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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度等多門(mén)學(xué)科，專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑?！”緯?shū)通過(guò)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的背景知識(shí)、算法流程、相關(guān)工具、實(shí)踐案例以及知識(shí)圖譜等內(nèi)容的講解，全面介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐應(yīng)用。書(shū)中涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的多個(gè)典型算法，并詳細(xì)給出了機(jī)器學(xué)習(xí)的算法流程。　本書(shū)適合任何有一定數(shù)據(jù)功底和編程基礎(chǔ)的讀者閱讀。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者不僅可以了解機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)，也可以參照一些典型的應(yīng)用案例拓展自己的專(zhuān)業(yè)技能。同時(shí)，本書(shū)也適合計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生以及對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的讀者閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　李博，花名“傲?！薄Ｄ壳叭伟⒗镌茢?shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，主要負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的產(chǎn)品化建設(shè)以及對(duì)外業(yè)務(wù)應(yīng)用。本科、碩士畢業(yè)于北京郵電大學(xué)，曾就職于索尼和華為（實(shí)習(xí)），從事數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。作為CSDN博客專(zhuān)家、云棲社區(qū)博客專(zhuān)家，長(zhǎng)期分享IT技術(shù)相關(guān)文章，內(nèi)容涉及機(jī)器學(xué)習(xí)算法、Android應(yīng)用及源碼開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域。一直活躍于開(kāi)發(fā)者社區(qū)，主導(dǎo)開(kāi)發(fā)了多個(gè)GitHub百星開(kāi)源項(xiàng)目，還開(kāi)發(fā)并上線了多款手機(jī)App。作者微信公眾號(hào)（長(zhǎng)期更新機(jī)器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)應(yīng)用文章）：凡人機(jī)器學(xué)習(xí) 個(gè)人網(wǎng)站：www.garvinli.com 作者郵箱：garvin.libo@gmail.com

圖書(shū)目錄

第1部分背景知識(shí)
第1章機(jī)器學(xué)習(xí)概述 3
1.1 背景 3
1.2 發(fā)展現(xiàn)狀 6
1.2.1 數(shù)據(jù)現(xiàn)狀 6
1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法現(xiàn)狀 8
1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念 12
1.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)流程 12
1.3.2 數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu) 14
1.3.3 算法分類(lèi) 16
1.3.4 過(guò)擬合問(wèn)題 18
1.3.5 結(jié)果評(píng)估 20
1.4 本章小結(jié) 22
第2部分算法流程
第2章場(chǎng)景解析 25
2.1 數(shù)據(jù)探查 25
2.2 場(chǎng)景抽象 27
2.3 算法選擇 29
2.4 本章小結(jié) 31
第3章數(shù)據(jù)預(yù)處理 32
3.1 采樣 32
3.1.1 隨機(jī)采樣 32
3.1.2 系統(tǒng)采樣 34
3.1.3 分層采樣 35
3.2 歸一化 36
3.3 去除噪聲 39
3.4 數(shù)據(jù)過(guò)濾 42
3.5 本章小結(jié) 43
第4章特征工程 44
4.1 特征抽象 44
4.2 特征重要性評(píng)估 49
4.3 特征衍生 53
4.4 特征降維 57
4.4.1 特征降維的基本概念 57
4.4.2 主成分分析 59
4.5 本章小結(jié) 62
第5章機(jī)器學(xué)習(xí)算法——常規(guī)算法 63
5.1 分類(lèi)算法 63
5.1.1 K近鄰 63
5.1.2 樸素貝葉斯 68
5.1.3 邏輯回歸 74
5.1.4 支持向量機(jī) 81
5.1.5 隨機(jī)森林 87
5.2 聚類(lèi)算法 94
5.2.1 K-means 97
5.2.2 DBSCAN 103
5.3 回歸算法 109
5.4 文本分析算法 112
5.4.1 分詞算法——Hmm 112
5.4.2 TF-IDF 118
5.4.3 LDA 122
5.5 推薦類(lèi)算法 127
5.6 關(guān)系圖算法 133
5.6.1 標(biāo)簽傳播 134
5.6.2 Dijkstra最短路徑 138
5.7 本章小結(jié) 145
第6章機(jī)器學(xué)習(xí)算法——深度學(xué)習(xí) 146
6.1 深度學(xué)習(xí)概述 146
6.1.1 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展 147
6.1.2 深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)
算法的比較 148
6.2 深度學(xué)習(xí)的常見(jiàn)結(jié)構(gòu) 152
6.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 152
6.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 153
6.2.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 156
6.3 本章小結(jié) 157
第3部分工具介紹
第7章常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)工具介紹 161
7.1 概述 161
7.2 單機(jī)版機(jī)器學(xué)習(xí)工具 163
7.2.1 SPSS 163
7.2.2 R語(yǔ)言 167
7.2.3 工具對(duì)比 172
7.3 開(kāi)源分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具 172
7.3.1 Spark MLib 172
7.3.2 TensorFlow 179
7.4 企業(yè)級(jí)云機(jī)器學(xué)習(xí)工具 190
7.4.1 亞馬遜AWS ML 191
7.4.2 阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)PAI 196
7.5 本章小結(jié) 205
第4部分實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
第8章業(yè)務(wù)解決方案 209
8.1 心臟病預(yù)測(cè) 209
8.1.1 場(chǎng)景解析 209
8.1.2 實(shí)驗(yàn)搭建 211
8.1.3 小結(jié) 216
8.2 商品推薦系統(tǒng) 216
8.2.1 場(chǎng)景解析 217
8.2.2 實(shí)驗(yàn)搭建 218
8.2.3 小結(jié) 220
8.3 金融風(fēng)控案例 220
8.3.1 場(chǎng)景解析 221
8.3.2 實(shí)驗(yàn)搭建 222
8.3.3 小結(jié) 225
8.4 新聞文本分析 225
8.4.1 場(chǎng)景解析 225
8.4.2 實(shí)驗(yàn)搭建 226
8.4.3 小結(jié) 230
8.5 農(nóng)業(yè)貸款發(fā)放預(yù)測(cè) 230
8.5.1 場(chǎng)景解析 230
8.5.2 實(shí)驗(yàn)搭建 232
8.5.3 小結(jié) 236
8.6 霧霾天氣成因分析 236
8.6.1 場(chǎng)景解析 237
8.6.2 實(shí)驗(yàn)搭建 238
8.6.3 小結(jié) 243
8.7 圖片識(shí)別 243
8.7.1 場(chǎng)景解析 243
8.7.2 實(shí)驗(yàn)搭建 245
8.7.3 小結(jié) 253
8.8 本章小結(jié) 253
第5部分知識(shí)圖譜
第9章知識(shí)圖譜 257
9.1 未來(lái)數(shù)據(jù)采集 257
9.2 知識(shí)圖譜的概述 259
9.3 知識(shí)圖譜開(kāi)源
工具 261
9.4 本章小結(jié) 264
參考文獻(xiàn) 265