机器学习基础:建模与问题求解
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图灵程序设计丛书

机器学习基础:建模与问题求解

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各种缩略词请参考以下网址:
https://www.ling.upenn.edu/courses/Fall_2003/ling001/penn_treebank_pos.html
本书作者曾就职美国谷歌公司和日本乐天集团,有着多年的机器学习开发经验。本书理论与实践相结合,通过直观具体、易于理解的图表、示例和代码,既讲述了有助机器学习入门者轻松、准确掌握的基础概念,也涵盖了机器学习开发者在不确定概念时可以查看的核心内容。书中列举的大量机器学习应用程序实例,即便不具备数学和统计学知识也能轻松阅读,进而熟悉机器学习的基本概念。
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出版信息

  • 书  名机器学习基础:建模与问题求解
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 傅志红
  • 出版日期2020-07-02
  • 书  号978-7-115-53949-6
  • 定  价69.00 元
  • 页  数234
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名처음 배우는 머신러닝
  • 原书号9791162240045

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本书特色

阐述机器学习的基础知识
介绍机器学习的主要模型
基于模型实现机器学习系统
本书理论、实践示例和解决方案三者相辅相成,旨在帮助机器学习的初学者能够基于理论实现并使用性能强劲的机器学习系统。

目录

第 一部分 机器学习基础知识
第 1 章 开始机器学习 2
1.1 机器学习简介 2
1.2 理解机器学习的背景知识 3
1.3 机器学习发展史 4
1.4 机器学习的分类 7
1.5 小结 11
第 2 章 机器学习主要概念 12
2.1 模型:观察问题的角度 12
2.2 损失函数:模型的公式化学习目标 19
2.3 优化:实际训练的方法 25
2.4 模型评估:实际运用中的性能评估方法 31
2.5 小结 35
第二部分 机器学习的主要模型
第3 章 数据与问题 38
3.1 数据类型 38
3.2 数据量与数据质量 40
3.3 数据标准化 42
3.4 问题类型 45
3.5 小结 48
第4章 利用购买历史数据构建用户群 49
4.1 聚类 49
4.2 K 中心点聚类 50
4.3 层次聚类 53
4.4 基于密度的聚类 56
4.5 计算相似度 57
4.6 小结 61
第5章 构建文本分析系统 62
5.1 构建文本分类系统 62
5.2 主题建模 69
5.3 语法分析 71
5.4 词嵌入学习——word2vec 75
5.5 小结 78
第6章 构建电影推荐系统 79
6.1 电影推荐系统 79
6.2 相似度运算 80
6.3 基于内容的推荐系统 83
6.4 协同过滤 84
6.5 标准化 90
6.6 小结 91
第7章 构建图像识别系统 92
7.1 图像处理基本概念 92
7.2 图像识别 97
7.3 用于图像识别的特征 99
7.4 利用深度学习进行图像识别 107
7.5 小结 112
第8章 解决机器学习中的多种问题 113
8.1 模型问题 阅读
8.2 数据问题 阅读
8.3 速度问题 阅读
8.4 小结 阅读
第三部分 机器学习系统应用
第9章 机器学习软件简介 132
9.1 安装Python 与库 132
9.2 著名数据库简介 133
9.3 本书使用的工具包 136
9.4 小结 151
第10章 利用购买历史数据构建用户群——实战 152
10.1 数据集 152
10.2 数据预处理 153
10.3 K 均值聚类 160
10.4 确定正确的簇数K 161
10.5 分层聚类法 168
10.6 小结 173
第11章 构建文本分析系统——实战 174
11.1 构建垃圾短信过滤器(文本分类) 174
11.2 构建主题模型系统 182
11.3 构建词性分析系统 184
11.4 构建专有名词标记系统 185
11.5 小结 187
第12章 构建电影推荐系统——实战 188
12.1 数据集 188
12.2 数据预处理 189
12.3 构建基于内容的电影推荐系统 192
12.4 构建基于协同过滤的电影推荐系统 198
12.5 小结 209
第13章 构建图像识别系统——实战 210
13.1 图像数据的K 均值聚类 210
13.2 以主成分分析进行人脸识别 213
13.3 运用CNN 进行手写数字分类 223
13.4 小结 234

作者介绍

金升渊
首尔大学计算机工程系毕业,在佐治亚理工学院研究针对高效能文本表达学习的机器学习,并获得计算机科学硕士和博士学位。现在谷歌Research任职,主要研发移动环境下的机器学习。
郑荣朱
首尔大学计算机工程与考古美术史学双学位,通过数据挖掘电算分析讲座体验到机器学习的无限可能后,进入东京大学研究利用机器学习识别垃圾网页,并获得硕士和博士学位。此后在日本电商乐天集团从事数据分析和诈骗探测,在斯坦福大学结束为期一年的访问研究后,目前在乐天集团美国分公司负责数据分析。

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