都说这年头不会点机器学习不好意思出门,但高深的数学理论,复杂的算法又让很多人忘而却步,不知从何下手,《机器学习篇》绕过理论障碍,打通了一条由浅入深的机器学习之路。
丰富的实战案例讲解,介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。
机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(第1章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3章)。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4章),讲解了DNN模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN模型(第6章)。接着,本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7章)。后面简单描述了RNN模型(第8章),接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目(第9章)。
第一篇 机器学习篇
第1 章 初识机器学习 .................................................................................... 2
1.1 机器学习——赋予机器“学习”的灵魂 ..................................................................... 2
1.1.1 小红帽识别毒蘑菇 ................................................................................................................... 2
1.1.2 三种机器学习问题 ................................................................................................................... 6
1.1.3 常用符号 .................................................................................................................................. 6
1.1.4 回顾 .......................................................................................................................................... 7
1.2 KNN——相似的邻居请投票 ........................................................................................ 7
1.2.1 模型原理 .................................................................................................................................. 7
1.2.2 鸢尾花卉数据集(IRIS) ....................................................................................................... 9
1.2.3 训练模型 .................................................................................................................................. 9
1.2.4 评估模型 ................................................................................................................................ 12
1.2.5 关于KNN ............................................................................................................................... 14
1.2.6 运用KNN 模型 ...................................................................................................................... 15
1.2.7 回顾 ........................................................................................................................................ 16
1.3 逻辑分类I:线性分类模型 ........................................................................................ 16
1.3.1 参数化的模型 ........................................................................................................................ 16
1.3.2 逻辑分类:预测..................................................................................................................... 18
1.3.3 逻辑分类:评估..................................................................................................................... 22
1.3.4 逻辑分类:训练..................................................................................................................... 23
1.3.5 回顾 ........................................................................................................................................ 24
1.4 逻辑分类II:线性分类模型 ....................................................................................... 24
1.4.1 寻找模型的权重..................................................................................................................... 24
VI ∣ 机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn 实战
1.4.2 去均值和归一化..................................................................................................................... 31
1.4.3 实现 ........................................................................................................................................ 33
1.4.4 回顾 ........................................................................................................................................ 34
第2 章 机器学习进阶 .................................................................................. 35
2.1 特征工程 ...................................................................................................................... 35
2.1.1 泰坦尼克号生存预测 ............................................................................................................. 35
2.1.2 两类特征 ................................................................................................................................ 38
2.1.3 构造非线性特征..................................................................................................................... 41
2.1.4 回顾 .................................................................................