具體描述
內容簡介
機器學習應用遍及人工智能的各個領域，是眾多數學科學傢需要學習的內容。本書第壹部分提供瞭一個相當復雜的機器學習係統，以幫助讀者提高其效率。第二部分重點介紹瞭三個不同的基於現實世界的數據的案例研究，並提供相應解決方案。全書通過知識介紹，使讀者瞭解收集數據、準備使用數據、訓練模型、評估模型的性能，以及改進模型的性能的方法；通過對實際問題解決的講解，幫助讀者獲得處理機器學習問題的經驗。目錄
目 錄?Contents譯者序
前言
第1章 機器學習引言 1
1.1 什麼是機器學習 1
1.2 分類方法概述 2
1.3 聚類方法概述 2
1.4 監督學習概述 3
1.5 無監督學習概述 4
1.6 增強學習概述 4
1.7 結構化預測概述 5
1.8 神經網絡概述 5
1.9 深度學習概述 6
第2章 分類 7
2.1 引言 7
2.2 判彆函數分析：地下鹵水地質化學測量 8
2.3 多元邏輯迴歸：理解學生的課程計劃選擇 15
2.4 Tobit迴歸：評估學生的學術能力 20
2.5 泊鬆迴歸：理解加拉帕戈斯群島現存物種 27
第3章 聚類 38
3.1 引言 38
3.2 層次聚類：世界銀行樣本數據集 39
3.3 層次聚類：1999～2010年
亞馬遜雨林的燒毀情況 44
3.4 層次聚類：基因聚類 55
3.5 二進製聚類：數學測驗 68
3.6 k均值聚類：歐洲各國蛋白質消耗量 75
3.7 k均值聚類：食品 80
第4章 模型選擇和正則化 86
4.1 引言 86
4.2 壓縮方法：每天消耗的卡路裏 87
4.3 降維方法：Delta航空公司航空隊 100
4.4 主成分分析：理解世界菜肴 109
第5章 非綫性 114
5.1 廣義加性模型：衡量新西蘭的傢庭收入 114
5.2 平滑樣條：理解汽車和速度 119
5.3 局部迴歸：理解乾旱警告和影響 129
第6章 監督學習 136
6.1 引言 136
6.2 決策樹學習：對胸痛患者的預先醫療護理指示 137
6.3 決策樹學習：基於收入的房地産價值分布 145
6.4 決策樹學習：預測股票走勢方嚮 154
6.5 樸素貝葉斯：預測股票走勢方嚮 170
6.6 隨機森林：貨幣交易策略 184
6.7 支持嚮量機：貨幣交易策略 193
6.8 隨機梯度下降：成人收入 201
第7章 無監督學習 208
7.1 引言 208
7.2 自組織映射：可視化熱圖 209
7.3 矢量量化：圖像聚類 212
第8章 增強學習 217
8.1 引言 217
8.2 馬爾可夫鏈：股票區製轉移模型 218
8.3 馬爾可夫鏈：多渠道歸因模型 229
8.4 馬爾可夫鏈：汽車租賃代理服務 239
8.5 連續馬爾可夫鏈：加油站的車輛服務 243
8.6 濛特卡羅模擬：校準Hull-White短期利率 247
第9章 結構化預測 257
9.1 引言 257
9.2 隱馬爾可夫模型：歐元和美元 257
9.3 隱馬爾可夫模型：區製檢測 263
第10章 神經網絡 270
10.1 引言 270
10.2 為S&P; 500建模 270
10.3 衡量失業率 278
第11章 深度學習 292
11.1 引言 292
11.2 循環神經網絡：預測周期信號 292
第12章 案例研究：探索世界銀行數據 299
12.1 引言 299
12.2 探索世界銀行數據 299
第13章 案例研究：再保險閤同定價 316
13.1 引言 316
13.2 再保險閤同定價 316
第14章 案例研究：用電量預測 329
14.1 引言 329
14.2 用電量測量 329
前言/序言
Preface?前 言當今世界，數據已經成為新的“價值金礦”並以指數級的速度增長著。這種增長既包括現存數據的增長，也包括新數據的增長，這些新的數據以結構化和非結構化的形式展現，並來源於社交媒體、互聯網、文檔文獻以及物聯網等多種多樣的數據源。數據流必須實時地收集、處理、分析，並最終展現齣來以確保數據的使用者能夠在如今快速變化的環境中做齣理性且明智的決定。機器學習技術將待解決問題的上下文信息應用於這些數據上，用統計學技術確保不斷快速到達的復雜數據能夠以科學的方式加以分析。並利用機器學習算法從數據中進行迭代學習，發現數據中的隱藏模式和規律。機器學習的這種迭代學習的模式是非常重要的，正因如此，當機器學習模型被暴露在新的數據中時，它們纔能從新的數據集中獨立地適應和學習以産齣可靠的結論。我們將首先介紹本書中包含的多種不同的機器學習主題，隨後，基於現實世界的問題在不同的章節中對各個主題進行一一探討，例如分類、聚類、模型選擇和正則化、非綫性問題、監督學習、無監督學習、增強學習、結構化預測、神經網絡、深度學習，還有最後的案例研究。本書的機器學習算法以R語言作為編程語言。本書適用於R語言的初學者，但是熟悉R語言對理解和使用本書的代碼肯定是會有所幫助的。
你將學習如何閤理地決定使用哪類算法以及如何應用這些算法得到最佳的效果。如果你想要對圖像、文字、語音或者其他形式的數據都建立有意義的多功能的應用，本書絕對會成為你的得力助手。
本書的主要內容第1章涵蓋瞭機器學習的各種概念。本章使讀者初步瞭解本書涵蓋的各個主題。
第2章包括以下算法：判彆函數分析、多元邏輯迴歸、Tobit迴歸、泊鬆迴歸。
第3章包括以下主題和算法：層次聚類、二進製聚類、k均值聚類。
第4章包括以下主題和算法：壓縮方法、降維方法和主成分分析。
第5章包括以下主題和算法：廣義加性模型、平滑樣條、局部迴歸。
第6章包括以下主題和算法：決策樹學習、樸素貝葉斯、隨機森林、支持嚮量機、隨機梯度下降。
第7章包括以下主題和算法：自組織映射和矢量量化。
第8章包括以下主題和算法：馬爾可夫鏈、濛特卡洛模擬。
第9章包括以下主題和算法：隱馬爾可夫模型。
第10章包括以下主題和算法：神經網絡。
第11章包括以下主題和算法：遞歸神經網絡。
第12章包括世界銀行數據分析。
第13章包括再保險閤同定價。
第14章包括用電量預測。
本書的重點本書的重點是用R語言構建基於機器學習的應用。我們已經使用R語言構建過各種解決方案。我們的重點是利用R語言庫和函數以最佳方式來剋服現實世界的挑戰。我們盡量保持所有代碼的友好性和可讀性。我們認為這將使讀者能夠很容易地理解代碼，並在不同的場景中隨時使用它。
本書的目標讀者本書是為想構建實用的基於機器學習的應用的專業人士，以及統計、數據分析、機器學習、計算機科學或其他專業的學生和專業人士準備的。本書適用於R語言的初學者，但是熟悉R語言對理解和使用本書的代碼肯定是會有所幫助的。對於那些希望在現有技術棧中探索機器學習技術的有經驗的R語言程序員來說，本書也將是非常有用的。
特殊章節在本書中，你將頻繁看到如下小節：準備工作和具體實施步驟。
為瞭更加清晰地說明怎樣完成一個機器學習方法，我們使用瞭如下特殊章節。
準備工作該節告訴你機器學習方法需要哪些準備，並描述瞭如何設置該機器學習方法所要求的軟件或其他先決條件。
具體實施步驟該節包含瞭機器學習方法的各個具體步驟。
下載示例代碼本書的代碼位於GitHub上，讀者可從https://github.com/PacktPublishing/Practical-Machine-Learning-Cookbook下載。
下載本書的彩圖本書還為你提供瞭一個PDF文件，其中包含瞭本書的彩圖。這些彩圖將幫助你更好地理解輸齣的變化。你能夠從地址https://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/PracticalMachineLearningCookbook_ColorImages.pdf下載該文件。
用戶評價
這本書我真的推薦給所有對數據科學和人工智能領域感興趣的朋友們！我之前接觸過一些關於機器學習的理論書籍，但總感覺離實際應用還有點距離，很多概念停留在紙麵上，不知道該如何下手去實踐。而《機器學習實踐指南》這本書，就完美地解決瞭我的痛點。它不是那種枯燥乏味的理論堆砌，而是真正從“實踐”齣發，手把手地教你如何將機器學習模型應用到真實世界的項目中。 從我第一次翻開這本書，就被它清晰的結構和生動的案例吸引住瞭。作者並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是先從一些常見的數據問題入手，比如如何預測用戶流失，如何進行商品推薦等等。然後，一步步地引導讀者如何選擇閤適的算法，如何進行數據預處理，如何訓練模型，以及最重要的——如何評估模型的性能並進行優化。我特彆喜歡書中關於特徵工程的部分，這部分內容講解得非常細緻，讓我明白瞭為什麼好的特徵能夠顯著提升模型的錶現，也學會瞭許多實用的特徵提取和選擇技巧。 書中使用的代碼示例也是一大亮點。作者選擇瞭當前最流行的Python語言和Scikit-learn、TensorFlow等庫，這讓我能夠非常方便地跟著書本進行學習和實踐。每個代碼塊都配有詳細的解釋，讓我不僅知道“怎麼做”，更明白“為什麼這樣做”。對於我這種動手能力比較強的人來說，這種邊學邊練的學習方式簡直太有效瞭！而且，書中還穿插瞭一些實際項目中可能會遇到的坑，以及如何規避這些坑的經驗分享，這真的是寶貴的財富，省去瞭我很多自己摸索的時間。 我最看重的是這本書的“指南”性質。它不像某些書籍那樣隻講解一種算法或一個特定的應用場景，《機器學習實踐指南》更像是一份全麵的路綫圖，為你打開瞭通往機器學習廣闊世界的門。書中涉及瞭監督學習、無監督學習、深度學習等多個主要分支，並對各個分支下的經典算法進行瞭介紹和比較。這讓我能夠對整個機器學習的生態有一個更宏觀的認識，也方便我在未來的學習和工作中，根據具體需求選擇最閤適的工具和方法。 總而言之，《機器學習實踐指南》是一本兼具理論深度和實踐指導意義的優秀教材。它不僅能夠幫助初學者快速入門，也能為有一定基礎的實踐者提供新的視角和更深入的理解。書中豐富的案例、清晰的講解和實用的代碼，都讓我在學習過程中收獲滿滿。如果你也像我一樣，渴望將機器學習的知識轉化為解決實際問題的能力，那麼這本書絕對是你不可錯過的選擇。我強烈推薦給每一個希望在機器學習領域有所建樹的朋友！
評分我一直對通過數據來理解世界、預測未來的能力感到著迷，所以一直想係統地學習機器學習。在眾多推薦的書籍中，《機器學習實踐指南》這本書給我的感覺是最“實在”的。它沒有花哨的封麵，沒有過度的宣傳，而是用內容說話，腳踏實地地告訴你如何去做。 我特彆欣賞書中對每一個機器學習問題的思考過程。作者不是直接給齣解決方案，而是首先引導讀者去理解問題的本質，明確業務目標，然後纔一步步選擇閤適的數據和模型。這種“由問題驅動”的學習方式，讓我能夠更好地將所學知識應用到實際工作中。書中舉的例子都非常貼近現實，比如如何預測股票價格，如何識彆欺詐交易等等，這些都讓我覺得機器學習不再是實驗室裏的理論，而是解決實際問題的強大工具。 書中對於模型評估和優化的講解，可以說是我的“救命稻草”。之前我總是為模型的性能問題頭疼，不知道是模型本身有問題，還是數據的問題，又或者是調參的技巧不夠。這本書則係統地介紹瞭各種評估指標的優劣，以及如何通過交叉驗證、網格搜索等方法來找到最優的模型參數。我學會瞭如何避免過擬閤，如何選擇最適閤當前場景的模型，這讓我對模型的“好壞”有瞭更清晰的認識。 代碼示例的質量也非常高。作者不僅提供瞭清晰的代碼，還對每一部分的代碼都做瞭詳盡的解釋，讓我能夠理解代碼的邏輯和作用。我喜歡這種“看懂”代碼而不是“背誦”代碼的學習方式。而且，書中使用的庫都是行業內非常成熟和主流的，這讓我學到的知識能夠直接應用於未來的工作，無需再進行過多的轉換。 總而言之，《機器學習實踐指南》是一本真正能夠幫助讀者提升機器學習實戰能力的寶藏書籍。它不僅僅傳授知識，更重要的是培養讀者的解決問題的思維方式。如果你也像我一樣，希望掌握機器學習這項關鍵技能，並且能夠將其轉化為實際的價值，那麼這本書絕對是你的不二之選。它會是你學習路上最可靠的夥伴。
評分這本《機器學習實踐指南》簡直是為像我這樣，想要將理論知識轉化為實際應用的人量身打造的。我之前讀過一些介紹機器學習算法的理論書籍，雖然對各種模型的原理有瞭初步的認識，但在實際操作中卻常常感到無從下手。這本書的齣現，恰好彌補瞭這一空白。它沒有停留在空泛的數學推導，而是非常接地氣地聚焦於“如何做”。 我尤其欣賞書中對於數據預處理和特徵工程的詳盡闡述。這些細節在理論書籍中往往被一帶而過，但實際應用中卻至關重要。書中通過多個生動的案例，演示瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行特徵的縮放、編碼，以及如何從原始數據中挖掘齣更有價值的特徵。這部分內容讓我深刻理解瞭“垃圾進，垃圾齣”的道理，也掌握瞭許多提升模型性能的關鍵技巧。 代碼示例是這本書的另一大亮點。作者選擇瞭Python作為主要的編程語言，並運用瞭Scikit-learn、Pandas等主流的數據科學庫。這使得學習過程非常流暢，我可以直接復製代碼並在自己的環境中運行，觀察結果。更重要的是，作者對每一行代碼都進行瞭清晰的解釋，讓我不僅能夠照搬，更能理解其背後的邏輯。這種“可復現性”的學習體驗，對於建立實踐信心非常有幫助。 這本書的結構設計也很閤理。它循序漸進地引導讀者完成一個完整的機器學習項目，從問題定義、數據收集、模型選擇、訓練、評估到部署，每一個環節都有詳細的指導。即使是初學者，也能通過這本書逐步建立起完整的項目流程感。對於已經有一定經驗的讀者，書中對不同算法的優劣勢分析，以及在特定場景下的適用性討論，也能提供新的啓發。 總的來說，《機器學習實踐指南》是一本非常實用且富有啓發性的書籍。它將抽象的機器學習概念具象化，通過大量的實踐操作，幫助讀者建立起紮實的工程能力。如果你正準備踏入機器學習的實戰領域，或者希望提升現有項目的錶現，這本書絕對值得你深入研讀。它就像一位經驗豐富的導師，在你探索機器學習的道路上提供最堅實的支撐。
評分作為一名在職場中摸爬滾打多年的數據分析師，我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升機器學習應用能力的書籍。《機器學習實踐指南》這本書，可以說是我近期閱讀過的最令人滿意的一本。它不像很多學術著作那樣艱深晦澀，而是以一種非常務實的態度，將復雜的機器學習技術變得觸手可及。 書中最大的特色在於其“實踐”導嚮。作者沒有僅僅停留在理論層麵，而是圍繞著一係列真實世界的業務場景，帶領讀者一步步構建機器學習解決方案。從商業問題的拆解，到數據采集、清洗、特徵工程，再到模型選擇、訓練、調優和最終的評估，每一個步驟都講解得非常到位。特彆是關於模型解釋性（interpretability）的討論，這在實際業務中至關重要，卻常常被忽視。這本書清晰地闡述瞭不同模型的可解釋性差異，以及如何通過一些方法來提升模型的透明度。 我特彆喜歡書中關於模型評估和選擇的部分。作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義和適用場景，比如準確率、召迴率、F1分數、AUC等等，並且強調瞭在不同業務目標下，應該如何選擇最閤適的指標。此外，書中還講解瞭交叉驗證、網格搜索等模型調優技術，這對於避免過擬閤、提升模型泛化能力非常有幫助。我從中受益匪淺，學會瞭如何更科學、更有效地評估模型的錶現，而不是僅僅看一個單一的數字。 代碼實現方麵，作者選擇瞭Python生態中的強大工具，如Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等，這些都是業界廣泛應用的庫。書中的代碼示例清晰、簡潔，並且提供瞭完整的代碼片段，可以直接復製使用。更重要的是，作者在講解代碼時，都會穿插介紹相關的庫函數、參數的意義，以及它們如何影響模型的結果。這種深入的講解，讓我不僅學會瞭如何使用這些工具，更能理解它們的工作原理。 總而言之，《機器學習實踐指南》是一本非常適閤有一定數據分析基礎，希望將機器學習技能提升到新高度的讀者。它將理論與實踐完美結閤，為你提供瞭一條清晰的學習路徑。無論你是想提升現有工作項目的效果，還是希望獨立完成一個機器學習項目，這本書都能為你提供寶貴的指導和支持。它無疑是我近年來閱讀過的最具價值的機器學習實踐類書籍之一。
評分對於我這種對人工智能充滿好奇，但又苦於沒有係統性指導的初學者來說，《機器學習實踐指南》這本書簡直就是一盞指路明燈。我之前嘗試過一些在綫課程和零散的文章，但總感覺知識點碎片化，難以形成一個完整的概念體係。而這本書，以一種非常友好的方式，將復雜的機器學習概念一一拆解，並用淺顯易懂的語言進行解釋。 書中給我最大的啓發在於，它並沒有將機器學習視為一個遙不可及的“黑箱”，而是強調瞭理解其背後的基本原理的重要性。作者通過豐富的類比和圖示，將諸如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機等經典算法的運作方式描繪得淋灕盡緻。我不再是機械地套用公式，而是開始真正理解為什麼某個算法在特定問題上效果更好。 此外，書中對於數據的重要性也進行瞭深入的強調。我之前可能過於關注算法本身，而忽略瞭數據的質量和預處理的必要性。《機器學習實踐指南》花費瞭大量的篇幅講解如何進行數據清洗、特徵工程，以及如何識彆和處理數據中的偏差。這讓我明白，一個好的模型，離不開高質量的數據作為支撐。書中關於特徵選擇和特徵構建的技巧，是我學習過程中最大的收獲之一。 在代碼實踐方麵，作者同樣做得非常齣色。書中提供瞭大量基於Python的示例代碼，使用的庫也是當前行業的主流，比如Pandas、NumPy、Matplotlib以及Scikit-learn。這些代碼示例不僅能夠幫助我理解算法的實現，更重要的是，它們是可運行的，我可以在自己的電腦上進行嘗試和修改。這種“動手實踐”的學習方式，極大地增強瞭我學習的信心和樂趣。 總而言之，《機器學習實踐指南》是一本兼具理論深度和實踐指導意義的書籍。它能夠幫助初學者快速建立起對機器學習的認知框架，並掌握基本的實踐技能。它循序漸進的講解方式，即使是零基礎的讀者也能輕鬆上手。我非常推薦這本書給所有希望瞭解和應用機器學習的朋友，它會是你邁齣第一步的絕佳選擇。
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