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Ta的回复 ：深入浅出Python机器学习 内容介绍： 内容简介 前言 人工智能，火了 置身事外，还是投身其中 前途光明，马上开始 本书内容及体系结构 本书特色 本书读者对象 第1章 概述 1.1 什么是机器学习——从一个小故事开始 1.2 机器学习的一些应用场景——蝙蝠公司的业务单元 1.3 机器学习应该如何入门——世上无难事 1.4 有监督学习与无监督学习 1.5 机器学习中的分类与回归 1.6 模型的泛化、过拟合与欠拟合 1.7 小结 第2章 基于Python语言的环境配置 2.1 Python的下载和安装 2.2 Jupyter Notebook的安装与使用方法 2.3 一些必需库的安装及功能简介 2.4 scikit-learn——非常流行的Python机器学习库 2.5 小结 第3章 K最近邻算法——近朱者赤，近墨者黑 3.1 K最近邻算法的原理 3.2 K最近邻算法的用法 3.3 K最近邻算法项目实战——酒的分类 3.4 小结 第4章 广义线性模型——“耿直”的算法模型 4.1 线性模型的基本概念 4.2 最基本的线性模型——线性回归 4.3 使用L2正则化的线性模型——岭回归 4.4 使用L1正则化的线性模型——套索回归 4.5 小结 第5章 朴素贝叶斯——打雷啦，收衣服啊 5.1 朴素贝叶斯基本概念 5.2 朴素贝叶斯算法的不同方法 5.3 朴素贝叶斯实战——判断肿瘤是良性还是恶性 5.4 小结 第6章 决策树与随机森林——会玩读心术的算法 6.1 决策树 6.2 随机森林 6.3 随机森林实例——要不要和相亲对象进一步发展 6.4 小结 第7章 支持向量机SVM——专治线性不可分 7.1 支持向量机SVM基本概念 7.2 SVM的核函数与参数选择 7.3 SVM实例——波士顿房价回归分析 7.4 小结 第8章 神经网络——曾入“冷宫”，如今得宠 8.1 神经网络的前世今生 8.2 神经网络的原理及使用 8.3 神经网络实例——手写识别 8.4 小结 第9章 数据预处理、降维、特征提取及聚类——快刀斩乱麻 9.1 数据预处理 9.2 数据降维 9.3 特征提取 9.4 聚类算法 9.5 小结 第10章 数据表达与特征工程——锦上再添花 10.1 数据表达 10.2 数据“升维” 10.3 自动特征选择 10.4 小结 第11章 模型评估与优化——只有更好，没有最好 11.1 使用交叉验证进行模型评估 11.2 使用网格搜索优化模型参数 11.3 分类模型的可信度评估 11.4 小结 第12章 建立算法的管道模型——团结就是力量 12.1 管道模型的概念及用法 12.2 使用管道模型对股票涨幅进行回归分析 12.3 使用管道模型进行模型选择和参数调优 12.4 小结 第13章 文本数据处理——亲，见字如“数” 13.1 文本数据的特征提取、中文分词及词袋模型 13.2 对文本数据进一步进行优化处理 13.3 小结 第14章 从数据获取到话题提取——从“研究员”到“段子手” 14.1 简单页面的爬取 14.2 稍微复杂一点的爬取 14.3 对文本数据进行话题提取 14.4 小结 第15章 人才需求现状与未来学习方向——你是不是下一个“大牛” 15.1 人才需求现状 15.2 未来学习方向 15.3 技能磨炼与实际应用 15.4 小结
