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第1 章　 平臺配置和文件操作  1

　 　 1. 1　 環境配置 1

　 　 1. 2　 軟件的安裝 7

　 　 1. 3　 文件操作 7

　 　 1. 4　 數據讀取 9

　 　 1. 5　 常見的模塊  13

　 　 1. 6　 數據標注  16

　 　 1. 7　 Python debug 工具  17

第2 章　 距離度量和標準化 21

　 　 2. 1　 距離度量  21

　 　 2. 2　 標準化  26

　 　 2. 3　 正則化  29

第3 章　 數據探索  33

　 　 3. 1　 變量識別與分析  33

　 　 3. 2　 缺失值處理  36

　 　 3. 3　 異常值處理  40

　 　 3. 4　 變量轉換  53

　 　 3. 5　 變量生成  55

　 　 3. 6　 查看數據分布  56

          3. 7　 不平衡數據小樣本生成  60

　 　 3. 8　 預測明天是否下雨  63

第4 章　 特征工程  70

　 　 4. 1　 數據預處理  70

　 　 4. 2　 特征處理  71

　 　 4. 3　 特征降維  72

　 　 4. 4　 特征選擇  80

第5 章　 模型訓練  87

　 　 5. 1　 線性模型  87

　 　 5. 2　 樹模型  90

　 　 5. 3　 神經網絡 126

第6 章　 模型融合 140

　 　 6. 1　 構建多樣性 140

　 　 6. 2　 訓練過程的融合 141

　 　 6. 3　 訓練結果的融合 152

　 　 6. 4　 交叉驗證 162

第7 章　 性能度量和最優化問題 167

　 　 7. 1　 費馬定理、 拉格朗日乘子、 KKT  168

　 　 7. 2　 數值優化算法 169

　 　 7. 3　 機器學習的優化方法 174

　 　 7. 4　 機器學習的評估方法和檢驗方法 177

　 　 7. 5　 過擬合和欠擬合 183

第8 章　 關聯規則 187

　 　 8. 1　 Apriori 算法  187

　 　 8. 2　 FPTree 樹  197

第9 章　 回歸問題 208

　 　 9. 1　 線性回歸 208

　 　 9. 2　 邏輯回歸 217

第10 章　 Bayes 算法  223

　 　 10. 1　 樸素貝葉斯  223

　 　 10. 2　 貝葉斯網絡  225

第11 章　 聚類算法  229

　 　 11. 1　 K-means 聚類算法  229

　 　 11. 2　 GMM 高斯混合模型聚類算法 232

　 　 11. 3　 聚類算法  236

　 　 11. 4　 基于密度的聚類算法  238

　 　 11. 5　 基于譜聚類算法  241

　 　 11. 6　 Birth 聚類  242

第12 章　 支持向量機  247

　 　 12. 1　 SVM 算法原理  248

　 　 12. 2　 對偶問題  249

　 　 12. 3　 松弛變量  251

　 　 12. 4　 核函數  252

　 　 12. 5　 軟間隔和正則化  255

第13 章　 推薦算法  263

　 　 13. 1　 基于用戶的協同過濾  264

　 　 13. 2　 基于項目的協同過濾  269

第14 章　 深度學習  274

　 　 14. 1　 BP 網絡 274

　 　 14. 2　 卷積神經網絡  279

　 　 14. 3　 循環神經網絡  289

第15 章　 遷移學習  294

第16 章　 強化學習  303

　 　 16. 1　 強化學習基本概念  303

　 　 16. 2　 基于值函數的強化學習方法  304

          16. 3　 使用 PyTorch 進行強化學習  304

第17 章　 圖像處理  309

　 　 17. 1　 圖像處理系統基本工作流程概述  309

　 　 17. 2　 圖像處理的應用  310

第18 章　 蒙特卡洛算法  318

　 　 18. 1　 拒絕采樣  319

　 　 18. 2　 最大期望算法  320

　 　 18. 3　 MCMC、 Gibbs  326

第19 章　 綜合實驗  335

　 　 19. 1　 知識圖譜  335

　 　 19. 2　 時間序列  343

　 　 19. 3　 自然語言處理  351