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內(nèi)容簡介

　　全書共 10 章，第 1 章介紹了機器學(xué)習(xí)算法的基本概念、分類及本書開發(fā)環(huán)境的搭建。第 2 章介紹了機器學(xué)習(xí)算法中經(jīng)常用到的 NumPy 相關(guān)知識及繪圖工具包 Matplotlib。從第 3 章開始介紹機器學(xué)習(xí)算法，第 3 章介紹了簡單也是常用的線性回歸算法。第 4 章介紹了搜索算法，包括梯度下降算法、隨機梯度下降算法、小批量梯度下降算法、牛頓迭代算法及坐標下降算法。第 5 章介紹了二分類的 Logistic回歸算法和多元回歸算法 SoftMax，以及評價分類結(jié)果優(yōu)劣的各種指標。第 6 章介紹了支持向量機算法及支持向量機的核函數(shù)方法。第 7 章介紹了樸素貝葉斯算法。第 8 章介紹了決策樹優(yōu)化算法及由多棵決策樹構(gòu)成的隨機森林算法等集成學(xué)習(xí)算法。第 9 章介紹了聚類算法，包括 K 均值算法、合并聚類算法、DBSCAN 算法等。第 10 章介紹了降維算法，主要包括主成分分析法和主成分分析的核方法。每章都包含大量的實戰(zhàn)案例，既有自行實現(xiàn)的算法，也有直接調(diào)用 Sklearn 工具庫實現(xiàn)的算法。本書配備思考與練習(xí)，全書所有的示例程序都提供完整的源代碼，讀者可登錄華信教育資源網(wǎng)或GitHub 網(wǎng)站免費下載。本書適合作為人工智能、大數(shù)據(jù)等專業(yè)的學(xué)生教材，對于人工智能相關(guān)培訓(xùn)機構(gòu)、人工智能愛好者，也有一定的參考價值。

作者簡介

　　陳鑫，博士，畢業(yè)于中山大學(xué)，廣東機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機與設(shè)計學(xué)院專職教師。中國計算機學(xué)會會員，著作方向為人工智能，曾出版《C++ 程序設(shè)計實踐案例教程》。主持基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別考勤系統(tǒng)的設(shè)計與研究項目，參與國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（973 計劃）項目課題、廣東省自然科學(xué)基金重大基礎(chǔ)研究培育項目、中山大學(xué)高校基本科研業(yè)務(wù)費2017 年度重大項目和前沿新興交叉學(xué)科培育資助計劃等重大項目。

圖書目錄

第 1 章　機器學(xué)習(xí)算法概述 ………………………………………………………………… 1
1.1　機器學(xué)習(xí) …………………………………………………………………………… 1
1.2　機器學(xué)習(xí)分類 ……………………………………………………………………… 2
1.2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) …………………………………………………………………… 2
1.2.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí) ………………………………………………………………… 2
1.2.3 強化學(xué)習(xí) …………………………………………………………………… 3
1.3　機器學(xué)習(xí)中的基本概念 …………………………………………………………… 3
1.4　機器學(xué)習(xí)環(huán)境搭建 ………………………………………………………………… 4
1.4.1 Python 安裝 ………………………………………………………………… 4
1.4.2 PyCharm 及相關(guān)包的下載安裝 …………………………………………… 6
1.4.3 JupyterLab …………………………………………………………………… 9
1.5 本章小結(jié) ……………………………………………………………………………12
思考與練習(xí)…………………………………………………………………………………12
第 2 章? NumPy 和 Matplotlib 入門 ……………………………………………………… 13
2.1 NumPy 數(shù)組基礎(chǔ) ……………………………………………………………………13
2.1.1 創(chuàng)建 NumPy 數(shù)組……………………………………………………………14
2.1.2 NumPy 數(shù)組的索引與切片 …………………………………………………16
2.1.3 NumPy 數(shù)組的變形 …………………………………………………………18
2.1.4 NumPy 合并與分割 …………………………………………………………20
2.1.5 NumPy 的通用函數(shù) …………………………………………………………25
2.1.6 NumPy 數(shù)組的聚合運算 ……………………………………………………27
2.1.7 NumPy 數(shù)組的廣播 …………………………………………………………28
2.1.8 NumPy 數(shù)組比較、掩碼和布爾邏輯 ………………………………………30
2.1.9 NumPy 花哨的索引 …………………………………………………………30
2.1.10 NumPy 的矩陣運算 ………………………………………………………32
2.2 Matplotlib 數(shù)據(jù)可視化 ………………………………………………………………36
2.2.1 線形圖 ………………………………………………………………………36
2.2.2 散點圖 ………………………………………………………………………39
2.2.3 直方圖和柱狀圖 ……………………………………………………………41
2.2.4 等高線圖 ……………………………………………………………………43
2.2.5 多子圖 ………………………………………………………………………46
2.2.6 三維圖像 ……………………………………………………………………50
2.3 本章小結(jié) ……………………………………………………………………………53
思考與練習(xí)…………………………………………………………………………………53
第 3 章? 線性回歸算法 …………………………………………………………………… 54
3.1 簡單線性回歸 ………………………………………………………………………54
3.2 正規(guī)方程算法（小二乘法）………………………………………………………55
3.3 多項式回歸 …………………………………………………………………………61
3.4 線性回歸的正則化算法 ……………………………………………………………64
3.5 Sklearn 的線性回歸 …………………………………………………………………66
3.6 本章小結(jié) ……………………………………………………………………………69
思考與練習(xí)…………………………………………………………………………………69
第 4 章? 機器學(xué)習(xí)中的搜索算法 ………………………………………………………… 70
4.1 梯度下降算法 ………………………………………………………………………70
4.1.1 梯度下降算法概述 …………………………………………………………70
4.1.2 模擬實現(xiàn)梯度下降算法 ……………………………………………………71
4.1.3 線性回歸中的梯度下降算法 ………………………………………………73
4.2 隨機梯度下降算法 …………………………………………………………………75
4.2.1 回歸問題中的隨機梯度下降算法 …………………………………………76
4.2.2 梯度下降算法與隨機梯度下降算法的效果對比 …………………………78
4.3 小批量梯度下降算法 ………………………………………………………………81
4.4 牛頓迭代算法 ………………………………………………………………………85
4.4.1 模擬實現(xiàn)牛頓迭代算法 ……………………………………………………85
4.4.2 線性回歸問題中的牛頓迭代算法 …………………………………………87
4.5 坐標下降算法 ………………………………………………………………………88
4.6 Sklearn 的隨機梯度下降算法 ………………………………………………………90
4.7 本章小結(jié) ……………………………………………………………………………96
思考與練習(xí)…………………………………………………………………………………96
第 5 章? Logistic 回歸算法 ………………………………………………………………… 97
5.1 Logistic 回歸的基本概念 ……………………………………………………………97
5.1.1 Sigmoid() 函數(shù) ………………………………………………………………97
5.1.2 Logistic 模型 …………………………………………………………………98
5.2 Logistic 回歸算法的應(yīng)用 ……………………………………………………………99
5.3 評價分類結(jié)果 …………………………………………………………………… 103
5.3.1 準確率（Accuracy）……………………………………………………… 103
5.3.2 精確率 (Precision) 和召回率 (Recall) …………………………………… 104
5.3.3 ROC 曲線和 AUC 度量 ………………………………………………… 115
5.4 多元回歸算法 SoftMax…………………………………………………………… 118
5.4.1 SoftMax 回歸基本概念 ………………………………………………… 119
5.4.2 SoftMax 回歸優(yōu)化算法 ………………………………………………… 120
5.5 Sklearn 的 Logistic 回歸算法 …………………………………………………… 126
5.6 本章小結(jié) ………………………………………………………………………… 130
思考與練習(xí)……………………………………………………………………………… 130
第 6 章? 支持向量機算法 ………………………………………………………………… 132
6.1 支持向量機的基本概念 ………………………………………………………… 132
6.1.1 感知機 …………………………………………………………………… 132
6.1.2 支持向量機 ……………………………………………………………… 137
6.1.3 支持向量機的對偶 ……………………………………………………… 138
6.2 支持向量機優(yōu)化算法 …………………………………………………………… 139
6.3 核方法 …………………………………………………………………………… 144
6.4 軟間隔支持向量機 ……………………………………………………………… 153
6.4.1 軟間隔支持向量機的概念 ……………………………………………… 153
6.4.2 Hinge 損失函數(shù)與軟間隔支持向量機…………………………………… 156
6.5 Sklearn 的 SVM 庫 ……………………………………………………………… 159
6.5.1 Sklearn SVM 算法庫使用概述…………………………………………… 159
6.5.2 SVM 核函數(shù)概述 ………………………………………………………… 159
6.5.3 SVM 分類算法的使用 …………………………………………………… 160
6.5.4 SVM 算法的調(diào)參要點 …………………………………………………… 162
6.6 本章小結(jié) ………………………………………………………………………… 174
思考與練習(xí)……………………………………………………………………………… 174
第 7 章? 樸素貝葉斯算法 ………………………………………………………………… 175
7.1 樸素貝葉斯 ……………………………………………………………………… 175
7.1.1 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) ………………………………………………………………… 175
7.1.2 樸素貝葉斯的種類 ……………………………………………………… 176
7.2 樸素貝葉斯算法分類 …………………………………………………………… 177
7.2.1 基于極大似然估計的樸素貝葉斯算法 ………………………………… 178
7.2.2 基于貝葉斯估計的樸素貝葉斯算法 …………………………………… 180
7.3 Sklearn 的樸素貝葉斯算法 ……………………………………………………… 183
7.3.1 Sklearn 的高斯樸素貝葉斯實現(xiàn) ………………………………………… 183
7.3.2 Sklearn 的多項式樸素貝葉斯實現(xiàn) ……………………………………… 184
7.3.3 Sklearn 的伯努利樸素貝葉斯實現(xiàn) ……………………………………… 186
7.4 本章小結(jié) ………………………………………………………………………… 188
思考與練習(xí)……………………………………………………………………………… 188
第 8 章? 決策樹算法 ……………………………………………………………………… 189
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