目錄(133章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 數字版權聲明
- 作者簡介
- 版權聲明
- 譯者序
- 前言
- 第1章 監督學習
- 1.1 簡介
- 1.2 數據預處理技術
- 1.3 標記編碼方法
- 1.4 創建線性回歸器
- 1.5 計算回歸準確性
- 1.6 保存模型數據
- 1.7 創建嶺回歸器
- 1.8 創建多項式回歸器
- 1.9 估算房屋價格
- 1.10 計算特征的相對重要性
- 1.11 評估共享單車的需求分布
- 第2章 創建分類器
- 2.1 簡介
- 2.2 建立簡單分類器
- 2.3 建立邏輯回歸分類器
- 2.4 建立樸素貝葉斯分類器
- 2.5 將數據集分割成訓練集和測試集
- 2.6 用交叉驗證檢驗模型準確性
- 2.7 混淆矩陣可視化
- 2.8 提取性能報告
- 2.9 根據汽車特征評估質量
- 2.10 生成驗證曲線
- 2.11 生成學習曲線
- 2.12 估算收入階層
- 第3章 預測建模
- 3.1 簡介
- 3.2 用SVM建立線性分類器
- 3.3 用SVM建立非線性分類器
- 3.4 解決類型數量不平衡問題
- 3.5 提取置信度
- 3.6 尋找最優超參數
- 3.7 建立事件預測器
- 3.8 估算交通流量
- 第4章 無監督學習——聚類
- 4.1 簡介
- 4.2 用k-means算法聚類數據
- 4.3 用矢量量化壓縮圖片
- 4.4 建立均值漂移聚類模型
- 4.5 用凝聚層次聚類進行數據分組
- 4.6 評價聚類算法的聚類效果
- 4.7 用DBSCAN算法自動估算集群數量
- 4.8 探索股票數據的模式
- 4.9 建立客戶細分模型
- 第5章 構建推薦引擎
- 5.1 簡介
- 5.2 為數據處理構建函數組合
- 5.3 構建機器學習流水線
- 5.4 尋找最近鄰
- 5.5 構建一個KNN分類器
- 5.6 構建一個KNN回歸器
- 5.7 計算歐氏距離分數
- 5.8 計算皮爾遜相關系數
- 5.9 尋找數據集中的相似用戶
- 5.10 生成電影推薦
- 第6章 分析文本數據
- 6.1 簡介
- 6.2 用標記解析的方法預處理數據
- 6.3 提取文本數據的詞干
- 6.4 用詞形還原的方法還原文本的基本形式
- 6.5 用分塊的方法劃分文本
- 6.6 創建詞袋模型
- 6.7 創建文本分類器
- 6.8 識別性別
- 6.9 分析句子的情感
- 6.10 用主題建模識別文本的模式
- 第7章 語音識別
- 7.1 簡介
- 7.2 讀取和繪制音頻數據
- 7.3 將音頻信號轉換為頻域
- 7.4 自定義參數生成音頻信號
- 7.5 合成音樂
- 7.6 提取頻域特征
- 7.7 創建隱馬爾科夫模型
- 7.8 創建一個語音識別器
- 第8章 解剖時間序列和時序數據
- 8.1 簡介
- 8.2 將數據轉換為時間序列格式
- 8.3 切分時間序列數據
- 8.4 操作時間序列數據
- 8.5 從時間序列數據中提取統計數字
- 8.6 針對序列數據創建隱馬爾科夫模型
- 8.7 針對序列文本數據創建條件隨機場
- 8.8 用隱馬爾科夫模型分析股票市場數據
- 第9章 圖像內容分析
- 9.1 簡介
- 9.2 用OpenCV-Pyhon操作圖像
- 9.3 檢測邊
- 9.4 直方圖均衡化
- 9.5 檢測棱角
- 9.6 檢測SIFT特征點
- 9.7 創建Star特征檢測器
- 9.8 利用視覺碼本和向量量化創建特征
- 9.9 用極端隨機森林訓練圖像分類器
- 9.10 創建一個對象識別器
- 第10章 人臉識別
- 10.1 簡介
- 10.2 從網絡攝像頭采集和處理視頻信息
- 10.3 用Haar級聯創建一個人臉識別器
- 10.4 創建一個眼睛和鼻子檢測器
- 10.5 做主成分分析
- 10.6 做核主成分分析
- 10.7 做盲源分離
- 10.8 用局部二值模式直方圖創建一個人臉識別器
- 第11章 深度神經網絡
- 11.1 簡介
- 11.2 創建一個感知器
- 11.3 創建一個單層神經網絡
- 11.4 創建一個深度神經網絡
- 11.5 創建一個向量量化器
- 11.6 為序列數據分析創建一個遞歸神經網絡
- 11.7 在光學字符識別數據庫中將字符可視化
- 11.8 用神經網絡創建一個光學字符識別器
- 第12章 可視化數據
- 12.1 簡介
- 12.2 畫3D散點圖
- 12.3 畫氣泡圖
- 12.4 畫動態氣泡圖
- 12.5 畫餅圖
- 12.6 畫日期格式的時間序列數據
- 12.7 畫直方圖
- 12.8 可視化熱力圖
- 12.9 動態信號的可視化模擬
- 延伸閱讀
- 尾聲
- 看完了 更新時間：2020-06-23 13:42:20
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