PYTHON机器学习手册:从数据预处理到深度学习

第1章 向量、矩阵和数组
1.0 简介
1.1 创建一个向量
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1.2 创建一个矩阵
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1.3 创建一个稀疏矩阵
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1.4 选择元素
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1.5 展示一个矩阵的属性
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1.6 对多个元素同时应用某个操作
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1.7 找到*大值和*小值
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1.8 计算平均值、方差和标准差
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1.9 矩阵变形
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1.10 转置向量或矩阵
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1.11 展开一个矩阵
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1.12 计算矩阵的秩
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1.13 计算行列式
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1.14 获取矩阵的对角线元素
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1.15 计算矩阵的迹
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1.16 计算特征值和特征向量
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1.17 计算点积
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1.18 矩阵的加/减
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1.19 矩阵的乘法
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1.20 计算矩阵的逆
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1.21 生成随机数
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第2章 加载数据
2.0 简介
2.1 加载样本数据集
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2.2 创建仿真数据集
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2.3 加载CSV文件
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2.4 加载一个Excel文件
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2.5 加载JSON文件
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2.6 查询SQL数据库
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第3章 数据整理
3.0 简介
3.1 创建一个数据帧
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3.2描述数据
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3.3 浏览数据帧
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3.4 根据条件语句来选择行
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3.5 替换值
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3.6 重命名列
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3.7 计算*小值、*大值、总和、平均值与计数值
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3.8 查找唯一值
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3.9 处理缺失值
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3.10 删除一列
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3.11 删除一行
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3.12 删除重复行
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3.13 根据值对行进行分组
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3.14 按时间段对行进行分组
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3.15 遍历一个列的数据
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3.16 对一列的所有元素应用某个函数
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3.17 对所有分组应用一个函数
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3.18 连接多个数据帧
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3.19 合并两个数据帧
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第4章 处理数值型数据
4.0 简介
4.1 特征的缩放
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4.2 特征的标准化
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4.3 归一化观察值
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4.4 生成多项式和交互特征
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4.5 转换特征
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4.6 识别异常值
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4.7 处理异常值
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4.8 将特征离散化
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4.9 使用聚类的方式将观察值分组
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4.10 删除带有缺失值的观察值
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4.11 填充缺失值
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第5章 处理分类数据
5.0 简介
5.1 对nominal型分类特征编码
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5.2 对ordinal分类特征编码
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5.3 对特征字典编码
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5.4 填充缺失的分类值
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5.5 处理不均衡分类
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第6章 处理文本
6.0 简介
6.1 清洗文本
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6.2 解析并清洗HTML
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6.3 移除标点
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6.4 文本分词
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6.5 删除停止词（stop word）
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6.6 提取词干
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6.7 标注词性
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6.8 将文本编码成词袋（Bag of Words）
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6.9 按单词的重要性加权
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第7章 处理日期和时间
7.0 简介
7.1 把字符串转换成日期
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7.2 处理时区
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7.3 选择日期和时间
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7.4 将日期数据切分成多个特征
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7.5 计算两个日期之间的时间差
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7.6 对一周内的各天进行编码
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7.7 创建一个滞后的特征
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7.8 使用滚动时间窗口
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7.9 处理时间序列中的缺失值
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第8章 图像处理
8.0 简介
8.1 加载图像
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8.2保存图像
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8.3缩放图像
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8.4裁剪图像
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8.5 图像平滑
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8.6 图像锐化
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8.7 提升对比度
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8.8 颜色分离
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8.9 图像二值化
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8.10 移除背景
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8.11 边缘检测
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8.12 角点检测
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8.13 为机器学习创建特征
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8.14 将颜色平均值编码成特征
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8.15 将色彩直方图编码成特征
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第9章 利用特征提取进行特征降维
9.0 简介
9.1 使用主成分进行特征降维
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9.2 对线性不可分数据进行特征降维
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9.3 通过*大化类间可分性进行特征降维
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9.4 使用矩阵分解法进行特征降维
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9.5 对稀疏数据进行特征降维
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第10章 使用特征选择进行降维
10.0 简介
10.1 数值型特征方差的阈值化
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10.2 二值特征的方差阈值化
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10.3 处理高度相关性的特征
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10.4 删除与分类任务不相关的特征
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10.5 递归式特征消除
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第11章 模型评估
11.0 简介
11.1 交叉验证模型
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11.2 创建一个基准回归模型
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11.3 创建一个基准分类模型
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11.4 评估二元分类器
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11.5 评估二元分类