小说相关信息

书名： 阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇

作者： 李明远

出版时间： 2023年9月

出版社： 清华大学出版社

书籍简介：

本书是基于阿里云天池平台上的真实竞赛案例编写而成的一本系统性学习书籍。全书以机器学习为核心，从数据预处理到模型构建再到实际应用，为读者提供了详尽的理论知识与实战技巧。书中通过多个经典赛题的解析，帮助读者掌握如何利用机器学习技术解决实际问题。无论是初学者还是有一定经验的数据科学家，都能从中受益匪浅。本书不仅注重理论深度，还特别强调实践操作，让每一位读者都能在学习过程中快速提升自己的技能。

自编目录章节

第一部分 入门篇

1. 机器学习概述

- 什么是机器学习？

- 机器学习的基本流程

- 常见算法分类

2. Python基础与工具介绍

- Python编程语言简介

- NumPy、Pandas等常用库的应用

- Jupyter Notebook的使用方法

3. 数据预处理

- 数据清洗的重要性

- 缺失值处理策略

- 特征工程的基本步骤

第二部分 核心篇

4. 回归分析

- 线性回归模型详解

- 多元线性回归案例分析

- 岭回归与Lasso回归对比

5. 分类算法

- 决策树原理及其优缺点

- 支持向量机（SVM）的工作机制

- K近邻算法的实际应用

6. 聚类技术

- K均值聚类的基本概念

- 层次聚类法的特点与局限性

- 实战案例：用户分群策略制定

7. 神经网络与深度学习

- 深度学习框架TensorFlow入门

- 卷积神经网络在图像识别中的应用

- 循环神经网络解决序列预测问题

第三部分 实战篇

8. 天池大赛案例一：房价预测挑战

- 赛题背景及目标设定

- 数据探索与特征工程

- 模型选择与调优过程

9. 天池大赛案例二：电商用户行为分析

- 数据收集与清理

- 用户画像构建方法

- 推荐系统的设计思路

10. 天池大赛案例三：医疗健康领域预测

- 医疗数据特点分析

- 生存分析模型介绍

- 预测结果评估标准探讨

第四部分 提升篇

11. 模型集成技术

- 集成学习的概念与发展

- Bagging与Boosting的区别

- Stacking的具体实现方式

12. 大规模分布式计算

- Spark框架的基础知识

- Hadoop生态系统的作用

- 在云计算环境下的部署实践

13. 未来趋势展望

- 强化学习的应用前景

- 自然语言处理的新突破

- 开源社区对行业发展的推动作用

希望这份信息能够满足您的需求！如果需要进一步调整或补充，请随时告知。