Machine Learning In Action pdf

《Machine Learning In Action》是一本介绍如何使用Python语言进行机器学习实践的书籍。作者为Peter Harrington，由Manning Publications公司出版。本书分为多个部分，从基础理论到具体的算法实现，为读者提供了一个全面的机器学习入门和进阶教程。 第一部分是关于分类的，涵盖了机器学习的基础知识以及几种分类算法。其中，基础部分会介绍机器学习的基本概念，包括机器学习的定义、类型（监督学习和非监督学习）、数据预处理等。紧随其后的是用k-最近邻（k-Nearest Neighbors）进行分类，k-NN算法是基于实例的学习中最简单也是最直观的方法，它通过找到最近的k个邻居来进行分类或回归。决策树（Decision Trees）也是一个非常直观的分类方法，它通过递归地分割数据集，构建决策树模型，适用于分类和回归任务。朴素贝叶斯（naïve Bayes）分类器基于贝叶斯定理，并假定特征之间相互独立，尽管在现实世界中这个假设并不总是成立，但在很多实际问题中朴素贝叶斯分类器仍然非常有效。逻辑回归（Logistic Regression）用于二分类问题，也可以推广到多分类问题，是一种广泛用于医学、社会科学、金融等领域的统计模型。支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是寻找数据间最优边界的一种方法，具有很高的预测准确性，尤其在高维空间中性能优越。AdaBoost是一种提升算法（boosting algorithm），它通过集成弱学习器来构造强学习器，有效提高了分类器的性能。 第二部分是关于回归的，主要是预测数值型数据。回归分析是一种统计方法，它通过分析变量间的关系，建立一个数学模型来预测数值型的输出值。本部分介绍了基本的回归方法，并重点讨论了基于树的回归模型。 第三部分关注的是无监督学习，无监督学习算法不依赖于预先标记好的训练数据，而是尝试发现数据中的隐藏结构。这一部分具体介绍了如何进行数据聚类，聚类是将数据集分成若干组的过程，使得同一组内的样本相似度高，而与其他组的样本相似度低。 书中还强调了数据预处理的重要性，包括数据清洗、特征选择、特征提取、数据标准化等步骤，这些都是机器学习模型成功的关键因素。 值得注意的是，本书附带的版权声明中，强调了版权保护的相关规定，说明了未经出版社允许，不得复制、存储或传输本书内容。另外，出版社为了保护环境，书籍的纸张至少含有15%的回收材料，并且采用不含氯元素的加工方法生产。 以上内容为《Machine Learning In Action》书籍的核心知识点总结。此书籍旨在帮助读者通过实例理解机器学习算法，并学会如何使用Python语言在实际问题中应用这些算法。