《機器學(xué)習(xí) Python實踐》讀書筆記思維導(dǎo)圖

《機器學(xué)習(xí)Python實踐》最新版讀書筆記，下載可以直接修改思維導(dǎo)圖PPT模板機器數(shù)據(jù)模型總結(jié)算法項目問題分析評估可視化方法學(xué)習(xí)實際技巧實例步驟特征生成集成本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01第一部分初始第三部分數(shù)據(jù)準備第五部分優(yōu)化模型第二部分數(shù)據(jù)理解第四部分選擇模型第六部分結(jié)果部署目錄030502040607第七部分項目實踐反侵權(quán)盜版聲明附錄A目錄0908內(nèi)容摘要本書系統(tǒng)地講解了機器學(xué)習(xí)的基本知識，以及在實際項目中使用機器學(xué)習(xí)的基本步驟和方法；詳細地介紹了在進行數(shù)據(jù)處理、分析時怎樣選擇合適的算法，以及建立模型并優(yōu)化等方法，通過不同的例子展示了機器學(xué)習(xí)在具體項目中的應(yīng)用和實踐經(jīng)驗，是一本非常好的機器學(xué)習(xí)入門和實踐的書籍。不同于很多講解機器學(xué)習(xí)的書籍，本書以實踐為導(dǎo)向，使用scikit-learn作為編程框架，強調(diào)簡單、快速地建立模型，解決實際項目問題。讀者通過對本書的學(xué)習(xí)，可以迅速上手實踐機器學(xué)習(xí)，并利用機器學(xué)習(xí)解決實際問題。第一部分初始機器學(xué)習(xí)小白的漫漫學(xué)習(xí)路??。1初識機器學(xué)習(xí)2Python機器學(xué)習(xí)的生態(tài)圈3第一個機器學(xué)習(xí)項目4Python和SciPy速成第一部分初始1.1學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的誤區(qū)1.2什么是機器學(xué)習(xí)1.3Python中的機器學(xué)習(xí)1.4學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的原則1初識機器學(xué)習(xí)1.5學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的技巧1.6這本書不涵蓋以下內(nèi)容1.7代碼說明1.8總結(jié)1初識機器學(xué)習(xí)2.1Python2.2SciPy2.3scikit-learn2.4環(huán)境安裝2.5總結(jié)123452Python機器學(xué)習(xí)的生態(tài)圈3.1機器學(xué)習(xí)中的HelloWorl...3.2導(dǎo)入數(shù)據(jù)3.3概述數(shù)據(jù)3.4數(shù)據(jù)可視化3第一個機器學(xué)習(xí)項目3.5評估算法3.7總結(jié)3.6實施預(yù)測3第一個機器學(xué)習(xí)項目4.1Python速成4.2NumPy速成4.3Matplotlib速成4.4Pandas速成4.5總結(jié)123454Python和SciPy速成第二部分數(shù)據(jù)理解介紹了機器學(xué)習(xí)的框架和步驟，以及每個步驟所用到的方法以及代碼實現(xiàn)。5數(shù)據(jù)導(dǎo)入7數(shù)據(jù)可視化6數(shù)據(jù)理解第二部分數(shù)據(jù)理解5.1CSV文件5.2PimaIndians數(shù)據(jù)集5.3采用標準Python類庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)5.4采用NumPy導(dǎo)入數(shù)據(jù)5.5采用Pandas導(dǎo)入數(shù)據(jù)5.6總結(jié)0103020405065數(shù)據(jù)導(dǎo)入6.1簡單地查看數(shù)據(jù)6.2數(shù)據(jù)的維度6.3數(shù)據(jù)屬性和類型6.4描述性統(tǒng)計6數(shù)據(jù)理解6.5數(shù)據(jù)分組分布（適用于分類算法）6.6數(shù)據(jù)屬性的相關(guān)性6.7數(shù)據(jù)的分布分析6.8總結(jié)6數(shù)據(jù)理解7.1單一圖表7.3總結(jié)7.2多重圖表7數(shù)據(jù)可視化第三部分數(shù)據(jù)準備作為入門書來說很多概念講的太粗了（感覺作者有點過于高估初學(xué)者的理解力），甚至連helloworld代碼都過于復(fù)雜，讓人跑完摸不著頭腦。9數(shù)據(jù)特征選定8數(shù)據(jù)預(yù)處理第三部分數(shù)據(jù)準備8.1為什么需要數(shù)據(jù)預(yù)處理8.2格式化數(shù)據(jù)8.3調(diào)整數(shù)據(jù)尺度8.4正態(tài)化數(shù)據(jù)8數(shù)據(jù)預(yù)處理8.5標準化數(shù)據(jù)8.7總結(jié)8.6二值數(shù)據(jù)8數(shù)據(jù)預(yù)處理9.1特征選定9.2單變量特征選定9.3遞歸特征消除9.4主要成分分析9.5特征重要性9.6總結(jié)0103020405069數(shù)據(jù)特征選定第四部分選擇模型剛畢業(yè)時需要的資訊都得從實體書得到。10評估算法11算法評估矩陣12審查分類算法13審查回歸算法14算法比較15自動流程010302040506第四部分選擇模型10.1評估算法的方法10.2分離訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和評估數(shù)據(jù)集10.3K折交叉驗證分離10.4棄一交叉驗證分離10.5重復(fù)隨機分離評估數(shù)據(jù)集與訓(xùn)練數(shù)...10.6總結(jié)01030204050610評估算法11.1算法評估矩陣11.2分類算法矩陣11.3回歸算法矩陣11.4總結(jié)11算法評估矩陣12.1算法審查12.2算法概述12.3線性算法12.4非線性算法12.5總結(jié)1234512審查分類算法13.1算法概述13.2線性算法13.3非線性算法13.4總結(jié)13審查回歸算法14.1選擇最佳的機器學(xué)習(xí)算法14.3總結(jié)14.2機器學(xué)習(xí)算法的比較14算法比較15.1機器學(xué)習(xí)的自動流程15.2數(shù)據(jù)準備和生成模型的Pipel...15.3特征選擇和生成模型的Pipel...15.4總結(jié)15自動流程第五部分優(yōu)化模型必須推薦[強]。17算法調(diào)參16集成算法第五部分優(yōu)化模型16.1集成的方法16.2裝袋算法16.3提升算法16.4投票算法16.5總結(jié)1234516集成算法17.1機器學(xué)習(xí)算法調(diào)參17.2網(wǎng)格搜索優(yōu)化參數(shù)17.3隨機搜索優(yōu)化參數(shù)17.4總結(jié)17算法調(diào)參第六部分結(jié)果部署機器學(xué)習(xí)：定義問題，獲取數(shù)據(jù)，觀察數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，獲取特征，應(yīng)用算法，算法評估，部署算法，與人學(xué)習(xí)過程差不多是一樣的過程，抽象，歸納，總結(jié)。18.1通過pickle序列化和反序列...18.2通過joblib序列化和反序列...18.3生成模型的技巧18.4總結(jié)18持久化加載模型第七部分項目實踐適合入門機器學(xué)習(xí)的一本小冊子，理論特別淺，提供的代碼可能是版本問題有一點點小bug。19預(yù)測模型項目模板20回歸項目實例21二分類實例22文本分類實例第七部分項目實踐19.1在項目中實踐機器學(xué)習(xí)19.2機器學(xué)習(xí)項目的Python模板19.3各步驟的詳細說明19.4使用模板的小技巧19.5總結(jié)1234519預(yù)測模型項目模板20.1定義問題20.2導(dǎo)入數(shù)據(jù)20.3理解數(shù)據(jù)20.4數(shù)據(jù)可視化20.5分離評估數(shù)據(jù)集20.6評估算法01030204050620回歸項目實例20.7調(diào)參改善算法20.8集成算法20.9集成算法調(diào)參20.10確定最終模型20.11總結(jié)1234520回歸項目實例21.1問題定義21.2導(dǎo)入數(shù)據(jù)21.3分析數(shù)據(jù)21.4分離評估數(shù)據(jù)集21.5評估算法21.6算法調(diào)參01030204050621二分類實例21.7集成算法21.9總結(jié)21.8確定最終模型21二分類實例22.1問題定義22.2導(dǎo)入數(shù)據(jù)22.3文本特征提取22.4評估算法22.5算法調(diào)參22.6集成算法01030204050622文本分類實例22.7集成算法調(diào)參22.9總結(jié)22.8確