机器学习算法实战

Ⅰ 机器学习实战的作品目录

目录第一部分分类第1章机器学习基础21.1 何谓机器学习31.1.1 传感器和海量数据41.1.2 机器学习非常重要51.2 关键术语51.3 机器学习的主要任务71.4 如何选择合适的算法81.5 开发机器学习应用程序的步骤91.6 Python语言的优势101.6.1 可执行伪代码101.6.2 Python比较流行101.6.3 Python语言的特色111.6.4 Python语言的缺点111.7 NumPy函数库基础121.8 本章小结13第2章k-近邻算法 152.1 k-近邻算法概述152.1.1 准备：使用Python导入数据172.1.2 从文本文件中解析数据192.1.3 如何测试分类器202.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果202.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据212.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图232.2.3 准备数据：归一化数值252.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器262.2.5 使用算法：构建完整可用系统272.3 示例：手写识别系统282.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量292.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字302.4 本章小结31第3章决策树 323.1 决策树的构造333.1.1 信息增益353.1.2 划分数据集373.1.3 递归构建决策树393.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图423.2.1 Matplotlib注解433.2.2 构造注解树443.3 测试和存储分类器483.3.1 测试算法：使用决策树执行分类493.3.2 使用算法：决策树的存储503.4 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型503.5 本章小结52第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 534.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法534.2 条件概率554.3 使用条件概率来分类564.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类574.5 使用Python进行文本分类584.5.1 准备数据：从文本中构建词向量584.5.2 训练算法：从词向量计算概率604.5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器624.5.4 准备数据：文档词袋模型644.6 示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件644.6.1 准备数据：切分文本654.6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证664.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向684.7.1 收集数据：导入RSS源684.7.2 分析数据：显示地域相关的用词714.8 本章小结72第5章Logistic回归 735.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类745.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定755.2.1 梯度上升法755.2.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数775.2.3 分析数据：画出决策边界795.2.4 训练算法：随机梯度上升805.3 示例：从疝气病症预测病马的死亡率855.3.1 准备数据：处理数据中的缺失值855.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类865.4 本章小结88第6章支持向量机896.1 基于最大间隔分隔数据896.2 寻找最大间隔916.2.1 分类器求解的优化问题926.2.2 SVM应用的一般框架936.3 SMO高效优化算法946.3.1 Platt的SMO算法946.3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集946.4 利用完整Platt SMO算法加速优化996.5 在复杂数据上应用核函数1056.5.1 利用核函数将数据映射到高维空间1066.5.2 径向基核函数1066.5.3 在测试中使用核函数1086.6 示例：手写识别问题回顾1116.7 本章小结113第7章利用AdaBoost元算法提高分类性能 1157.1 基于数据集多重抽样的分类器1157.1.1 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法1167.1.2 boosting1167.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能1177.3 基于单层决策树构建弱分类器1187.4 完整AdaBoost算法的实现1227.5 测试算法：基于AdaBoost的分类1247.6 示例：在一个难数据集上应用AdaBoost1257.7 非均衡分类问题1277.7.1 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线1287.7.2 基于代价函数的分类器决策控制1317.7.3 处理非均衡问题的数据抽样方法1327.8 本章小结132第二部分利用回归预测数值型数据第8章预测数值型数据：回归 1368.1 用线性回归找到最佳拟合直线1368.2 局部加权线性回归1418.3 示例：预测鲍鱼的年龄1458.4 缩减系数来“理解”数据1468.4.1 岭回归1468.4.2 lasso1488.4.3 前向逐步回归1498.5 权衡偏差与方差1528.6 示例：预测乐高玩具套装的价格1538.6.1 收集数据：使用Google购物的API1538.6.2 训练算法：建立模型1558.7 本章小结158第9章树回归1599.1 复杂数据的局部性建模1599.2 连续和离散型特征的树的构建1609.3 将CART算法用于回归1639.3.1 构建树1639.3.2 运行代码1659.4 树剪枝1679.4.1 预剪枝1679.4.2 后剪枝1689.5 模型树1709.6 示例：树回归与标准回归的比较1739.7 使用Python的Tkinter库创建GUI1769.7.1 用Tkinter创建GUI1779.7.2 集成Matplotlib和Tkinter1799.8 本章小结182第三部分无监督学习第10章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组18410.1 K-均值聚类算法18510.2 使用后处理来提高聚类性能18910.3 二分K-均值算法19010.4 示例：对地图上的点进行聚类19310.4.1 Yahoo! PlaceFinder API19410.4.2 对地理坐标进行聚类19610.5 本章小结198第11章使用Apriori算法进行关联分析20011.1 关联分析20111.2 Apriori原理20211.3 使用Apriori算法来发现频繁集20411.3.1 生成候选项集20411.3.2 组织完整的Apriori算法20711.4 从频繁项集中挖掘关联规则20911.5 示例：发现国会投票中的模式21211.5.1 收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集21311.5.2 测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则21911.6 示例：发现毒蘑菇的相似特征22011.7 本章小结221第12章使用FP-growth算法来高效发现频繁项集22312.1 FP树：用于编码数据集的有效方式22412.2 构建FP树22512.2.1 创建FP树的数据结构22612.2.2 构建FP树22712.3 从一棵FP树中挖掘频繁项集23112.3.1 抽取条件模式基23112.3.2 创建条件FP树23212.4 示例：在Twitter源中发现一些共现词23512.5 示例：从新闻网站点击流中挖掘23812.6 本章小结239第四部分其他工具第13章利用PCA来简化数据24213.1 降维技术24213.2 PCA24313.2.1 移动坐标轴24313.2.2 在NumPy中实现PCA24613.3 示例：利用PCA对半导体制造数据降维24813.4 本章小结251第14章利用SVD简化数据25214.1 SVD的应用25214.1.1 隐性语义索引25314.1.2 推荐系统25314.2 矩阵分解25414.3 利用Python实现SVD25514.4 基于协同过滤的推荐引擎25714.4.1 相似度计算25714.4.2 基于物品的相似度还是基于用户的相似度？26014.4.3 推荐引擎的评价26014.5 示例：餐馆菜肴推荐引擎26014.5.1 推荐未尝过的菜肴26114.5.2 利用SVD提高推荐的效果26314.5.3 构建推荐引擎面临的挑战26514.6 基于SVD的图像压缩26614.7 本章小结268第15章大数据与MapRece27015.1 MapRece：分布式计算的框架27115.2 Hadoop流27315.2.1 分布式计算均值和方差的mapper27315.2.2 分布式计算均值和方差的recer27415.3 在Amazon网络服务上运行Hadoop程序27515.3.1 AWS上的可用服务27615.3.2 开启Amazon网络服务之旅27615.3.3 在EMR上运行Hadoop作业27815.4 MapRece上的机器学习28215.5 在Python中使用mrjob来自动化MapRece28315.5.1 mrjob与EMR的无缝集成28315.5.2 mrjob的一个MapRece脚本剖析28415.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法28615.6.1 Pegasos算法28715.6.2 训练算法：用mrjob实现MapRece版本的SVM28815.7 你真的需要MapRece吗？29215.8 本章小结292附录A Python入门294附录B 线性代数303附录C 概率论复习309附录D 资源312索引313版权声明316

Ⅱ 《机器学习实战》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《机器学习实战》（Peter Harrington）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

链接：https://pan..com/s/1-WjldGdKT5Hza8IXzI2uXg

书名：机器学习实战

作者：Peter Harrington

译者：李锐

豆瓣评分：8.1

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2013-6

页数：332

内容简介：

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

作者简介：

Peter Harrington

拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。

Ⅲ 如何学习机器学习的一点心得

学习之前还是要了解下目前工业界所需要的机器学习/人工智能人才所需要必备的技能是哪些？你才好针对性地去学习。正好我前两天刚听了菜鸟窝（一个程序猿的黄埔军校）的一位阿里机器学习算法工程师的课，帮助我理清了思路，在此分享下。

网络教程还是挺多的，就看怎么学习了，不过遇到比较好的老师带，会少走很多弯路。如果经济上压力不大，建议可以去报一下菜鸟窝的机器学习班，毕竟人家老师都是BAT实战的，知道企业中真正要用到的东西。

不知道有没帮到你？

Ⅳ 机器学习实战 SMO算法是否写错了

我确定，里头的完整版SMO算法是写错了。在寻找第二个变量时，每次只找了一个，优化失败后就放弃了，重新挑选第一个变量。这样最后算法结束后，还有不少变量不满足KKT条件。我一度以为这个算法不能收敛到全局最优。而且每次运行结果都不一样。后来，我把代码改了一下，在寻找第二个变量时，把所有可能符合条件的变量都尝试一遍。这样，算法就能收敛了。运行结束后，所有变量都能满足KKT条件。

Ⅳ 《scikitlearn机器学习常用算法原理及编程实战》epub下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《scikit learn机器学习》（黄永昌）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：

书名：scikit learn机器学习

作者：黄永昌

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2018-3-1

页数：207

内容简介：

本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛轻松入门机器学习。本书共分为11章，主要介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识。本书涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者阅读，尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外，相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。

Ⅵ 完全不懂金融，想学习量化投资需要学习哪些金融科目

我个人认为学习量化投资在金融方面需要具备两个方面的知识：
1、首先是要了解金融市场与金融产品，只有这样才能在众多市场与标的中选择合适的来构建投资组合，这一方面需要了解的基础知识有：金融市场与金融机构、投资学、金融衍生品等等；
2、其次是需要了解如何量化，相信你应该有足够的IT背景，编程没啥问题，其次的话就是要了解数理来沟通金融产品选择与编程落地，需要了解的科目有：概率论、统计学、计量经济学、金融经济学、数理金融等。