• 《机器学习实战》读书笔记


    《机器学习实战》读书笔记

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      这段时间将学习《机器学习实战》,这本书抛开了繁杂的数学公式和证明,通过大量的示例,以及完整清晰的代码,以程序员更能够理解的方式来讲解这些机器学习的算法由于本书使用的是Python语言讲解,因此大量的使用了NumPy和Matplotlib等Python机器学习中常用的第三方库。这里需要读者对这2个库的一些基本知识有一定熟悉。在这里记录下从这本书中学到的东西,文中的代码和主要内容也将均来自这本书,另外也会增加额外的一些知识点。

    1.书籍信息

    书名:Machine Learning in Action

    译名:《机器学习实战》

    作者:Peter Harrington

    译者:李锐 李鹏 曲亚东 王斌

    出版社:人民邮电出版社

    ISBN:978-7-115-31795-7

    页数:332

    2.纸张、印刷与排版

    正常的16开本,纸张白色。

    字体大小、行段间距正常。代码等特殊模块区分度较高。

    3.勘误

    本书勘误页(图灵社区):http://www.ituring.com.cn/book/1021

    译者勘误页:http://ir.ict.ac.cn/~wangbin/mli-book

    4.目录

    第一部分 分类

    1章 机器学习基础

    2章 k-近邻算法

    3章 决策树

    4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

    5章 Logistic回归

    6章 支持向量机

    7章 利用Adaboost元算法提高分类性能

    第二部分 利用回归预测数值型数据

    8章 预测数值型数据:回归

    9章 树回归

    第三部分 无监督学习

    10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

    11章 使用Apriori算法进行关联分析

    12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

    第四部分 其他工具

    13章 利用PCA来简化数据

    14章 利用SVD简化数据

    15章 大数据与MapReduce

      英文原版https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action

      书中的代码和所使用的数据集可以在主页或者这里(作者的GitHub版本库)找到。

      书中有的代码均使用Python 2.7,并广泛使用了NumPy模块,若干章中还使用了Matplotlib模块进行绘图。可以安装Python 2.7的官方发行版,然后依次安装NumPy和Matplotlib模块(需要解决依赖)。现在比较流行的是Python3,所以在Python3环境下对书中的代码做了修改,可以直接运行,希望大家支持,觉得不错的话就鼓励一下吧。

     

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