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rapier基于机器学习的规则抽取

基于机器学习的规则抽取算法演示源码,使用C++实现
2009-06-10 上传大小:48KB
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机器学习规则抽取

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精通机器学习基于R(第2版).[美] Cory Lesmeister(带书签高清文字版).pdf

本书使用R语言讲述机器学习高级技术,带领读者深入研究统计学习理论和监督式学习,理解如何设计高效算法,学习构建推荐引擎,运用多类分类和深度学习,等等。通过探索数据挖掘、分类、聚类、回归、预测建模、异常检测等,本书帮助读者理解这些概念的工作原理和能够实现的操作。读者将循序渐进地学习神经网络等主题,探索深度学习等内容。通过不同方式使用不同的数据集,读者还可以在AWS等云平台上利用R亲手实践机器学习。 第1章 成功之路 1 1.1 流程 1 1.2 业务理解 2 1.2.1 确定业务目标 3 1.2.2 现状评估 4 1.2.3 确定分析目标 4 1.2.4 建立项目计划 4 1.3 数据理解 4 1.4 数据准备 5 1.5 建模 5 1.6 评价 6 1.7 部署 6 1.8 算法流程图 7 1.9 小结 10 第2章 线性回归:机器学习基础技术 11 2.1 单变量回归 11 2.2 多变量线性回归 18 2.2.1 业务理解 18 2.2.2 数据理解和数据准备 18 2.2.3 模型构建与模型评价 21 2.3 线性模型中的其他问题 30 2.3.1 定性特征 30 2.3.2 交互项 32 2.4 小结 34 第3章 逻辑斯蒂回归与判别分析 35 3.1 分类方法与线性回归 35 3.2 逻辑斯蒂回归 36 3.2.1 业务理解 36 3.2.2 数据理解和数据准备 37 3.2.3 模型构建与模型评价 41 3.3 判别分析概述 46 3.4 多元自适应回归样条方法 50 3.5 模型选择 54 3.6 小结 57 第4章 线性模型中的高级特征选择技术 58 4.1 正则化简介 58 4.1.1 岭回归 59 4.1.2 LASSO 59 4.1.3 弹性网络 60 4.2 商业案例 60 4.2.1 业务理解 60 4.2.2 数据理解和数据准备 60 4.3 模型构建与模型评价 65 4.3.1 最优子集 65 4.3.2 岭回归 68 4.3.3 LASSO 71 4.3.4 弹性网络 73 4.3.5 使用glmnet进行交叉验证 76 4.4 模型选择 78 4.5 正则化与分类问题 78 4.6 小结 81 第5章 更多分类技术:K最近邻与支持向量机 82 5.1 K最近邻 82 5.2 支持向量机 84 5.3 商业案例 86 5.3.1 业务理解 86 5.3.2 数据理解和数据准备 87 5.3.3 模型构建与模型评价 92 5.3.4 模型选择 98 5.4 SVM中的特征选择 100 5.5 小结 101 第6章 分类回归树 103 6.1 本章技术概述 103 6.1.1 回归树 104 6.1.2 分类树 104 6.1.3 随机森林 105 6.1.4 梯度提升 106 6.2 商业案例 106 6.2.1 模型构建与模型评价 107 6.2.2 模型选择 121 6.2.3 使用随机森林进行特征选择 121 6.3 小结 123 第7章 神经网络与深度学习 124 7.1 神经网络介绍 124 7.2 深度学习简介 128 7.3 业务理解 131 7.4 数据理解和数据准备 132 7.5 模型构建与模型评价 136 7.6 深度学习示例 139 7.6.1 H2O背景介绍 139 7.6.2 将数据上载到H2O平台 140 7.6.3 建立训练数据集和测试数据集 141 7.6.4 模型构建 142 7.7 小结 146 第8章 聚类分析 147 8.1 层次聚类 148 8.2 K均值聚类 149 8.3 果瓦系数与围绕中心的划分 150 8.3.1 果瓦系数 150 8.3.2 PAM 151 8.4 随机森林 151 8.5 业务理解 152 8.6 数据理解与数据准备 152 8.7 模型构建与模型评价 155 8.7.1 层次聚类 155 8.7.2 K均值聚类 162 8.7.3 果瓦系数和PAM 165 8.7.4 随机森林与PAM 167 8.8 小结 168 第9章 主成分分析 169 9.1 主成分简介 170 9.2 业务理解 173 9.3 模型构建与模型评价 176 9.3.1 主成分抽取 176 9.3.2 正交旋转与解释 177 9.3.3 根据主成分建立因子得分 178 9.3.4 回归分析 178 9.4 小结 184 第10章 购物篮分析、推荐引擎与序列分析 185 10.1 购物篮分析简介 186 10.2 业务理解 187 10.3 数据理解和数据准备 187 10.4 模型构建与模型评价 189 10.5 推荐引擎简介 192 10.5.1 基于用户的协同过滤 193 10.5.2 基于项目的协同过滤 194 10.5.3 奇异值分解和主成分分析 194 10.6 推荐系统的业务理解 198 10.7 推荐系统的数据理解与数据准备 198 10.8 推荐系统的建模与评价 200 10.9 序列数据分析 208 10.10 小结 214 第11章 创建集成多类分类 215 11.1 集成模型 215 11.2 业务理解与数据理解 216 11.3 模型评价与模型选择 217 11.4 多类分类 219 11.5 业务理解与数据理解 220 11.6 模型评价与模型选择 223 11.6.1 随机森林 224 11.6.2 岭回归 225 11.7 MLR集成模型 226 11.8 小结 228 第12章 时间序列与因果关系 229 12.1 单变量时间序列分析 229 12.2 业务理解 235 12.3 模型构建与模型评价 240 12.3.1 单变量时间序列预测 240 12.3.2 检查因果关系 243 12.4 小结 249 第13章 文本挖掘 250 13.1 文本挖掘框架与方法 250 13.2 主题模型 252 13.3 业务理解 254 13.4 模型构建与模型评价 257 13.4.1 词频分析与主题模型 257 13.4.2 其他定量分析 261 13.5 小结 267 第14章 在云上使用R语言 268 14.1 创建AWS账户 269 14.1.1 启动虚拟机 270 14.1.2 启动Rstudio 272 14.2 小结 274 附录 R语言基础 275

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