第1 章 基礎(chǔ)知識 ................................................................................................................. 001
1.1 機器學習簡介 ....................................................................................................... 002
1.1.1 基本概念 .................................................................................................... 002
1.1.2 機器學習分類 ............................................................................................ 003
1.2 Python 基礎(chǔ) .......................................................................................................... 005
1.2.1 Python 編程環(huán)境 ....................................................................................... 005
1.2.2 基本數(shù)據(jù)類型 ............................................................................................ 011
1.2.3 分支語句和循環(huán)語句 ................................................................................ 018
1.2.4 函數(shù) ............................................................................................................ 021
1.2.5 類和對象 .................................................................................................... 025
1.2.6 打開、關(guān)閉、讀/寫文件 ........................................................................... 028
1.2.7 異常處理 .................................................................................................... 031
1.3 常用第三方庫 ....................................................................................................... 033
1.3.1 NumPy ....................................................................................................... 033
1.3.2 SciPy .......................................................................................................... 039
1.3.3 Pandas ....................................................................................................... 041
1.3.4 Matplotlib .................................................................................................. 053
1.3.5 Scikit-learn ............................................................................................... 056
1.4 案例分析 ............................................................................................................... 058
1.4.1 網(wǎng)絡爬蟲及信息提取 ................................................................................ 058
1.4.2 股票數(shù)據(jù)圖表繪制 .................................................................................... 063
1.5 本章小結(jié) ............................................................................................................... 069
1.6 參考文獻 ............................................................................................................... 069
第2 章 分類案例 ................................................................................................................ 071
2.1 員工離職預測 ....................................................................................................... 072
2.1.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 072
2.1.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 073
2.1.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 076
2.2 Iris 數(shù)據(jù)分類 ......................................................................................................... 081
2.2.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 081
2.2.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 082
2.2.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 089
2.3 新聞文本分類 ....................................................................................................... 099
2.3.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 099
2.3.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 100
2.3.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 113
2.4 手寫數(shù)字識別 ....................................................................................................... 128
2.4.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 128
2.4.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 129
2.4.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 134
2.5 本章小結(jié) ............................................................................................................... 139
2.6 參考文獻 ............................................................................................................... 139
第3 章 聚類案例 ................................................................................................................ 143
3.1 人臉圖像聚類 ....................................................................................................... 144
3.1.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 144
3.1.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 146
3.1.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 150
3.2 文本聚類 ............................................................................................................... 162
3.2.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 162
3.2.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 163
3.2.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 167
3.3 本章小結(jié) ............................................................................................................... 173
3.4 參考文獻 ............................................................................................................... 174
第4 章 回歸預測案例 ........................................................................................................ 175
4.1 房價預測 ............................................................................................................... 176
4.1.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 176
4.1.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 177
4.1.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 184
4.2 基于LSTM 的股票走勢預測 ............................................................................... 191
4.2.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 191
4.2.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 192
目 錄
XI
4.2.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 197
4.3 本章小結(jié) ............................................................................................................... 204
4.4 參考文獻 ............................................................................................................... 204
第5 章 綜合案例................................................................................................................. 206
5.1 場景文本檢測 ....................................................................................................... 207
5.1.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 207
5.1.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 208
5.1.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 217
5.2 面部認證 ............................................................................................................... 235
5.2.1 問題描述及數(shù)據(jù)集獲取 ............................................................................ 236
5.2.2 求解思路和相關(guān)知識介紹 ........................................................................ 236
5.2.3 代碼實現(xiàn)及分析 ........................................................................................ 241
5.3 本章小結(jié) ............................................................................................................... 275
5.4 參考文獻 ............................................................................................................... 275
附錄A ..................................................................................................................................... 277
A.1 邏輯回歸分類器原理介紹 ................................................................................... 278
A.2 自己編程實現(xiàn)決策樹分類器 ............................................................................... 280
A.3 支持向量機的數(shù)學推導 ....................................................................................... 287
A.3.1 最小間隔最大化 ........................................................................................ 287
A.3.2 對偶問題 .................................................................................................... 288
A.4 Adaboost 的數(shù)學推導和代碼實現(xiàn) ..................................................................... 292
A.4.1 數(shù)學推導 .................................................................................................... 292
A.4.2 代碼實現(xiàn) .................................................................................................... 294
A.5 神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學推導和代碼實現(xiàn) ....................................................................... 298
A.5.1 數(shù)學推導 .................................................................................................... 298
A.5.2 代碼實現(xiàn) .................................................................................................... 302
A.6 期望最大化算法和高斯混合模型 ....................................................................... 308
A.6.1 EM 算法的原理和數(shù)學推導 ..................................................................... 308
A.6.2 EM 算法估計高斯混合模型參數(shù)的數(shù)學推導 ......................................... 310
A.7 基于波士頓房價數(shù)據(jù)集的房價預測代碼實現(xiàn) ................................................... 312