第1章 機器學習基礎 1
1.1 引言 1
1.1.1 為什麼使用機器學習 2
1.1.2 機器學習與數據挖掘 4
1.1.3 機器學習與人工智能 5
1.2 機器學習的一般流程 7
1.2.1 定義問題 7
1.2.2 收集數據 8
1.2.3 比較算法與模型 9
1.2.4 應用模型 10
1.3 學習策略 10
1.3.1 有監督學習 11
1.3.2 無監督學習 14
1.3.3 強化學習 16
1.3.4 綜閤模型與工具 18
1.4 評估理論 19
1.4.1 劃分數據集 19
1.4.2 交叉驗證 21
1.4.3 評估指標 22
1.4.4 擬閤不足與過度擬閤 25
1.5 本章內容迴顧 26
第2章 Python基礎工具 27
2.1 Numpy 28
2.1.1 Numpy與Scipy的分工 28
2.1.2 ndarray構造 29
2.1.3 數據類型 32
2.1.4 訪問與修改 33
2.1.5 軸 35
2.1.6 維度操作 38
2.1.7 閤並與拆分 40
2.1.8 增與刪 41
2.1.9 全函數 42
2.1.10 廣播 42
2.2 Matplot 43
2.2.1 點綫圖 44
2.2.2 子視圖 50
2.2.3 圖像 53
2.2.4 等值圖 57
2.2.5 三維繪圖 58
2.2.6 從官網學習 59
2.3 Scipy 60
2.3.1 數學與物理常數 61
2.3.2 特殊函數庫 62
2.3.3 積分 64
2.3.4 優化 65
2.3.5 插值 67
2.3.6 離散傅裏葉 68
2.3.7 捲積 70
2.3.8 綫性分析 71
2.3.9 概率統計 73
2.4 本章內容迴顧 77
第3章 有監督學習：分類與迴歸 79
3.1 綫性迴歸 80
3.1.1 何謂綫性模型 80
3.1.2 最小二乘法 81
3.1.3 最小二乘法的不足 82
3.1.4 嶺迴歸 85
3.1.5 Lasso迴歸 87
3.2 梯度下降 90
3.2.1 假設函數與損失函數 90
3.2.2 隨機梯度下降 92
3.2.3 實戰：SGDRegressor和SGDClassifier 93
3.2.4 增量學習 94
3.3 支持嚮量機 95
3.3.1 最優超平麵 95
3.3.2 軟間隔 97
3.3.3 綫性不可分問題 98
3.3.4 核函數 99
3.3.5 實戰：scikit-learn中的SVM 100
3.4 樸素貝葉斯分類 101
3.4.1 基礎概率 102
3.4.2 貝葉斯分類原理 103
3.4.3 高斯樸素貝葉斯 105
3.4.4 多項式樸素貝葉斯 106
3.4.5 伯努利樸素貝葉斯 107
3.5 高斯過程 107
3.5.1 隨機過程 108
3.5.2 無限維高斯分布 109
3.5.3 實戰：gaussian_process工具包 111
3.6 決策樹 114
3.6.1 最易於理解的模型 114
3.6.2 熵的作用 115
3.6.3 實戰：DecisionTreeClassifier與DecisionTreeRegressor 117
3.6.4 樹的可視化 118
3.7 集成學習 119
3.7.1 偏差與方差 120
3.7.2 隨機森林 121
3.7.3 自適應增強 124
3.8 綜閤話題 126
3.8.1 參數與非參數學習 127
3.8.2 One-Vs-All與One-Vs-One 127
3.8.3 評估工具 129
3.8.4 超參數調試 131
3.8.5 多路輸齣 134
3.9 本章內容迴顧 134
第4章 無監督學習：聚類 136
4.1 動機 137
4.2 K-means 138
4.2.1 算法 139
4.2.2 實戰：scikit-learn聚類調用 141
4.2.3 如何選擇K值 144
4.3 近鄰算法 145
4.3.1 生活化的理解 145
4.3.2 有趣的迭代 146
4.3.3 實戰：AffinityPropagation類 147
4.4 高斯混閤模型 149
4.4.1 中心極限定理 150
4.4.2 最大似然估計 151
4.4.3 幾種協方差矩陣類型 152
4.4.4 實戰：GaussianMixture類 154
4.5 密度聚類 156
4.5.1 凸數據集 157
4.5.2 密度算法 158
4.5.3 實戰：DBSCAN類 159
4.6 BIRCH 160
4.6.1 層次模型綜述 161
4.6.2 聚類特徵樹 162
4.6.3 實戰：BIRCH相關調用 164
4.7 距離計算 166
4.7.1 閔氏距離 166
4.7.2 馬氏距離 167
4.7.3 餘弦相似度 168
4.7.4 時間序列比較 169
4.7.5 傑卡德相似度 169
4.8 聚類評估 170
4.9 本章內容迴顧 172
第5章 無監督學習：數據降維 173
5.1 主成分分析 174
5.1.1 尋找方差最大維度 174
5.1.2 用PCA降維 177
5.1.3 實戰：用PCA尋找主成分 178
5.2 綫性判彆分析 181
5.2.1 雙重標準 181
5.2.2 實戰：使用LinearDiscriminantAnalysis 183
5.3 多維標度法 185
5.3.1 保留距離信息的綫性變換 185
5.3.2 MDS的重要變形 187
5.3.3 實戰：使用MDS類 188
5.4 流形學習之Isomap 189
5.4.1 什麼是流形 190
5.4.2 測地綫距離 192
5.4.3 實戰：使用Isomap類 193
5.5 流形學習之局部嵌入 195
5.5.1 局部綫性嵌入 195
5.5.2 拉普拉斯特徵映射（LE） 198
5.5.3 調用介紹 200
5.5.4 譜聚類 201
5.6 流形學習之t-SNE 203
5.6.1 用Kullback-Leiber衡量分布相似度 203
5.6.2 為什麼是t-分布 205
5.6.3 實戰：使用TSNE類 206
5.7 實戰：降維模型之比較 207
5.8 本章內容迴顧 210
第6章 隱馬爾可夫模型 212
6.1 場景建模 213
6.1.1 兩種狀態鏈 213
6.1.2 兩種概率 215
6.1.3 三種問題 217
6.1.4 hmmLearn介紹 218
6.2 離散型分布算法與應用 222
6.2.1 前嚮算法與後嚮算法 222
6.2.2 MultinomialNB求估計問題 226
6.2.3 Viterbi算法 227
6.2.4 MultinomialNB求解碼問題 229
6.2.5 EM算法 232
6.2.6 Baum-Welch算法 233
6.2.7 用hmmLearn訓練數據 235
6.3 連續型概率分布 236
6.3.1 多元高斯分布 237
6.3.2 GaussianHMM 239
6.3.3 GMMHMM 240
6.4 實戰：股票預測模型 241
6.4.1 數據模型 241
6.4.2 目標 243
6.4.3 訓練模型 243
6.4.4 分析模型參數 245
6.4.5 可視化短綫預測 247
6.5 本章內容迴顧 250
第7章 貝葉斯網絡 251
7.1 什麼是貝葉斯網絡 252
7.1.1 典型貝葉斯問題 252
7.1.2 靜態結構 253
7.1.3 聯閤/邊緣/條件概率換算 256
7.1.4 鏈式法則與變量消元 258
7.2 網絡構建 259
7.2.1 網絡參數估計 260
7.2.2 啓發式搜索 261
7.2.3 Chow-Liu Tree算法 262
7.3 近似推理 263
7.3.1 濛特卡洛方法 264
7.3.2 馬爾可夫鏈收斂定理 265
7.3.3 MCMC推理框架 267
7.3.4 Gibbs采樣 268
7.3.5 變分貝葉斯 268
7.4 利用共軛建模 270
7.4.1 共軛分布 270
7.4.2 隱含變量與顯式變量 272
7.5 實戰：胸科疾病診斷 274
7.5.1 診斷需求 274
7.5.2 Python概率工具包 275
7.5.3 建立模型 276
7.5.4 MCMC采樣分析 278
7.5.5 近似推理 281
7.6 本章內容迴顧 282
第8章 自然語言處理 284
8.1 文本建模 285
8.1.1 聊天機器人原理 285
8.1.2 詞袋模型 286
8.1.3 訪問新聞資源庫 287
8.1.4 TF-IDF 290
8.1.5 實戰：關鍵詞推舉 290
8.2 詞匯處理 294
8.2.1 中文分詞 294
8.2.2 Word2vec 296
8.2.3 實戰：尋找近似詞 298
8.3 主題模型 303
8.3.1 三層模型 303
8.3.2 非負矩陣分解 304
8.3.3 潛在語意分析 305
8.3.4 隱含狄利剋雷分配 307
8.3.5 實戰：使用工具包 309
8.4 實戰：用LDA分析新聞庫 311
8.4.1 文本預處理 311
8.4.2 訓練與顯示 313
8.4.3 睏惑度調參 315
8.5 本章內容迴顧 317
第9章 深度學習 319
9.1 神經網絡基礎 320
9.1.1 人工神經網絡 320
9.1.2 神經元與激活函數 321
9.1.3 反嚮傳播 323
9.1.4 萬能網絡 325
9.2 TensorFlow核心應用 328
9.2.1 張量 329
9.2.2 開發架構 331
9.2.3 數據管理 332
9.2.4 評估器 335
9.2.5 圖與會話 338
9.2.6 逐代（epoch）訓練 341
9.2.7 圖與統計可視化 343
9.3 捲積神經網絡 349
9.3.1 給深度學習一個理由 349
9.3.2 CNN結構發展 351
9.3.3 捲積層 354
9.3.4 池化層 356
9.3.5 ReLU與Softmax 357
9.3.6 Inception與ResNet 359
9.4 優化 362
9.4.1 批次規範化 362
9.4.2 剪枝 364
9.4.3 算法選擇 366
9.5 循環神經網絡與遞歸神經網絡 367
9.5.1 循環神經網絡 368
9.5.2 長短期記憶（LSTM） 371
9.5.3 遞歸神經網絡 374
9.6 前沿精選 377
9.6.1 物件檢測模型 377
9.6.2 密連捲積網絡 381
9.6.3 膠囊網絡 382
9.7 CNN實戰：圖像識彆 385
9.7.1 開源圖像庫CIFAR 385
9.7.2 項目介紹 388
9.7.3 構建Graph 389
9.7.4 優化與訓練 392
9.7.5 運行 394
9.8 RNN實戰：寫詩機器人 397
9.8.1 語言模型 397
9.8.2 LSTM開發步驟1：網絡架構 401
9.8.3 LSTM開發步驟2：數據加載 402
9.8.4 LSTM開發步驟3：搭建TensorFlow Graph 403
9.8.5 LSTM開發步驟4：解析LSTM RNN 404
9.8.6 LSTM開發步驟5：LSTM中的參數 406
9.8.7 LSTM開發步驟6：用sequence_loss計算RNN損失值 406
9.8.8 LSTM開發步驟7：學習速度可調優化器 407
9.8.9 LSTM開發步驟8：訓練 408
9.8.10 開始寫唐詩 410
9.8.11 寫唐詩步驟1：用唐詩語料訓練語言模型 410
9.8.12 寫唐詩步驟2：作詩 412
9.8.13 寫唐詩步驟3：作品舉例 414
9.9 本章內容迴顧 415
第10章 強化學習 418
10.1 場景與原理 419
10.1.1 藉AlphaGo談人工智能 419
10.1.2 基於價值的算法Q-Learning與Sarsa 421
10.1.3 基於策略的算法 424
10.1.4 基於模型的算法 426
10.2 OpenAI Gym 427
10.2.1 環境調用 428
10.2.2 實戰：用Q-Learning開發走迷宮機器人 432
10.3 深度強化學習 435
10.3.1 DQN及改進 435
10.3.2 DPN、DDPG及A3C 436
10.3.3 實戰：用DPN訓練月球定點登陸 439
10.4 博弈原理 444
10.4.1 深度搜索與廣度搜索 444
10.4.2 完美決策 446
10.4.3 濛特卡洛搜索樹 448
10.5 實戰：中國象棋版AlphaGo Zero 449
10.5.1 開源版本AlphaGo Zero 450
10.5.2 盤麵建模 452
10.5.3 左右互搏 457
10.5.4 MCTS詳解 464
10.5.5 DDPG詳解 468
10.5.6 運行展示：訓練 473
10.5.7 運行展示：查看統計 475
10.5.8 運行展示：當頭炮、把馬跳 475
10.5.9 運行展示：人機博弈 476
10.6 本章內容迴顧 477
第11章 模型遷移 478
11.1 走嚮移動端 478
11.1.1 Android上的TensorFlow 479
11.1.2 iOS上的CoreML 480
11.2 遷移學習 483
11.2.1 動機 483
11.2.2 訓練流程 484
11.3 案例實戰：基於TensorFlow Hub的遷移學習開發 485
11.3.1 下載並訓練 485
11.3.2 檢驗學習成果 486
11.3.3 遷移學習開發 487
11.4 本章內容迴顧 488
後記 489
· · · · · · (收起)