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第一篇机器学习篇

第1 章初识机器学习 .................................................................................... 2

1.1 机器学习——赋予机器“学习”的灵魂 ..................................................................... 2

1.1.1 小红帽识别毒蘑菇 ................................................................................................................... 2

1.1.2 三种机器学习问题 ................................................................................................................... 6

1.1.3 常用符号 .................................................................................................................................. 6

1.1.4 回顾 .......................................................................................................................................... 7

1.2 KNN——相似的邻居请投票 ........................................................................................ 7

1.2.1 模型原理 .................................................................................................................................. 7

1.2.2 鸢尾花卉数据集（IRIS） ....................................................................................................... 9

1.2.3 训练模型 .................................................................................................................................. 9

1.2.4 评估模型 ................................................................................................................................ 12

1.2.5 关于KNN ............................................................................................................................... 14

1.2.6 运用KNN 模型 ...................................................................................................................... 15

1.2.7 回顾 ........................................................................................................................................ 16

1.3 逻辑分类I：线性分类模型 ........................................................................................ 16

1.3.1 参数化的模型 ........................................................................................................................ 16

1.3.2 逻辑分类：预测..................................................................................................................... 18

1.3.3 逻辑分类：评估..................................................................................................................... 22

1.3.4 逻辑分类：训练..................................................................................................................... 23

1.3.5 回顾 ........................................................................................................................................ 24

1.4 逻辑分类II：线性分类模型 ....................................................................................... 24

1.4.1 寻找模型的权重..................................................................................................................... 24

VI ∣ 机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn 实战

1.4.2 去均值和归一化..................................................................................................................... 31

1.4.3 实现 ........................................................................................................................................ 33

1.4.4 回顾 ........................................................................................................................................ 34

第2 章机器学习进阶 .................................................................................. 35

2.1 特征工程 ...................................................................................................................... 35

2.1.1 泰坦尼克号生存预测 ............................................................................................................. 35

2.1.2 两类特征 ................................................................................................................................ 38

2.1.3 构造非线性特征..................................................................................................................... 41

2.1.4 回顾 .................................................................................

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