Python预测分析与机器学习

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作者：王沁晨

出版社：清华大学出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 软件工程/开发项目管理

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图文详情

ISBN：9787302592549
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：其他
页数：336
出版时间：2022-05-01
条形码：9787302592549 ; 978-7-302-59254-9

本书特色

本书的着重点在于机器学习与预测分析的实战思路，其中加入算法或模型的理论知识介绍，让读者在学习如何进行运用的同时，更加深入的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂，图文搭配，借鉴实际例子让学习过程更具实用感。

内容简介

本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据，到基础建模、模型优化，分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中，一步步用详细的图文代码讲解使用到的库，如何正确使用各个库中的方法和函数，以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。本书共8章。第1章对预测分析的流程进行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库，并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节，结合第4章的模型选择，可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。*后，第8章总结全书学习到的内容，解决一个实战问题。本书面向3类读者。类，有编程基础但毫无数据科学背景，有意入门的读者；第2类，有数据科学理论基础，有意进入实操的读者，如刚毕业没有业界经验的学生；第3类，有数据科学理论基础与实操经验，但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。

第1章预测分析与机器学习的实用价值 1．1人工智能、机器学习与数据分析的关系 1．2什么是预测分析 1．3预测分析在各行业中的应用 1．4预测分析流程概览 1．5小结第2章数据清理 2．1建立编程环境 2．1．1Anaconda简介及安装 2．1．2Jupyter Notebook 简介及安装 2．1．3Pandas简介及安装 2．1．4scikitlearn 简介及安装 2．1．5XGBoost、LightGBM、CatBoost简介及安装 2．1．6TensorFlow简介及安装 2．2面对异构数据如何下手 2．2．1什么是异构数据 2．2．2如何处理异构数据 2．3数据误差 2．3．1各类数据误差及其影响 2．3．2如何处理数据误差 2．4数据重新格式化第3章基础建模 3．1判断何为X和y 3．1．1X和y的定义 3．1．2X和y的选择对预测的影响 3．2训练集、验证集与测试集 3．2．1三者的定义及关系 3．2．2如何使用sklearn分离3个集 3．2．3如何使用Pandas手动分离3个集 3．3数据泄露 3．3．1不同类型的数据泄露 3．3．2发现并避免目标泄露 3．3．3避免训练集与测试集的相互污染 3．4偏差与方差 3．4．1定义偏差与方差 3．4．2过拟合与欠拟合 3．4．3实践中的过拟合与欠拟合 3．5小结第4章模型选择 4．1朴素贝叶斯分类器 4．2关联规则算法 4．3K近邻算法 4．4K均值聚类算法 4．5回归算法 4．5．1线性回归 4．5．2罗吉斯蒂回归 4．6深度神经网络 4．7决策树 4．8森林算法 4．8．1随机森林 4．8．2随机树 4．8．3孤立森林 4．9提升方法 4．9．1Adaboost 4．9．2XGBoost和LightGBM 4．9．3CatBoost 第5章模型优化 5．1损失函数和衡量指标 5．1．1分类问题的衡量指标 5．1．2回归问题的衡量指标 5．1．3损失函数 5．2K折交叉验证 5．3超参数调试 5．3．1网格搜索法 5．3．2随机搜索法 5．3．3遗传算法 5．4函数正则化第6章数据优化 6．1数据规范化 6．2异常值清理 6．3平滑法 6．4聚类 6．5特征工程第7章时间序列 7．1时间序列简介 7．2时间序列数据探索 7．2．1加法模型下的可视化图 7．2．2乘法模型下的部分可视化图 7．3时间序列特征提取 7．3．1时间特征 7．3．2滞后特征 7．3．3基于移动窗口的特征 7．3．4基于展开窗口的特征 7．4时间序列模型 7．4．1自回归模型 7．4．2滑动平均模型 7．4．3整合移动平均自回归模型 7．4．4季节性整合移动平均自回归模型第8章实战 8．1M5预测分析比赛介绍 8．1．1数据介绍 8．1．2评估标准 8．2数据清理 8．3基础建模 8．4优化 ……

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