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Scikit-learn機器學習詳解(上)/人工智慧開發叢書

  • 作者：潘風文//潘啟儒|責編:潘新文
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122378491
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：348
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要內容包括機器學習介紹，NumPy、Pandas、SciPy庫、Matplotlib（可視化）四個基礎模塊，Scikit-learn演算法、模型、擬合、過擬合、欠擬合、模型性能度量指標、數據標準化、非線性轉換、離散化，以及特徵抽取和降維的各種方法，包括特徵哈希、文本特徵抽取、特徵聚合等。全書通過實用範例和圖解形式講解，選材典型，案例豐富，適合從事大數據、數據挖掘、機器學習等人工智慧領域開發的各類人員。
    本書是上冊，首先簡要介紹了機器學習的基礎知識以及學習Scikit-learn的預備知識，然後重點講解學習和掌握Scikit-learn的基礎知識和基本功能，包括數據變換、特徵抽取和降維技術等功能，這些都是高效應用Scikit-learn的必備知識。
作者介紹
潘風文//潘啟儒|責編:潘新文
目錄
1  機器學習
  1.1  機器學習和人工智慧
  1.2  機器學習和大數據
  1.3  機器學習和數據挖掘
  1.4  機器學習分類和應用
  1.5  機器學習開發步驟
    1.5.1  數據挖掘標準流程
    1.5.2  機器學習開發步驟
  本章小結
2  Scikit-learn預備知識
  2.1  NumPy
    2.1.1  NumPy數組概念
    2.1.2  NumPy數據類型
    2.1.3  NumPy數組創建
    2.1.4  NumPy數組操作
    2.1.5  NumPy隨機數
    2.1.6  NumPy輸入輸出
    2.1.7  NumPy矩陣
    2.1.8  NumPy線性代數
    2.1.9  NumPy常數
  2.2  Pandas
    2.2.1  Pandas數據結構
    2.2.2  Pandas頂層函數
    2.2.3  Pandas應用舉例
  2.3  SciPy庫
    2.3.1  SciPy庫基礎知識
    2.3.2  稀疏矩陣及其處理
    2.3.3  SciPy庫應用舉例
  2.4  Matplotlib
    2.4.1  Matplotlib基礎知識
    2.4.2  Matplotlib應用舉例
  本章小結
3  Scikit-learn基礎應用
  3.1  機器學習的演算法和模型
    3.1.1  特徵變數和目標變數
    3.1.2  演算法訓練
    3.1.3  過擬合和欠擬合
    3.1.4  模型性能度量
  3.2  模型選擇
  3.3  Scikit-learn的功能模塊
  3.4  Scikit-learn應用
    3.4.1  安裝Scikit-learn
    3.4.2  數據導入
    3.4.3  模型持久化
    3.4.4  文本數據處理
    3.4.5  隨機狀態控制
    3.4.6  分類型變數處理
    3.4.7  Pandas數據框處理
    3.4.8  輸入輸出約定
  3.5  應用實例

  本章小結
4  Scikit-learn數據變換
  4.1  概念介紹
    4.1.1  評估器（estimator）
    4.1.2  轉換器（transformer）
    4.1.3  管道（pipeline）
  4.2  數據預處理
    4.2.1  數據標準化
    4.2.2  數據非線性轉換
    4.2.3  數據歸一化
    4.2.4  分類型特徵變數編碼
    4.2.5  數據離散化
    4.2.6  特徵組合
  4.3  缺失值處理
    4.3.1  單變數插補
    4.3.2  多變數插補
    4.3.3  最近鄰插補
    4.3.4  標記插補缺失值
  4.4  目標變數預處理
    4.4.1  多類別分類標籤二值化
    4.4.2  多標籤分類標籤二值化
    4.4.3  目標變數標籤編碼
  本章小結
5  Scikit-learn特徵抽取和降維
  5.1  特徵抽取
    5.1.1  字典列表對象向量化
    5.1.2  特徵哈希
    5.1.3  文本特徵抽取
    5.1.4  圖像特徵抽取
  5.2  特徵降維
    5.2.1  主成分分析
    5.2.2  特徵聚合
    5.2.3  隨機投影
  本章小結
附錄
  1.互操作和框架增強包
  2.評估器和任務擴展包
  3.統計知識擴展包
  4.推薦引擎擴展包
  5.特定領域的擴展包

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