機器學習在線 解析阿里云機器學習平臺epub

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2019年12月18日12:17:32 評論 17閱讀5分19秒

機器學習在線 解析阿里云機器學習平臺 作者:楊旭

機器學習在線 解析阿里云機器學習平臺 出版社: 電子工業出版社

機器學習在線 解析阿里云機器學習平臺 內容簡介

以機器學習中的典型案例為主線,條分縷析梳理阿里云的平臺功能,講解如何用阿里云的機器學習平臺來實現各類應用,包括商家作弊檢測、生存預測、信用風險預測、用戶購買行為預測等,并完整地介紹了機器學習的基本原理與實踐技巧。

機器學習在線 解析阿里云機器學習平臺 目錄

前言

第1章 阿里云機器學習

1.1 產品特點

1.2 名詞解釋

1.3 構建機器學習實驗

1.3.1 新建實驗

1.3.2 使用組件搭建工作流

1.3.3 運行實驗、查看結果

1.3.4 模型部署、在線預測

第2章 商家作弊行為檢測

2.1 數據探索

2.2 建模、預測和評估

2.3 嘗試其他分類模型

2.4 判斷商家作弊

第3章 生存預測

3.1 數據集一

3.1.1 特征分析

3.1.2 生存預測

3.2 數據集二

3.2.1 隨機森林模型

3.2.2 樸素貝葉斯模型

第4章 信用風險預測

4.1 整體流程

4.1.1 特征啞元化

4.1.2 特征重要性

4.2 模型效果評估

4.3 減少模型特征的個數

第5章 用戶購買行為預測

5.1 數據探索

5.2 思路

5.2.1 用戶和品牌的各種特征

5.2.2 二分類模型訓練

5.3 計算訓練數據集

5.3.1 原始數據劃分

5.3.2 計算特征

5.3.3 計算標簽

5.4 二分類模型訓練

5.4.1 正負樣本配比

5.4.2 邏輯回歸算法

5.4.3 隨機森林算法

第6章 聚類與分類

6.1 數據可視化

6.2 K-Means聚類

6.2.1 聚類、評估流程

6.2.2 聚成兩類

6.2.3 聚成三類

6.3 K最近鄰算法

6.3.1 使用KNN算法進行分類

6.3.2 算法比較

6.4 多分類模型

6.4.1 使用樸素貝葉斯算法

6.4.2 使用邏輯回歸多分類算法

6.4.3 使用隨機森林算法

6.4.4 各多分類模型效果對比

第7章 葡萄酒品質預測

7.1 數據探索

7.2 線性回歸

7.3 GBDT回歸

8.1 分詞

8.2 詞頻統計

8.3 單詞的區分度

8.4 字符串比較

8.5 抽取關鍵詞、關鍵句

8.5.1 原理簡介

8.5.2 完整流程

8.6 主題模型

8.6.1 LDA模型

8.6.2 新聞的主題模型

8.6.3 數據預處理

8.6.4 主題與原始分類的關系

8.7 單詞映射為向量

8.7.1 相近單詞

8.7.2 單詞聚類

8.8 組件使用小結

第9章 基于用戶退貨描述的賠付預測

9.1 思路

9.2 訓練集的特征生成

9.3 測試集的特征生成

9.4 模型訓練、預測、評估

9.5 提高召回率

第10章 情感分析

10.1 詞袋模型

10.1.1 訓練集的特征生成

10.1.2 測試集的特征生成

10.1.3 模型訓練、預測、評估

10.2 詞向量模型

10.2.1 特征生成

10.2.2 模型訓練

第11章 影片推薦

11.1 協同過濾

11.2 整體流程

11.3 預處理,過濾出好評信息

11.4 計算影片間的相似度

11.5 計算用戶可能喜歡的影片

11.6 查看推薦效果

第12章 支持深度學習框架

12.1 TensorFlow組件簡介

12.2 Softmax模型

12.3 深度神經網絡

附錄A

A.1 免費體驗

A.2 數據導入

A.3 數據預處理

A.3.1 采樣

A.3.2 數據合并

A.3.3 標準化、歸一化、缺失值填充

13.3.4 過濾與映射

13.3.5 數據拆分

機器學習在線 解析阿里云機器學習平臺 精彩文摘

阿里云機器學習平臺是構建在阿里云MaxCompute計算平臺之上,集數據處理、建模、離線預測、在線預測為一體的機器學習算法平臺。用戶通過拖曳可視化的操作組件來進行試驗,使得沒有機器學習背景的工程師也可以輕易上手玩轉數據挖掘。平臺提供了豐富的組件,包括數據預處理、特征工程、算法組件、預測與評估。平臺目前整合了阿里集團內最先進的算法,為集團內、外不同用戶提供算法服務。

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