Algorytmy_uczenia_maszynowego_Zaawansowane_techniki_implementacji_alguma.pdf

(3306 KB) Pobierz
Tytuł oryginału: Mastering Machine Learning Algorithms: Expert techniques to implement popular
machine learning algorithms and fine-tune your models
Tłumaczenie: Krzysztof Sawka
ISBN: 978-83-283-5245-2
Copyright © Packt Publishing 2018. First published in the English language under the title ‘Mastering
Machine Learning Algorithms – (9781788621113)’.
Polish edition copyright © 2019 by Helion SA
All rights reserved.
All rights reserved. No part of this book may be reproduced or transmitted in any form or by any means,
electronic or mechanical, including photocopying, recording or by any information storage retrieval system,
without permission from the Publisher.
Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej
publikacji w jakiejkolwiek postaci jest zabronione. Wykonywanie kopii metodą kserograficzną,
fotograficzną, a także kopiowanie książki na nośniku filmowym, magnetycznym lub innym powoduje
naruszenie praw autorskich niniejszej publikacji.
Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi bądź towarowymi ich
właścicieli.
Autor oraz Helion SA dołożyli wszelkich starań, by zawarte w tej książce informacje były kompletne
i rzetelne. Nie biorą jednak żadnej odpowiedzialności ani za ich wykorzystanie, ani za związane z tym
ewentualne naruszenie praw patentowych lub autorskich. Autor oraz Helion SA nie ponoszą również
żadnej odpowiedzialności za ewentualne szkody wynikłe z wykorzystania informacji zawartych w książce.
Helion SA
ul. Kościuszki 1c, 44-100 Gliwice
tel. 32 231 22 19, 32 230 98 63
e-mail:
helion@helion.pl
WWW:
http://helion.pl
(księgarnia internetowa, katalog książek)
Pliki z przykładami omawianymi w książce można znaleźć pod adresem:
ftp://ftp.helion.pl/przyklady/alguma.zip
Drogi Czytelniku!
Jeżeli chcesz ocenić tę książkę, zajrzyj pod adres
http://helion.pl/user/opinie/alguma
Możesz tam wpisać swoje uwagi, spostrzeżenia, recenzję.
Printed in Poland.
•
Kup książkę
•
Poleć książkę
•
Oceń książkę
•
Księgarnia internetowa
•
Lubię to! » Nasza społeczność
Spis tre ci
O autorze
O recenzencie
Przedmowa
Rozdzia 1. Podstawy modelu uczenia maszynowego
Modele a dane
rodkowanie i wybielanie
Zbiory ucz ce i walidacyjne
Cechy modelu uczenia maszynowego
Pojemno modelu
Obci enie estymatora
Wariancja estymatora
Funkcje straty i kosztu
Przyk adowe funkcje kosztu
Regularyzacja
Podsumowanie
11
12
13
19
20
21
24
29
29
32
35
39
43
45
50
Rozdzia 2. Wprowadzenie do uczenia pó nadzorowanego
Uczenie pó nadzorowane
Uczenie transdukcyjne
Uczenie indukcyjne
Za o enia w uczeniu pó nadzorowanym
Generatywne mieszaniny gaussowskie
Przyk ad generatywnej mieszaniny gaussowskiej
Algorytm kontrastowy pesymistycznego szacowania wiarygodno ci
Przyk ad zastosowania algorytmu CPLE
51
52
53
53
53
56
58
63
65
Kup książkę
Poleć książkę
Spis tre ci
Pó nadzorowane maszyny wektorów no nych (S VM)
Przyk adowy algorytm maszyny S VM
Transdukcyjne maszyny wektorów no nych
Przyk ad maszyny TSVM
Podsumowanie
3
3
68
71
76
77
82
Rozdzia 3. Uczenie pó nadzorowane bazuj ce na grafach
Propagacja etykiet
Przyk ad zastosowania algorytmu propagacji etykiet
Propagacja etykiet w bibliotece Scikit-Learn
Rozprzestrzenianie etykiet
Przyk ad zastosowania algorytmu rozprzestrzeniania etykiet
Propagacja etykiet na bazie b dzenia losowego Markowa
Przyk ad propagacji etykiet na podstawie b dzenia losowego Markowa
Uczenie rozmaito ciowe
Algorytm Isomap
Osadzanie lokalnie liniowe
Osadzanie widmowe Laplace’a
Algorytm t-SNE
Podsumowanie
85
86
89
91
94
95
97
98
101
102
106
109
111
113
Rozdzia 4. Sieci bayesowskie i ukryte modele Markowa
Prawdopodobie stwa warunkowe i twierdzenie Bayesa
Sieci bayesowskie
Próbkowanie w sieci bayesowskiej
Przyk ad próbkowania za pomoc biblioteki PyMC3
Ukryte modele Markowa
Algorytm wnioskowania ekstrapolacyjno-interpolacyjnego
Algorytm Viterbiego
Podsumowanie
115
116
118
119
129
133
134
141
144
Rozdzia 5. Algorytm EM i jego zastosowania
Uczenie metodami MLE i MAP
Algorytm EM
Przyk ad szacowania parametrów
Mieszanina gaussowska
Przyk ad implementacji algorytmu mieszanin gaussowskich w bibliotece Scikit-Learn
Analiza czynnikowa (FA)
Przyk ad zastosowania analizy czynnikowej w bibliotece Scikit-Learn
Analiza g ównych sk adowych (PCA)
Przyk ad zastosowania analizy PCA w bibliotece Scikit-Learn
Analiza sk adowych niezale nych (ICA)
Przyk adowa implementacja algorytmu FastICA w bibliotece Scikit-Learn
Jeszcze s owo o ukrytych modelach Markowa
Podsumowanie
145
146
148
151
154
157
159
164
167
173
175
178
180
181
6
Kup książkę
Poleć książkę
Spis tre ci
Rozdzia 6. Uczenie hebbowskie i mapy samoorganizuj ce
Regu a Hebba
Analiza regu y kowariancji
Stabilizacja wektora wag i regu a Oji
Sie Sangera
Przyk ad zastosowania sieci Sangera
Sie Rubnera-Tavana
Przyk ad zastosowania sieci Rubnera-Tavana
Mapy samoorganizuj ce
Przyk ad zastosowania mapy SOM
Podsumowanie
183
184
188
192
193
196
199
203
205
208
211
Rozdzia 7. Algorytmy klasteryzacji
Algorytm k-najbli szych s siadów
Drzewa KD
Drzewa kuliste
Przyk ad zastosowania algorytmu KNN w bibliotece Scikit-Learn
Algorytm centroidów
Algorytm k-means++
Przyk ad zastosowania algorytmu centroidów w bibliotece Scikit-Learn
Algorytm rozmytych c- rednich
Przyk ad zastosowania algorytmu rozmytych c- rednich w bibliotece Scikit-Fuzzy
Klasteryzacja widmowa
Przyk ad zastosowania klasteryzacji widmowej w bibliotece Scikit-Learn
Podsumowanie
213
213
217
218
220
223
225
227
235
239
242
246
248
Rozdzia 8. Uczenie zespo owe
Podstawy uczenia zespo ów
Lasy losowe
Przyk ad zastosowania lasu losowego w bibliotece Scikit-Learn
Algorytm AdaBoost
AdaBoost.SAMME
AdaBoost.SAMME.R
AdaBoost.R2
Przyk ad zastosowania algorytmu AdaBoost w bibliotece Scikit-Learn
Wzmacnianie gradientowe
Przyk ad wzmacniania gradientowego drzew w bibliotece Scikit-Learn
Zespo y klasyfikatorów g osuj cych
Przyk ad zastosowania klasyfikatorów g osuj cych
Uczenie zespo owe jako technika doboru modeli
Podsumowanie
249
249
251
257
260
264
266
268
271
275
279
282
283
285
286
7
Kup książkę
Poleć książkę

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika:

Zgłoś jeśli naruszono regulamin