套路!机器学习北美数据科学的私房课

第1章 白话数据科学 1
1.1 什么是数据科学 3
1.2 什么是数据科学家 5
1.2.1 数据科学家需要的技能 6
1.2.2 数据科学算法总结 10
1.3 数据科学可以解决什么问题 20
1.3.1 前提要求 20
1.3.2 问题种类 22
1.4 小结 25
第2章 数据集 26
2.1 服装消费者数据 26
2.2 航空公司满意度调查 33
2.3 生猪疫情风险预测数据 37
第3章 数据分析流程 41
3.1 从问题到数据 42
3.2 从数据到信息 44
3.3 从信息到行动 46
第4章 数据预处理 47
4.1 介绍 47
4.2 数据清理 50
4.3 缺失值填补 52
4.3.1 中位数或众数填补 53
4.3.2 K-近邻填补 54
4.3.3 装袋树填补 56
4.4 中心化和标量化 56
4.5 有偏分布 59
4.6 处理离群点 63
4.7 共线性 66
4.8 稀疏变量 70
4.9 编码名义变量 71
4.10 小结 73
第5章 数据操作 75
5.1 数据读写 76
5.1.1 取代传统数据框的tibble对象 76
5.1.2 高效数据读写：readr包 80
5.1.3 数据表对象读取 83
5.2 数据整合 91
5.2.1 base包：apply() 91
5.2.2 plyr包：ddply()函数 93
5.2.3 dplyr包 96
5.3 数据整形 102
5.3.1 reshape2包 102
5.3.2 tidyr包 105
5.4 小结 107
第6章 基础建模技术 109
6.1 有监督和无监督 109
6.2 误差及其来源 111
6.2.1 系统误差和随ji误差 111
6.2.2 因变量误差 117
6.2.3 自变量误差 121
6.3 数据划分和再抽样 122
6.3.1 划分训练集和测试集 123
6.3.2 重抽样 131
6.4 小结 135
第7章 模型评估度量 136
7.1 回归模型评估度量 136
7.2 分类模型评估度量 139
7.2.1 Kappa统计量 141
7.2.2 ROC曲线 143
7.2.3 提升图 145
7.3 小结 146
第8章 特征工程 148
8.1 特征构建 149
8.2 特征提取 152
8.2.1 初步探索特征 153
8.2.2 主成分分析 158
8.2.3 探索性因子分析 163
8.2.4 高维标度化 167
8.2.5 知识扩展：3种降维特征提取方法的理论 171
8.3 特征选择 177
8.3.1 过滤法 178
8.3.2 绕封法 188
8.4 小结 195
第9章 线性回归及其衍生 196
9.1 普通线性回归 197
9.1.1 zui小二乘线性模型 197
9.1.2 回归诊断 201
9.1.3 离群点、高杠杆点和强影响点 204
9.2 收缩方法 205
9.2.1 岭回归 205
9.2.2 Lasso 209
9.2.3 弹性网络 212
9.3 知识扩展：LASSO的变量选择功能 213
9.4 主成分和偏*小二乘回归 215
9.5 小结 221
第10章 广义线性模型压缩方法 222
10.1 初识GLMNET 223
10.2 收缩线性回归 227
10.3 逻辑回归 235
10.3.1 普通逻辑回归 235
10.3.2 收缩逻辑回归 236
10.3.3 知识扩展：群组lasso逻辑回归 239
10.4 收缩多项回归 243
10.5 泊松收缩回归 246
10.6 小结 249
第11章 树模型 250
11.1 分裂准则 252
11.2 树的修剪 256
11.3 回归树和决策树 260
11.4 装袋树 268
11.5 随ji森林 273
11.6 助推法 277
11.7 知识扩展：助推法的可加模型框架 283
11.8 知识扩展：助推树的数学框架 286
11.8.1 数学表达 286
11.8.2 梯度助推数值优化 289
11.9 小结 290
第12章 神经网络 292
12.1 投影寻踪回归（PROJECTION PURSUIT REGRESSION） 293
12.2 神经网络（NEURAL NETWORKS） 296
12.3 神经网络拟合 299
12.4 训练神经网络 300
12.5 用CARET包训练神经网络 302
12.6 小结 311
参考文献 312