機(jī)器學(xué)習(xí)案例分析（基于Python語(yǔ)言）

定　價(jià)：￥98.00

作　者：	王愷，閆曉玉，李濤編
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	英特爾FPGA中國(guó)創(chuàng)新中心系列叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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京東 (￥98.00)

ISBN：	9787121381812	出版時(shí)間：	2020-03-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	315	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《機(jī)器學(xué)習(xí)案例分析（基于Python語(yǔ)言）》共分為4個(gè)部分：1、基礎(chǔ)知識(shí)：主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、Python的基礎(chǔ)知識(shí)、常用第三方庫(kù)，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)爬蟲及信息提取案例和股票數(shù)據(jù)圖表繪制案例使讀者對(duì)本部分內(nèi)容有更好的理解。2、有監(jiān)督分類案例：包括Iris數(shù)據(jù)分類、新聞文本數(shù)據(jù)分類、手寫數(shù)字圖像識(shí)別和場(chǎng)景文字檢測(cè)共4個(gè)案例。3、無(wú)監(jiān)督聚類案例：包括人臉圖像聚類和文本聚類共2個(gè)案例。4、回歸預(yù)測(cè)案例：包括房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、員工離職預(yù)測(cè)和廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)共3個(gè)案例。

作者簡(jiǎn)介

　　北京海云捷迅科技有限公司（AWcloud），國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)級(jí)OpenStack云服務(wù)提供商?？偛课挥诒本┲嘘P(guān)村高新技術(shù)園區(qū)，擁有行業(yè)內(nèi)*專業(yè)的研發(fā)。海云捷迅以O(shè)penStack為契機(jī)，與包括Intel、HP、Oracle、Canonical、東軟等企業(yè)在內(nèi)的國(guó)內(nèi)外各大軟硬件廠商及IT服務(wù)提供商建立了緊密的戰(zhàn)略合作關(guān)系，構(gòu)建了一套完整的OpenStack服務(wù)生態(tài)體系，為企業(yè)提供基于OpenStack的私有云、混合云、融合計(jì)算等解決方案，為IDC企業(yè)提供聯(lián)合運(yùn)營(yíng)服務(wù)。此外，還為客戶提供OpenStack的架構(gòu)咨詢、設(shè)計(jì)、實(shí)施、培訓(xùn)、運(yùn)維等一條龍服務(wù)。截至目前，海云捷迅已經(jīng)部署物理服務(wù)器超過(guò)2000臺(tái)，運(yùn)行云主機(jī)的規(guī)模超過(guò)30000臺(tái)，客戶遍及高校、科研院所、新媒體、醫(yī)療、IDC、電力、公眾服務(wù)等領(lǐng)域，在同行業(yè)中居于領(lǐng)先地位。王愷，博士，副教授/碩士生導(dǎo)師，公共計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)部副主任。研究興趣包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)，主持***、省部級(jí)及校企合作項(xiàng)目10余項(xiàng)，在國(guó)內(nèi)外重要期刊/會(huì)議上發(fā)表科研論文30余篇。主講《計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)（理）》、《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》、《Python和機(jī)器學(xué)習(xí)入門》、《Python和數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》等課程，出版教材11部。

圖書目錄

第1 章基礎(chǔ)知識(shí) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 001
1．1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 002
1．1．1 基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 002
1．1．2 機(jī)器學(xué)習(xí)分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 003
1．2 Python 基礎(chǔ) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 005
1．2．1 Python 編程環(huán)境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 005
1．2．2 基本數(shù)據(jù)類型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 011
1．2．3 分支語(yǔ)句和循環(huán)語(yǔ)句．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 018
1．2．4 函數(shù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 021
1．2．5 類和對(duì)象．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 025
1．2．6 打開(kāi)、關(guān)閉、讀/寫文件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 028
1．2．7 異常處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 031
1．3 常用第三方庫(kù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 033
1．3．1 NumPy ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 033
1．3．2 SciPy ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 039
1．3．3 Pandas ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 041
1．3．4 Matplotlib ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 053
1．3．5 Scikit-learn ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 056
1．4 案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 058
1．4．1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲及信息提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 058
1．4．2 股票數(shù)據(jù)圖表繪制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 063
1．5 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 069
1．6 參考文獻(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 069
第2 章分類案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 071
2．1 員工離職預(yù)測(cè) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 072
2．1．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 072
2．1．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 073
2．1．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 076
2．2 Iris 數(shù)據(jù)分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 081
2．2．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 081
2．2．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 082
2．2．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 089
2．3 新聞文本分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 099
2．3．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 099
2．3．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 100
2．3．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 113
2．4 手寫數(shù)字識(shí)別．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 128
2．4．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 128
2．4．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 129
2．4．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 134
2．5 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 139
2．6 參考文獻(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 139
第3 章聚類案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 143
3．1 人臉圖像聚類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 144
3．1．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 144
3．1．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 146
3．1．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 150
3．2 文本聚類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 162
3．2．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 162
3．2．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 163
3．2．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 167
3．3 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 173
3．4 參考文獻(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 174
第4 章回歸預(yù)測(cè)案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 175
4．1 房?jī)r(jià)預(yù)測(cè) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 176
4．1．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 176
4．1．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 177
4．1．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 184
4．2 基于LSTM 的股票走勢(shì)預(yù)測(cè) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 191
4．2．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 191
4．2．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 192
目錄
XI
4．2．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 197
4．3 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 204
4．4 參考文獻(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 204
第5 章綜合案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 206
5．1 場(chǎng)景文本檢測(cè) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 207
5．1．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 207
5．1．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 208
5．1．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 217
5．2 面部認(rèn)證．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 235
5．2．1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)集獲取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 236
5．2．2 求解思路和相關(guān)知識(shí)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 236
5．2．3 代碼實(shí)現(xiàn)及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 241
5．3 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 275
5．4 參考文獻(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 275
附錄A ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 277
A．1 邏輯回歸分類器原理介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 278
A．2 自己編程實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)分類器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 280
A．3 支持向量機(jī)的數(shù)學(xué)推導(dǎo) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 287
A．3．1 最小間隔最大化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 287
A．3．2 對(duì)偶問(wèn)題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 288
A．4 Adaboost 的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和代碼實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 292
A．4．1 數(shù)學(xué)推導(dǎo) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 292
A．4．2 代碼實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 294
A．5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和代碼實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 298
A．5．1 數(shù)學(xué)推導(dǎo) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 298
A．5．2 代碼實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 302
A．6 期望最大化算法和高斯混合模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 308
A．6．1 EM 算法的原理和數(shù)學(xué)推導(dǎo) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 308
A．6．2 EM 算法估計(jì)高斯混合模型參數(shù)的數(shù)學(xué)推導(dǎo) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 310
A．7 基于波士頓房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)集的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)代碼實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 312