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正版新书]JAVA机器学习乌黛·卡马特9787111609193
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译者序
前言
作者简介
审校者简介
第1章 机器学习回顾
1.1 机器学习历史和定义
1.2 哪些不属于机器学习
1.3 机器学习概念和术语
1.4 机器学习类型及其子类
1.5 用于机器学习的数据集
1.6 机器学习的应用
1.7 机器学习中的实际问题
1.8 机器学习角色与过程
1.8.1 角色
1.8.2 过程
1.9 机器学习工具和数据集
1.10 小结
第2章 监督学习在现实世界中的实践方法
2.1 正式描述和符号
2.1.1 数据质量分析
2.1.2 描述性数据分析
2.1.3 可视化分析
2.2 数据转换与预处理
2.2.1 特征构造
2.2.2 处理缺失值
2.2.3 离群值
2.2.4 离散化
2.2.5 数据采样
2.2.6 训练集、验证集和测试集
2.3 特征关联分析与降维
2.3.1 特征搜索技术
2.3.2 特征评估技术
2.4 模型建立
2.4.1 线性模型
2.4.2 非线性模型
2.4.3 集成学习和元学习器
2.5 模型评价、评估和比较
2.5.1 模型评价
2.5.2 模型评估指标
2.5.3 模型比较
2.6 Horse Colic分类案例研究
2.6.1 业务问题
2.6.2 机器学习映射
2.6.3 数据分析
2.6.4 监督学习实验
2.6.5 结果、观察和分析
2.7 小结
2.8 参考文献
第3章 无监督机器学习技术
Uday Kamath博士是BAE系统应用智能公司的首席数据科学家,专门研究可扩展机器学习,并在反洗钱(AML)、金融犯罪欺诈检验、网络空间安全和生物信息学领域拥有20年的研究经验。Kamath博士负责BAE系统应用智能公司AI部门核心产品的研究分析,这些产品涉及的领域有行为科学、社交网络和大数据机器学习方面。在Kenneth De Jong博士的指导下,他获得了乔治梅森大学的博士学位,他的论文研究聚焦于大数据和自动化序列挖掘的机器学习领域。Krishna Choppella在BAE系统应用智能公司的角色是作为解决方案架构师,构建工具和客户解决方案。他有20年的Java编程经验,主要兴趣是数据科学、函数编程和分布式计算。
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