- Python数据挖掘与机器学习实战
- - 作者：编者:方巍
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111626817
  - 出版日期：2019/06/01
  - 页数：263
- 售价：31.6

内容大纲
    本书作为数据挖掘和机器学习的读物，基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库，从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。书中主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测，如何使用HMM进行中文分词，如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图，如何使用循环神经网络构建聊天机器人，如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测，如何使用DCGAN网络进行人脸生成等。本书也涉及神经网络、在线学习、强化学习、深度学习和大数据处理等内容。
    本书以人工智能主流编程语言Python 3版作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍了NumPy数值计算、Pandas数据处理、Matplotlib数据可视化、爬虫和skleam数据挖掘等内容。全书共涵盖16个常用的数据挖掘算法和机器学习实战项目。通过学习本书内容。读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识及实战技能。
    本书内容丰富，讲解由浅入深，特别适合对数据挖掘和机器学习算法感兴趣的读者阅读，也适合需要系统掌握深度学习的开发人员阅读，还适合Python程序员及人工智能领域的开发人员阅读。编程爱好者、高校师生及培训机构的学员也可以将本书作为兴趣读物或教材使用。
作者介绍
方巍博士、博士后、副教授、硕导、高级工程师。美国佛罗里达大学访问学者、中国计算机学会高级会员、ACM会员、中国系统分析师协会（CSAI）顾问团专业顾问、江苏省计算机学会会员和江苏省人工智能学会委员、江苏省政府采购招标评审专家。有多年的Java EE和数据库软件开发与设计经验，深入理解数据库系统的应用与开发过程。目前已主持了2项省部级项目和3项市厅级项目，参与了国家自然科学基金、教育部重点科研项目、江苏省重大科技支撑计划等国家级和省部级科研项目共8项。在国际和国内相关学术会议和核心期刊上发表了论文20余篇，其中被SCI和EI检索15篇。获得了国家发明专利授权7项和软件著作权8项。研究兴趣包括信息集成、云计算和大数据挖掘等。
目录
前言
第1章  机器学习基础
  1.1  机器学习概述
  1.2  机器学习的发展历程
  1.3  机器学习分类
    1.3.1  监督学习
    1.3.2  无监督学习
    1.3.3  强化学习
    1.3.4  深度学习
  1.4  机器学习的应用
  1.5  开发机器学习的步骤
  1.6  Python语言的优势
    1.6.1  可执行伪代码
    1.6.2  Python语言使用广泛
    1.6.3  Python语言特色
    1.6.4  Python语言的缺点
  1.7  Python开发工具介绍
    1.7.1  IDLE简介
    1.7.2  IPython简介
    1.7.3  PyCharm简介
    1.7.4  Jupyter Notebook简介
    1.7.5  Anaconda和Spyder简介
  1.8  本章小结
第2章  Python语言简介
  2.1  搭建Python开发环境
    2.1.1  安装Anaconda
    2.1.2  安装Spyder
    2.1.3  运行和保存Python程序
  2.2  Python计算与变量
    2.2.1  用Python做简单的计算
    2.2.2  Python的运算符
    2.2.3  Python的变量
  2.3  Python的字符串
  2.4  Python的列表
  2.5  Python的元组
  2.6  Python的字典
  2.7  网络爬虫的发展历史和分类
    2.7.1  网络爬虫的发展历史
    2.7.2  网络爬虫的分类
  2.8  网络爬虫的原理
    2.8.1  理论概述
    2.8.2  爬虫的工作流程
  2.9  爬虫框架介绍
    2.9.1  Scrapy介绍
    2.9.2  XPath介绍
  2.10  网络爬虫的设计与实现
    2.10.1  网络爬虫的总体设计
    2.10.2  具体实现过程
    2.10.3  爬虫结果与分析
  2.11  本章小结

第3章  回归分析
  3.1  回归分析概述
    3.1.1  基本概念
    3.1.2  可以解决的问题
    3.1.3  回归分析的步骤
  3.2  线性回归
    3.2.1  简单线性回归分析
    3.2.2  多元线性回归分析
    3.2.3  非线性回归数据分析
  3.3  用Python实现一元线性回归
  3.4  用Python实现多元线性回归
    3.4.1  使用pandas读取数据
    3.4.2  分析数据
    3.4.3  线性回归模型
  3.5  基于线性回归的股票预测
    3.5.1  数据获取
    3.5.2  数据预处理
    3.5.3  编码实现
    3.5.4  结果分析
  3.6  逻辑回归
    3.6.1  构造预测函数
    3.6.2  构造损失函数J
    3.6.3  梯度下降法求解最小值
  3.7  基于逻辑回归的环境数据检测
    3.7.1  数据来源
    3.7.2  数据处理
    3.7.3  异常数据分析
    3.7.4  数据预测
  3.8  本章小结
第4章  决策树与随机森林
  4.1  决策树
    4.1.1  决策树的基本原理
    4.1.2  决策树的分类
    4.1.3  决策树的优缺点
  4.2  使用决策树对鸢尾花分类
    4.2.1  Iris数据集简介
    4.2.2  读取数据
    4.2.3  鸢尾花类别
    4.2.4  数据可视化
    4.2.5  训练和分类
    4.2.6  数据集多类分类
    4.2.7  实验结果
  4.3  随机森林
    4.3.1  随机森林的基本原理
    4.3.2  随机森林的收敛性
    4.3.3  随机森林的OOB估计
    4.3.4  随机森林的随机特征选取
    4.3.5  随机森林的优缺点
  4.4  葡萄酒数据集的随机森林分类
    4.4.1  数据收集

    4.4.2  相关库函数简介
    4.4.3  数据基本分析
    4.4.4  使用随机森林构建模型
    4.4.5  实验结果
  4.5  本章小结
第5章  支持向量机
  5.1  SVM的工作原理及分类
    5.1.1  支持向量机的原理
    5.1.2  线性可分的支持向量机
    5.1.3  非线性可分的支持向量机
  5.2  核函数
    5.2.1  核函数简介
    5.2.2  几种常见的核函数
    5.2.3  核函数如何处理非线性数据
    5.2.4  如何选择合适的核函数
  5.3  SVR简介
    5.3.1  SVR原理
    5.3.2  SVR模型
  5.4  时间序列曲线预测
    5.4.1  生成训练数据集
    5.4.2  运用不同的核函数进行支持向量回归
    5.4.3  生成测试数据集
    5.4.4  预测并生成图表
    5.4.5  获取预测误差
    5.4.6  创建数据集
    5.4.7  选取最优参数
    5.4.8  预测并生成图表
    5.4.9  获取预测误差
  5.5  本章小结
第6章  隐马尔可夫模型
  6.1  隐马尔可夫模型简介
    6.1.1  隐马尔可夫模型的概念
    6.1.2  详例描述
    6.1.3  HMM流程
  6.2  Viterbi算法
  6.3  HMM模型用于中文分词
    6.3.1  UI界面
    6.3.2  数据及其编码
    6.3.3  HMM模型
    6.3.4  实验结果
  6.4  本章小结
第7章  BP神经网络模型
  7.1  背景介绍
  7.2  结构特点
  7.3  网络模型
  7.4  人工神经网络简介
    7.4.1  神经元
    7.4.2  单层神经网络
    7.4.3  双层神经网络
    7.4.4  多层神经网络

  7.5  BP神经网络
  7.6  通过TensorFlow实现BP神经网络
  7.7  本章小结
第8章  卷积神经网络
  8.1  传统图像识别技术
    8.1.1  图像预处理
    8.1.2  图像特征提取
    8.1.3  图像分类方法
  8.2  卷积神经网络结构简介
    8.2.1  卷积神经网络发展历程
    8.2.2  卷积神经网络结构简介
  8.3  卷积神经网络的结构及原理
    8.3.1  卷积层
    8.3.2  池化层
    8.3.3  激活函数
    8.3.4  全连接层
    8.3.5  反馈运算
  8.4  卷积神经网络的优点
  8.5  雷达剖面图识别模型
    8.5.1  数据准备
    8.5.2  构建模型
  8.6  模型测试分析
    8.6.1  部署基本模块
    8.6.2  创建项目结构
    8.6.3  训练网络
    8.6.4  自动化测试
  8.7  本章小结
第9章  循环神经网络
  9.1  自然语言处理
    9.1.1  自然语言处理概述
    9.1.2  自然语言处理应用
  9.2  对话系统
    9.2.1  对话系统分类
    9.2.2  聊天机器人分类
  9.3  基于LSTM结构的循环神经网络
    9.3.1  循环神经网络
    9.3.2  通过时间反向传播
    9.3.3  长短期记忆网络（LSTM）
  9.4  Seq2Seq模型
    9.4.1  Encoder-Decoder框架
    9.4.2  Attention机制
  9.5  聊天机器人的程序实现
    9.5.1  准备数据
    9.5.2  创建模型
    9.5.3  训练模型
    9.5.4  测试模型
  9.6  本章小结
第10章  聚类与集成算法
  10.1  聚类方法简介
    10.1.1  聚类定义

    10.1.2  聚类要求
  10.2  聚类算法
    10.2.1  划分方法
    10.2.2  层次方法
    10.2.3  基于密度的方法
    10.2.4  基于网格的方法
    10.2.5  基于模型的方法
  10.3  K-Means算法
    10.3.1  K-Means算法概述
    10.3.2  K-Means算法流程
    10.3.3  K-Means算法实现
    10.3.4  实验结果及分析
    10.3.5  K-Means算法存在的问题
  10.4  K-Means++算法
    10.4.1  K-Means++的基本思想
    10.4.2  K-Means++的数学描述
    10.4.3  K-Means++算法流程
  10.5  K-Means++的实现
    10.5.1  数据集
    10.5.2  代码实现
    10.5.3  K-Means++实验结果
  10.6  Adaboost集成算法的原理
    10.6.1  Boosting算法的基本原理
    10.6.2  Adaboost算法介绍
    10.6.3  Adaboost分类问题的损失函数优化
    10.6.4  Adaboost二元分类问题的算法流程
    10.6.5  Adaboost回归问题的算法流程
    10.6.6  Adaboost算法的正则化
    10.6.7  Adaboost的优缺点
  10.7  Adaboost算法实现
    10.7.1  数据集处理
    10.7.2  实现过程
    10.7.3  实验结果分析
  10.8  本章小结
第11章  其他机器学习算法
  11.1  贝叶斯分类器
    11.1.1  概率基础知识
    11.1.2  贝叶斯决策准则
    11.1.3  极大似然估计
  11.2  贝叶斯分类模型
    11.2.1  朴素贝叶斯分类模型
    11.2.2  半朴素贝叶斯分类模型
    11.2.3  贝叶斯网络分类模型
  11.3  朴素贝叶斯分类器在破产预测中的应用
    11.3.1  数据集
    11.3.2  训练多项式朴素贝叶斯模型
  11.4  在线学习
    11.4.1  线性模型的在线学习
    11.4.2  非线性模型的在线学习
  11.5  Bandit在线学习算法

    11.5.1  Bandit算法与推荐系统
    11.5.2  常用Bandit算法
  11.6  Bandit算法原理及实现
  11.7  GAN网络
    11.7.1  GAN产生的背景
    11.7.2  模型结构
    11.7.3  GAN的实现原理
  11.8  DCGAN网络
    11.8.1  模型结构
    11.8.2  反卷积
  11.9  DCGAN人脸生成
    11.9.1  实验准备
    11.9.2  关键模块的实现
    11.9.3  实验结果展示
  11.10  本章小结
附录A  机器学习常见面试题
附录B  数学基础
  B.1  常用符号
  B.2  数学基础知识
    B.2.1  线性代数
    B.2.2  概率论
    B.2.3  信息论
参考文献

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