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第1章 机器学习引言1

1.1什么是机器学习1

1.2分类方法概述2

1.3聚类方法概述2

1.4监督学习概述3

1.5无监督学习概述4

1.6增强学习概述4

1.7结构化预测概述5

1.8神经网络概述5

1.9深度学习概述6

第2章 分类7

2.1引言7

2.2判别函数分析：地下卤水地质化学测量8

2.3多元逻辑回归：理解学生的课程计划选择15

2.4 Tobit回归：评估学生的学术能力20

2.5泊松回归：理解加拉帕戈斯群岛现存物种27

第3章 聚类38

3.1引言38

3.2层次聚类：世界银行样本数据集39

3.3层次聚类：1999～2010年亚马逊雨林的烧毁情况44

3.4层次聚类：基因聚类55

3.5二进制聚类：数学测验68

3.6 k均值聚类：欧洲各国蛋白质消耗量75

3.7 k均值聚类：食品80

第4章 模型选择和正则化86

4.1引言86

4.2压缩方法：每天消耗的卡路里87

4.3降维方法：Delta航空公司航空队100

4.4主成分分析：理解世界菜肴109

第5章 非线性114

5.1广义加性模型：衡量新西兰的家庭收入114

5.2平滑样条：理解汽车和速度119

5.3局部回归：理解干旱警告和影响129

第6章 监督学习136

6.1引言136

6.2决策树学习：对胸痛患者的预先医疗护理指示137

6.3决策树学习：基于收入的房地产价值分布145

6.4决策树学习：预测股票走势方向154

6.5朴素贝叶斯：预测股票走势方向170

6.6随机森林：货币交易策略184

6.7支持向量机：货币交易策略193

6.8随机梯度下降：成人收入201

第7章 无监督学习208

7.1引言208

7.2自组织映射：可视化热图209

7.3矢量量化：图像聚类212

第8章 增强学习217

8.1引言217

8.2马尔可夫链：股票区制转移模型218

8.3马尔可夫链：多渠道归因模型229

8.4马尔可夫链：汽车租赁代理服务239

8.5连续马尔可夫链：加油站的车辆服务243

8.6蒙特卡罗模拟：校准Hull-White短期利率247

第9章 结构化预测257

9.1引言257

9.2隐马尔可夫模型：欧元和美元257

9.3隐马尔可夫模型：区制检测263

第10章 神经网络270

10.1引言270

10.2为S＆P 500建模270

10.3衡量失业率278

第11章 深度学习292

11.1引言292

11.2循环神经网络：预测周期信号292

第12章 案例研究：探索世界银行数据299

12.1引言299

12.2探索世界银行数据299

第13章 案例研究：再保险合同定价316

13.1引言316

13.2再保险合同定价316

第14章 案例研究：用电量预测329

14.1引言329

14.2用电量测量329