[套装书]机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践+Python数据分析与挖掘实战（第2版）（2册）

作者
张良均 谭立云 刘名军 江建明
丛书名
“工业和信息化领域急需紧缺人才（大数据和人工智能）培养工程”系列丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782001101781
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践--------------------------- 在机器学习大行其道的今天，机器学习平台也有着突飞猛进的发展。本书的立意，就是使用机器学习平台积累、沉淀下来的模块、组件去解决一个又一个业务难题和探索隐藏在其中的数据之美。Sophon机器学习平台的丰富算子能力和优秀的建模上线功能提供正是这样的能力。本书针对每种类型的机器学习问题，结合实际案例依照数据、分析、建模、总结的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。 ---------------------------Python数据分析与挖掘实战（第2版）--------------------------- 如果没有实际和外国人打过交道，英文里一些细微的差别，我们将很难体会到。比如，cook the books，做假账，而不是把书煮了吃；in store和in a store，price list和list price，看起来差不多，意思却大不同。外贸大咖毅冰，记录了他遇到的366个情境故事，用对比分析的方法，带你轻松学习和体会“刚刚好”的地道英文。 本书从日常生活会话，到商务邮件恰当遣词用句，再到商务沟通中摆脱死板、灵活多样化表达同一个意思，都有详细介绍。书中的很多片段，是作者在美国及日常与外国人打交道时，因理解和表达不对而实际上发生的糗事和故事。纠错、提升、丰富自己的英语，现在就开读吧。随便翻开任意一页，保证令你大开眼界，即刻学会地地道道的英语。
目录



---------------------------机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践---------------------------


前言
丛书前言
本书编委会
前言
第1章机器学习导论
1.1 什么是机器学习
1.1.1 机器学习的背景
1.1.2 机器学习的定义
1.1.3 机器学习的任务类型
1.1.4 构建机器学习应用的步骤
1.2 开发机器学习工作流的方式
第2章数据预处理与特征工程
2.1 特征提取
2.1.1 探索性数据分析
2.1.2 数值特征
2.1.3 类别特征
2.1.4 时间特征
2.1.5 文本特征
2.1.6 过滤方法
2.1.7 封装方法
2.1.8 嵌入方法
2.1.9 自动化特征工程
2.2 交互式数据预处理
2.3 本章小结
第3章回归模型
3.1 回归任务概述
3.2 回归算法原理
3.2.1 线性回归
3.2.2 决策树回归
3.2.3 生存回归
3.3 Sophon案例
3.4 本章小结
第4章分类
4.1 分类任务概述
4.2 分类算法原理
4.2.1 逻辑回归
4.2.2 因子分解机
4.2.3 XGBoost
4.3 使用Sophon建立分类模型
4.3.1 场景介绍
4.3.2 建模过程
4.3.3 结果分析
4.4 本章小结
第5章模型融合
5.1 集成学习理论
5.1.1 集成学习基本概念
5.1.2 个体学习器
5.1.3 基学习器集成
5.1.4 常用的集成学习方法
5.2 常用融合方法
5.2.1 平均法
5.2.2 学习法（Stacking 方法）
5.3 使用Sophon进行模型融合
5.3.1 场景与数据集介绍
5.3.2 建模过程
5.3.3 结果分析
5.4 本章小结
第6章聚类 78
6.1 聚类任务概述
6.2 聚类算法原理
6.2.1 K-Means
6.2.2 Fuzzy C-Means
6.2.3 Canopy
6.2.4 高斯混合
6.3 聚类模型实例
6.3.1 场景介绍
6.3.2 建模过程
6.3.3 结果分析
6.4 本章小结
第7章图计算
7.1 背景和问题描述
7.2 常用算法介绍
7.2.1 PageRank
7.2.2 标签传播
7.2.3 中心性检测
7.2.4 图嵌入
7.3 落地案例
7.3.1 场景介绍
7.3.2 建模过程
7.3.3 结果分析
7.4 本章小结
第8章自动机器学习
8.1 场景介绍
8.2 自动化特征工程
8.2.1 自动多表特征扩展
8.2.2 自动特征构建
8.3 建模过程
8.4 结果分析
8.5 真实测试案例
8.5.1 数据集
8.5.2 前置设置
8.5.3 测试结果分析
8.5.4 Abalone 和 Airfoil Self-Noise 数据集的增强测试
8.5.5 小结
8.6 本章小结
第9章自然语言处理
9.1 自然语言处理算法原理
9.1.1 词向量
9.1.2 序列标注
9.1.3 关键词抽取
9.1.4 文本自动摘要
9.1.5 文本情感分析
9.2 使用Sophon建立自然语言处理模型
9.2.1 场景介绍
9.2.2 建模流程
9.2.3 模型评估
9.3 落地案例
9.4 本章小结
第10章计算机视觉
10.1 计算机视觉概述
10.2 计算机视觉算法原理
10.2.1 图像分类
10.2.2 目标检测
10.3 计算机视觉模型示例
10.3.1 图像预处理
10.3.2 图像分类算法建模
10.3.3 目标检测算法建模
10.4 落地案例
10.5 本章小结
附录A 企业级人工智能应用平台Sophon
A.1 产品架构
A.2 技术特点
A.3 组件介绍能
A.4 Sophon Edge 边缘计算
A.5 Sophon EP 实体画像
A.6 Sophon KG 知识图谱
A.7 Sophon CV 图像分析
A.8 Sophon NLP 自然语言处理
A.9 Sophon Cloud 服务管理



---------------------------Python数据分析与挖掘实战（第2版）---------------------------


前言
基础篇
第1章　数据挖掘基础 2
1.1　某知名连锁餐饮企业的困惑 2
1.2　从餐饮服务到数据挖掘 4
1.3　数据挖掘的基本任务 5
1.4　数据挖掘建模过程 5
1.4.1　定义挖掘目标 6
1.4.2　数据取样 6
1.4.3　数据探索 7
1.4.4　数据预处理 8
1.4.5　挖掘建模 8
1.4.6　模型评价 8
1.5　常用数据挖掘建模工具 9
1.6　小结 11
第2章　Python数据分析简介 12
2.1　搭建Python开发平台 14
2.1.1　所要考虑的问题 14
2.1.2　基础平台的搭建 14
2.2　Python使用入门 16
2.2.1　运行方式 16
2.2.2　基本命令 17
2.2.3　数据结构 19
2.2.4　库的导入与添加 24
2.3　Python数据分析工具 26
2.3.1　NumPy 27
2.3.2　SciPy 28
2.3.3　Matplotlib 29
2.3.4　pandas 31
2.3.5　StatsModels 33
2.3.6　scikit-learn 33
2.3.7　Keras 34
2.3.8　Gensim 36
2.4　配套附件使用设置 37
2.5　小结 38
第3章　数据探索 39
3.1　数据质量分析 39
3.1.1　缺失值分析 40
3.1.2　异常值分析 40
3.1.3　一致性分析 44
3.2　数据特征分析 44
3.2.1　分布分析 44
3.2.2　对比分析 48
3.2.3　统计量分析 51
3.2.4　周期性分析 54
3.2.5　贡献度分析 55
3.2.6　相关性分析 58
3.3　Python主要数据探索函数 62
3.3.1　基本统计特征函数 62
3.3.2　拓展统计特征函数 66
3.3.3　统计绘图函数 67
3.4　小结 74
第4章　数据预处理 75
4.1　数据清洗 75
4.1.1　缺失值处理 75
4.1.2　异常值处理 80
4.2　数据集成 80
4.2.1　实体识别 81
4.2.2　冗余属性识别 81
4.2.3　数据变换 81
4.2.4　简单函数变换 81
4.2.5　规范化 82
4.2.6　连续属性离散化 84
4.2.7　属性构造 87
4.2.8　小波变换 88
4.3　数据归约 91
4.3.1　属性归约 91
4.3.2　数值归约 95
4.4　Python主要数据预处理函数 98
4.5　小结 101
第5章　挖掘建模 102
5.1　分类与预测 102
5.1.1　实现过程 103
5.1.2　常用的分类与预测算法 103
5.1.3　回归分析 104
5.1.4　决策树 108
5.1.5　人工神经网络 115
5.1.6　分类与预测算法评价 120
5.1.7　Python分类预测模型特点 125
5.2　聚类分析 125
5.2.1　常用聚类分析算法 126
5.2.2　K-Means聚类算法 127
5.2.3　聚类分析算法评价 132
5.2.4　Python主要聚类分析算法 133
5.3　关联规则 135
5.3.1　常用关联规则算法 136
5.3.2　Apriori算法 136
5.4　时序模式 142
5.4.1　时间序列算法 142
5.4.2　时间序列的预处理 143
5.4.3　平稳时间序列分析 145
5.4.4　非平稳时间序列分析 148
5.4.5　Python主要时序模式算法 156
5.5　离群点检测 159
5.5.1　离群点的成因及类型 160
5.5.2　离群点检测方法 160
5.5.3　基于模型的离群点检测方法 161
5.5.4　基于聚类的离群点检测方法 164
5.6　小结 167
实战篇
第6章　财政收入影响因素分析及预测 170
6.1　背景与挖掘目标 170
6.2　分析方法与过程 171
6.2.1　分析步骤与流程 172
6.2.2　数据探索分析 172
6.2.3　数据预处理 176
6.2.4　模型构建 178
6.3　上机实验 184
6.4　拓展思考 185
6.5　小结 186
第7章　航空公司客户价值分析 187
7.1　背景与挖掘目标 187
7.2　分析方法与过程 188
7.2.1　分析步骤与流程 189
7.2.2　数据探索分析 189
7.2.3　数据预处理 200
7.2.4　模型构建 207
7.2.5　模型应用 212
7.3　上机实验 214
7.4　拓展思考 215
7.5　小结 216
第8章　商品零售购物篮分析 217
8.1　背景与挖掘目标 217
8.2　分析方法与过程 218
8.2.1　数据探索分析 219
8.2.2　数据预处理 224
8.2.3　模型构建 226
8.3　上机实验 232
8.4　拓展思考 233
8.5　小结 233
第9章　基于水色图像的水质评价 234
9.1　背景与挖掘目标 234
9.2　分析方法与过程 235
9.2.1　分析步骤与流程 236
9.2.2　数据预处理 236
9.2.3　模型构建 240
9.2.4　水质评价 241
9.3　上机实验 242
9.4　拓展思考 242
9.5　小结 243
第10章　家用热水器用户行为分析与事件识别 244
10.1　背景与挖掘目标 244
10.2　分析方法与过程 245
10.2.1　数据探索分析 246
10.2.2　数据预处理 249
10.2.3　模型构建 260
10.2.4　模型检验 261
10.3　上机实验 262
10.4　拓展思考 264
10.5　小结 265
第11章　电子商务网站用户行为分析及服务推荐 266
11.1　背景与挖掘目标 266
11.2　分析方法与过程 267
11.2.1　分析步骤与流程 267
11.2.2　数据抽取 269
11.2.3　数据探索分析 270
11.2.4　数据预处理 279
11.2.5　构建智能推荐模型 283
11.3　上机实验 291
11.4　拓展思考 293
11.5　小结 293
第12章　电商产品评论数据情感分析 294
12.1　背景与挖掘目标 294
12.2　分析方法与过程 295
12.2.1　评论预处理 296
12.2.2　评论分词 297
12.2.3　构建模型 303
12.3　上机实验 315
12.4　拓展思考 316
12.5　小结 318
提高篇
第13章　基于Python引擎的开源数据挖掘建模平台（TipDM） 320
13.1　平台简介 321
13.1.1　模板 321
13.1.2　数据源 322
13.1.3　工程 323
13.1.4　系统组件 324
13.1.5　TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署 326
13.2　快速构建数据挖掘工程 327
13.2.1　导入数据 329
13.2.2　配置输入源组件 331
13.2.3　配置缺失值处理组件 332
13.2.4　配置记录选择组件 334
13.2.5　配置数据标准化组件 334
13.2.6　配置K-Means组件 336
13.3　小结 339



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