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第1章關於預測的兩類核心算法
1.1為什麼這兩類算法如此有用
1.2什麼是懲罰迴歸方法
1.3什麼是集成方法
1.4算法的選擇
1.5構建預測模型的流程
1.5.1構造一個機器學習問題
1.5.2特徵提取和特徵工程
1.5.3確定訓練後的模型的性能
1.6各章內容及其依賴關係
1.7小結
1.8參考文獻
第2章通過理解數據來瞭解問題
2.1“解剖”一個新問題
2.1.1屬性和標簽的不同類型決定模型的選擇
2.1.2新數據集的注意事項
2.2分類問題：用聲納發現未爆炸的水雷
2.2.1“岩石vs水雷”數據集的物理特性
2.2.2“岩石vs水雷”數據集統計特徵
2.2.3用分位數圖展示異常點
2.2.4類彆屬性的統計特徵
2.2.5利用PythonPandas對“岩石vs水雷”數據集進行統計分析
2.3對“岩石vs水雷數據集”屬性的可視化展示
2.3.1利用平行坐標圖進行可視化展示
2.3.2屬性和標簽的關係可視化
2.3.3用熱圖（heatmap）展示屬性和標簽的相關性
2.3.4對“岩石vs
2.4基於因素變量的實數值預測鮑魚的年齡
2.4.1迴歸問題的平行坐標圖—鮑魚問題的變量關係可視化
2.4.2迴歸問題如何使用關聯熱圖—鮑魚問題的屬性對關係的可視化
2.5用實數值屬性預測實數值目標：評估紅酒口感
2.6多類彆分類問題：它屬於哪種玻璃
小結
參考文獻
第3章預測模型的構建：平衡性能、復雜性以及大數據
3.1基本問題：理解函數逼近
3.1.1使用訓練數據
3.1.2評估預測模型的性能
3.2影響算法選擇及性能的因素——復雜度以及數據
3.2.1簡單問題和復雜問題的對比
3.2.2一個簡單模型與復雜模型的對比
3.2.3影響預測算法性能的因素
3.2.4選擇一個算法：綫性或者非綫性
3.3度量預測模型性能
3.3.1不同類型問題的性能評價指標
3.3.2部署模型的性能模擬
3.4模型與數據的均衡
3.4.1通過權衡問題復雜度、模型復雜度以及數據集規模來選擇模型
3.4.2使用前嚮逐步迴歸來控製過擬閤
3.4.3評估並理解你的預測模型
3.4.4通過懲罰迴歸係數來控製過擬閤——嶺迴歸
小結
參考文獻
第4章懲罰綫性迴歸模型
4.1為什麼懲罰綫性迴歸方法如此有效
4.1.1足夠快速地估計係數
4.1.2變量的重要性信息
4.1.3部署時的預測足夠快速
4.1.4性能可靠
4.1.5稀疏解
4.1.6問題本身可能需要綫性模型
4.1.7什麼時候使用集成方法
4.2懲罰綫性迴歸：對綫性迴歸進行正則化以獲得最優性能
4.2.1訓練綫性模型：最小化錯誤以及更多
4.2.2嚮OLS公式中添加一個係數懲罰項
4.2.3其他有用的係數懲罰項：Manhattan以及ElasticNet
4.2.4為什麼套索懲罰會導緻稀疏的係數嚮量
4.2.5ElasticNet懲罰項包含套索懲罰項以及嶺懲罰項
4.3求解懲罰綫性迴歸問題
4.3.1理解最小角度迴歸與前嚮逐步迴歸的關係
4.3.2LARS如何生成數百個不同復雜度的模型
4.3.3從數百個LARS生成結果中選擇最佳模型
4.3.4使用Glmnet：非常快速並且通用
4.4基於數值輸入的綫性迴歸方法的擴展
4.4.1使用懲罰迴歸求解分類問題
4.4.2求解超過2種輸齣的分類問題
4.4.3理解基擴展：使用綫性方法來解決非綫性問題
4.4.4嚮綫性方法中引入非數值屬性
小結
參考文獻
第5章使用懲罰綫性方法來構建預測模型
5.1懲罰綫性迴歸的Python包
5.2多變量迴歸：預測紅酒口感
5.2.1構建並測試模型以預測紅酒口感
5.2.2部署前在整個數據集上進行訓練
5.2.3基擴展：基於原始屬性擴展新屬性來改進性能
5.3二分類：使用懲罰綫性迴歸來檢測未爆炸的水雷
5.3.1構建部署用的岩石水雷分類器
5.4多類彆分類—分類犯罪現場的玻璃樣本
小結
參考文獻
第6章集成方法
6.1二元決策樹
6.1.1如何利用二元決策樹進行預測
6.1.2如何訓練一個二元決策樹
6.1.3決策樹的訓練等同於分割點的選擇
6.1.4二元決策樹的過擬閤
6.1.5針對分類問題和類彆特徵所做的修改
6.2自舉集成：Bagging算法
6.2.1Bagging算法是如何工作的
6.2.2Bagging算法小結
6.3梯度提升法（GradientBoosting）
6.3.1梯度提升法的基本原理
6.3.2獲取梯度提升法的最佳性能
6.3.3針對多變量問題的梯度提升法
6.3.4梯度提升方法的小結
6.4隨機森林
6.4.1隨機森林：Bagging加上隨機屬性子集
6.4.2隨機森林的性能
6.4.3隨機森林小結
6.5小結
6.6參考文獻
第7章用Python構建集成模型
7.1用Python集成方法工具包解決迴歸問題
7.1.1構建隨機森林模型來預測紅酒口感
7.1.2用梯度提升預測紅酒品質
7.2用Bagging來預測紅酒口感
7.3Python集成方法引入非數值屬性
7.3.1對鮑魚性彆屬性編碼引入Python隨機森林迴歸方法
7.3.2評估性能以及變量編碼的重要性
7.3.3在梯度提升迴歸方法中引入鮑魚性彆屬性
7.3.4梯度提升法的性能評價以及變量編碼的重要性
7.4用Python集成方法解決二分類問題
7.4.1用Python隨機森林方法探測未爆炸的水雷
7.4.2構建隨機森林模型探測未爆炸水雷
7.4.3隨機森林分類器的性能
7.4.4用Python梯度提升法探測未爆炸水雷
7.4.5梯度提升法分類器的性能
7.5用Python集成方法解決多類彆分類問題
7.5.1用隨機森林對玻璃進行分類
7.5.2處理類不均衡問題
7.5.3用梯度提升法對玻璃進行分類
7.5.4評估在梯度提升法中使用隨機森林基學習器的好處
7.6算法比較
小結
參考文獻
· · · · · · (收起)