资源名称：Java机器学习

内容简介：

本书介绍如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础知识，又提供实战案例。主要内容包括：机器学习基本概念、原理，Weka、Mahout、Spark等常见机器学习库的用法，各类机器学习常见任务，包括分类、预测预报、物篮分析、检测异常、行为识别、图像识别以及文本分析。*后还提供了相关Web资源、各种技术研讨会议以及机器学习挑战赛等阶所需内容。 本书适合机器学习门者，尤其是想使用Java机器学习库行数据分析的读者。

资源目录：

第1章　机器学习应用快速入门　　1

1.1　机器学习与数据科学　　1

1.1.1　机器学习能够解决的问题　　2

1.1.2　机器学习应用流程　　3

1.2　数据与问题定义　　4

1.3　数据收集　　5

1.3.1　发现或观察数据　　5

1.3.2　生成数据　　6

1.3.3　采样陷阱　　7

1.4　数据预处理　　7

1.4.1　数据清洗　　8

1.4.2　填充缺失值　　8

1.4.3　剔除异常值　　8

1.4.4　数据转换　　9

1.4.5　数据归约　　10

1.5　无监督学习　　10

1.5.1　查找相似项目　　10

1.5.2　聚类　　12

1.6　监督学习　　13

1.6.1　分类　　14

1.6.2　回归　　16

1.7　泛化与评估　　18

1.8　小结　　21

第2章　面向机器学习的Java库与平台　　22

2.1　Java环境　　22

2.2　机器学习库　　23

2.2.1　Weka　　23

2.2.2　Java机器学习　　25

2.2.3　Apache Mahout　　26

2.2.4　Apache Spark　　27

2.2.5　Deeplearning4j　　28

2.2.6　MALLET　　29

2.2.7　比较各个库　　30

2.3　创建机器学习应用　　31

2.4　处理大数据　　31

2.5　小结　　33

第3章　基本算法——分类、回归和聚类　　34

3.1　开始之前　　34

3.2　分类　　35

3.2.1　数据　　35

3.2.2　加载数据　　36

3.2.3　特征选择　　37

3.2.4　学习算法　　38

3.2.5　对新数据分类　　40

3.2.6　评估与预测误差度量　　41

3.2.7　混淆矩阵　　41

3.2.8　选择分类算法　　42

3.3　回归　　43

3.3.1　加载数据　　43

3.3.2　分析属性　　44

3.3.3　创建与评估回归模型　　45

3.3.4　避免常见回归问题的小技巧　　48

3.4　聚类　　49

3.4.1　聚类算法　　49

3.4.2　评估　　50

3.5　小结　　51

第4章　利用集成方法预测客户关系　　52

4.1　客户关系数据库　　52

4.1.1　挑战　　53

4.1.2　数据集　　53

4.1.3　评估　　54

4.2　最基本的朴素贝叶斯分类器基准　　55

4.2.1　获取数据　　55

4.2.2　加载数据　　56

4.3　基准模型　　58

4.3.1　评估模型　　58

4.3.2　实现朴素贝叶斯基准线　　59

4.4　使用集成方法进行高级建模　　60

4.4.1　开始之前　　60

4.4.2　数据预处理　　61

4.4.3　属性选择　　62

4.4.4　模型选择　　63

4.4.5　性能评估　　66

4.5　小结　　66

第5章　关联分析　　67

5.1　购物篮分析　　67

5.2　关联规则学习　　69

5.2.1　基本概念　　69

5.2.2　Apriori算法　　71

5.2.3　FP-增长算法　　71

5.2.4　超市数据集　　72

5.3　发现模式　　73

5.3.1　Apriori算法　　73

5.3.2　FP-增长算法　　74

5.4　在其他领域中的应用　　75

5.4.1　医疗诊断　　75

5.4.2　蛋白质序列　　75

5.4.3　人口普查数据　　76

5.4.4　客户关系管理　　76

5.4.5　IT运营分析　　76

5.5　小结　　77

第6章　使用Apache Mahout制作推荐引擎　　78

6.1　基本概念　　78

6.1.1　关键概念　　79

6.1.2　基于用户与基于项目的分析　　79

6.1.3　计算相似度的方法　　80

6.1.4　利用与探索　　81

6.2　获取Apache Mahout　　81

6.3　创建一个推荐引擎　　84

6.3.1　图书评分数据集　　84

6.3.2　加载数据　　84

6.3.3　协同过滤　　89

6.4　基于内容的过滤　　97

6.5　小结　　97

第7章　欺诈与异常检测　　98

7.1　可疑与异常行为检测　　98

7.2　可疑模式检测　　99

7.3　异常模式检测　　100

7.3.1　分析类型　　100

7.3.2　事务分析　　101

7.3.3　规划识别　　101

7.4　保险理赔欺诈检测　　101

7.4.1　数据集　　102

7.4.2　为可疑模式建模　　103

7.5　网站流量异常检测　　107

7.5.1　数据集　　107

7.5.2　时序数据中的异常检测　　108

7.6　小结　　113

第8章　利用Deeplearning4j进行图像识别　　114

8.1　图像识别简介　　114

8.2　图像分类　　120

8.2.1　Deeplearning4j　　120

8.2.2　MNIST数据集　　121

8.2.3　加载数据　　121

8.2.4　创建模型　　122

8.3　小结　　128

第9章　利用手机传感器进行行为识别　　129

9.1　行为识别简介　　129

9.1.1　手机传感器　　130

9.1.2　行为识别流水线　　131

9.1.3　计划　　132

9.2　从手机收集数据　　133

9.2.1　安装Android Studio　　133

9.2.2　加载数据采集器　　133

9.2.3　收集训练数据　　136

9.3　创建分类器　　138

9.3.1　减少假性转换　　140

9.3.2　将分类器嵌入移动应用　　142

9.4　小结　　143

第10章　利用Mallet进行文本挖掘——主题模型与垃圾邮件检测　　144

10.1　文本挖掘简介　　144

10.1.1　主题模型　　145

10.1.2　文本分类　　145

10.2　安装Mallet　　146

10.3　使用文本数据　　147

10.3.1　导入数据　　149

10.3.2　对文本数据做预处理　　150

10.4　为BBC新闻做主题模型　　152

10.4.1　BBC数据集　　152

10.4.2　建模　　153

10.4.3　评估模型　　155

10.4.4　重用模型　　156

10.5　垃圾邮件检测　　157

10.5.1　垃圾邮件数据集　　158

10.5.2　特征生成　　159

10.5.3　训练与测试模型　　160

10.6　小结　　161

第11章　机器学习进阶　　162

11.1　现实生活中的机器学习　　162

11.1.1　噪声数据　　162

11.1.2　类不平衡　　162

11.1.3　特征选择困难　　163

11.1.4　模型链　　163

11.1.5　评价的重要性　　163

11.1.6　从模型到产品　　164

11.1.7　模型维护　　164

11.2　标准与标记语言　　165

11.2.1　CRISP-DM　　165

11.2.2　SEMMA方法　　166

11.2.3　预测模型标记语言　　166

11.3　云端机器学习　　167

11.4　Web资源与比赛　　168

11.4.1　数据集　　168

11.4.2　在线课程　　169

11.4.3　比赛　　170

11.4.4　网站与博客　　170

11.4.5　场馆与会议　　171

11.5　小结　　171

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