机器学习案例分析(基于Python语言)

第1 章 基础知识 ................................................................................................................. 001
1.1 机器学习简介 ....................................................................................................... 002
1.1.1 基本概念 .................................................................................................... 002
1.1.2 机器学习分类 ............................................................................................ 003
1.2 Python 基础 .......................................................................................................... 005
1.2.1 Python 编程环境 ....................................................................................... 005
1.2.2 基本数据类型 ............................................................................................ 011
1.2.3 分支语句和循环语句 ................................................................................ 018
1.2.4 函数 ............................................................................................................ 021
1.2.5 类和对象 .................................................................................................... 025
1.2.6 打开、关闭、读/写文件 ........................................................................... 028
1.2.7 异常处理 .................................................................................................... 031
1.3 常用第三方库 ....................................................................................................... 033
1.3.1 NumPy ....................................................................................................... 033
1.3.2 SciPy .......................................................................................................... 039
1.3.3 Pandas ....................................................................................................... 041
1.3.4 Matplotlib .................................................................................................. 053
1.3.5 Scikit-learn ............................................................................................... 056
1.4 案例分析 ............................................................................................................... 058
1.4.1 网络爬虫及信息提取 ................................................................................ 058
1.4.2 股票数据图表绘制 .................................................................................... 063
1.5 本章小结 ............................................................................................................... 069
1.6 参考文献 ............................................................................................................... 069
第2 章 分类案例 ................................................................................................................ 071
2.1 员工离职预测 ....................................................................................................... 072
2.1.1 问题描述及数据集获取 ............................................................................ 072
2.1.2 求解思路和相关知识介绍 ........................................................................ 073
2.1.3 代码实现及分析 ........................................................................................ 076
2.2 Iris 数据分类 ......................................................................................................... 081
2.2.1 问题描述及数据集获取 ............................................................................ 081
2.2.2 求解思路和相关知识介绍 ........................................................................ 082
2.2.3 代码实现及分析 ........................................................................................ 089
2.3 新闻文本分类 ....................................................................................................... 099
2.3.1 问题描述及数据集获取 ............................................................................ 099
2.3.2 求解思路和相关知识介绍 ........................................................................ 100
2.3.3 代码实现及分析 ........................................................................................ 113
2.4 手写数字识别 ....................................................................................................... 128
2.4.1 问题描述及数据集获取 ............................................................................ 128
2.4.2 求解思路和相关知识介绍 ........................................................................ 129
2.4.3 代码实现及分析 ........................................................................................ 134
2.5 本章小结 ............................................................................................................... 139
2.6 参考文献 ............................................................................................................... 139
第3 章 聚类案例 ................................................................................................................ 143
3.1 人脸图像聚类 ....................................................................................................... 144
3.1.1 问题描述及数据集获取 ............................................................................ 144
3.1.2 求解思路和相关知识介绍 ........................................................................ 146
3.1.3 代码实现及分析 ........................................................................................ 150
3.2 文本聚类 ............................................................................................................... 162
3.2.1 问题描述及数据集获取 ............................................................................ 162
3.2.2 求解思路和相关知识介绍 ........................................................................ 163
3.2.3 代码实现及分析 ........................................................................................ 167
3.3 本章小结 ............................................................................................................... 173
3.4 参考文献 ............................................................................................................... 174
第4 章 回归预测案例 ........................................................................................................ 175
4.1 房价预测 ............................................................................................................... 176
4.1.1 问题描述及数据集获取 ............................................................................ 176
4.1.2 求解思路和相关知识介绍 ........................................................................ 177
4.1.3 代码实现及分析 ........................................................................................ 184
4.2 基于LSTM 的股票走势预测 ............................................................................... 191
4.2.1 问题描述及数据集获取 ............................................................................ 191
4.2.2 求解思路和相关知识介绍 ........................................................................ 192
目 录
XI
4.2.3 代码实现及分析 ........................................................................................ 197
4.3 本章小结 ............................................................................................................... 204
4.4 参考文献 ............................................................................................................... 204
第5 章 综合案例................................................................................................................. 206
5.1 场景文本检测 ...........