处理文本数据我们讨论过表示数据属性的两种类型的特征：连续特征与分类特征，前者用于描述数量，后者是固定列表中的元素。在许多应用中还可以见到第三种类型的特征：文本。举个例子，如果我们想要判断一封电子邮件是合法邮件还是垃圾邮件，那么邮件内容一定会包含对这个分类任务非常重要的信息。或者，我们可能想要了解一位政治家对移民 问题的看法。这个人的演讲或推文可能会提供有用的信息。在客户服务中，我们通常想知 道一条

频率域图像增强空间域和频率域为我们提供了不同的视角。在空间域中，函数的自变量 (x,y) 被视为二维空间中的一点，数字图像 f(x,y) 即为一个定义在二维空间中的矩形区域上的离散函数；换一个角度，如果将 f(x,y) 视为幅值变化的二维信号，则可以通过某些变换手段（如傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换和小波变换等）在频率域下对它进行分析。1、频率域滤波——与空间域滤波殊途同归在很多情况下，频率

聚类我们前面说过，聚类（clustering）是将数据集划分成组的任务，这些组叫作簇（cluster）。其目标是划分数据，使得一个簇内的数据点非常相似且不同簇内的数据点非常不同。与分类算法类似，聚类算法为每个数据点分配（或预测）一个数字，表示这个点属于哪个簇。1、K 均值聚类k 均值聚类是最简单也最常用的聚类算法之一。它试图找到代表数据特定区域的簇中心（cluster center）。算法交替执行

神经网络上一章我们学习了感知机。关于感知机，既有好消息，也有坏消息。好消息是，即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过，即便是计算机进行的复杂处理，感知机（理论上）也可以将其表示出来。坏消息是，设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，现在还是由人工进行的。上一章中，我们结合与门、或门的真值表人工决定了合适的权重。神经网络的出现就是为了解决刚才的坏消

处理文本数据我们讨论过表示数据属性的两种类型的特征：连续特征与分类特征，前者用于描述数量，后者是固定列表中的元素。在许多应用中还可以见到第三种类型的特征：文本。举个例子，如果我们想要判断一封电子邮件是合法邮件还是垃圾邮件，那么邮件内容一定会包含对这个分类任务非常重要的信息。或者，我们可能想要了解一位政治家对移民 问题的看法。这个人的演讲或推文可能会提供有用的信息。在客户服务中，我们通常想知 道一条

数据表示与特征工程到目前为止，我们一直假设数据是由浮点数组成的二维数组，其中每一列是描述点的连续特征（continuous feature）。对于许多应用而言，数据的收集方式并不是这样的。一种特别常见的特征类型就是分类特征（categorical feature），也叫离散特征（discrete feature）。这种特征通常并不是数值。分类特征与连续特征之间的区别类似于分类和回归之间的区别，只是

神经网络（深度学习）虽然深度学习在许多特定的使用场景应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。这里讨论一些相对简单的方法，即用于分类和回归的多层感知机（MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。MLP 也被称为（普通）前缀神经网络，有时也简称为神经网络。1、神经网络MLP 可以被视为广义的线性模型，执行多层处理后得到结论。还记得线性回归的预测公式为：y

朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的训练速度比线性模型更快。这种高效率所付出的代价是，朴素贝叶斯模型的泛化能力要比线性分类器（如 LogisticRegression 和 LinearSVC）稍差。朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于，它通过单独查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据。scikit-learn 中实现了三种朴素贝叶斯分类器：GaussianNB、BernoulliN

神经网络（深度学习）虽然深度学习在许多特定的使用场景应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。这里讨论一些相对简单的方法，即用于分类和回归的多层感知机（MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。MLP 也被称为（普通）前缀神经网络，有时也简称为神经网络。1、神经网络MLP 可以被视为广义的线性模型，执行多层处理后得到结论。还记得线性回归的预测公式为：y

神经网络入门文章目录神经网络入门1、神经网络剖析2、Keras3、电影评论分类：二分类问题总结神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器。1、神经网络剖析训练神经网络主要围绕以下四个方面：层，多个层组合成网络（或模型）；输入数据和相应的目标；损失函数，即用于学习的反馈信号；优化器，决定学习过程如何进行。层：深度学习的基础组件神经网络的基本数据结构是层。层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张