Python机器学习入门与实战电子书

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内容提要

前 言

第Ⅰ篇 机器学习入门篇

第1章 机器学习入门之机器学习基础

1.1 做第一个吃螃蟹的人——理解机器学习

1.2 机器学习研究的主要任务

1.3 如何选择合适的算法

1.4 机器学习研究问题的一般步骤

1.5 小结

第Ⅱ篇 工具模块使用篇

第2章 机器学习模块之数组计算NumPy

2.1 从“人机大战”谈NumPy模块的妙用

2.2 NumPy模块的数组对象

2.3 NumPy模块中数组的广播

2.4 NumPy模块中数组的操作

2.5 通用方法：快速的元素级数组方法

2.6 利用数组进行运算

2.7 数组文件的输入和输出

2.8 小结

第3章 机器学习模块之数据分析Pandas

3.1 Pandas数据结构的介绍

3.2 Pandas数据结构中的基本数据操作

3.3 数据处理

3.4 方法的应用与映射

3.5 数据的读取和存储

3.6 字符串操作

3.7 合并数据集

3.8 小结

第4章 机器学习模块之图形展示Matplotlib

4.1 Matplotlib绘图入门

4.2 Matplotlib的绘图方法

4.3 小结

第Ⅲ篇 专业技能提升篇

第5章 机器学习算法之算法综述

5.1 从算法巧断小说悬疑情节

5.2 KNN算法概述

5.3 KNN实战示例：对美颜程度打分

5.4 KNN实战示例：手写字识别系统

5.5 KNN算法面试题解答

5.6 KNN算法自测题

5.7 小结

第6章 机器学习算法之决策树

6.1 巧断推理案引入决策树的妙用

6.2 决策树算法概述

6.3 决策树创建实战示例：公司老板发红包

6.4 决策树画法实战示例：公司老板发红包

6.5 决策树测试存储实战示例：公司老板发红包

6.6 决策树预测实战示例：预测海选歌手是否入围

6.7 决策树的剪枝

6.8 决策树面试题解答

6.9 决策树自测题

6.10 小结

第7章 机器学习算法之朴素贝叶斯

7.1 解决逃命问题引入朴素贝叶斯

7.2 对贝叶斯决策的理解

7.3 使用朴素贝叶斯进行商品的情感分析

7.4 实战示例：金庸和古龙小说风格判别

7.5 朴素贝叶斯面试题解答

7.6 朴素贝叶斯自测题

7.7 小结

第8章 机器学习算法之逻辑回归

8.1 巧析力道学引入逻辑回归

8.2 逻辑回归概述

8.3 逻辑回归实战示例：鸢尾花分类实现逻辑回归

8.4 逻辑回归实战示例：商铺扣点方式

8.5 逻辑回归算法面试题解答

8.6 逻辑回归算法自测题

8.7 小结

第9章 机器学习算法之支持向量机

9.1 巧分落花引入支持向量机

9.2 SVM算法概念

9.3 SVM算法实战示例:电视台黄金时段节目满意度

9.4 SVM算法面试题解答

9.5 SVM算法自测题

9.6 小结

第10章 机器学习算法之AdaBoost

10.1 巧析北斗阵法引入AdaBoost

10.2 AdaBoost算法概述

10.3 AdaBoost算法实现

10.4 AdaBoost算法实战示例：商品购买预测

10.5 AdaBoost算法面试题解答

10.6 AdaBoost算法自测题

10.7 小结

第11章 机器学习算法之线性回归

11.1 解决论剑问题引入线性回归

11.2 线性回归算法概述

11.3 线性回归实战示例：钓鱼久坐与鱼重量关系

11.4 线性回归中的过拟合和欠拟合

11.5 局部加权线性回归

11.6 线性回归实战示例：结合年龄和BMI拟合减肥花销

11.7 线性回归提高：岭回归和套索回归

11.8 岭回归实战示例：分析抖音视频点击率和收藏

11.9 线性回归算法面试题解答

11.10 线性回归算法自测题

11.11 小结

第12章 机器学习算法之k-means

12.1 “巧施反间计”引入k-means聚类

12.2 k-means算法概述

12.3 k-means幼儿园亲子活动

12.4 图像分割技术实现聚类

12.5 图像分割算法的改进

12.6 k-means算法面试题解答

12.7 k-means算法自测题

12.8 小结

第13章 机器学习算法之PCA

13.1 巧拼十八掌法引入PCA聚类

13.2 聚类的概念和分类

13.3 PCA聚类方法的求解步骤

13.4 PCA实战示例：使用PCA实现菜品制作调料配比

13.5 PCA实战示例：使用PCA分析图像压缩技术

13.6 PCA算法面试题解答

13.7 PCA算法自测题

13.8 小结

第Ⅳ篇 深度学习延伸篇

第14章 深度学习延伸之卷积神经网络

14.1 认识神经网络

14.2 认识卷积神经网络

14.3 Keras框架实现卷积神经网络

14.4 小结

第Ⅴ篇 项目技能实战篇

第15章 机器学习实战之验证码识别

15.1 验证码识别

15.2 图像处理的灰度化、二值化

15.3 图像分割

15.4 KNN算法测试验证码

15.5 小结

第16章 机器学习实战之答题卡识别

16.1 答题卡识别

16.2 OpenCV

16.3 OpenCV形态学中腐蚀与膨胀

16.4 OpenCV轮廓findContours和drawContours

16.5 OpenCV霍夫直线检测

16.6 答题卡识别

16.7 小结

第17章 简历分享就业之机器学习简历指导

17.1 机器学习简历中应提及的技能

17.2 机器学习简历中项目的描述

17.3 机器学习简历分享

17.4 小结