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全新正版基于Python的无监督学习9787519849498中国电力
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前言
部 无监督学习基础
章 机器学生态统中的无监督学习
机器学习基本术语
基于规则(Rules-Based)与机器学习
监督学习与无监督学习
监督学习的优缺点
无监督学习的优缺点
使用无监督学习改进机器学习的解决方案
了解监督学习算法
线算法
基于邻域的算法
基于树的算法
支持向量机
神经网络
了解无监督学习算法
降维
聚类
特征提取
无监督深度学习
使用无监督学习解决序列数据问题
利用无监督学习的强化学习
半监督学习
无监督学习的成功应用
结论
第2章 完整机器学习项目
环境设置
版本控制:Git
克隆本书的Git存储库
科学库:Anaconda发行版Python
神经网络:TensorFlow和Keras
梯度提升算法,版本1:XGBoost
梯度提升算法,版本2:LightGBM
聚类算法
交互式计算环境:Jupyter Notebook
数据概述
数据准备
数据采集
数据研究
生成特征矩阵和标签数组
特征工程与特征选择
数据可视化(Data Visualization)
模型准备
分离出训练和测试数据集
选择成本函数
创建k折交叉验集
机器学习模型(部)
评估指标
混淆矩阵(Confusion Matrix)
……
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