具体描述
内容简介
机器学习应用遍及人工智能的各个领域，是众多数学科学家需要学习的内容。本书第壹部分提供了一个相当复杂的机器学习系统，以帮助读者提高其效率。第二部分重点介绍了三个不同的基于现实世界的数据的案例研究，并提供相应解决方案。全书通过知识介绍，使读者了解收集数据、准备使用数据、训练模型、评估模型的性能，以及改进模型的性能的方法；通过对实际问题解决的讲解，帮助读者获得处理机器学习问题的经验。目录
目 录?Contents译者序
前言
第1章 机器学习引言 1
1.1 什么是机器学习 1
1.2 分类方法概述 2
1.3 聚类方法概述 2
1.4 监督学习概述 3
1.5 无监督学习概述 4
1.6 增强学习概述 4
1.7 结构化预测概述 5
1.8 神经网络概述 5
1.9 深度学习概述 6
第2章 分类 7
2.1 引言 7
2.2 判别函数分析：地下卤水地质化学测量 8
2.3 多元逻辑回归：理解学生的课程计划选择 15
2.4 Tobit回归：评估学生的学术能力 20
2.5 泊松回归：理解加拉帕戈斯群岛现存物种 27
第3章 聚类 38
3.1 引言 38
3.2 层次聚类：世界银行样本数据集 39
3.3 层次聚类：1999～2010年
亚马逊雨林的烧毁情况 44
3.4 层次聚类：基因聚类 55
3.5 二进制聚类：数学测验 68
3.6 k均值聚类：欧洲各国蛋白质消耗量 75
3.7 k均值聚类：食品 80
第4章 模型选择和正则化 86
4.1 引言 86
4.2 压缩方法：每天消耗的卡路里 87
4.3 降维方法：Delta航空公司航空队 100
4.4 主成分分析：理解世界菜肴 109
第5章 非线性 114
5.1 广义加性模型：衡量新西兰的家庭收入 114
5.2 平滑样条：理解汽车和速度 119
5.3 局部回归：理解干旱警告和影响 129
第6章 监督学习 136
6.1 引言 136
6.2 决策树学习：对胸痛患者的预先医疗护理指示 137
6.3 决策树学习：基于收入的房地产价值分布 145
6.4 决策树学习：预测股票走势方向 154
6.5 朴素贝叶斯：预测股票走势方向 170
6.6 随机森林：货币交易策略 184
6.7 支持向量机：货币交易策略 193
6.8 随机梯度下降：成人收入 201
第7章 无监督学习 208
7.1 引言 208
7.2 自组织映射：可视化热图 209
7.3 矢量量化：图像聚类 212
第8章 增强学习 217
8.1 引言 217
8.2 马尔可夫链：股票区制转移模型 218
8.3 马尔可夫链：多渠道归因模型 229
8.4 马尔可夫链：汽车租赁代理服务 239
8.5 连续马尔可夫链：加油站的车辆服务 243
8.6 蒙特卡罗模拟：校准Hull-White短期利率 247
第9章 结构化预测 257
9.1 引言 257
9.2 隐马尔可夫模型：欧元和美元 257
9.3 隐马尔可夫模型：区制检测 263
第10章 神经网络 270
10.1 引言 270
10.2 为S&P; 500建模 270
10.3 衡量失业率 278
第11章 深度学习 292
11.1 引言 292
11.2 循环神经网络：预测周期信号 292
第12章 案例研究：探索世界银行数据 299
12.1 引言 299
12.2 探索世界银行数据 299
第13章 案例研究：再保险合同定价 316
13.1 引言 316
13.2 再保险合同定价 316
第14章 案例研究：用电量预测 329
14.1 引言 329
14.2 用电量测量 329
前言/序言
Preface?前 言当今世界，数据已经成为新的“价值金矿”并以指数级的速度增长着。这种增长既包括现存数据的增长，也包括新数据的增长，这些新的数据以结构化和非结构化的形式展现，并来源于社交媒体、互联网、文档文献以及物联网等多种多样的数据源。数据流必须实时地收集、处理、分析，并最终展现出来以确保数据的使用者能够在如今快速变化的环境中做出理性且明智的决定。机器学习技术将待解决问题的上下文信息应用于这些数据上，用统计学技术确保不断快速到达的复杂数据能够以科学的方式加以分析。并利用机器学习算法从数据中进行迭代学习，发现数据中的隐藏模式和规律。机器学习的这种迭代学习的模式是非常重要的，正因如此，当机器学习模型被暴露在新的数据中时，它们才能从新的数据集中独立地适应和学习以产出可靠的结论。我们将首先介绍本书中包含的多种不同的机器学习主题，随后，基于现实世界的问题在不同的章节中对各个主题进行一一探讨，例如分类、聚类、模型选择和正则化、非线性问题、监督学习、无监督学习、增强学习、结构化预测、神经网络、深度学习，还有最后的案例研究。本书的机器学习算法以R语言作为编程语言。本书适用于R语言的初学者，但是熟悉R语言对理解和使用本书的代码肯定是会有所帮助的。
你将学习如何合理地决定使用哪类算法以及如何应用这些算法得到最佳的效果。如果你想要对图像、文字、语音或者其他形式的数据都建立有意义的多功能的应用，本书绝对会成为你的得力助手。
本书的主要内容第1章涵盖了机器学习的各种概念。本章使读者初步了解本书涵盖的各个主题。
第2章包括以下算法：判别函数分析、多元逻辑回归、Tobit回归、泊松回归。
第3章包括以下主题和算法：层次聚类、二进制聚类、k均值聚类。
第4章包括以下主题和算法：压缩方法、降维方法和主成分分析。
第5章包括以下主题和算法：广义加性模型、平滑样条、局部回归。
第6章包括以下主题和算法：决策树学习、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、随机梯度下降。
第7章包括以下主题和算法：自组织映射和矢量量化。
第8章包括以下主题和算法：马尔可夫链、蒙特卡洛模拟。
第9章包括以下主题和算法：隐马尔可夫模型。
第10章包括以下主题和算法：神经网络。
第11章包括以下主题和算法：递归神经网络。
第12章包括世界银行数据分析。
第13章包括再保险合同定价。
第14章包括用电量预测。
本书的重点本书的重点是用R语言构建基于机器学习的应用。我们已经使用R语言构建过各种解决方案。我们的重点是利用R语言库和函数以最佳方式来克服现实世界的挑战。我们尽量保持所有代码的友好性和可读性。我们认为这将使读者能够很容易地理解代码，并在不同的场景中随时使用它。
本书的目标读者本书是为想构建实用的基于机器学习的应用的专业人士，以及统计、数据分析、机器学习、计算机科学或其他专业的学生和专业人士准备的。本书适用于R语言的初学者，但是熟悉R语言对理解和使用本书的代码肯定是会有所帮助的。对于那些希望在现有技术栈中探索机器学习技术的有经验的R语言程序员来说，本书也将是非常有用的。
特殊章节在本书中，你将频繁看到如下小节：准备工作和具体实施步骤。
为了更加清晰地说明怎样完成一个机器学习方法，我们使用了如下特殊章节。
准备工作该节告诉你机器学习方法需要哪些准备，并描述了如何设置该机器学习方法所要求的软件或其他先决条件。
具体实施步骤该节包含了机器学习方法的各个具体步骤。
下载示例代码本书的代码位于GitHub上，读者可从https://github.com/PacktPublishing/Practical-Machine-Learning-Cookbook下载。
下载本书的彩图本书还为你提供了一个PDF文件，其中包含了本书的彩图。这些彩图将帮助你更好地理解输出的变化。你能够从地址https://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/PracticalMachineLearningCookbook_ColorImages.pdf下载该文件。
用户评价
作为一名在职场中摸爬滚打多年的数据分析师，我一直在寻找一本能够真正帮助我提升机器学习应用能力的书籍。《机器学习实践指南》这本书，可以说是我近期阅读过的最令人满意的一本。它不像很多学术著作那样艰深晦涩，而是以一种非常务实的态度，将复杂的机器学习技术变得触手可及。 书中最大的特色在于其“实践”导向。作者没有仅仅停留在理论层面，而是围绕着一系列真实世界的业务场景，带领读者一步步构建机器学习解决方案。从商业问题的拆解，到数据采集、清洗、特征工程，再到模型选择、训练、调优和最终的评估，每一个步骤都讲解得非常到位。特别是关于模型解释性（interpretability）的讨论，这在实际业务中至关重要，却常常被忽视。这本书清晰地阐述了不同模型的可解释性差异，以及如何通过一些方法来提升模型的透明度。 我特别喜欢书中关于模型评估和选择的部分。作者详细介绍了各种评估指标的含义和适用场景，比如准确率、召回率、F1分数、AUC等等，并且强调了在不同业务目标下，应该如何选择最合适的指标。此外，书中还讲解了交叉验证、网格搜索等模型调优技术，这对于避免过拟合、提升模型泛化能力非常有帮助。我从中受益匪浅，学会了如何更科学、更有效地评估模型的表现，而不是仅仅看一个单一的数字。 代码实现方面，作者选择了Python生态中的强大工具，如Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等，这些都是业界广泛应用的库。书中的代码示例清晰、简洁，并且提供了完整的代码片段，可以直接复制使用。更重要的是，作者在讲解代码时，都会穿插介绍相关的库函数、参数的意义，以及它们如何影响模型的结果。这种深入的讲解，让我不仅学会了如何使用这些工具，更能理解它们的工作原理。 总而言之，《机器学习实践指南》是一本非常适合有一定数据分析基础，希望将机器学习技能提升到新高度的读者。它将理论与实践完美结合，为你提供了一条清晰的学习路径。无论你是想提升现有工作项目的效果，还是希望独立完成一个机器学习项目，这本书都能为你提供宝贵的指导和支持。它无疑是我近年来阅读过的最具价值的机器学习实践类书籍之一。
评分我一直对通过数据来理解世界、预测未来的能力感到着迷，所以一直想系统地学习机器学习。在众多推荐的书籍中，《机器学习实践指南》这本书给我的感觉是最“实在”的。它没有花哨的封面，没有过度的宣传，而是用内容说话，脚踏实地地告诉你如何去做。 我特别欣赏书中对每一个机器学习问题的思考过程。作者不是直接给出解决方案，而是首先引导读者去理解问题的本质，明确业务目标，然后才一步步选择合适的数据和模型。这种“由问题驱动”的学习方式，让我能够更好地将所学知识应用到实际工作中。书中举的例子都非常贴近现实，比如如何预测股票价格，如何识别欺诈交易等等，这些都让我觉得机器学习不再是实验室里的理论，而是解决实际问题的强大工具。 书中对于模型评估和优化的讲解，可以说是我的“救命稻草”。之前我总是为模型的性能问题头疼，不知道是模型本身有问题，还是数据的问题，又或者是调参的技巧不够。这本书则系统地介绍了各种评估指标的优劣，以及如何通过交叉验证、网格搜索等方法来找到最优的模型参数。我学会了如何避免过拟合，如何选择最适合当前场景的模型，这让我对模型的“好坏”有了更清晰的认识。 代码示例的质量也非常高。作者不仅提供了清晰的代码，还对每一部分的代码都做了详尽的解释，让我能够理解代码的逻辑和作用。我喜欢这种“看懂”代码而不是“背诵”代码的学习方式。而且，书中使用的库都是行业内非常成熟和主流的，这让我学到的知识能够直接应用于未来的工作，无需再进行过多的转换。 总而言之，《机器学习实践指南》是一本真正能够帮助读者提升机器学习实战能力的宝藏书籍。它不仅仅传授知识，更重要的是培养读者的解决问题的思维方式。如果你也像我一样，希望掌握机器学习这项关键技能，并且能够将其转化为实际的价值，那么这本书绝对是你的不二之选。它会是你学习路上最可靠的伙伴。
评分这本《机器学习实践指南》简直是为像我这样，想要将理论知识转化为实际应用的人量身打造的。我之前读过一些介绍机器学习算法的理论书籍，虽然对各种模型的原理有了初步的认识，但在实际操作中却常常感到无从下手。这本书的出现，恰好弥补了这一空白。它没有停留在空泛的数学推导，而是非常接地气地聚焦于“如何做”。 我尤其欣赏书中对于数据预处理和特征工程的详尽阐述。这些细节在理论书籍中往往被一带而过，但实际应用中却至关重要。书中通过多个生动的案例，演示了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行特征的缩放、编码，以及如何从原始数据中挖掘出更有价值的特征。这部分内容让我深刻理解了“垃圾进，垃圾出”的道理，也掌握了许多提升模型性能的关键技巧。 代码示例是这本书的另一大亮点。作者选择了Python作为主要的编程语言，并运用了Scikit-learn、Pandas等主流的数据科学库。这使得学习过程非常流畅，我可以直接复制代码并在自己的环境中运行，观察结果。更重要的是，作者对每一行代码都进行了清晰的解释，让我不仅能够照搬，更能理解其背后的逻辑。这种“可复现性”的学习体验，对于建立实践信心非常有帮助。 这本书的结构设计也很合理。它循序渐进地引导读者完成一个完整的机器学习项目，从问题定义、数据收集、模型选择、训练、评估到部署，每一个环节都有详细的指导。即使是初学者，也能通过这本书逐步建立起完整的项目流程感。对于已经有一定经验的读者，书中对不同算法的优劣势分析，以及在特定场景下的适用性讨论，也能提供新的启发。 总的来说，《机器学习实践指南》是一本非常实用且富有启发性的书籍。它将抽象的机器学习概念具象化，通过大量的实践操作，帮助读者建立起扎实的工程能力。如果你正准备踏入机器学习的实战领域，或者希望提升现有项目的表现，这本书绝对值得你深入研读。它就像一位经验丰富的导师，在你探索机器学习的道路上提供最坚实的支撑。
评分这本书我真的推荐给所有对数据科学和人工智能领域感兴趣的朋友们！我之前接触过一些关于机器学习的理论书籍，但总感觉离实际应用还有点距离，很多概念停留在纸面上，不知道该如何下手去实践。而《机器学习实践指南》这本书，就完美地解决了我的痛点。它不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是真正从“实践”出发，手把手地教你如何将机器学习模型应用到真实世界的项目中。 从我第一次翻开这本书，就被它清晰的结构和生动的案例吸引住了。作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是先从一些常见的数据问题入手，比如如何预测用户流失，如何进行商品推荐等等。然后，一步步地引导读者如何选择合适的算法，如何进行数据预处理，如何训练模型，以及最重要的——如何评估模型的性能并进行优化。我特别喜欢书中关于特征工程的部分，这部分内容讲解得非常细致，让我明白了为什么好的特征能够显著提升模型的表现，也学会了许多实用的特征提取和选择技巧。 书中使用的代码示例也是一大亮点。作者选择了当前最流行的Python语言和Scikit-learn、TensorFlow等库，这让我能够非常方便地跟着书本进行学习和实践。每个代码块都配有详细的解释，让我不仅知道“怎么做”，更明白“为什么这样做”。对于我这种动手能力比较强的人来说，这种边学边练的学习方式简直太有效了！而且，书中还穿插了一些实际项目中可能会遇到的坑，以及如何规避这些坑的经验分享，这真的是宝贵的财富，省去了我很多自己摸索的时间。 我最看重的是这本书的“指南”性质。它不像某些书籍那样只讲解一种算法或一个特定的应用场景，《机器学习实践指南》更像是一份全面的路线图，为你打开了通往机器学习广阔世界的门。书中涉及了监督学习、无监督学习、深度学习等多个主要分支，并对各个分支下的经典算法进行了介绍和比较。这让我能够对整个机器学习的生态有一个更宏观的认识，也方便我在未来的学习和工作中，根据具体需求选择最合适的工具和方法。 总而言之，《机器学习实践指南》是一本兼具理论深度和实践指导意义的优秀教材。它不仅能够帮助初学者快速入门，也能为有一定基础的实践者提供新的视角和更深入的理解。书中丰富的案例、清晰的讲解和实用的代码，都让我在学习过程中收获满满。如果你也像我一样，渴望将机器学习的知识转化为解决实际问题的能力，那么这本书绝对是你不可错过的选择。我强烈推荐给每一个希望在机器学习领域有所建树的朋友！
评分对于我这种对人工智能充满好奇，但又苦于没有系统性指导的初学者来说，《机器学习实践指南》这本书简直就是一盏指路明灯。我之前尝试过一些在线课程和零散的文章，但总感觉知识点碎片化，难以形成一个完整的概念体系。而这本书，以一种非常友好的方式，将复杂的机器学习概念一一拆解，并用浅显易懂的语言进行解释。 书中给我最大的启发在于，它并没有将机器学习视为一个遥不可及的“黑箱”，而是强调了理解其背后的基本原理的重要性。作者通过丰富的类比和图示，将诸如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等经典算法的运作方式描绘得淋漓尽致。我不再是机械地套用公式，而是开始真正理解为什么某个算法在特定问题上效果更好。 此外，书中对于数据的重要性也进行了深入的强调。我之前可能过于关注算法本身，而忽略了数据的质量和预处理的必要性。《机器学习实践指南》花费了大量的篇幅讲解如何进行数据清洗、特征工程，以及如何识别和处理数据中的偏差。这让我明白，一个好的模型，离不开高质量的数据作为支撑。书中关于特征选择和特征构建的技巧，是我学习过程中最大的收获之一。 在代码实践方面，作者同样做得非常出色。书中提供了大量基于Python的示例代码，使用的库也是当前行业的主流，比如Pandas、NumPy、Matplotlib以及Scikit-learn。这些代码示例不仅能够帮助我理解算法的实现，更重要的是，它们是可运行的，我可以在自己的电脑上进行尝试和修改。这种“动手实践”的学习方式，极大地增强了我学习的信心和乐趣。 总而言之，《机器学习实践指南》是一本兼具理论深度和实践指导意义的书籍。它能够帮助初学者快速建立起对机器学习的认知框架，并掌握基本的实践技能。它循序渐进的讲解方式，即使是零基础的读者也能轻松上手。我非常推荐这本书给所有希望了解和应用机器学习的朋友，它会是你迈出第一步的绝佳选择。
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