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Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)進(jìn)階

Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)進(jìn)階

定 價(jià):¥89.00

作 者: 潘風(fēng)文,黃春芳
出版社: 化學(xué)工業(yè)出版社
叢編項(xiàng): 人工智能開(kāi)發(fā)叢書(shū)
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787122422620 出版時(shí)間: 2023-01-01 包裝:
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內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書(shū)是《Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)詳解》(潘風(fēng)文編著)的進(jìn)階篇,講解了Sklearn(Scikit-learn)機(jī)器學(xué)習(xí)框架的各種高級(jí)應(yīng)用技術(shù),包括數(shù)據(jù)集導(dǎo)入工具、集成學(xué)習(xí)、模型選擇和交叉驗(yàn)證、異常檢測(cè)、管道、 信號(hào)分解、模型持久化以及Sklearn系統(tǒng)高級(jí)配置。通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí),讀者可快速掌握Sklearn框架的高級(jí)知識(shí),邁入人工智能殿堂的大門。 本書(shū)適合有志于從事機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)的人員或愛(ài)好者使用,也可作為相關(guān)專業(yè)的教材。

作者簡(jiǎn)介

  無(wú)

圖書(shū)目錄

1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 1 1.1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)2 1.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)3 1.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)3 1.4 Sklearn概述4 2 數(shù)據(jù)集導(dǎo)入工具 6 2.1 通用數(shù)據(jù)集導(dǎo)入API7 2.1.1 數(shù)據(jù)集加載器7 2.1.2 數(shù)據(jù)集提取器8 2.1.3 數(shù)據(jù)集生成器10 2.1.4 文件導(dǎo)入方法11 2.2 專用數(shù)據(jù)集導(dǎo)入API14 2.2.1 加載樣本圖像數(shù)據(jù)集14 2.2.2 加載svmlight/libsvm格式數(shù)據(jù)集15 2.2.3 從openml.org 下載數(shù)據(jù)集16 2.3 加載外部數(shù)據(jù)集16 2.3.1 列表式數(shù)據(jù)讀取16 2.3.2 多媒體文件讀取17 3 集成學(xué)習(xí) 18 3.1 自助抽樣(bootstrap)19 3.2 自助聚合算法(bagging)20 3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)自助聚合算法(Bagging)21 3.2.2 隨機(jī)森林(Random Forest)29 3.2.3 極端隨機(jī)樹(shù)(Extremely randomized trees)30 3.3 加速提升算法(boosting)30 3.3.1 自適應(yīng)提升算法(Adaboost)30 3.3.2 梯度提升樹(shù)算法(GBDT)38 3.4 投票集成算法(voting)49 3.5 堆棧泛化(stacking)56 4 模型選擇和交叉驗(yàn)證 62 4.1 交叉驗(yàn)證評(píng)估器64 4.1.1 交叉驗(yàn)證64 4.1.2 交叉驗(yàn)證生成器66 4.1.3 使用交叉驗(yàn)證70 4.2 度量指標(biāo)和評(píng)估(評(píng)分)75 4.2.1 評(píng)分參數(shù)scoring的設(shè)置76 4.2.2 啞分類評(píng)估器和啞回歸評(píng)估器86 4.3 模型超參數(shù)調(diào)優(yōu)90 4.3.1 窮盡網(wǎng)格超參數(shù)搜索91 4.3.2 隨機(jī)超參數(shù)搜索99 4.3.3 非暴力參數(shù)搜索方法101 4.3.4 貝葉斯優(yōu)化103 4.4 驗(yàn)證曲線104 4.4.1 交叉驗(yàn)證曲線105 4.4.2 學(xué)習(xí)曲線108 5 異常檢測(cè) 115 5.1 新穎點(diǎn)檢測(cè)117 5.2 離群點(diǎn)檢測(cè)123 5.2.1 橢圓包絡(luò)線算法123 5.2.2 孤立森林算法129 5.2.3 局部離群點(diǎn)因子算法130 6 管道 138 6.1 概念介紹139 6.1.1 評(píng)估器(estimator)139 6.1.2 轉(zhuǎn)換器(transformer)140 6.1.3 管道(pipeline)141 6.2 管道機(jī)制概述142 6.3 中間評(píng)估器及子管道148 6.3.1 獲取中間評(píng)估器148 6.3.2 獲取子管道對(duì)象149 6.3.3 設(shè)置評(píng)估器參數(shù)150 6.4 特征聚合轉(zhuǎn)換器150 6.5 列轉(zhuǎn)換機(jī)制154 6.5.1 數(shù)據(jù)泄露154 6.5.2 列轉(zhuǎn)換器155 6.6 模型選擇162 7 信號(hào)分解 164 7.1 主成分分析PCA165 7.2 核主成分分析KPCA173 7.3 字典學(xué)習(xí)180 7.3.1 預(yù)置字典編碼180 7.3.2 通用字典學(xué)習(xí)186 7.4 因子分析189 7.5 其他信號(hào)分解194 7.5.1 獨(dú)立成分分析195 7.5.2 非負(fù)矩陣分解196 7.5.3 隱含狄利克雷分布199 8 模型持久化 200 8.1 針對(duì)Python對(duì)象的序列化201 8.1.1 使用模塊pickle序列化201 8.1.2 使用模塊joblib序列化204 8.2 模型互操作方式205 9 Sklearn系統(tǒng)配置 210 9.1 系統(tǒng)環(huán)境變量211 9.2 運(yùn)行時(shí)環(huán)境變量211 后記 215

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