机器学习算法评估就是用科学的指标，对机器学习算法的智能性、稳定性与可靠性行完整、可靠的评价，并给出有条理的、可解释的结论。一个优秀的算法在上线之前，一定要经过严密、周全的评估，才能应对现实业务环境的复杂情况，充分发挥令人惊叹的“人工智能之美”。 本书特色： 1. 图文并茂，全彩印刷，完整而系统地介绍机器学习算法评估理论； 2. 配套源码，基于业务场景评价算法上线服务的可靠性；
售 价：¥
纸质售价：¥78.90购买纸书
6.2
温馨提示：数字商品不支持退换货，不提供源文件，不支持导出打印
为你推荐
版 权
内容提要
前言/PREFACE
资源与支持
第1章 分类的艺术
1.1 训练集和测试集的选择
1.2 准召率和P-R曲线
1.3 ROC和AUC
1.5 异常检测
1.5 小结
第2章 一个好的回归算法
2.1 ME那些事
2.2 方差和偏差
2.3 欠拟合和过拟合
2.4 正则化方法
2.5 回归算法的对比
2.5.1 线性回归
2.5.2 局部加权线性回归
2.5.3 岭回归
2.6 梯度下降的对比
2.6.1 一般的梯度下降
2.6.2 随机梯度下降和批量梯度下降
2.6.3 动量梯度下降
2.6.4 AdaGrad、RMSProp和Adam
2.7 小结
第3章 “硬核”聚类
3.1 无监督学习
3.2 聚类算法的评估指标
3.2.1 霍普金斯统计量
3.2.2 类簇的数量
3.2.3 聚类效果
3.3 聚类算法的对比
3.3.1 基于密度的聚类
3.3.2 K-means
3.3.3 基于层次的聚类
3.3.4 基于概率的聚类
3.4 小结
第4章 慧眼识天下——深度学习算法原理对比
4.1 卷积神经网络
4.1.1 简单的卷积神经网络
4.1.2 详解卷积神经网络
4.2 循环神经网络
4.2.1 图解RNN
4.2.2 RNN的训练
4.2.3 RNN的变化形式
4.3 更实用的模型
4.3.1 LSTM
4.3.2 Seq2Seq
4.3.3 注意力机制
4.4 小结
第5章 智慧的语言——NLP算法实战与评估
5.1 文字的预处理
5.1.1 嵌入
5.1.2 word2vec
5.1.3 词袋模型与TF-IDF
5.2 RNN文本分类
5.2.1 RNN文本分类的模块
5.2.2 参数定义
5.2.3 预处理
5.2.4 模型定义
5.2.5 模型训练和评估
5.3 HAN文本分类
5.3.1 HAN和GRU的基本原理
5.3.2 HAN的注意力层
5.4 NLP评估
5.4.1 N-gram
5.4.2 BLEU
5.4.3 ROUGE
5.4.4 Pointwise、Pairwise和Listwise排序算法
5.5 小结
第6章 预言家的思考——树模型的对比与评估
6.1 基础树模型的对比
6.1.1 ID3
6.1.2 C4.5
6.1.3 CART
6.2 随机森林和AdaBoost
6.2.1 随机森林
6.2.2 AdaBoost
6.3 GBDT
6.3.1 GBDT简介
6.3.2 GBDT和回归问题
6.3.3 GBDT和分类问题
6.4 XGBoost
6.4.1 XGBoost简介
6.4.2 XGBoost回归算法
6.4.3 XGBoost分类算法
6.4.4 XGBoost的优化方法和特征评估
6.4.5 GBDT和XGBoost的对比评估
6.5 小结
第7章 爱我所爱——推荐算法对比与评估
7.1 多路召回
7.1.1 基于用户的协同过滤
7.1.2 基于物品的协同过滤
7.2 逻辑斯谛回归
7.2.1 逻辑斯谛回归的基本原理
7.2.2 逻辑斯谛回归和推荐排序
7.3 FM、FFM和特征组合
7.3.1 FM基本原理
7.3.2 用FFM和GBDT进行高阶特征组合
7.4 Wide&Deep
7.5 更有趣的模型——Transformer
7.5.1 模型整体架构
7.5.2 注意力机制
7.5.3 编码器
7.5.4 解码器
7.5.5 基于位置的前馈神经网络
7.5.6 嵌入层
7.5.7 线性层和softmax层
7.5.8 Transformer在推荐系统的应用
7.6 推荐算法的评估
7.6.1 准确度指标
7.6.2 排序指标
7.6.3 覆盖率
7.6.4 多样性和新颖性
7.7 小结
第8章 奇门遁甲——LBS算法与评估
8.1 坐标
8.1.1 坐标生成
8.1.2 基于密度的坐标生成
8.1.3 基于GeoHash块热度的坐标生成
8.1.4 坐标质量评估
8.2 路线
8.2.1 路线相似度评估
8.2.2 路线规划——Dijkstra算法
8.2.3 路线排序
8.2.4 路线质量评估
8.3 小结
第9章 评估利器——交互式可视化
9.1 R语言简介
9.1.1 为什么要可视化
9.1.2 R语言介绍
9.1.3 数据生态
9.2 Shiny可视化
9.2.1 UI布局
9.2.2 服务器
9.2.3 可视化评估示例
9.3 小结
第10章 像哲学家一样思考——因果推断
10.1 机器学习之殇
鹦鹉学舌vs.乌鸦喝水
10.2 辛普森悖论
10.3 伯克森悖论
10.4 智能之梯
10.4.1 因果推断的起源
10.4.2 智能之梯
10.5 因果推断的方法
10.5.1 双重差分模型
10.5.2 工具变量
10.5.3 中介模型
10.6 小结
第11章 基础评估方法——假设检验
11.1 卡方检验
11.2 T检验
11.3 Z检验和F检验
11.4 小结
参考文献
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜
购物车
个人中心
