书籍摘要

《Hands-On Unsupervised Learning Using Python》是一本由Ankur A. Patel撰写的专注于无监督学习的实用指南，旨在帮助读者通过Python实现无监督学习算法，并将其应用于实际问题。本书由O’Reilly Media于2019年出版，涵盖了从基础到高级的无监督学习技术，并提供了丰富的代码示例和数据集，适合有一定Python编程基础和机器学习入门知识的读者。

作者简介

Ankur A. Patel是7Park Data的数据科学副总裁，拥有丰富的机器学习和数据分析经验。他曾领导ThetaRay的数据科学团队，并在金融领域有多年的经验。他毕业于普林斯顿大学，并在机器学习和数据科学领域获得了多项荣誉。

书籍内容概述

本书共分为四个部分，逐步深入地介绍了无监督学习的理论和实践应用。

第一部分：无监督学习基础

• 介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习与无监督学习的区别，以及无监督学习在处理未标记数据中的重要性。
• 讨论了无监督学习在解决“智能蛋糕”问题中的核心地位，即如何从大量未标记数据中发现隐藏模式和结构。
• 提供了一个完整的机器学习项目流程，包括数据获取、预处理、模型训练和评估。

第二部分：使用Scikit-Learn的无监督学习

• 详细介绍了降维技术，如主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）和随机投影等，并通过MNIST数据集展示了这些技术在减少数据维度和提高模型效率方面的应用。
• 探讨了异常检测和聚类分析，包括k-means、层次聚类和DBSCAN等算法，并通过信用卡欺诈检测案例展示了无监督学习在实际问题中的应用。

第三部分：使用TensorFlow和Keras的无监督学习

• 介绍了神经网络的基础知识，包括激活函数、优化器和训练过程，并通过自编码器（Autoencoders）展示了如何通过神经网络进行特征提取和降维。
• 讨论了深度无监督学习技术，如受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）和生成对抗网络（GAN），并通过电影推荐系统和图像生成案例展示了这些技术的强大功能。

第四部分：深度无监督学习

• 深入探讨了生成对抗网络（GAN）及其在图像生成和数据增强中的应用，通过MNIST数据集展示了如何使用GAN生成逼真的合成图像。
• 探讨了时间序列数据的聚类分析，包括k-shape和HDBSCAN等算法，并通过心电图（ECG）数据集展示了这些算法在处理时间序列数据中的有效性。

书籍特色

• 实用性强：本书不仅介绍了无监督学习的理论基础，还提供了丰富的代码示例和数据集，读者可以直接运行代码并观察结果。
• 案例丰富：通过信用卡欺诈检测、电影推荐系统、图像生成和时间序列聚类等多个实际案例，展示了无监督学习在不同领域的应用。
• 逐步深入：从基础的降维和聚类技术，逐步过渡到高级的深度无监督学习技术，适合不同层次的读者学习。

适用读者

• 数据科学家：希望深入了解无监督学习技术，并将其应用于实际项目的数据科学家。
• 机器学习工程师：需要掌握无监督学习技术以解决未标记数据问题的工程师。
• 研究人员：对无监督学习的最新进展和应用感兴趣的学术研究人员。

《Hands-On Unsupervised Learning Using Python》是一本全面且实用的无监督学习指南，适合希望在机器学习领域进一步提升的读者。