《机器学习 Python实践》读书笔记思维导图

《机器学习Python实践》最新版读书笔记，下载可以直接修改思维导图PPT模板机器数据模型总结算法项目问题分析评估可视化方法学习实际技巧实例步骤特征生成集成本书关键字分析思维导图01第一部分初始第三部分数据准备第五部分优化模型第二部分数据理解第四部分选择模型第六部分结果部署目录030502040607第七部分项目实践反侵权盗版声明附录A目录0908内容摘要本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用scikit-learn作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对本书的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。第一部分初始机器学习小白的漫漫学习路😉。1初识机器学习2Python机器学习的生态圈3第一个机器学习项目4Python和SciPy速成第一部分初始1.1学习机器学习的误区1.2什么是机器学习1.3Python中的机器学习1.4学习机器学习的原则1初识机器学习1.5学习机器学习的技巧1.6这本书不涵盖以下内容1.7代码说明1.8总结1初识机器学习2.1Python2.2SciPy2.3scikit-learn2.4环境安装2.5总结123452Python机器学习的生态圈3.1机器学习中的HelloWorl...3.2导入数据3.3概述数据3.4数据可视化3第一个机器学习项目3.5评估算法3.7总结3.6实施预测3第一个机器学习项目4.1Python速成4.2NumPy速成4.3Matplotlib速成4.4Pandas速成4.5总结123454Python和SciPy速成第二部分数据理解介绍了机器学习的框架和步骤，以及每个步骤所用到的方法以及代码实现。5数据导入7数据可视化6数据理解第二部分数据理解5.1CSV文件5.2PimaIndians数据集5.3采用标准Python类库导入数据5.4采用NumPy导入数据5.5采用Pandas导入数据5.6总结0103020405065数据导入6.1简单地查看数据6.2数据的维度6.3数据属性和类型6.4描述性统计6数据理解6.5数据分组分布（适用于分类算法）6.6数据属性的相关性6.7数据的分布分析6.8总结6数据理解7.1单一图表7.3总结7.2多重图表7数据可视化第三部分数据准备作为入门书来说很多概念讲的太粗了（感觉作者有点过于高估初学者的理解力），甚至连helloworld代码都过于复杂，让人跑完摸不着头脑。9数据特征选定8数据预处理第三部分数据准备8.1为什么需要数据预处理8.2格式化数据8.3调整数据尺度8.4正态化数据8数据预处理8.5标准化数据8.7总结8.6二值数据8数据预处理9.1特征选定9.2单变量特征选定9.3递归特征消除9.4主要成分分析9.5特征重要性9.6总结0103020405069数据特征选定第四部分选择模型刚毕业时需要的资讯都得从实体书得到。10评估算法11算法评估矩阵12审查分类算法13审查回归算法14算法比较15自动流程010302040506第四部分选择模型10.1评估算法的方法10.2分离训练数据集和评估数据集10.3K折交叉验证分离10.4弃一交叉验证分离10.5重复随机分离评估数据集与训练数...10.6总结01030204050610评估算法11.1算法评估矩阵11.2分类算法矩阵11.3回归算法矩阵11.4总结11算法评估矩阵12.1算法审查12.2算法概述12.3线性算法12.4非线性算法12.5总结1234512审查分类算法13.1算法概述13.2线性算法13.3非线性算法13.4总结13审查回归算法14.1选择最佳的机器学习算法14.3总结14.2机器学习算法的比较14算法比较15.1机器学习的自动流程15.2数据准备和生成模型的Pipel...15.3特征选择和生成模型的Pipel...15.4总结15自动流程第五部分优化模型必须推荐[强]。17算法调参16集成算法第五部分优化模型16.1集成的方法16.2装袋算法16.3提升算法16.4投票算法16.5总结1234516集成算法17.1机器学习算法调参17.2网格搜索优化参数17.3随机搜索优化参数17.4总结17算法调参第六部分结果部署机器学习：定义问题，获取数据，观察数据，处理数据，获取特征，应用算法，算法评估，部署算法，与人学习过程差不多是一样的过程，抽象，归纳，总结。18.1通过pickle序列化和反序列...18.2通过joblib序列化和反序列...18.3生成模型的技巧18.4总结18持久化加载模型第七部分项目实践适合入门机器学习的一本小册子，理论特别浅，提供的代码可能是版本问题有一点点小bug。19预测模型项目模板20回归项目实例21二分类实例22文本分类实例第七部分项目实践19.1在项目中实践机器学习19.2机器学习项目的Python模板19.3各步骤的详细说明19.4使用模板的小技巧19.5总结1234519预测模型项目模板20.1定义问题20.2导入数据20.3理解数据20.4数据可视化20.5分离评估数据集20.6评估算法01030204050620回归项目实例20.7调参改善算法20.8集成算法20.9集成算法调参20.10确定最终模型20.11总结1234520回归项目实例21.1问题定义21.2导入数据21.3分析数据21.4分离评估数据集21.5评估算法21.6算法调参01030204050621二分类实例21.7集成算法21.9总结21.8确定最终模型21二分类实例22.1问题定义22.2导入数据22.3文本特征提取22.4评估算法22.5算法调参22.6集成算法01030204050622文本分类实例22.7集成算法调参22.9总结22.8确