《基于Python进行数据分析的实用机器学习》读书摘要
一、主要内容摘要
《基于Python进行数据分析的实用机器学习》是一本专注于使用Python进行数据分析和机器学习实践的书籍。它为读者提供了从基础概念到实际应用的全面指导，尤其适合希望将机器学习技术应用于数据分析领域的专业人士。
书中开篇介绍了机器学习的基本概念，包括什么是机器学习、为什么需要使用机器学习以及机器学习的关键任务等内容。这些基础知识帮助读者建立起对机器学习领域的初步认知，理解其在当今数据驱动时代的重要性。
接着，详细阐述了机器学习框架的各个环节，例如数据收集、数据描述、探索性数据分析、数据质量分析和数据准备等。这些步骤是进行有效数据分析和机器学习建模的前提，书中通过实际案例和方法讲解，让读者明白如何处理和准备数据。
在具体的机器学习技术方面，涵盖了分类、回归、聚类等常见算法。例如，在医疗保健分类示例章节，展示了如何将机器学习算法应用于医疗数据的分类，这对于医疗行业的数据分析和决策具有重要意义。书中还通过案例讲解了如何使用Python中的scikit - learn等库来实现这些算法，帮助读者将理论知识转化为实际操作。
此外，书中还包括模型评估及优化的内容，如混淆矩阵、F值分析、ROC分析、Kappa统计量等指标的介绍和应用。这些评估方法对于判断模型的性能和改进方向至关重要。
最后，还涉及到一些其他分类示例，如使用CNN进行手写数字识别等，展示了机器学习在不同领域的具体应用。
二、详细目录
• 译者序
• 前言
• 第1章 简介
• 1.1什么是机器学习
• 1.2为什么需要使用机器学习
• 1.3定义以及关键术语
• 1.4机器学习的关键任务
• 1.5机器学习技术
• 1.6 Python机器学习环境
• 第2章 机器学习框架
• 2.1数据收集
• 2.2数据描述
• 2.3探索性数据分析
• 2.4数据质量分析
• 2.5数据准备
• 2.6数据集成
• 2.7数据整理
• 2.8特征缩放和特征提取
• 2.9特征选择及降维
• 第3章 分类
• 3.1分类简介
• 3.2决策树
• 3.3逻辑回归
• 3.4支持向量机
• 3.5朴素贝叶斯
• 3.6随机森林
• 3.7其他分类算法
• 3.8分类模型评估
• 第4章 医疗保健分类示例
• 4.1医疗保健数据的特点
• 4.2数据准备与特征工程
• 4.3应用分类算法
• 4.4模型评估与优化
• 第5章 其他分类示例
• 5.1使用CNN进行手写数字识别
• 5.2其他领域的分类应用
• 第6章 回归
• 6.1回归简介
• 6.2线性回归
• 6.3多项式回归
• 6.4岭回归
• 6.5 Lasso回归
• 6.6弹性网络回归
• 6.7回归模型评估
• 第7章 聚类
• 7.1聚类简介
• 7.2 K - means聚类
• 7.3层次聚类
• 7.4 DBSCAN聚类
• 7.5聚类模型评估
• 第8章 模型评估及优化
• 8.1混淆矩阵
• 8.2 F值分析
• 8.3 ROC分析
• 8.4 Kappa统计量
• 8.5如何度量模型的准确性
• 8.6如何选择正确的算法
• 第9章 总结与展望
• 9.1全书总结
• 9.2未来发展方向
• 致谢