機器學習演算法動手硬幹：用PyTorch+Jupyter最佳組合達成

01 Python 機器學習入門
1.1 機器學習簡介
1.2 安裝Anaconda（Python）
1.3 Python 快速入門
1.4 Python 基礎函數庫入門實戰
1.5 機器學習模型初探
1.6 本章小結
 
02 資料探索與視覺化
2.1 遺漏值處理
2.2 資料描述與異常值發現
2.3 視覺化分析資料關係
2.4 資料樣本間的距離
2.5 本章小結
 
03 特徵工程
3.1 特徵變換
3.2 特徵
3.3 特徵選擇
3.4 特徵提取和降維
3.5 資料平衡方法
3.6 本章小結
 
04 模型選擇和評估
4.1 模型擬合效果
4.2 模型訓練技巧
4.3 模型的評價指標
4.4 本章小結
 
05 假設檢驗和回歸分析
5.1 假設檢驗
5.2 一元回歸
5.3 多元回歸
5.4 正規化回歸分析
5.5 Logistic 回歸分析
5.6 本章小結
 
06 時間序列分析
6.1 時間序列資料的相關檢驗
6.2 移動平均演算法
6.3 ARIMA 模型
6.4 SARIMA 模型
6.5 Prophet 模型預測時間序列
6.6 多元時間序列ARIMAX模型
6.7 時序資料的異常值檢測
6.8 本章小結
 
07 聚類演算法與異常值檢測
7.1 模型簡介
7.2 資料聚類分析
7.3 資料異常值檢測分析
7.4 本章小結
 
08 決策樹和整合學習
8.1 模型簡介與資料準備
8.2 決策樹模型
8.3 隨機森林模型
8.4 AdaBoost 模型
8.5 梯度提升樹（GBDT）
8.6 本章小結
 
09 貝氏演算法和K- 近鄰演算法
9.1 模型簡介
9.2 貝氏分類演算法
9.3 貝氏網路資料分類
9.4 K- 近鄰演算法
9.5 本章小結
 
10 支持向量機和類神經網路
10.1 模型簡介
10.2 支援向量機模型
10.3 全連接神經網路模型
10.4 本章小結
 
11 連結規則與文字探勘
11.1 模型簡介
11.2 資料連結規則探勘
11.3 文字資料前置處理
11.4 文字聚類分析
11.5 《三國演義》人物關係分析
11.6 本章小結
 
12 深度學習入門
12.1 深度學習介紹
12.2 PyTorch 入門
12.3 卷積神經網路辨識草書
12.4 循環神經網路新聞分類
12.5 自編碼網路重構圖像
12.6 本章小結
 
A 參考文獻

作者簡介



余本國

　　博士、碩士研究生導師。主講線性代數、高等數學、微積分、機率統計、數學實驗、Python語言、大數據分析基礎等課程。
　　2012年到加拿大York University做訪問學者。
　　現工作於海南醫學院生物醫學信息與工程學院。
　　作品有《Python數據分析基礎》、《基於Python的大數據分析基礎及實戰》等書。

孫玉林

　　長期從事大數據統計分析、機器學習與電腦視覺等方面的研究，曾多次獲得數學建模與資料探勘比賽一等獎。
　　出版《Python在機器學習的應用》、《R語言統計分析與機器學習》、《PyTorch深度學習入門與實戰》等著作。