章 支持向量机 1567.1 概述1567.2 算法笔记精华1577.2.1 线性可分支持向量机1577.2.2 线性支持向量机1627.2.3 非线性支持向量机1667.2.4 支持向量回归1677.2.5 SVM 的优缺点1707.3 Python 实战1707.3.1 线性分类SVM 1717.3.2 非线性分类SVM 1757.3.3 线性回归SVR 1827.3.4 非线性回归SVR 186第8章 人工神经网络 1928.1 概述1928.2 算法笔记精华1928.2.1 感知机模型1928.2.2 感知机学习算法1948.2.3 神经网络1978.3 Python 实战2058.3.1 感知机学习算法的原始形式2058.3.2 感知机学习算法的对偶形式2098.3.3 学习率与收敛速度2128.3.4 感知机与线性不可分数据集2138.3.5 多层神经网络2158.3.6 多层神经网络与线性不可分数据集2168.3.7 多层神经网络的应用219第9章 半监督学习 2259.1 概述2259.2 算法笔记精华2269.2.1 生成式半监督学习方法2269.2.2 图半监督学习2289.3 Python 实战2349.4 小结243第10章 集成学习.1 概述.2 算法笔记精华.2.1 集成学习的原理及误差.2.2 Boosting 算法.2.3 AdaBoost 算法.2.4 AdaBoost 与加法模型.2.5 提升树.2.6 Bagging 算法.2.7 误差-分歧分解.2.8 多样性增强.3 Python 实战.3.1 AdaBoost.3.2 Gradient Tree Boosting.3.3 Random Forest.4 小结298第三篇 机器学习工程篇299第11章 数据预处理.1 概述.2 算法笔记精华.2.1 去除唯一属性.2.2 处理缺失值的三种方法.2.3 常见的缺失值补全方法.2.4 特征编码.2.5 数据标准化、正则化.2.6 特征选择.2.7 稀疏表示和字典学习.3 Python 实践.3.1 二元化.3.2 独热码.3.3 标准化.3.4 正则化.3.5 过滤式特征选取.3.6 包裹式特征选取.3.7 嵌入式特征选取.3.8 学习器流水线(Pipeline).3.9 字典学习340第12 章 模型评估、选择与验证.1 概述.2 算法笔记精华.2.1 损失函数和风险函数.2.2 模型评估方法.2.3 模型评估.2.4 性能度量.2.5 偏差方差分解.3 Python 实践.3.1 损失函数.3.2 数据集切分.3.3 性能度量.3.4 参数优化387第四篇 Kaggle 实战篇401第13 章 Kaggle 牛刀小试.1 Kaggle 简介.2 清洗数据.2.1 加载数据.2.2 合并数据.2.3 拆分数据.2.4 去除唯一值.2.5 数据类型转换.2.6 Data_Cleaner 类.3 数据预处理.3.1 独热码编码.3.2 归一化处理.3.3 Data_Preprocesser 类.4 学习曲线和验证曲线.4.1 程序说明.4.2 运行结果.5 参数优化.6 小结435全书符号 436

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