没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页Pro Machine Learning Algorithms
Pro Machine Learning Algorithms
需积分: 10 0 浏览量
更新于2023-05-25
评论
收藏 21.53MB PDF 举报
弥合对算法如何工作的高级理解与了解螺母和螺栓以更好地调整模型之间的差距。在开发所有主要机器学习模型时,本书将为您提供信心和技能。在Pro机器学习算法中,您将首先在Excel中开发算法,以便在使用Python / R实现模型之前,实际了解可在模型中调整的所有杠杆。 您将涵盖所有主要算法:监督和无监督学习,包括线性/逻辑回归; k均值聚类; PCA; 推荐系统; 决策树; 随机森林; GBM; 和神经网络。您还将通过CNN,RNN和word2vec接触最新的深度学习文本挖掘。您不仅要学习算法,还要学习特征工程的概念,以最大限度地提高模型的性能。您将看到该理论以及案例研究,例如情绪分类,欺诈检测,推荐系统和图像识别,以便您在工业中使用的绝大多数机器学习算法中充分利用理论和实践。随着学习算法, 您应该对统计/软件编程知之甚少,在本书的最后,您应该能够自信地开展机器学习项目。
资源详情
资源评论
资源推荐

Pro Machine
Learning
Algorithms
A Hands-On Approach to Implementing
Algorithms in Python and R
—
V Kishore Ayyadevara
www.iebukes.com
www.iebukes.com

Pro Machine Learning
Algorithms
A Hands-On Approach to
Implementing Algorithms in
Python and R
VKishoreAyyadevara
www.iebukes.com
www.iebukes.com

Pro Machine Learning Algorithms
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-3563-8 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-3564-5
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3564-5
Library of Congress Control Number: 2018947188
Copyright © 2018 by V Kishore Ayyadevara
is work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the
material is concerned, specically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation,
broadcasting, reproduction on microlms or in any other physical way, and transmission or information
storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now
known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with
every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos, and images only in an
editorial fashion and to the benet of the trademark owner, with no intention of infringement of the
trademark.
e use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not
identied as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to
proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication,
neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or
omissions that may be made. e publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the
material contained herein.
Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr
Acquisitions Editor: Celestine John Suresh
Development Editor: Matthew Moodie
Coordinating Editor: Divya Modi
Cover designed by eStudioCalamar
Cover image designed by Freepik (www.freepik.com)
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media NewYork, 233 Spring
Street, 6th Floor, NewYork, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail orders-ny@
springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California LLC and the sole
member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc
is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit http://www.apress.com/
rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions and
licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook Bulk Sales
web page at http://www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to
readers on GitHub via the book's product page, located at www.apress.com/978-1-4842-3563-8. For more
detailed information, please visit http://www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
VKishoreAyyadevara
Hyderabad, Andhra Pradesh, India
www.iebukes.com
www.iebukes.com

I would like to dedicate this book to my dear parents, Hema and
Subrahmanyeswara Rao, to my lovely wife, Sindhura, and my dearest
daughter, Hemanvi. is work would not have been possible without
their support and encouragement.
www.iebukes.com

v
Table of Contents
Chapter 1: Basics ofMachine Learning �������������������������������������������������������������������� 1
Regression and Classification ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 1
Training and Testing Data �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 2
The Need for Validation Dataset ���������������������������������������������������������������������������������������������� 3
Measures of Accuracy ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
AUC Value and ROC Curve ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7
Unsupervised Learning ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 11
Typical Approach Towards Building a Model ������������������������������������������������������������������������������� 12
Where Is the Data Fetched From? ����������������������������������������������������������������������������������������� 12
Which Data Needs to Be Fetched? ���������������������������������������������������������������������������������������� 12
Pre-processing the Data �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 13
Feature Interaction ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 14
Feature Generation ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 14
Building the Models ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 14
Productionalizing the Models ������������������������������������������������������������������������������������������������ 14
Build, Deploy, Test, and Iterate ����������������������������������������������������������������������������������������������� 15
Summary������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 15
About the Author �����������������������������������������������������������������������������������������������������xv
About the Technical Reviewer �������������������������������������������������������������������������������xvii
Acknowledgments ��������������������������������������������������������������������������������������������������xix
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������������������������������xxi
www.iebukes.com
剩余378页未读,继续阅读
















安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制

评论0