Python機(jī)器學(xué)習(xí)手冊：從數(shù)據(jù)預(yù)處理到深度學(xué)習(xí)
定 價(jià)：89 元
- 作者：（美）Chris Albon（克里斯·阿爾本）
- 出版時(shí)間：2019/7/1
- ISBN：9787121369629
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP311.561
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
這是一本關(guān)于Python的圖書，采用基于任務(wù)的方式來介紹如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用Python。書中有近200個(gè)獨(dú)立的解決方案（并提供了相關(guān)代碼，讀者可以復(fù)制并粘貼這些代碼，用在自己的程序中），針對的都是數(shù)據(jù)科學(xué)家或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師在構(gòu)建模型時(shí)可能遇到的*常見任務(wù)，涵蓋*簡單的矩陣和向量運(yùn)算到特征工程以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。本書不是機(jī)器學(xué)習(xí)的入門書，適合熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和概念的讀者擺在案頭作為參考，他們可以借鑒書中的代碼，快速解決在機(jī)器學(xué)習(xí)的日常開發(fā)中遇到的挑戰(zhàn)。
采用基于任務(wù)的方式介紹機(jī)器學(xué)習(xí)
涵蓋在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)可能遇到的常見任務(wù)
提供近200個(gè)小任務(wù)的解決方案，以及代碼
在代碼中加深對理論的理解
序
在過去幾年中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)滲透到企業(yè)、非營利組織和政府的日常運(yùn)作中。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)熱度的增長，在對機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者的指導(dǎo)方面上，涌現(xiàn)了一批高質(zhì)量的文獻(xiàn)。這類文獻(xiàn)培養(yǎng)了整整一代的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。這類文獻(xiàn)從提供學(xué)習(xí)資源的角度來探討機(jī)器學(xué)習(xí)，為人們講解機(jī)器學(xué)習(xí)是什么以及它的工作原理。盡管這種方法富有成效，但卻遺漏了一部分內(nèi)容：機(jī)器學(xué)習(xí)日常開發(fā)中的細(xì)節(jié)。這就是筆者寫本書的動(dòng)機(jī)本書不是寫給學(xué)生讀者的學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)理論的大部頭，而是寫給專業(yè)人士的扳手型工具書。我希望你把它放在書桌上，把你感興趣的某些頁折起來，在日常開發(fā)中需要解決實(shí)際問題時(shí)就拿過來翻一翻。
更具體地說，本書采用基于任務(wù)的方式來介紹機(jī)器學(xué)習(xí)，有近200個(gè)獨(dú)立的解決方案（你可以復(fù)制并粘貼這些代碼，而它們將正常運(yùn)行），針對的都是數(shù)據(jù)科學(xué)家或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師在構(gòu)建模型時(shí)可能遇到的最常見的任務(wù)。
本書的最終目標(biāo)是成為人們在構(gòu)建真實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)時(shí)的參考書。例如，假設(shè)你有一個(gè)JSON文件，其中包含1000個(gè)具有缺失值的分類特征和數(shù)值型特征，并且目標(biāo)向量的分類不均衡，你想得到一個(gè)可解釋的模型。本書提供的解決方案可以幫助你解決如下問題：
? 加載JSON文件（2.5 節(jié)）
? 特征的標(biāo)準(zhǔn)化（4.2 節(jié)）
? 對特征字典編碼（5.3節(jié)）
? 填充缺失的分類值（5.4節(jié)）
? 使用主成分進(jìn)行特征降維（9.1節(jié)）
? 使用隨機(jī)搜索選擇最佳模型（12.2節(jié)）
? 訓(xùn)練隨機(jī)森林分類器（14.4節(jié)）
? 選擇隨機(jī)森林中的重要特征（14.7節(jié)）
目標(biāo)是讓你：
1. 復(fù)制/粘貼代碼，并確信它能很好地運(yùn)行在玩具數(shù)據(jù)集（toy dataset） 上。
2. 閱讀每一節(jié)后面的討論以增進(jìn)對代碼背后的理論的理解，并了解哪些參數(shù)是需要重點(diǎn)考慮的因素。
3. 對書中的代碼進(jìn)行各種組合與修改，以構(gòu)建實(shí)際的應(yīng)用。
哪些人適合閱讀本書
本書不是機(jī)器學(xué)習(xí)的入門書。如果你對機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念還不太了解，或者從未花時(shí)間學(xué)習(xí)過機(jī)器學(xué)習(xí)，請不要購買本書。本書適合機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐者閱讀，他們熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和概念，可以參考書中的代碼快速解決在日常開發(fā)中遇到的挑戰(zhàn)。
另外，本書假定讀者熟悉Python編程語言和包管理。
哪些人不適合閱讀本書
如前所述，本書不是機(jī)器學(xué)習(xí)的入門書。因此，它不應(yīng)該是你的第一本機(jī)器學(xué)習(xí)書。如果你還不熟悉交叉驗(yàn)證、隨機(jī)森林和梯度下降等概念，那么相比那些專門介紹這些主題的書來說，本書可能不會(huì)為你帶來收獲。建議你先閱讀一本入門類機(jī)器學(xué)習(xí)圖書，再閱讀本書來學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)用解決方案。
書中用到的術(shù)語
機(jī)器學(xué)習(xí)利用了很多領(lǐng)域的技術(shù)，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)。因此，在關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的討論中會(huì)使用各種各樣的術(shù)語：
觀察值 （observation）
我們觀察到的單個(gè)單位例如一個(gè)人、一次銷售或一條記錄。
學(xué)習(xí)算法（learning algorithm）
用來學(xué)習(xí)模型的最佳參數(shù)的算法例如線性回歸、樸素貝葉斯或決策樹。
模型（model）
學(xué)習(xí)算法的輸出。學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練出的模型可以用來做預(yù)測。
參數(shù)（parameter）
一個(gè)模型在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)到的權(quán)重或系數(shù)。
超參數(shù)（hyperparameter）
一個(gè)學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練前需要設(shè)置的一組參數(shù)。
性能（performance）
用來評估模型的指標(biāo)。
損失（loss）
一個(gè)需要在訓(xùn)練中最小化或最大化的指標(biāo)。
訓(xùn)練（train）
使用類似于梯度下降之類的數(shù)學(xué)方法將一個(gè)學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到數(shù)據(jù)上。
擬合（fit）
使用分析方法將一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到數(shù)據(jù)上。
數(shù)據(jù)（data）
一組觀察值。
致謝
沒有一些朋友和陌生人的幫助，這本書是不可能完成的。很難列出提供過幫助的所有人的名字，但我想至少提一下這些人：Angela Bassa、Teresa Borcuch、Justin Bozonier、Andre deBruin、Numa Dhamani、Dan Friedman、Joel Grus、Sarah Guido、Bill Kam-bouroglou、Mat Kelcey、Lizzie Kumar、Hilary Parker、Niti Paudyal、Sebastian Raschka和Shreya Shankar。
我欠他們所有人一瓶啤酒，或者五瓶。
Chris Albon是一位有十年經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和政治學(xué)家，他將統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、人工智能和軟件工程應(yīng)用到政治和社會(huì)活動(dòng)以及人道主義活動(dòng)中，譬如監(jiān)查選舉情況、災(zāi)難救助等。目前，Chris是肯尼亞創(chuàng)業(yè)公司BRCK的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。這家公司致力于為前沿市場的互聯(lián)網(wǎng)用戶構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)健的網(wǎng)絡(luò)。
韓慧昌，畢業(yè)于北京科技大學(xué)，ThoughtWorks高級咨詢師，有多個(gè)大型企業(yè)AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。林然，有6年多的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)、4年多Python開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，在航空、零售、物流、汽車、通訊等多個(gè)行業(yè)應(yīng)用過機(jī)器學(xué)習(xí)算法。徐江，畢業(yè)于瑞典皇家理工學(xué)院的系統(tǒng)生物學(xué)專業(yè)，曾就職于Thoughtworks軟件技術(shù)有限公司。
第1章 向量、矩陣和數(shù)組
1.0 簡介
1.1 創(chuàng)建一個(gè)向量
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1.2 創(chuàng)建一個(gè)矩陣
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1.3 創(chuàng)建一個(gè)稀疏矩陣
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1.4 選擇元素
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1.5 展示一個(gè)矩陣的屬性
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1.6 對多個(gè)元素同時(shí)應(yīng)用某個(gè)操作
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1.7 找到最大值和最小值
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1.8 計(jì)算平均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差
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1.9 矩陣變形
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1.10 轉(zhuǎn)置向量或矩陣
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1.11 展開一個(gè)矩陣
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1.12 計(jì)算矩陣的秩
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1.13 計(jì)算行列式
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1.14 獲取矩陣的對角線元素
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1.15 計(jì)算矩陣的跡
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1.16 計(jì)算特征值和特征向量
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1.17 計(jì)算點(diǎn)積
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1.18 矩陣的加/減
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1.19 矩陣的乘法
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1.20 計(jì)算矩陣的逆
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1.21 生成隨機(jī)數(shù)
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第2章 加載數(shù)據(jù)
2.0 簡介
2.1 加載樣本數(shù)據(jù)集
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2.2 創(chuàng)建仿真數(shù)據(jù)集
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2.3 加載CSV文件
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2.4 加載一個(gè)Excel文件
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2.5 加載JSON文件
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2.6 查詢SQL數(shù)據(jù)庫
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第3章 數(shù)據(jù)整理
3.0 簡介
3.1 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)幀
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3.2描述數(shù)據(jù)
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3.3 瀏覽數(shù)據(jù)幀
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3.4 根據(jù)條件語句來選擇行
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3.5 替換值
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3.6 重命名列
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3.7 計(jì)算最小值、最大值、總和、平均值與計(jì)數(shù)值
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3.8 查找唯一值
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3.9 處理缺失值
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3.10 刪除一列
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3.11 刪除一行
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3.12 刪除重復(fù)行
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3.13 根據(jù)值對行進(jìn)行分組
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3.14 按時(shí)間段對行進(jìn)行分組
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3.15 遍歷一個(gè)列的數(shù)據(jù)
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3.16 對一列的所有元素應(yīng)用某個(gè)函數(shù)
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3.17 對所有分組應(yīng)用一個(gè)函數(shù)
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3.18 連接多個(gè)數(shù)據(jù)幀
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3.19 合并兩個(gè)數(shù)據(jù)幀
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第4章 處理數(shù)值型數(shù)據(jù)
4.0 簡介
4.1 特征的縮放
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4.2 特征的標(biāo)準(zhǔn)化
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4.3 歸一化觀察值
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4.4 生成多項(xiàng)式和交互特征
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4.5 轉(zhuǎn)換特征
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4.6 識別異常值
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4.7 處理異常值
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4.8 將特征離散化
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4.9 使用聚類的方式將觀察值分組
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4.10 刪除帶有缺失值的觀察值
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4.11 填充缺失值
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第5章 處理分類數(shù)據(jù)
5.0 簡介
5.1 對nominal型分類特征編碼
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5.2 對ordinal分類特征編碼
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5.3 對特征字典編碼
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5.4 填充缺失的分類值
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5.5 處理不均衡分類
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第6章 處理文本
6.0 簡介
6.1 清洗文本
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6.2 解析并清洗HTML
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6.3 移除標(biāo)點(diǎn)
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6.4 文本分詞
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6.5 刪除停止詞（stop word）
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6.6 提取詞干
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6.7 標(biāo)注詞性
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6.8 將文本編碼成詞袋（Bag of Words）
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6.9 按單詞的重要性加權(quán)
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第7章 處理日期和時(shí)間
7.0 簡介
7.1 把字符串轉(zhuǎn)換成日期
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7.2 處理時(shí)區(qū)
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7.3 選擇日期和時(shí)間
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7.4 將日期數(shù)據(jù)切分成多個(gè)特征
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7.5 計(jì)算兩個(gè)日期之間的時(shí)間差
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7.6 對一周內(nèi)的各天進(jìn)行編碼
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7.7 創(chuàng)建一個(gè)滯后的特征
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7.8 使用滾動(dòng)時(shí)間窗口
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7.9 處理時(shí)間序列中的缺失值
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第8章 圖像處理
8.0 簡介
8.1 加載圖像
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8.2保存圖像
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8.3縮放圖像
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8.4裁剪圖像
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8.5 圖像平滑
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8.6 圖像銳化
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8.7 提升對比度
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8.8 顏色分離
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8.9 圖像二值化
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8.10 移除背景
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8.11 邊緣檢測
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8.12 角點(diǎn)檢測
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8.13 為機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建特征
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8.14 將顏色平均值編碼成特征
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8.15 將色彩直方圖編碼成特征
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第9章 利用特征提取進(jìn)行特征降維
9.0 簡介
9.1 使用主成分進(jìn)行特征降維
問題描述
解決方案
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9.2 對線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行特征降維
問題描述
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討論
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9.3 通過最大化類間可分性進(jìn)行特征降維
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9.4 使用矩陣分解法進(jìn)行特征降維
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9.5 對稀疏數(shù)據(jù)進(jìn)行特征降維
問題描述
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討論
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第10章 使用特征選擇進(jìn)行降維
10.0 簡介
10.1 數(shù)值型特征方差的閾值化
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10.2 二值特征的方差閾值化
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10.3 處理高度相關(guān)性的特征
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10.4 刪除與分類任務(wù)不相關(guān)的特征
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10.5 遞歸式特征消除
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第11章 模型評估
11.0 簡介
11.1 交叉驗(yàn)證模型
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11.2 創(chuàng)建一個(gè)基準(zhǔn)回歸模型
問題描述
解決方案
討論
11.3 創(chuàng)建一個(gè)基準(zhǔn)分類模型
問題描述
解決方案
討論
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11.4 評估二元分類器
問題描述
解決方案
討論
延伸閱讀
11.5 評估二元分類
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