《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》 - [美]Chris，Albon[克里斯·阿尔本] - 电子工业出版社 - 香港大書城

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『簡體書』Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习

書城自編碼： 3391432
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： [美]Chris，Albon[克里斯·阿尔本]
國際書號(ISBN)： 9787121369629
出版社：电子工业出版社
出版日期： 2019-07-01

書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 120.2

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編輯推薦：

采用基于任务的方式介绍机器学习
涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务
提供近200个小任务的解决方案，以及代码
在代码中加深对理论的理解

內容簡介：

这是一本关于Python的图书，采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案（并提供了相关代码，读者可以复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中），针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的*常见任务，涵盖*简单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。本书不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习的理论和概念的读者摆在案头作为参考，他们可以借鉴书中的代码，快速解决在机器学习的日常开发中遇到的挑战。

關於作者：

Chris Albon是一位有十年经验的数据科学家和政治学家，他将统计学习、人工智能和软件工程应用到政治和社会活动以及人道主义活动中，譬如监查选举情况、灾难救助等。目前，Chris是肯尼亚创业公司BRCK的首席数据科学家。这家公司致力于为前沿市场的互联网用户构建一个稳健的网络。
韩慧昌，毕业于北京科技大学，ThoughtWorks高级咨询师，有多个大型企业AI项目经验。林然，有6年多的开发经验、4年多Python开发经验，在航空、零售、物流、汽车、通讯等多个行业应用过机器学习算法。徐江，毕业于瑞典皇家理工学院的系统生物学专业，曾就职于Thoughtworks软件技术有限公司。

第1章向量、矩阵和数组

1.0 简介

1.1 创建一个向量

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1.2 创建一个矩阵

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1.3 创建一个稀疏矩阵

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1.4 选择元素

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1.5 展示一个矩阵的属性

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讨论

1.6 对多个元素同时应用某个操作

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1.7 找到最大值和最小值

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1.8 计算平均值、方差和标准差

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讨论

1.9 矩阵变形

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1.10 转置向量或矩阵

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1.11 展开一个矩阵

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1.12 计算矩阵的秩

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1.13 计算行列式

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讨论

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1.14 获取矩阵的对角线元素

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1.15 计算矩阵的迹

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1.16 计算特征值和特征向量

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1.17 计算点积

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1.18矩阵的加减

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1.19 矩阵的乘法

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1.20 计算矩阵的逆

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1.21 生成随机数

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第2章加载数据

2.0 简介

2.1 加载样本数据集

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2.2 创建仿真数据集

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2.3 加载CSV文件

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2.4 加载一个Excel文件

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2.5 加载JSON文件

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2.6 查询SQL数据库

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第3章数据整理

3.0 简介

3.1 创建一个数据帧

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3.2描述数据

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3.3 浏览数据帧

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3.4 根据条件语句来选择行

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3.5 替换值

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讨论

3.6 重命名列

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3.7 计算最小值、最大值、总和、平均值与计数值

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3.8 查找唯一值

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3.9 处理缺失值

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3.10 删除一列

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3.11 删除一行

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3.12 删除重复行

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3.13 根据值对行进行分组

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讨论

3.14 按时间段对行进行分组

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3.15 遍历一个列的数据

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3.16 对一列的所有元素应用某个函数

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3.17 对所有分组应用一个函数

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3.18 连接多个数据帧

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讨论

3.19 合并两个数据帧

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第4章处理数值型数据

4.0 简介

4.1 特征的缩放

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4.2 特征的标准化

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4.3 归一化观察值

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4.4 生成多项式和交互特征

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4.5 转换特征

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4.6 识别异常值

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4.7 处理异常值

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4.8 将特征离散化

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4.9 使用聚类的方式将观察值分组

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4.10 删除带有缺失值的观察值

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4.11 填充缺失值

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第5章处理分类数据

5.0 简介

5.1 对nominal型分类特征编码

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5.2 对ordinal分类特征编码

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5.3 对特征字典编码

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5.4 填充缺失的分类值

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5.5 处理不均衡分类

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解决方案

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第6章处理文本

6.0 简介

6.1 清洗文本

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6.2 解析并清洗HTML

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讨论

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6.3 移除标点

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6.4 文本分词

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6.5 删除停止词（stop word）

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6.6 提取词干

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解决方案

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6.7 标注词性

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6.8 将文本编码成词袋（Bag of Words）

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6.9 按单词的重要性加权

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第7章处理日期和时间

7.0 简介

7.1 把字符串转换成日期

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讨论

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7.2 处理时区

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解决方案

讨论

7.3 选择日期和时间

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讨论

7.4 将日期数据切分成多个特征

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讨论

7.5 计算两个日期之间的时间差

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解决方案

讨论

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7.6 对一周内的各天进行编码

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解决方案

讨论

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7.7 创建一个滞后的特征

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7.8 使用滚动时间窗口

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7.9 处理时间序列中的缺失值

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第8章图像处理

8.0 简介

8.1 加载图像

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讨论

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8.2保存图像

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解决方案

讨论

8.3缩放图像

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8.4裁剪图像

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解决方案

讨论

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8.5 图像平滑

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解决方案

讨论

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8.6 图像锐化

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解决方案

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8.7 提升对比度

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8.8 颜色分离

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8.9 图像二值化

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8.10 移除背景

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8.11 边缘检测

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8.12 角点检测

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8.13 为机器学习创建特征

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8.14 将颜色平均值编码成特征

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解决方案

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8.15 将色彩直方图编码成特征

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第9章利用特征提取进行特征降维

9.0 简介

9.1 使用主成分进行特征降维

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解决方案

讨论

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9.2 对线性不可分数据进行特征降维

问题描述

解决方案

讨论

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9.3 通过最大化类间可分性进行特征降维

问题描述

解决方案

讨论

延伸阅读

9.4 使用矩阵分解法进行特征降维

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解决方案

讨论

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9.5 对稀疏数据进行特征降维

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第10章使用特征选择进行降维

10.0 简介

10.1 数值型特征方差的阈值化

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10.2 二值特征的方差阈值化

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10.3 处理高度相关性的特征

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10.4 删除与分类任务不相关的特征

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10.5 递归式特征消除

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第11章模型评估

11.0 简介

11.1 交叉验证模型

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11.2 创建一个基准回归模型

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11.3 创建一个基准分类模型

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11.4 评估二元分类器

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解决方案

讨论

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11.5 评估二元分类

內容試閱：

序
在过去几年中，机器学习已经渗透到企业、非营利组织和政府的日常运作中。随着机器学习热度的增长，在对机器学习从业者的指导方面上，涌现了一批高质量的文献。这类文献培养了整整一代的数据科学家和机器学习工程师。这类文献从提供学习资源的角度来探讨机器学习，为人们讲解机器学习是什么以及它的工作原理。尽管这种方法富有成效，但却遗漏了一部分内容：机器学习日常开发中的细节。这就是笔者写本书的动机本书不是写给学生读者的学习机器学习理论的大部头，而是写给专业人士的扳手型工具书。我希望你把它放在书桌上，把你感兴趣的某些页折起来，在日常开发中需要解决实际问题时就拿过来翻一翻。
更具体地说，本书采用基于任务的方式来介绍机器学习，有近200个独立的解决方案（你可以复制并粘贴这些代码，而它们将正常运行），针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的最常见的任务。
本书的最终目标是成为人们在构建真实的机器学习系统时的参考书。例如，假设你有一个JSON文件，其中包含1000个具有缺失值的分类特征和数值型特征，并且目标向量的分类不均衡，你想得到一个可解释的模型。本书提供的解决方案可以帮助你解决如下问题：
? 加载JSON文件（2.5 节）
? 特征的标准化（4.2 节）
? 对特征字典编码（5.3节）
? 填充缺失的分类值（5.4节）
? 使用主成分进行特征降维（9.1节）
? 使用随机搜索选择最佳模型（12.2节）
? 训练随机森林分类器（14.4节）
? 选择随机森林中的重要特征（14.7节）
目标是让你：
1. 复制粘贴代码，并确信它能很好地运行在玩具数据集（toy dataset）上。
2. 阅读每一节后面的讨论以增进对代码背后的理论的理解，并了解哪些参数是需要重点考虑的因素。
3. 对书中的代码进行各种组合与修改，以构建实际的应用。
哪些人适合阅读本书
本书不是机器学习的入门书。如果你对机器学习的基本概念还不太了解，或者从未花时间学习过机器学习，请不要购买本书。本书适合机器学习的实践者阅读，他们熟悉机器学习的理论和概念，可以参考书中的代码快速解决在日常开发中遇到的挑战。
另外，本书假定读者熟悉Python编程语言和包管理。
哪些人不适合阅读本书
如前所述，本书不是机器学习的入门书。因此，它不应该是你的第一本机器学习书。如果你还不熟悉交叉验证、随机森林和梯度下降等概念，那么相比那些专门介绍这些主题的书来说，本书可能不会为你带来收获。建议你先阅读一本入门类机器学习图书，再阅读本书来学习机器学习的实用解决方案。
书中用到的术语
机器学习利用了很多领域的技术，包括计算机科学、统计学和数学。因此，在关于机器学习的讨论中会使用各种各样的术语：
观察值（observation）
我们观察到的单个单位例如一个人、一次销售或一条记录。
学习算法（learning algorithm）
用来学习模型的最佳参数的算法例如线性回归、朴素贝叶斯或决策树。
模型（model）
学习算法的输出。学习算法训练出的模型可以用来做预测。
参数（parameter）
一个模型在训练过程中学习到的权重或系数。
超参数（hyperparameter）
一个学习算法在训练前需要设置的一组参数。
性能（performance）
用来评估模型的指标。
损失（loss）
一个需要在训练中最小化或最大化的指标。
训练（train）
使用类似于梯度下降之类的数学方法将一个学习算法应用到数据上。
拟合（fit）
使用分析方法将一个机器学习算法应用到数据上。
数据（data）
一组观察值。
致谢
没有一些朋友和陌生人的帮助，这本书是不可能完成的。很难列出提供过帮助的所有人的名字，但我想至少提一下这些人：Angela Bassa、Teresa Borcuch、Justin Bozonier、Andre deBruin、Numa Dhamani、Dan Friedman、Joel Grus、Sarah Guido、Bill Kam-bouroglou、Mat Kelcey、Lizzie Kumar、Hilary Parker、Niti Paudyal、Sebastian Raschka和Shreya Shankar。
我欠他们所有人一瓶啤酒，或者五瓶。

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