Python機器學習入門與實戰(zhàn)

第Ⅰ篇 機器學習入門篇
第　1 章 機器學習入門之機器學習基礎
1.1　做第 一個吃螃蟹的人-理解機器學習　003
1.2　機器學習研究的主要任務　005
1.2.1　監(jiān)督學習　005
1.2.2　非監(jiān)督學習　006
1.3　如何選擇合適的算法　007
1.4　機器學習研究問題的一般步驟　007
1.5　小結　008
第Ⅱ篇　工具模塊使用篇
第　2 章 機器學習模塊之數(shù)組計算NumPy
2.1　從“人機大戰(zhàn)”談NumPy模塊的妙用　011
2.2　NumPy模塊的數(shù)組對象　015
2.2.1　創(chuàng)建數(shù)組對象　015
2.2.2　數(shù)組對象類型的說明　019
2.2.3　隨機數(shù)生成數(shù)組　020
2.3　NumPy模塊中數(shù)組的廣播　022
2.3.1　數(shù)組廣播的原則　023
2.3.2　數(shù)組廣播的妙用　025
2.4　NumPy模塊中數(shù)組的操作　026
2.4.1　基本的索引　027
2.4.2　切片的索引　029
2.4.3　布爾型索引　030
2.4.4　數(shù)組的轉置和軸變換　032
2.4.5　元素的重復操作：repeat()和tile()　036
2.5　通用方法：快速的元素級數(shù)組方法　037
2.6　利用數(shù)組進行運算　039
2.6.1　用數(shù)學方法進行統(tǒng)計　039
2.6.2　數(shù)組中布爾值的統(tǒng)計　042
2.6.3　將條件邏輯表述為數(shù)組運算　043
2.6.4　數(shù)組的合并和拆分　045
2.6.5　數(shù)組的排序　046
2.6.6　數(shù)組的集合運算　047
2.7　數(shù)組文件的輸入和輸出　048
2.7.1　將數(shù)組以二進制的形式讀取文件　048
2.7.2　存取文本文件　050
2.8　小結　050
第　3 章 機器學習模塊之數(shù)據(jù)分析Pandas
3.1　Pandas數(shù)據(jù)結構的介紹　052
3.1.1　Series數(shù)據(jù)結構　052
3.1.2　Series數(shù)據(jù)類型的運算　054
3.1.3　DataFrame數(shù)據(jù)結構　055
3.1.4　DataFrame數(shù)據(jù)的修改　059
3.1.5　DataFrame中的索引對象　062
3.1.6　層次化索引　063
3.2　Pandas數(shù)據(jù)結構中的基本數(shù)據(jù)操作　066
3.2.1　重新索引　066
3.2.2　刪除指定軸上的項　070
3.2.3　算術運算和數(shù)據(jù)對齊　071
3.3　數(shù)據(jù)處理　073
3.3.1　判斷缺失數(shù)據(jù)　073
3.3.2　刪除缺失數(shù)據(jù)　075
3.3.3　填充缺失數(shù)據(jù)　077
3.3.4　移除重復數(shù)據(jù)　079
3.3.5　替換數(shù)據(jù)　081
3.3.6　排列和隨機采樣　082
3.4　方法的應用與映射　083
3.4.1　排序和排名　084
3.4.2　帶有重復值的軸索引　087
3.4.3　匯總和計算描述統(tǒng)計　088
3.4.4　相關系數(shù)和協(xié)方差　092
3.5　數(shù)據(jù)的讀取和存儲　093
3.5.1　讀取文本文件格式的數(shù)據(jù)　093
3.5.2　將數(shù)據(jù)寫出到文本格式　095
3.6　字符串操作　095
3.7　合并數(shù)據(jù)集　097
3.7.1　數(shù)據(jù)庫風格的DataFrame合并　097
3.7.2　索引上的合并　100
3.7.3　軸向的連接　101
3.7.4　分組合并統(tǒng)計　103
3.7.5　透視表　105
3.8　小結　106
第　4 章 機器學習模塊之圖形展示Matplotlib
4.1　Matplotlib繪圖入門　108
4.1.1　Figure 和subplot　108
4.1.2　顏色、標記和線型　110
4.1.3　坐標軸標記　114
4.1.4　添加圖例　116
4.1.5　注解　117
4.1.6　將圖表保存到文件　118
4.2　Matplotlib的繪圖方法　119
4.2.1　線型圖　119
4.2.2　餅圖　120
4.2.3　直方圖　121
4.2.4　條形圖　122
4.2.5　散點圖　123
4.3　小結　124
第Ⅲ篇　專業(yè)技能提升篇
第　5 章 機器學習算法之算法綜述
5.1　從算法巧斷小說懸疑情節(jié)　127
5.2　KNN算法概述　128
5.2.1　使用KNN算法分析生活日常事件　128
5.2.2　KNN算法的數(shù)據(jù)準備：使用Python導入數(shù)據(jù)　131
5.2.3　如何測試分類器　133
5.3　KNN實戰(zhàn)示例：對美顏程度打分　134
5.3.1　準備數(shù)據(jù)：從圖像和美顏等級表格中解析數(shù)據(jù)　135
5.3.2　分析數(shù)據(jù)：使用Matplotlib創(chuàng)建散點圖　136
5.3.3　測試算法：作為完整程序驗證分類器　137
5.4　KNN實戰(zhàn)示例：手寫字識別系統(tǒng)　139
5.4.1　準備數(shù)據(jù)：將圖像轉換為測試向量　140
5.4.2　測試算法：使用KNN算法識別手寫數(shù)字　141
5.5　KNN算法面試題解答　142
5.6　KNN算法自測題　142
5.7　小結.142
第　6 章 機器學習算法之決策樹
6.1　巧斷推理案引入決策樹的妙用　144
6.2　決策樹算法概述　145
6.2.1　決策樹的構造　146
6.2.2　決策樹的信息熵　147
6.2.3　決策樹的信息增益　148
6.2.4　主播帶貨能力分析闡釋熵及信息增益計算　149
6.3　決策樹創(chuàng)建實戰(zhàn)示例：公司老板發(fā)紅包　153
6.3.1　公司老板發(fā)紅包案例說明　153
6.3.2　熵值的計算算法實現(xiàn)　155
6.3.3　劃分數(shù)據(jù)集算法實現(xiàn)　156
6.3.4　遞歸創(chuàng)建決策樹　157
6.4　決策樹畫法實戰(zhàn)示例：公司老板發(fā)紅包　160
6.4.1　注解的使用　160
6.4.2　構造注解樹　162
6.5　決策樹測試存儲實戰(zhàn)示例：公司老板發(fā)紅包　167
6.5.1　決策樹測試算法　168
6.5.2　決策樹的存儲　168
6.6　決策樹預測實戰(zhàn)示例：預測海選歌手是否入圍　169
6.6.1　海選歌手入圍流程　169
6.6.2　準備數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)　170
6.7　決策樹的剪枝　171
6.7.1　剪枝的概念　171
6.7.2　預剪枝　172
6.7.3　后剪枝　173
6.8　決策樹面試題解答　173
6.9　決策樹自測題　174
6.10　小結　174
第　7 章 機器學習算法之樸素貝葉斯
7.1　解決逃命問題引入樸素貝葉斯　176
7.2　對貝葉斯決策的理解　176
7.2.1　條件概率解釋案例：公司團建　177
7.2.2　使用條件概率進行分類　178
7.2.3　基于貝葉斯決策理論對分類方法的認識　179
7.3　使用樸素貝葉斯進行商品的情感分析　181
7.3.1　使用樸素貝葉斯進行商品的情感分析概述　181
7.3.2　讀取商品評論并切分成文本　182
7.3.3　構建詞向量　186
7.3.4　用詞向量計算概率　186
7.3.5　對算法的改進　188
7.3.6　利用概率值進行分類　189
7.3.7　測試算法　190
7.4　實戰(zhàn)示例：金庸和古龍小說風格判別　191
7.4.1　收集數(shù)據(jù)　193
7.4.2　準備數(shù)據(jù)　194
7.4.3　分析數(shù)據(jù)　194
7.4.4　測試算法　197
7.5　樸素貝葉斯面試題解答　198
7.6　樸素貝葉斯自測題　200
7.7　小結　200
第　8 章 機器學習算法之邏輯回歸
8.1　巧析力道學引入邏輯回歸　202
8.2　邏輯回歸概述　202
8.2.1　邏輯回歸的sigmoid函數(shù)　202
8.2.2　基于化方法的回歸系數(shù)確定　204
8.2.3　梯度上升算法　205
8.3　邏輯回歸實戰(zhàn)示例：鳶尾花分類實現(xiàn)回歸　209
8.3.1　鳶尾花分類數(shù)據(jù)集的準備處理　209
8.3.2　鳶尾花分類邏輯回歸sigmoid函數(shù)的實現(xiàn)　210
8.3.3　鳶尾花分類邏輯回歸梯度上升函數(shù)的實現(xiàn)　210
8.3.4　鳶尾花分類邏輯回歸畫出決策邊界　211
8.3.5　鳶尾花分類邏輯回歸梯度上升算法的改進　213
8.4　邏輯回歸實戰(zhàn)示例：商鋪扣點方式　215
8.4.1　商鋪扣點方式的數(shù)據(jù)讀取和處理　215
8.4.2　商鋪扣點方式的邏輯回歸分類實現(xiàn)　216
8.4.3　商鋪扣點方式的邏輯回歸分類算法的測試　216
8.5　邏輯回歸算法面試題解答　218
8.6　邏輯回歸算法自測題　218
8.7　小結　218
第　9 章 機器學習算法之支持向量機
9.1　巧分落花引入支持向量機　220
9.2　SVM算法概念　220
9.2.1　線性可分　220
9.2.2　超平面　222
9.2.3　SVM　222
9.3　SVM算法實戰(zhàn)示例:電視臺黃金時段節(jié)目滿意度　225
9.3.1　電視臺黃金時段節(jié)目滿意度數(shù)據(jù)的讀取　225
9.3.2　選取兩個不同Alpha值的輔助函數(shù)　226
9.3.3　Alpha值不允許超過邊界范圍的輔助函數(shù)　226
9.3.4　SMO算法原理的實現(xiàn)　227
9.3.5　計算不同的回歸系數(shù)　230
9.3.6　SVM分界線的繪制　230
9.4　SVM算法面試題解答　231
9.5　SVM算法自測題　232
9.6　小結　232
第　10章 機器學習算法之AdaBoost
10.1　巧析北斗陣法引入AdaBoost　234
10.2　AdaBoost算法概述　234
10.2.1　AdaBoost算法的具體思想　234
10.2.2　AdaBoost的弱分類器是單層決策樹　235
10.2.3　AdaBoost的數(shù)據(jù)權重　237
10.2.4　AdaBoost的投票表決　237
10.2.5　AdaBoost強分類過程　238
10.3　AdaBoost算法實現(xiàn)　245
10.3.1　決策樹數(shù)據(jù)根據(jù)閾值進行分類算法的實現(xiàn)　246
10.3.2　單層決策樹算法的實現(xiàn)　246
10.3.3　AdaBoost算法的實現(xiàn)　247
10.4　AdaBoost算法實戰(zhàn)示例：商品購買預測　249
10.4.1　商品購買預測的數(shù)據(jù)讀取實現(xiàn)　249
10.4.2　商品購買預測的測試函數(shù)實現(xiàn)　250
10.4.3　商品購買預測的程序整合　251
10.5　AdaBoost算法面試題解答　252
10.6　AdaBoost算法自測題　252
10.7　小結　252
第　11章 機器學習算法之線性回歸
11.1　解決論劍問題引入線性回歸　254
11.2　線性回歸算法概述　254
11.2.1　線性回歸模型　255
11.2.2　線性回歸的小二乘法　256
11.3　線性回歸實戰(zhàn)示例：釣魚久坐與魚重量關系　258
11.3.1　釣魚久坐與魚重量關系研究的數(shù)據(jù)讀取　258
11.3.2　釣魚久坐與魚重量關系研究的擬合直線　258
11.3.3　釣魚久坐與魚重量關系研究的擬合直線的繪制　259
11.4　線性回歸中的過擬合和欠擬合　260
11.4.1　線性回歸中的過擬合　260
11.4.2　線性回歸中的欠擬合　261
11.5　局部加權線性回歸　261
11.5.1　局部加權線性回歸的解釋　261
11.5.2　局部加權線性回歸的代碼實現(xiàn)　262
11.5.3　局部加權線性回歸的測試　263
11.6　線性回歸實戰(zhàn)示例：結合年齡和BMI擬合減肥花銷　263
11.6.1　結合年齡和BMI擬合減肥花銷的數(shù)據(jù)讀取　263
11.6.2　結合年齡和BMI擬合減肥花銷直線的函數(shù)實現(xiàn)　264
11.7　線性回歸提高：嶺回歸和套索回歸　265
11.7.1　嶺回歸　265
11.7.2　套索回歸　267
11.8　嶺回歸實戰(zhàn)示例：分析抖音視頻點擊率和收藏　267
11.8.1　嶺回歸分析抖音視頻點擊率和收藏的數(shù)據(jù)讀取　267
11.8.2　嶺回歸算法邏輯的實現(xiàn)　268
11.8.3　嶺回歸算法系數(shù)的測試　268
11.8.4　不同λ值的嶺回歸算法的擬合直線　269
11.9　線性回歸算法面試題解答　270
11.10　線性回歸算法自測題　270
11.11　小結　270
第　12章 機器學習算法之k-means
12.1　“巧施反間計”引入k-means聚類　272
12.2　k-means算法概述　272
12.3　k-means幼兒園親子活動　277
12.3.1　收集數(shù)據(jù)　278
12.3.2　準備數(shù)據(jù)　278
12.3.3　分析數(shù)據(jù)　278
12.3.4　實現(xiàn)算法　278
12.3.5　畫出k-means算法的結果圖　280
12.4　圖像分割技術實現(xiàn)聚類　282
12.4.1　準備數(shù)據(jù)　282
12.4.2　距離計算　283
12.4.3　第 一次隨機質心的計算　283
12.4.4　k-means算法的改進　284
12.4.5　k-means圖像分割的顯示　285
12.5　圖像分割算法的改進　286
12.5.1　k-means圖像分割的顯示　286
12.5.2　像素距離的改進　286
12.5.3　第 一次隨機質心的計算　286
12.5.4　k-means算法的改進　287
12.5.5　k-means圖像分割的顯示　287
12.6　k-means算法面試題解答　288
12.7　k-means算法自測題　289
12.8　小結　289
第　13章 機器學習算法之PCA
13.1　巧拼十八掌法引入PCA聚類　291
13.2　聚類的概念和分類　291
13.2.1　聚類的概念　291
13.2.2　分層凝聚聚類方法　292
13.2.3　PCA聚類方法　292
13.3　PCA聚類方法的求解步驟　295
13.3.1　協(xié)方差矩陣　296
13.3.2　奇異值求解296
13.4　PCA實戰(zhàn)示例：使用PCA實現(xiàn)菜品制作調料配比　298
13.4.1　準備數(shù)據(jù)：菜品制作調料配比表數(shù)據(jù)的讀取　299
13.4.2　PCA算法：菜品制作調料配比表PCA降維　300
13.4.3　表征數(shù)據(jù)：菜品制作調料配比降維結果圖示　300
13.5　PCA實戰(zhàn)示例：使用PCA分析圖像壓縮技術　301
13.5.1　圖像讀?。篜illow模塊讀取圖像　302
13.5.2　圖像壓縮：PCA算法實現(xiàn)圖像壓縮　302
13.5.3　錯誤率計算：圖像壓縮錯誤率的計算　304
13.6　PCA算法面試題解答　304
13.7　PCA算法自測題　305
13.8　小結　305
第Ⅳ篇　深度學習延伸篇
第　14章 深度學習延伸之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
14.1　認識神經(jīng)網(wǎng)絡　308
14.1.1　神經(jīng)元　308
14.1.2　激活函數(shù)　310
14.2　認識卷積神經(jīng)網(wǎng)絡　312
14.2.1　卷積層　313
14.2.2　一維卷積過程　316
14.2.3　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層前向傳播到卷積層　322
14.2.4　池化層　323
14.2.5　全連接層　324
14.3　Keras框架實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡　324
14.3.1　Keras模塊介紹　324
14.3.2　Keras框架的安裝　325
14.3.3　Keras框架數(shù)據(jù)集的準備　325
14.3.4　Keras實現(xiàn)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡　326
14.4　小結　333
第Ⅴ篇　項目技能實戰(zhàn)篇
第　15章 機器學習實戰(zhàn)之驗證碼識別
15.1　驗證碼識別　336
15.2　圖像處理的灰度化、二值化　337
15.2.1　像素點　337
15.2.2　圖像灰度化　340
15.2.3　圖像二值化　342
15.3　圖像分割　343
15.3.1　按區(qū)域劃分的圖像分割技術　343
15.3.2　按邊緣劃分的圖像分割技術　345
15.3.3　圖像分割技術的進階　347
15.4　KNN算法測試驗證碼　351
15.4.1　Sklearn包的介紹　351
15.4.2　KNN算法測試驗證碼　352
15.5　小結　354
第　16章 機器學習實戰(zhàn)之答題卡識別
16.1　答題卡識別　356
16.2　OpenCV　356
16.2.1　OpenCV介紹　356
16.2.2　安裝和使用OpenCV　357
16.2.3　OpenCV存取圖像　357
16.2.4　OpenCV圖像灰度化　359
16.2.5　OpenCV圖像二值化　360
16.2.6　OpenCV邊緣檢測　367
16.3　OpenCV形態(tài)學中腐蝕與膨脹　376
16.3.1　形態(tài)學中的膨脹　377
16.3.2　形態(tài)學中的腐蝕　381
16.3.3　腐蝕和膨脹的應用　385
16.4　OpenCV輪廓findContours和drawContours　386
16.5　OpenCV霍夫直線檢測　388
16.6　答題卡識別　391
16.7　小結　396
第　17章 簡歷分享就業(yè)之機器學習簡歷指導
17.1　機器學習簡歷中應提及的技能　398
17.2　機器學習簡歷中項目的描述　398
17.3　機器學習簡歷分享　398
17.4　小結　400