第1 章　向量、矩阵和数组 ..................................................................... 1
1.0　简介 .....................................................................................................1
1.1　创建一个向量 ......................................................................................1
1.2　创建一个矩阵 ......................................................................................2
1.3　创建一个稀疏矩阵 ...............................................................................3
1.4　选择元素 ..............................................................................................5
1.5　展示一个矩阵的属性 ...........................................................................6
1.6　对多个元素同时应用某个操作 ............................................................7
1.7　找到最大值和最小值 ...........................................................................8
1.8　计算平均值、方差和标准差 ................................................................9
1.9　矩阵变形 ............................................................................................10
1.10 转置向量或矩阵 ............................................................... 11
1.11 展开一个矩阵 ....................................................................................12
1.12 计算矩阵的秩 ....................................................................................13
1.13 计算行列式 ........................................................................................14
1.14 获取矩阵的对角线元素 .....................................................................14
1.15 计算矩阵的迹 ....................................................................................15
1.16 计算特征值和特征向量 .....................................................................16
1.17 计算点积 ...........................................................................................17
1.18 矩阵的相加或相减 ............................................................................18
1.19 矩阵的乘法 ........................................................................................19
1.20 计算矩阵的逆 ....................................................................................20
1.21 生成随机数 ........................................................................................21
第2 章　加载数据 ................................................................................ 23
2.0　简介 ...................................................................................................23
2.1　加载样本数据集 ................................................................................23
2.2　创建仿真数据集 ................................................................................25
2.3　加载CSV 文件 ..................................................................................28
2.4　加载Excel 文件 .................................................................................29
2.5　加载JSON 文件 .................................................................................29
2.6　查询SQL 数据库 ...............................................................................31
第3 章　数据整理 ................................................................................ 33
3.0　简介 ...................................................................................................33
3.1　创建一个数据帧 ................................................................................34
3.2　描述数据 ............................................................................................35
3.3　浏览数据帧 ........................................................................................37
3.4　根据条件语句来选择行 .....................................................................39
3.5　替换值 ...............................................................................................40
3.6　重命名列 ............................................................................................41
3.7　计算最小值、最大值、总和、平均值与计数值 ................................43
3.8　查找唯一值 ........................................................................................44
3.9　处理缺失值 ........................................................................................45
3.10 删除一列 ...........................................................................................47
3.11 删除一行 ............................................................................................48
3.12 删除重复行 ........................................................................................49
3.13 根据值对行分组 ................................................................................51
3.14 按时间段对行分组 ............................................................................52
3.15 遍历一个列的数据 ............................................................................54
3.16 对一列的所有元素应用某个函数 ......................................................55
3.17 对所有分组应用一个函数 .................................................................56
3.18 连接多个数据帧 ................................................................................57
3.19 合并两个数据帧 ................................................................................59
第4 章　处理数值型数据 ...................................................................... 63
4.0　简介 ...................................................................................................63
4.1　特征的缩放 ........................................................................................63
4.2　特征的标准化 ....................................................................................65
4.3　归一化观察值 ....................................................................................66
4.4　生成多项式和交互特征 .....................................................................69
4.5　转换特征 ............................................................................................70
4.6　识别异常值 ........................................................................................71
4.7　处理异常值 ........................................................................................73
4.8　将特征离散化 ....................................................................................75
4.9　使用聚类的方式将观察值分组 ..........................................................77
4.10 删除带有缺失值的观察值 .................................................................79
4.11 填充缺失值 ........................................................................................81
第5 章　处理分类数据 ......................................................................... 83
5.0　简介 ...................................................................................................83
5.1　对nominal 型分类特征编码 ..............................................................84
5.2　对ordinal 分类特征编码 ....................................................................86
5.3　对特征字典编码 ................................................................................88
5.4　填充缺失的分类值 .............................................................................91
5.5　处理不均衡分类 ................................................................................93
第6 章　处理文本 ................................................................................ 97
6.0　简介 ...................................................................................................97
6.1　清洗文本 ............................................................................................97
6.2　解析并清洗HTML ............................................................................99
6.3　移除标点 .......................................................................................... 100
6.4　文本分词 .......................................................................................... 101
6.5　删除停止词（stop word）......................................... 102
6.6　提取词干 .......................................................................................... 103
6.7　标注词性 .......................................................................................... 104
6.8　将文本编码成词袋（Bag of Words）................................................ 107
6.9　按单词的重要性加权 ....................................... 109
第7 章　处理日期和时间 .................................................................... 113
7.0　简介 ................................................................................................. 113
7.1　把字符串转换成日期 ......................................................... 113
7.2　处理时区 .......................................................................................... 115
7.3　选择日期和时间 .............................................................................. 116
7.4　将日期数据切分成多个特征 ............................................................ 117
7.5　计算两个日期之间的时间差 ............................................................ 118
7.6　对一周内的各天进行编码 ............................................................... 119
7.7　创建一个滞后的特征 ....................................................... 120
7.8　使用滚动时间窗口 ........................................................................... 121
7.9　处理时间序列中的缺失值 ............................................................... 123
第8 章　图像处理 .............................................................................. 127
8.0　简介 ................................................................................................. 127
8.1　加载图像 .......................................................................................... 128
8.2　保存图像 .......................................................................................... 130
8.3　调整图像大小 .................................................................................. 131
8.4　裁剪图像 .......................................................................................... 132
8.5　平滑处理图像 .................................................................................. 133
8.6　图像锐化 .......................................................................................... 136
8.7　提升对比度 .................................................................. 138
8.8　颜色分离 .......................................................................................... 140
8.9　图像二值化 .......................................... 142
8.10 移除背景............................................. 144
8.11 边缘检测 .......................................................................................... 148
8.12 角点检测 ................................. 150
8.13 为机器学习创建特征 ................................................. 153
8.14 将颜色平均值编码成特征 ............................................................... 156
8.15 将色彩直方图编码成特征 ............................................................... 157
第9 章　利用特征提取进行特征降维 ................................................... 161
9.0　简介 ................................................................................................. 161
9.1　使用主成分进行特征降维 ............................................................... 161
9.2　对线性不可分数据进行特征降维 .................................................... 164
9.3　通过最大化类间可分性进行特征降维 ............................................. 166
9.4　使用矩阵分解法进行特征降维...................................... 169
9.5　对稀疏数据进行特征降维 ............................................................... 170
第10 章　使用特征选择进行降维 ........................................................ 173
10.0　简介........................................................... 173
10.1　数值型特征方差的阈值化...................................... 173
10.2　二值特征的方差阈值化............................................ 175
10.3　处理高度相关性的特征 .......................................... 176
10.4　删除与分类任务不相关的特征 ...................................................... 178
10.5　递归式特征消除 ............................................................................ 180
第11 章　模型评估 ............................................................................ 183
11.0　简介 ...................................................................... 183
11.1　交叉验证模型 .......................................... 183
11.2　创建一个基准回归模型........................................ 187
11.3　创建一个基准分类模型 .................................. 188
11.4　评估二元分类器 ................................................ 190
11.5　评估二元分类器的阈值 ..................................... 193
11.6　评估多元分类器 .......................................................... 197
11.7　分类器性能的可视化 ..................................................................... 198
11.8　评估回归模型 ............................................. 201
11.9　评估聚类模型 ............................................................ 203
11.10 创建自定义评估指标 ..................................................................... 204
11.11 可视化训练集规模的影响 ............................................................. 206
11.12 生成对评估指标的报告 .................................................... 208
11.13 可视化超参数值的效果 ................................................. 209
第12 章　模型选择 ............................................................................ 213
12.0　简介 .................................................... 213
12.1　使用穷举搜索选择最佳模型 .......................................................... 213
12.2　使用随机搜索选择最佳模型 .......................................................... 216
12.3　从多种学习算法中选择最佳模型.................. 218
12.4　将数据预处理加入模型选择过程 .............................. 220
12.5　用并行化加速模型选择 ................................. 221
12.6　使用针对特定算法的方法加速模型选择 ....................................... 223
12.7　模型选择后的性能评估 ............................ 224
第13 章　线性回归 ............................................................................ 227
13.0　简介 ........................................ 227
13.1　拟合一条直线 .......................................... 227
13.2　处理特征之间的影响 ..................................................................... 229
13.3　拟合非线性关系 ............................................................................ 231
13.4　通过正则化减少方差 ..................................................................... 233
13.5　使用套索回归减少特征 .............................................. 235
第14 章　树和森林 ............................................................................ 237
14.0　简介 ............................... 237
14.1　训练决策树分类器 ......................................................................... 237
14.2　训练决策树回归模型 ..................................................................... 239
14.3　可视化决策树模型 ......................................................................... 240
14.4　训练随机森林分类器 ..................................................................... 243
14.5　训练随机森林回归模型 ............................ 244
14.6　识别随机森林中的重要特征 .......................................................... 245
14.7　选择随机森林中的重要特征 .......................................................... 248
14.8　处理不均衡的分类 ......................................................................... 249
14.9　控制决策树的规模 ......................................................................... 250
14.10 通过boosting 提高性能 ................................................................ 252
14.11 使用袋外误差（Out-of-Bag Error）评估随机森林模型 ................ 253
第15 章　KNN ................................................................................... 255
15.0　简介 ................................................................... 255
15.1　找到一个观察值的最近邻 ................................................. 255
15.2　创建一个KNN 分类器................................................................... 258
15.3　确定最佳的邻域点集的大小 .......................................................... 260
15.4　创建一个基于半径的最近邻分类器 ......................... 261
第16 章　逻辑回归 ............................................................................ 263
16.0　简介 ............................................................... 263
16.1　训练二元分类器 ............................................................................ 263
16.2　训练多元分类器 ............................................................................ 265
16.3　通过正则化来减小方差 ............................................. 266
16.4　在超大数据集上训练分类器 .......................................................... 267
16.5　处理不均衡的分类 ......................................................................... 269
第17 章　支持向量机 ......................................................................... 271
17.0　简介 ..................................................................... 271
17.1　训练一个线性分类器 ..................................................................... 271
17.2　使用核函数处理线性不可分的数据 ..................................... 274
17.3　计算预测分类的概率 ..................................................................... 278
17.4　识别支持向量 ....................................................... 279
17.5　处理不均衡的分类 ......................................................................... 281
第18 章　朴素贝叶斯 ......................................................................... 283
18.0　简介 ............................................................. 283
18.1　为连续的数据训练分类器 ............................................. 284
18.2　为离散数据和计数数据训练分类器 ............................... 286
18.3　为具有二元特征的数据训练朴素贝叶斯分类器 ............................ 287
18.4　校准预测概率 ........................................ 288
第19 章　聚类 ................................................................................... 291
19.0　简介 ................................................................ 291
19.1　使用K-Means 聚类算法 ................................................................ 291
19.2　加速K-Means 聚类 ........................................................................ 294
19.3　使用Meanshift 聚类算法 ............................................................... 295
19.4　使用DBSCAN 聚类算法 ............................................................... 296
19.5　使用层次合并聚类算法 .......................................... 298
第20 章　神经网络 ............................................................................ 301
20.0　简介 ...................................................................... 301
20.1　为神经网络预处理数据 .................................................... 302
20.2　设计一个神经网络 ......................................................................... 304
20.3　训练一个二元分类器 ..................................................................... 307
20.4　训练一个多元分类器 ..................................................................... 309
20.5　训练一个回归模型 ......................................................................... 311
20.6　做预测 ........................................................................................... 313
20.7　可视化训练历史 ............................................................................ 315
20.8　通过权重调节减少过拟合 ..................................... 318
20.9　通过提前结束减少过拟合 ........................................ 320
20.10 通过Dropout 减少过拟合 ............................................................. 322
20.11 保存模型训练过程 ......................................................................... 324
20.12 使用k 折交叉验证评估神经网络 ................................................ 326
20.13 调校神经网络 ........................................................................ 328
20.14 可视化神经网络 ............................................................................ 331
20.15 图像分类 ....................................................................................... 333
20.16 通过图像增强来改善卷积神经网络的性能 .............................. 337
20.17 文本分类 ....................................................................................... 339
第21 章　保存和加载训练后的模型 ..................................................... 343
21.0　简介 ....................................................................................... 343
21.1　保存和加载scikit-learn 模型 ......................................................... 343
21.2　保存和加载Keras 模型 .................................................................. 345
· · · · · · (收起)