機器學習實戰-基於Python SKlearn的解析 屈希峰 黨武娟 9787113291693 【台灣高等教育出版社】

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書名：機器學習實戰-基於Python SKlearn的解析
ISBN：9787113291693
出版社：中國鐵道有限公司
著編譯者：屈希峰 黨武娟
頁數：220
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1525375
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內容簡介

本書前6章介紹基礎準備、數據探索、數據預處理、機器學習模型（分類、回歸、聚類）、集成學習、模型評估及持久化；第7章介紹機器學習在土木工程中的應用場景，並以五個工程案例系統化講解SKlearn庫的應用。 本書「輕原理、重實踐」，適合廣大對機器學習有興趣，並且想系統學習數理統計的讀者；也可用作機器學習培訓、高校教材或作為學習SKlearn庫的工具書。

作者簡介

屈希峰（yeayee），資深Python工程師，Bokeh領域的實踐者和佈道者，對Bokeh有深入的研究。 擅長Flask、MongoDB、Sklearn等技術，實踐經驗豐富。 知乎多個專欄（Python中文社區、Python程序員、大數據分析挖掘）作者，專欄累計關注用戶十余萬人。 獨立運營Intumu com、Yeayee com兩個網站，在行業有一定的影響力。

目錄

第1章 基礎準備
1 1 機器學習
1 1 1 機器學習概述
1 1 2 機器學習任務
1 1 3 機器學習經驗
1 1 4 機器學習性能
1 2 Python編程
1 2 1 Python
1 2 2 NumPy和SciPy
1 2 3 Matplotlib
1 2 4 Pandas
1 2 5 SKlearm
1 2 6 Yellowbrick
1 3 Python 環境配置
1 3 1 安裝Anaconda
1 3 2 運行Jupyter Notebook
第2章 數據探索
2 1 數據讀取和保存
2 1 1 TXT數據
2 1 2 CSV數據
2 1 3 XLS數據
2 1 4 SOL數據
2 1 5 NOSOL數據
2 2 數據特徵分析
2 2 1 描述性統計
2 2 2 分佈分析
2 2 3 對比分析
2 2 4 相關性分析
第3章 數據預處理
3 1 數據清洗
3 1 1 缺失值處理
3 1 2 異常值處理
3 1 3 數據一致性處理
3 2 數據變換
3 2 1 二元化
3 2 2 獨熱碼
3 2 3 標準化
3 2 4 正則化
3 2 5 數據變換應用
3 3 數據降維
3 3 1 主成分分析
3 3 2 線性判別分析
3 3 3 多維縮放降維
3 3 4 流形學習
3 4 特徵選取
3 4 1 過濾式特徵選取
3 4 2 包裹式特徵選取
3 4 3 嵌入式特徵選取
3 5 數據降維與特徵選取的差別
第4章 機器學習模型
4 1 線性模型
4 1 1 線性回歸模型
4 1 2 邏輯回歸模型
4 2 決策樹
4 2 1 回歸決策樹
4 2 2 分類決策樹
4 3 貝葉斯分類器
4 3 1 高斯貝葉斯分類器
4 3 2 多項式貝葉斯分類器
4 3 3 伯努利貝葉斯分類器
4 4 KNN
4 4 1 KNN分類
4 4 2 KNN回歸
4 5 聚類
4 5 1 K均值聚類
4 5 2 密度聚類
4 5 3 層次聚類
4 5 4 高斯混合聚類
4 6 支持向量機
4 6 1 線性分類
4 6 2 非線性分類
4 6 3 線性回歸
4 6 4 非線性回歸
第5章 集成學習
5 1 常用的集成學習方法——AdaBoost
5 1 1 分類
5 1 2 回歸
5 2 梯度提升樹
5 2 1 GBDT演算法的分類類——GradientBoostingClassifier
5 2 2 GBDT演算法的回歸類——GradientBoostingRegressor
5 3 隨機森林
5 3 1 RandomForestClassifier模型
5 3 2 RandomForestRegressor模型
第6章 模型評估及持久化
6 1 損失函數
6 1 1 0-1損失
6 1 2 對數損失
6 2 數據切分
6 2 1 train-test-split()方法
6 2 2 KFold()方法
6 2 3 StratifiedKFold()方法
6 2 4 LeaveOneOut()方法
6 2 5 crossVal-score()方法
6 3 性能度量
6 4 參數優化
6 5 模型持久化
第7章 項目實踐
7 1 工程應用場景
7 1 1 可行性研究階段
7 1 2 設計階段
7 1 3 施工階段
7 1 4 監理監測
7 1 5 運營維護
7 2 邊坡穩定性預測
7 2 1 數據探索
7 2 2 數據預處理
7 2 3 模型選擇
7 2 4 模型評估
7 2 5 模型持久化
7 3 地質物探預測
7 3 1 數據探索
7 3 2 數據預處理
7 3 3 集成學習
7 3 4 模型評估
7 3 5 模型持久化
7 4 隧道岩爆分級預測
7 4 1 數據探索
7 4 2 數據預處理
7 4 3 集成學習
7 4 4 模型評估
7 4 5 模型持久化
7 5 混凝土強度預測
7 5 1 數據探索
7 5 2 數據預處理
7 5 3 模型選擇
7 5 4 參數優化
7 5 5 模型持久化
7 6 膨脹土膨脹性等級分類
7 6 1 數據探索
7 6 2 數據預處理
7 6 3 分類簇數選擇
7 6 4 模型評估
7 6 5 模型持久化

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