《Machine Learning In Action》是一本介绍如何使用Python语言进行机器学习实践的书籍。作者为Peter Harrington,由Manning Publications公司出版。本书分为多个部分,从基础理论到具体的算法实现,为读者提供了一个全面的机器学习入门和进阶教程。 第一部分是关于分类的,涵盖了机器学习的基础知识以及几种分类算法。其中,基础部分会介绍机器学习的基本概念,包括机器学习的定义、类型(监督学习和非监督学习)、数据预处理等。紧随其后的是用k-最近邻(k-Nearest Neighbors)进行分类,k-NN算法是基于实例的学习中最简单也是最直观的方法,它通过找到最近的k个邻居来进行分类或回归。决策树(Decision Trees)也是一个非常直观的分类方法,它通过递归地分割数据集,构建决策树模型,适用于分类和回归任务。朴素贝叶斯(naïve Bayes)分类器基于贝叶斯定理,并假定特征之间相互独立,尽管在现实世界中这个假设并不总是成立,但在很多实际问题中朴素贝叶斯分类器仍然非常有效。逻辑回归(Logistic Regression)用于二分类问题,也可以推广到多分类问题,是一种广泛用于医学、社会科学、金融等领域的统计模型。支持向量机(Support Vector Machines, SVM)是寻找数据间最优边界的一种方法,具有很高的预测准确性,尤其在高维空间中性能优越。AdaBoost是一种提升算法(boosting algorithm),它通过集成弱学习器来构造强学习器,有效提高了分类器的性能。 第二部分是关于回归的,主要是预测数值型数据。回归分析是一种统计方法,它通过分析变量间的关系,建立一个数学模型来预测数值型的输出值。本部分介绍了基本的回归方法,并重点讨论了基于树的回归模型。 第三部分关注的是无监督学习,无监督学习算法不依赖于预先标记好的训练数据,而是尝试发现数据中的隐藏结构。这一部分具体介绍了如何进行数据聚类,聚类是将数据集分成若干组的过程,使得同一组内的样本相似度高,而与其他组的样本相似度低。 书中还强调了数据预处理的重要性,包括数据清洗、特征选择、特征提取、数据标准化等步骤,这些都是机器学习模型成功的关键因素。 值得注意的是,本书附带的版权声明中,强调了版权保护的相关规定,说明了未经出版社允许,不得复制、存储或传输本书内容。另外,出版社为了保护环境,书籍的纸张至少含有15%的回收材料,并且采用不含氯元素的加工方法生产。 以上内容为《Machine Learning In Action》书籍的核心知识点总结。此书籍旨在帮助读者通过实例理解机器学习算法,并学会如何使用Python语言在实际问题中应用这些算法。
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