Python機(jī)器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)建模與分析
定 價(jià)：99 元
- 作者：薛薇 等 著
- 出版時(shí)間：2021/4/1
- ISBN：9787111674900
- 出 版 社：機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP311.561
- 頁碼：412
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
本書采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，引導(dǎo)讀者以Python為工具，以機(jī)器學(xué)習(xí)為方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)的建模與分析。本書共13章，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的原理部分進(jìn)行了深入透徹的講解，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法部分均進(jìn)行了Python實(shí)現(xiàn)。除前兩章外，各章都給出了可實(shí)現(xiàn)的實(shí)踐案例，并全彩呈現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化圖形。
本書兼具知識(shí)的深度和廣度，在理論上突出可讀性，在實(shí)踐上強(qiáng)調(diào)可操作性，實(shí)踐案例具備較強(qiáng)代表性。隨書提供全部案例的數(shù)據(jù)集、源代碼、教學(xué)PPT、關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，教學(xué)輔導(dǎo)視頻，具備較高實(shí)用性。
本書既可以作為數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員的參考書，也可作為高等院校數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等專業(yè)課程的教材。
掃描關(guān)注機(jī)械工業(yè)出版社計(jì)算機(jī)分社官方微信訂閱號(hào)—身邊的信息學(xué)，回復(fù)67490即可獲取本書配套資源下載鏈接。
適讀人群 ：本書既可以作為數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員的參考書，也可作為高等院校數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等專業(yè)課程的教材。 配套資源：電子課件、案例程序源代碼、案例數(shù)據(jù)集
本書特色：
系統(tǒng)介紹Python用于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化相關(guān)庫。
結(jié)合大量實(shí)例透徹講解各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。
全彩呈現(xiàn)數(shù)據(jù)建模可視化圖像，提供配套數(shù)據(jù)集、源代碼、PPT等學(xué)習(xí)資源。
前言
機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)中數(shù)據(jù)建模和分析的重要方法，既是當(dāng)前大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)和主流工具，也是通往深度學(xué)習(xí)和人工智能的必經(jīng)之路；Python是數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐中最常用的計(jì)算機(jī)編程語言，既是當(dāng)前最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)工具，也會(huì)因其在理論和應(yīng)用方面的不斷發(fā)展完善而擁有長(zhǎng)期的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在學(xué)好機(jī)器學(xué)習(xí)的理論方法的同時(shí)，掌握Python語言這個(gè)實(shí)用工具，是成為數(shù)據(jù)科學(xué)人才所必不可少的。
筆者將多年來在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)語言和統(tǒng)計(jì)應(yīng)用軟件等課程中的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)與科研實(shí)踐進(jìn)行歸納總結(jié)，精心編寫了這本實(shí)用的圖書，希望將經(jīng)驗(yàn)和心得分享給廣大從事數(shù)據(jù)科學(xué)以及Python機(jī)器學(xué)習(xí)的同仁和高校師生們。
本書的特點(diǎn)如下：
1．對(duì)原理部分做清晰的講解
機(jī)器學(xué)習(xí)是一門交叉性很強(qiáng)的學(xué)科，涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)科等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)。學(xué)習(xí)者要掌握好每個(gè)模型或算法的精髓和實(shí)踐，需要由淺入深地關(guān)注直觀含義、方法原理、公式推導(dǎo)、算法實(shí)現(xiàn)和適用場(chǎng)景等多個(gè)遞進(jìn)層面。本書也正是基于這樣的層面來組織內(nèi)容。
2．對(duì)實(shí)踐部分做全面的實(shí)現(xiàn)
機(jī)器學(xué)習(xí)也是一門實(shí)操性很強(qiáng)的學(xué)科。學(xué)習(xí)者需要邊學(xué)邊做才能獲得更加深刻的認(rèn)知。正是如此，本書在第3章～第13章中設(shè)置了Python建模實(shí)現(xiàn)和Python實(shí)踐案例。一方面，通過Python代碼和各種可再現(xiàn)的圖形，幫助學(xué)習(xí)者理解抽象理論背后的直觀含義和方法精髓。另一方面，通過Python代碼，幫助學(xué)習(xí)者掌握和拓展機(jī)器學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用實(shí)踐。全書所有模型和算法都有相應(yīng)的Python代碼，并提供全部代碼下載。除第1章外，各章結(jié)尾還配有本章總結(jié)、本章相關(guān)函數(shù)和本章習(xí)題。
3．適合作為機(jī)器學(xué)習(xí)或相關(guān)課程的教學(xué)及自學(xué)用書
本書在理論上突出可讀性并兼具知識(shí)的深度和廣度，實(shí)踐上強(qiáng)調(diào)可操作性并兼具應(yīng)用的廣泛性。本書采用一種有效而獨(dú)特的方式講解機(jī)器學(xué)習(xí)：一方面，以數(shù)據(jù)建模和分析中的問題為導(dǎo)向，依知識(shí)點(diǎn)的難度，由淺入深地討論了眾多主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理；另一方面，通過Python編程和可視化圖形，直觀展示抽象理論背后的精髓和樸素道理；通過應(yīng)用案例強(qiáng)化算法的應(yīng)用實(shí)踐。
在章節(jié)安排上，本書分13章。在第1章以機(jī)器學(xué)習(xí)概述開篇，第2章介紹Python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，第3章集中對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與預(yù)測(cè)建模的各個(gè)方面進(jìn)行了整體論述，幫助讀者掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的整體知識(shí)框架。后續(xù)第4章～第9章按照由易到難的內(nèi)在邏輯，順序展開機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)建模方法的介紹，包括貝葉斯分類器、近鄰分析、決策樹、集成學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等眾多經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法。第10、11章聚焦數(shù)據(jù)建模中不可或缺的重要環(huán)節(jié)——特征工程，分別論述了特征選擇和特征提取。第12、13章深入介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法。
在內(nèi)容設(shè)計(jì)上，除前兩章外的各章均由基本原理、Python建模實(shí)現(xiàn)、Python實(shí)踐案例、本章總結(jié)、本章相關(guān)函數(shù)以及本章習(xí)題幾部分組成�；驹聿糠衷敿�(xì)論述了機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，旨在使讀者能夠知其然更知其所以然；Python建模實(shí)現(xiàn)部分通過編程直觀展示了抽象理論背后的樸素道理，從而幫助讀者進(jìn)一步加深對(duì)理論精髓的理解；Python實(shí)踐案例部分展現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)在環(huán)境污染、法律裁決、大眾娛樂、醫(yī)藥健康、汽車節(jié)能、人工智能和商業(yè)分析等眾多領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在提升讀者的算法實(shí)踐水平；本章總結(jié)、本章相關(guān)函數(shù)和本章習(xí)題部分簡(jiǎn)要回顧本章理論，歸納所涉及的Python函數(shù)，并通過習(xí)題強(qiáng)化知識(shí)要點(diǎn)。
本書以高等院校每周3至4課時(shí)共計(jì)約17周的課時(shí)數(shù)安排內(nèi)容。Python建模實(shí)現(xiàn)部分，既可與Python實(shí)踐案例共同作為上機(jī)實(shí)驗(yàn)課單獨(dú)進(jìn)行，也可與基本原理相結(jié)合一并講解學(xué)習(xí)。內(nèi)容設(shè)計(jì)和體量安排，不僅和數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的專業(yè)課程設(shè)置相吻合，也可滿足人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)專業(yè)課程的要求。本書也可作為Python 機(jī)器學(xué)習(xí)研究應(yīng)用人員的參考用書。
本書編寫過程中，陳歡歌老師參與了部分章節(jié)的編寫以及文獻(xiàn)資料與數(shù)據(jù)的整理，機(jī)械工業(yè)出版社的王斌老師從選題策劃到章節(jié)安排都對(duì)本書提出了寶貴的建議。在此一并表示感謝。
在以大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)為代表的新一輪科技浪潮的推動(dòng)下，Python與機(jī)器學(xué)習(xí)也在迅猛發(fā)展并快速迭代，形成了方法豐富、分支多樣、應(yīng)用廣泛的整體態(tài)勢(shì)。要想全面而深入地掌握其全貌，就需要不斷學(xué)習(xí)與完善、不斷跟進(jìn)與提高。歡迎各位讀者不吝賜教，對(duì)本書不妥之處提出寶貴意見。
薛 薇
中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心
中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院
薛薇，博士，中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究中心專職研究員，中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院副教授。主要開設(shè)課程：機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，統(tǒng)計(jì)軟件，統(tǒng)計(jì)學(xué)。研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法研究。基于顧客消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)的客戶終身價(jià)值統(tǒng)計(jì)建模，以及營(yíng)銷與品牌大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用。
目錄
前言
第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述1
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展：人工智能中的
機(jī)器學(xué)習(xí)1
1.1.1 符號(hào)主義人工智能1
1.1.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能2
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的核心：數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)建模4
1.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)對(duì)象：數(shù)據(jù)集4
1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)：數(shù)據(jù)建模6
1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用11
1.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的典型行業(yè)應(yīng)用11
1.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在客戶細(xì)分中的應(yīng)用12
1.3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)在客戶流失分析中的
應(yīng)用13
1.3.4 機(jī)器學(xué)習(xí)在營(yíng)銷響應(yīng)分析中的
應(yīng)用14
1.3.5 機(jī)器學(xué)習(xí)在交叉銷售中的應(yīng)用15
1.3.6 機(jī)器學(xué)習(xí)在欺詐甄別中的應(yīng)用16
【本章總結(jié)】16
【本章習(xí)題】17
第2章 Python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)18
2.1 Python：機(jī)器學(xué)習(xí)的首選工具18
2.2 Python的集成開發(fā)環(huán)境：
Anaconda19
2.2.1 Anaconda的簡(jiǎn)介19
2.2.2 Anaconda Prompt的使用20
2.2.3 Spyder的使用22
2.2.4 Jupyter Notebook的使用23
2.3 Python第三方包的引用24
2.4 NumPy使用示例24
2.4.1 NumPy數(shù)組的創(chuàng)建和訪問25
2.4.2 NumPy的計(jì)算功能26
2.5 Pandas使用示例29
2.5.1 Pandas的序列和索引29
2.5.2 Pandas的數(shù)據(jù)框30
2.5.3 Pandas的數(shù)據(jù)加工處理31
2.6 NumPy和Pandas的綜合應(yīng)用：空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和基本分析32
2.6.1 空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)處理32
2.6.2 空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基本分析34
2.7 Matplotlib的綜合應(yīng)用：空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的圖形化展示36
2.7.1 AQI的時(shí)序變化特點(diǎn)37
2.7.2 AQI的分布特征及相關(guān)性分析38
2.7.3 優(yōu)化空氣質(zhì)量狀況的統(tǒng)計(jì)圖形40
【本章總結(jié)】41
【本章相關(guān)函數(shù)】41
【本章習(xí)題】47
第3章 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與預(yù)測(cè)建模49
3.1 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的基本概念49
3.2 預(yù)測(cè)建模50
3.2.1 什么是預(yù)測(cè)模型50
3.2.2 預(yù)測(cè)模型的幾何理解53
3.2.3 預(yù)測(cè)模型參數(shù)估計(jì)的基本策略56
3.3 預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)59
3.3.1 模型誤差的評(píng)價(jià)指標(biāo)60
3.3.2 模型的圖形化評(píng)價(jià)工具62
3.3.3 泛化誤差的估計(jì)方法64
3.3.4 數(shù)據(jù)集的劃分策略67
3.4 預(yù)測(cè)模型的選擇問題69
3.4.1 模型選擇的基本原則69
3.4.2 模型過擬合69
3.4.3 預(yù)測(cè)模型的偏差和方差71
3.5 Python建模實(shí)現(xiàn)73
3.5.1 ROC和P-R曲線圖的實(shí)現(xiàn)74
3.5.2 模型復(fù)雜度與誤差的模擬研究75
3.5.3 數(shù)據(jù)集劃分和測(cè)試誤差估計(jì)的實(shí)現(xiàn)79
3.5.4 模型過擬合以及偏差與方差的
模擬研究82
3.6 Python實(shí)踐案例86
3.6.1 實(shí)踐案例1：PM2.5濃度的
回歸預(yù)測(cè)86
3.6.2 實(shí)踐案例2：空氣污染的分類預(yù)測(cè)87
【本章總結(jié)】91
【本章相關(guān)函數(shù)】91
【本章習(xí)題】91
第4章 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模：貝葉斯分類器93
4.1 貝葉斯概率和貝葉斯法則93
4.1.1 貝葉斯概率93
4.1.2 貝葉斯法則94
4.2 貝葉斯和樸素貝葉斯分類器94
4.2.1 貝葉斯和樸素貝葉斯分類器的
一般內(nèi)容94
4.2.2 貝葉斯分類器的先驗(yàn)分布96
4.3 貝葉斯分類器的分類邊界99
4.4 Python建模實(shí)現(xiàn)100
4.4.1 不同參數(shù)下的貝塔分布101
4.4.2 貝葉斯分類器和Logistic回歸
分類邊界的對(duì)比101
4.5 Python實(shí)踐案例103
4.5.1 實(shí)踐案例1：空氣污染的分類
預(yù)測(cè)103
4.5.2 實(shí)踐案例2：法律裁判文書中的
案情要素分類105
【本章總結(jié)】110
【本章相關(guān)函數(shù)】111
【本章習(xí)題】111
第5章 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模：近鄰分析112
5.1 近鄰分析：K-近鄰法112
5.1.1 距離：K-近鄰法的近鄰度量113
5.1.2 參數(shù)K：1-近鄰法還是K-近鄰法114
5.1.3 與樸素貝葉斯分類器和Logistic
回歸模型的對(duì)比117
5.2 基于觀測(cè)相似性的加權(quán)K-近鄰法117
5.2.1 加權(quán)K-近鄰法的權(quán)重117
5.2.2 加權(quán)K-近鄰法的預(yù)測(cè)119
5.2.3 加權(quán)K-近鄰法的分類邊界119
5.3 K-近鄰法的適用性120
5.4 Python建模實(shí)現(xiàn)122
5.4.1 不同參數(shù)K下的分類邊界122
5.4.2 不同核函數(shù)的特點(diǎn)123
5.4.3 不同加權(quán)方式和K下的分類邊界124
5.5 Python實(shí)踐案例125
5.5.1 實(shí)踐案例1：空氣質(zhì)量等級(jí)的
預(yù)測(cè)125
5.5.2 實(shí)踐案例2：國(guó)產(chǎn)電視劇的大眾
評(píng)分預(yù)測(cè)127
【本章總結(jié)】129
【本章相關(guān)函數(shù)】129
【本章習(xí)題】130
第6章 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模：決策樹131
6.1 決策樹概述131
6.1.1 什么是決策樹131
6.1.2 分類樹的分類邊界133
6.1.3 回歸樹的回歸平面134
6.1.4 決策樹的生長(zhǎng)和剪枝135
6.2 CART的生長(zhǎng)139
6.2.1 CART中分類樹的異質(zhì)性度量139
6.2.2 CART中回歸樹的異質(zhì)性度量140
6.3 CART的后剪枝141
6.3.1 代價(jià)復(fù)雜度和最小代價(jià)復(fù)雜度141
6.3.2 CART的后剪枝過程142
6.4 Python建模實(shí)現(xiàn)143
6.4.1 回歸樹的非線性回歸特點(diǎn)144
6.4.2 樹深度對(duì)分類邊界的影響145
6.4.3 基尼系數(shù)和熵的計(jì)算146
6.5 Python實(shí)踐案例147
6.5.1 實(shí)踐案例1：空氣污染的預(yù)測(cè)
建模147
6.5.2 實(shí)踐案例2：醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用—
藥物適用性研究151
【本章總結(jié)】154
【本章相關(guān)函數(shù)】155
【本章習(xí)題】155
第7章 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模：集成學(xué)習(xí)156
7.1 集成學(xué)習(xí)概述157
7.1.1 高方差問題的解決途徑157
7.1.2 從弱模型到強(qiáng)模型的構(gòu)建157
7.2 基于重抽樣自舉法的集成學(xué)習(xí)158
7.2.1 重抽樣自舉法158
7.2.2 袋裝法158
7.2.3 隨機(jī)森林161
7.3 從弱模型到強(qiáng)模型的構(gòu)建163
7.3.1 提升法164
7.3.2 AdaBoost.M1算法165
7.3.3 SAMME算法和SAMME.R
算法170
7.3.4 回歸預(yù)測(cè)中的提升法172
7.4 梯度提升樹174
7.4.1 梯度提升算法174
7.4.2 梯度提升回歸樹178
7.4.3 梯度提升分類樹179
7.5 XGBoost算法181
7.5.1 XGBoost的目標(biāo)函數(shù)181
7.5.2 目標(biāo)函數(shù)的近似表達(dá)182
7.5.3 決策樹的求解183
7.6 Python建模實(shí)現(xiàn)185
7.6.1 單棵決策樹、弱模型和提升法的
預(yù)測(cè)對(duì)比186
7.6.2 提升法中高權(quán)重樣本觀測(cè)的特點(diǎn)187
7.6.3 AdaBoost回歸預(yù)測(cè)中損失函數(shù)的
選擇問題189
7.6.4 梯度提升算法和AdaBoost的
預(yù)測(cè)對(duì)比189
7.7 Python實(shí)踐案例191
7.7.1 實(shí)踐案例1：PM2.5濃度的
回歸預(yù)測(cè)191
7.7.2 實(shí)踐案例2：空氣質(zhì)量等級(jí)的
分類預(yù)測(cè)195
【本章總結(jié)】197
【本章相關(guān)函數(shù)】197
【本章習(xí)題】198
第8章 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)200
8.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念201
8.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成201
8.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的功能202
8.2 感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)203
8.2.1 感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)203
8.2.2 感知機(jī)節(jié)點(diǎn)中的加法器204
8.2.3 感知機(jī)節(jié)點(diǎn)中的激活函數(shù)205
8.2.4 感知機(jī)的權(quán)重訓(xùn)練208
8.3 多層感知機(jī)及B-P反向傳播算法213
8.3.1 多層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)213
8.3.2 多層網(wǎng)絡(luò)的隱藏節(jié)點(diǎn)214
8.3.3 B-P反向傳播算法216
8.3.4 多層網(wǎng)絡(luò)的其他問題218
8.4 Python建模實(shí)現(xiàn)220
8.4.1 不同激活函數(shù)的特點(diǎn)220
8.4.2 隱藏節(jié)點(diǎn)的作用222
8.5 Python實(shí)踐案例223
8.5.1 實(shí)踐案例1：手寫體郵政編碼的
識(shí)別223
8.5.2 實(shí)踐案例2：PM2.5濃度的回歸
預(yù)測(cè)225
【本章總結(jié)】227
【本章相關(guān)函數(shù)】227
【本章習(xí)題】227
第9章 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模：支持向量機(jī)229
9.1 支持向量分類概述229
9.1.1 支持向量分類的基本思路229
9.1.2 支持向量分類的幾種情況232
9.2 完全線性可分下的支持向量分類233
9.2.1 如何求解超平面233
9.2.2 參數(shù)求解的拉格朗日乘子法235
9.2.3 支持向量分類的預(yù)測(cè)238
9.3 廣義線性可分下的支持向量分類238
9.3.1 廣義線性可分下的超平面239
9.3.2 廣義線性可分下的錯(cuò)誤懲罰和
目標(biāo)函數(shù)240
9.3.3 廣義線性可分下的超平面參數(shù)
求解241
9.4 線性不可分下的支持向量分類242
9.4.1 線性不可分問題的一般解決方式242
9.4.2 支持向量分類克服維災(zāi)難的途徑244
9.5 支持向量回歸247
9.5.1 支持向量回歸的基本思路247
9.5.2 支持向量回歸的目標(biāo)函數(shù)和
約束條件249
9.6 Python建模實(shí)現(xiàn)252
9.6.1 支持向量機(jī)分類的意義252
9.6.2 完全線性可分下的最大邊界超
平面254
9.6.3 不同懲罰參數(shù)C下的最大邊界
超平面255
9.6.4 非線性可分下的空間變化255
9.6.5 不同懲罰參數(shù)C和核函數(shù)下的
分類曲面257
9.6.6 不同懲罰參數(shù)C和? 對(duì)支持
向量回歸的影響257
9.7 Python實(shí)踐案例258
9.7.1 實(shí)踐案例1：物聯(lián)網(wǎng)健康大數(shù)據(jù)
應(yīng)用——老年人危險(xiǎn)體位預(yù)警259
9.7.2 實(shí)踐案例2：汽車油耗的回歸
預(yù)測(cè)263
【本章總結(jié)】266
【本章相關(guān)函數(shù)】266
【本章習(xí)題】266
第10章 特征選擇：過濾、包裹和
嵌入策略267
10.1 特征選擇概述267
10.2 過濾式策略下的特征選擇268
10.2.1 低方差過濾法269
10.2.2 高相關(guān)過濾法中的方差分析270
10.2.3 高相關(guān)過濾法中的卡方檢驗(yàn)274
10.2.4 其他高相關(guān)過濾法276
10.3 包裹式策略下的特征選擇278
10.3.1 包裹式策略的基本思路278
10.3.2 遞歸式特征剔除法279
10.3.3 基于交叉驗(yàn)證的遞歸式特征
剔除法280
10.4 嵌入式策略下的特征選擇281
10.4.1 嶺回歸和Lasso回歸281
10.4.2 彈性網(wǎng)回歸285
10.5 Python建模實(shí)現(xiàn)288
10.5.1 高相關(guān)過濾法中的F分布和卡方
分布289
10.5.2 不同L2范數(shù)率下彈性網(wǎng)回歸的
約束條件特征290
10.6 Python實(shí)踐案例290
10.6.1 實(shí)踐案例1：手寫體郵政編碼數(shù)據(jù)的
特征選擇——基于過濾式策略291
10.6.2 實(shí)踐案例2：手寫體郵政編碼數(shù)據(jù)的
特征選擇——基于包裹式策略293
10.6.3 實(shí)踐案例3：手寫體郵政編碼數(shù)據(jù)的
特征選擇——基于嵌入式策略294
【本章總結(jié)】298
【本章相關(guān)函數(shù)】298
【本章習(xí)題】299
第11章 特征提�。嚎臻g變換策略300
11.1 特征提取概述300
11.2 主成分分析301
11.2.1 主成分分析的基本出發(fā)點(diǎn)302
11.2.2 主成分分析的基本原理303
11.2.3 確定主成分305
11.3 矩陣的奇異值分解307
11.3.1 奇異值分解的基本思路307
11.3.2 基于奇異值分解的特征提取308
11.4 核主成分分析309
11.4.1 核主成分分析的出發(fā)點(diǎn)309
11.4.2 核主成分分析的基本原理311
11.4.3 核主成分分析中的核函數(shù)312
11.5 因子分析315
11.5.1 因子分析的基本出發(fā)點(diǎn)315
11.5.2 因子分析的基本原理316
11.5.3 因子載荷矩陣的求解318
11.5.4 因子得分的計(jì)算319
11.5.5 因子分析的其他問題320
11.6 Python建模實(shí)現(xiàn)323
11.6.1 主成分分析的空間變換323
11.6.2 核主成分分析的空間變換324
11.6.3 因子分析的計(jì)算過程
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