Java机器学习

第1章　机器学习应用快速入门\t1

1．1　机器学习与数据科学\t1

1．1．1　机器学习能够解决的问题\t2

1．1．2　机器学习应用流程\t3

1．2　数据与问题定义\t4

1．3　数据收集\t5

1．3．1　发现或观察数据\t5

1．3．2　生成数据\t6

1．3．3　采样陷阱\t7

1．4　数据预处理\t7

1．4．1　数据清洗\t8

1．4．2　填充缺失值\t8

1．4．3　剔除异常值\t8

1．4．4　数据转换\t9

1．4．5　数据归约\t10

1．5　无监督学习\t10

1．5．1　查找相似项目\t10

1．5．2　聚类\t12

1．6　监督学习\t13

1．6．1　分类\t14

1．6．2　回归\t16

1．7　泛化与评估\t18

1．8　小结\t21

第2章　面向机器学习的Java库与

平台\t22

2．1　Java环境\t22

2．2　机器学习库\t23

2．2．1　Weka\t23

2．2．2　Java机器学习\t25

2．2．3　Apache Mahout\t26

2．2．4　Apache Spark\t27

2．2．5　Deeplearning4j\t28

2．2．6　MALLET\t29

2．2．7　比较各个库\t30

2．3　创建机器学习应用\t31

2．4　处理大数据\t31

2．5　小结\t33

第3章　基本算法——分类、回归、

聚类\t34

3．1　开始之前\t34

3．2　分类\t35

3．2．1　数据\t35

3．2．2　加载数据\t36

3．2．3　特征选择\t37

3．2．4　学习算法\t38

3．2．5　对新数据分类\t40

3．2．6　评估与预测误差度量\t41

3．2．7　混淆矩阵\t41

3．2．8　选择分类算法\t42

3．3　回归\t43

3．3．1　加载数据\t43

3．3．2　分析属性\t44

3．3．3　创建与评估回归模型\t45

3．3．4　避免常见回归问题的小技巧\t48

3．4　聚类\t49

3．4．1　聚类算法\t49

3．4．2　评估\t50

3．5　小结\t51

第4章　利用集成方法预测客户关系\t52

4．1　客户关系数据库\t52

4．1．1　挑战\t53

4．1．2　数据集\t53

4．1．3　评估\t54

4．2　最基本的朴素贝叶斯分类器基准\t55

4．2．1　获取数据\t55

4．2．2　加载数据\t56

4．3　基准模型\t58

4．3．1　评估模型\t58

4．3．2　实现朴素贝叶斯基准线\t59

4．4　使用集成方法进行高级建模\t60

4．4．1　开始之前\t60

4．4．2　数据预处理\t61

4．4．3　属性选择\t62

4．4．4　模型选择\t63

4．4．5　性能评估\t66

4．5　小结\t66

第5章　关联分析\t67

5．1　购物篮分析\t67

5．2　关联规则学习\t69

5．2．1　基本概念\t69

5．2．2　Apriori算法\t71

5．2．3　FP-增长算法\t71

5．2．4　超市数据集\t72

5．3　发现模式\t73

5．3．1　Apriori算法\t73

5．3．2　FP-增长算法\t74

5．4　在其他领域中的应用\t75

5．4．1　医疗诊断\t75

5．4．2　蛋白质序列\t75

5．4．3　人口普查数据\t76

5．4．4　客户关系管理\t76

5．4．5　IT运营分析\t76

5．5　小结\t77

第6章　使用Apache Mahout制作

推荐引擎\t78

6．1　基本概念\t78

6．1．1　关键概念\t79

6．1．2　基于用户与基于项目的分析\t79

6．1．3　计算相似度的方法\t80

6．1．4　利用与探索\t81

6．2　获取Apache Mahout\t81

6．3　创建一个推荐引擎\t84

6．3．1　图书评分数据集\t84

6．3．2　加载数据\t84

6．3．3　协同过滤\t89

6．4　基于内容的过滤\t97

6．5　小结\t97

第7章　欺诈与异常检测\t98

7．1　可疑与异常行为检测\t98

7．2　可疑模式检测\t99

7．3　异常模式检测\t100

7．3．1　分析类型\t100

7．3．2　事务分析\t101

7．3．3　规划识别\t101

7．4　保险理赔欺诈检测\t101

7．4．1　数据集\t102

7．4．2　为可疑模式建模\t103

7．5　网站流量异常检测\t107

7．5．1　数据集\t107

7．5．2　时序数据中的异常检测\t108

7．6　小结\t113

第8章　利用Deeplearning4j进行

图像识别\t114

8．1　图像识别简介\t114

8．2　图像分类\t120

8．2．1　Deeplearning4j\t120

8．2．2　MNIST数据集\t121

8．2．3　加载数据\t121

8．2．4　创建模型\t122

8．3　小结\t128

第9章　利用手机传感器进行

行为识别\t129

9．1　行为识别简介\t129

9．1．1　手机传感器\t130

9．1．2　行为识别流水线\t131

9．1．3　计划\t132

9．2　从手机收集数据\t133

9．2．1　安装Android Studio\t133

9．2．2　加载数据采集器\t133

9．2．3　收集训练数据\t136

9．3　创建分类器\t138

9．3．1　减少假性转换\t140

9．3．2　将分类器嵌入移动应用\t142

9．4　小结\t143

第10章　利用Mallet进行文本挖掘——

主题模型与垃圾邮件检测\t144

10．1　文本挖掘简介\t144

10．1．1　主题模型\t145

10．1．2　文本分类\t145

10．2　安装Mallet\t146

10．3　使用文本数据\t147

10．3．1　导入数据\t149

10．3．2　对文本数据做预处理\t150

10．4　为BBC新闻做主题模型\t152

10．4．1　BBC数据集\t152

10．4．2　建模\t153

10．4．3　评估模型\t155

10．4．4　重用模型\t156

10．5　垃圾邮件检测\t157

10．5．1　垃圾邮件数据集\t158

10．5．2　特征生成\t159

10．5．3　训练与测试模型\t160

10．6　小结\t161

第11章　机器学习进阶\t162

11．1　现实生活中的机器学习\t162

11．1．1　噪声数据\t162

11．1．2　类不平衡\t162

11．1．3　特征选择困难\t163

11．1．4　模型链\t163

11．1．5　评价的重要性\t163

11．1．6　从模型到产品\t164

11．1．7　模型维护\t164

11．2　标准与标记语言\t165

11．2．1　CRISP-DM\t165

11．2．2　SEMMA方法\t166

11．2．3　预测模型标记语言\t166

11．3　云端机器学习\t167

11．4　Web资源与比赛\t168

11．4．1　数据集\t168

11．4．2　在线课程\t169

11．4．3　比赛\t170

11．4．4　网站与博客\t170

11．4．5　场馆与会议\t171

11．5　小结\t171