使用 Python 处理不平衡分类问题
更好的评估指标、平衡倾斜类别、成本敏感学习
不平衡分类是指各类样本数量分布不均的分类任务。
抛开复杂的公式、希腊字母和令人困惑的概念，您将发现所需的数据准备技术、学习算法和性能指标。
通过清晰的解释、标准的 Python 库和分步教程，您将学会如何自信地为自己的不平衡分类项目开发鲁棒模型。
关于本电子书
- 支持所有设备阅读：英文 PDF 格式电子书，无数字版权管理 (DRM)。
- 海量教程：30 节分步课程，共 463 页。
- 基础知识：指标、采样等背后的直觉。
- 真实项目：5 个基于真实数据的端到端项目。
- 可运行代码：包含 146 个 Python (.py) 代码文件。
清晰、完整的端到端示例。
心动了吗？
Rich Larrabee 软件架构师/数据科学家
许多有意义的分类问题都存在数据不平衡（例如欺诈检测、信贷审批等）。鉴于数据不平衡，典型的分类方法将无法奏效，而且很少有资源可以解释如何解决这些问题。Jason 的书是我见过的关于这个主题的最佳资源，我正在使用它来为我的问题构建一个高质量的模型。
那么，什么是不平衡分类？
分类预测建模涉及为样本分配一个类别标签。
不平衡分类问题是指各类别样本分布不均的分类任务。
通常，类别分布严重倾斜，以至于少数类别中的每个样本，多数类别中可能有一百甚至一千个样本。
不平衡分类问题无处不在！
我们实际感兴趣的许多分类预测建模问题都是不平衡的。
因此，不平衡分类没有得到更多关注是令人惊讶的。
下面列出了八个问题领域的示例，其中样本的类别分布本质上是不平衡的。
- 欺诈检测。
- 索赔预测
- 客户流失预测。
- 垃圾邮件检测。
- 异常检测。
- 离群值检测。
- 入侵检测
- 转化预测。
不平衡分类很难！
不平衡分类对预测建模提出了挑战，因为大多数用于分类的机器学习算法都基于每个类别样本数量相等的假设。
分类问题可能有点偏斜，例如存在轻微的不平衡。或者，分类问题可能存在严重的不平衡，在给定的训练数据集中，一个类别可能有数百或数千个示例，而另一个类别只有几十个示例。
这导致模型的预测性能不佳，特别是对于少数类别。这是一个问题，因为通常，少数类别更重要，因此与多数类别相比，该问题对少数类别的分类错误更敏感。
初学者常犯的 3 个错误
不平衡分类问题看起来像普通的分类问题。
因此，初学者会贸然使用他们惯用的技术。他们甚至可能看起来取得了不错的成果，但却陷入了最常见的陷阱（您真的想要避免这个陷阱）！
初学者在处理不平衡分类问题时常犯的错误如下：
1. 他们使用分类准确率
初学者会使用分类准确率来评估性能。
准确率具有危险的误导性。
如果数据集中 99% 的样本属于一个类别，那么一个总是预测该类别的模型将达到 99% 的分类准确率。这在初学者看来很好，但实际上是最差的性能。
2. 他们在原始数据上拟合模型
初学者会在原始数据上拟合标准模型。
在原始数据上拟合会导致糟糕的性能。
如果数据集中 99% 的样本属于一个类别，那么在该数据集上拟合的标准模型将关注多数类别，而牺牲少数类别。
3. 他们使用标准算法
初学者会使用标准的机器学习算法。
标准算法将所有分类错误视为相同。
如果数据集中 99% 的样本属于一个类别，那么少数类别的误分类错误对模型而言应该比多数类别的误分类错误重要得多。
使用为不平衡分类设计的技术
解决方案是使用专门设计的技术来考虑倾斜的类别分布。
这包括
- 选择性能指标，例如那些关注少数类别的指标。
- 选择数据准备方法，例如那些尝试重新平衡类别的技术。
- 选择分类算法，例如那些对误分类错误施加不同惩罚的算法。
挑战在于，有太多不同的技术可供选择。您从何开始？
隆重推出我的新电子书
“使用 Python 进行不平衡分类”
欢迎阅读电子书：使用 Python 进行不平衡分类。
我设计这本书是为了逐步教机器学习从业者（如您）如何使用 Python 示例来解决不平衡分类问题。
这本书经过精心设计，旨在帮助您将不平衡分类的工具和技术应用于您的下一个项目。
这些教程旨在以我所知道的最快、最有效的方式教你这些技术：通过实践学习。通过可执行的代码，你可以运行它来培养所需的直觉，并且可以将其复制粘贴到你的项目中，立即获得结果。
不平衡分类对机器学习很重要，我相信如果以适合从业者的水平教授，它可以成为一个引人入胜、有趣、直接适用且非常有用的技术工具箱。
我希望您也同意。
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…那么，这本书适合您吗？
这本书适合谁？
让我们确保您来对了地方。
这本书适合那些可能了解一些应用机器学习的开发者。也许您知道如何端到端地解决一个预测建模问题，或者至少了解其中的主要步骤，并且熟悉常用工具。
本指南采用您在 Machine Learning Mastery 所习惯的自上而下、结果优先的机器学习风格编写。
本书的课程对您有一些假设，例如：
您需要了解
- 您熟悉基本的Python编程。
- 您可能了解一些基本的NumPy用于数组操作。
- 您可能了解一些基本的 scikit-learn 建模知识。
您不需要是
- 您不需要是数学天才！
- 您不需要是编程大师！
- 您不需要是机器学习专家！
关于您的学习成果
…那么，读完这本书后，您将掌握什么？
在阅读并实践完这本书后，您将了解：
- 不平衡分类数据集的挑战和直觉。
- 如何为不平衡分类的模型评估选择合适的性能指标。
- 在将不平衡数据集分割成训练集和测试集以及使用 k 折交叉验证时，如何适当地进行分层。
- 如何使用 SMOTE 等数据采样算法来转换不平衡数据集的训练数据集，以拟合一系列标准机器学习模型。
- 如何将成本敏感学习领域的算法用于不平衡分类。
- 在将预测概率解释为类别标签时如何调整阈值。
- 如何校准未使用概率框架拟合的非线性算法预测的概率。
- 如何将异常值检测和异常检测领域的算法用于不平衡分类。
- 如何使用经过修改的集成算法，这些算法在训练过程中考虑了类别分布。
- 如何系统地完成不平衡分类预测建模项目。
但是，如果…？
您还有些疑虑吗？让我看看是否能帮到您。
如果我是机器学习新手怎么办？
这本书不假设您有机器学习背景。
尽管如此，我仍然建议您先学习如何解决预测建模问题。它将为您提供不平衡分类挑战的背景。
如果我只是一名开发者怎么办？
太好了。这本书就是为您而写的。
如果我的数学真的很差怎么办？
太好了。这本书就是为您而写的。
除了基本的算术之外，不需要任何数学知识。
如果我不是 Python 程序员怎么办？
如果您是其他语言的程序员，即使您不熟悉 Python，也能看懂这本书。
所有内容都通过一个小的代码示例来演示，您可以直接运行。
所有代码都提供给您，供您体验、修改和学习。
这本书甚至有一个附录，教您如何在您的工作站上设置 Python。
如果我正在学习另一门机器学习课程怎么办？
太棒了！
这本书不能替代大学的机器学习课程或该课程的教科书，但它是这类材料的绝佳补充。
这本书里究竟有什么？
…请看目录
这本书围绕与实际问题直接相关的主要不平衡分类技术进行设计。
关于不平衡分类，您可以学习很多东西，从理论到抽象概念再到 API。我的目标是直接通过有针对性的教程，让您对必须理解的要素建立直觉。
这些教程旨在教你如何使用不平衡分类方法获得结果。因此，这些教程为你提供了快速理解和应用每种技术或操作的工具。其中包含教程课程和项目，既介绍了方法，又提供了大量的示例和练习机会。
每个教程都设计成让您大约花费一小时来阅读和完成，不包括扩展和进一步阅读部分。
您可以选择每天完成一课，每周完成一课，或者按照自己的节奏进行。我认为势头至关重要，这本书旨在被阅读和使用，而不是束之高阁。
我建议您制定一个计划并坚持下去。
这些教程分为六个部分；它们是：
- 第一部分：基础知识。了解不平衡分类领域的温和介绍，倾斜类别分布的直觉以及使这些问题具有挑战性的数据集属性。
- 第二部分：模型评估。了解分类准确率在倾斜类别分布下的失效，以及精确率-召回率、ROC 曲线下面积和概率评分方法等替代性能指标。
- 第三部分：数据采样。探索用于转换训练数据集以平衡类别分布的技术，包括数据过采样、欠采样以及这些技术的组合。
- 第四部分：成本敏感型。了解机器学习算法的修改版本，这些版本允许不同类型的误分类错误对模型性能产生不同的成本。
- 第五部分：高级算法。探索用于解释和校准不平衡分类的预测概率的高级算法，以及集成算法和异常检测领域的技术的使用。
- 第六部分：项目。通过对具有倾斜类别分布的真实数据集进行端到端项目，了解如何将不平衡分类技术付诸实践。
课程概览
以下是您将完成的 xxx 步步教程的概述
每个课程都设计成让普通开发者在大约 30 到 60 分钟内完成。
第一部分：基础
- 第 01 课：什么是不平衡分类
- 第 02 课：不平衡分类的直觉
- 第 03 课：不平衡分类的挑战
第二部分：模型评估
- 第 04 课：模型评估指标之旅
- 第 05 课：准确率的失败
- 第 06 课：精确率、召回率和 F-测量
- 第 07 课：ROC 曲线和精确率-召回率曲线
- 第 06 课：概率评分方法
- 第 09 课：不平衡数据集的交叉验证
第三部分：数据采样
- 第 10 课：数据采样方法之旅
- 第 11 课：随机数据采样
- 第 12 课：过采样方法
- 第 13 课：欠采样方法
- 第 14 课：结合过采样和欠采样
第四部分：成本敏感型
- 第 15 课：成本敏感学习
- 第 16 课：成本敏感逻辑回归
- 第 17 课：成本敏感决策树
- 第 18 课：成本敏感支持向量机
- 第 19 课：Keras 中的成本敏感深度学习
- 第 20 课：使用 XGBoost 进行成本敏感梯度提升
第五部分：高级算法
- 第 21 课：阈值移动
- 第 22 课：概率校准
- 第 23 课：集成算法
- 第 24 课：单类分类
第六部分：项目
- 第 25 课：不平衡分类项目框架
- 第 26 课：哈伯曼乳腺癌分类
- 第 27 课：溢油分类
- 第 28 课：德国信用分类
- 第 29 课：微钙化分类
- 第 30 课：音素分类
附录
- 附录 A：获取帮助
- 附录 B：如何为 Python 设置工作环境
你可以看到每个部分都针对一个特定的学习成果，每个部分中的每个教程也是如此。这作为一个过滤器，确保你只关注你需要知道的内容以获得特定结果，而不会陷入数学或近乎无限的离题。
这些教程并非旨在教你关于每种理论或技术的所有知识。它们旨在让你了解它们的工作原理、如何使用它们以及如何以我所知道的最快方式解释结果：通过实践学习。
电子书目录
下面的截图来自 PDF 电子书。它为您提供了本书的完整目录概览。
使用 Python 进行不平衡分类目录
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在《用 Python 进行不平衡分类》中
一份包含您所需一切的数字下载包，包括：
- 清晰的描述，帮助您理解用于应用机器学习的不平衡分类算法。
- 手把手的 Python 教程，向您准确展示如何应用每种技术和算法。
- 端到端、自包含的示例，在每个教程中为您提供所需的一切，无需先验知识。
- 书中每个示例的 Python 源代码配方，让您可以在几秒钟内运行教程代码。
- PDF 格式的数字电子书，让您可以将书和代码并排打开，准确地看到每个示例是如何工作的。
您需要深入研究的资源，包括
- 关于 Python 生态系统的最佳信息来源，包括 SciPy、NumPy、Matplotlib 和 scikit-learn 库。
- 您可以在网上提出有挑战性问题并能得到回复的最佳平台。
- 学习更多关于所涵盖技术的最佳书籍和文章。
不平衡分类领域的背景知识，为您提供所需的上下文，包括
- 如何用多数类别和少数类别来描述不平衡分类任务。
- 如何用比率来描述不平衡分类任务的倾斜度。
- 类别不平衡的情况可能是系统性原因造成的，也可能是领域固有的属性。
- 数据集大小、标签噪声和数据分布等属性如何增加不平衡分类任务的难度。
- 简单的 数据可视化如何帮助人们对严重的类别不平衡形成直觉。
专门的性能指标，旨在总结模型在少数类别上的能力，包括
- 分类准确率在不平衡分类任务中的失效。
- 灵敏度和特异度的计算，以及将两者结合成单一分数的 G-mean。
- 精确率和召回率的计算，以及将两者结合成单一分数的 F-测量。
- ROC 曲线、精确率-召回率曲线和曲线下面积，将这些诊断结果总结成单一分数。
- 逻辑损失、Brier 分数和 Brier 技能分数，它们根据模型的预测概率评估模型。
- 如何使用修改后的 k 折交叉验证和训练-测试分割，并考虑类别分布。
专门的数据采样技术，旨在改变训练数据集中的类别分布，包括
- 在原始不平衡分类数据集上训练标准模型的局限性。
- 使用数据采样方法改变训练数据集中的类别分布。
- 如何使用 SMOTE 和 ADASYN 等方法对少数类别进行过采样。
- 如何使用 Tomek Links 和 Neighborhood Cleaning Rule 等方法对多数类别进行欠采样。
- 如何在 SMOTE + Tomek Links 和 SMOTE + Edited Nearest Neighbors Rule 等方法中结合过采样和欠采样。
专门的机器学习算法，用于处理少数类别上的误分类错误的重要性与多数类别上的不同，包括
- 成本敏感学习算法的工作原理及其与不平衡分类任务的密切关系。
- 如何定义不同类型误分类错误的成本并用于评估模型。
- 如何更新决策树、SVM 和逻辑回归等机器学习算法，以在训练期间使用成本敏感更新。
- 如何使用 Keras 库对深度学习神经网络模型进行成本敏感训练。
- 如何使用 XGBoost 库对随机梯度提升模型进行成本敏感训练。
旨在充分利用不平衡分类模型的高级机器学习技术，包括
- 如何调整将预测概率映射到清晰类别标签时使用的阈值，称为阈值移动。
- 如何校准未使用概率框架训练的模型的预测概率。
- 如何使用经过更新以考虑不平衡类别分布的决策树集成，例如 bagging 和随机森林。
- 如何将为离群值检测和异常检测设计的单类分类算法用于不平衡分类。
基于真实世界不平衡分类数据集的端到端项目，包括
- 一个系统地完成您自己的不平衡分类项目的框架。
- 如何审查和探索给定的数据集，并提出数据准备和建模的想法。
- 如何设计一个稳健的模型评估测试工具并选择合适的性能指标。
- 如何仔细系统地评估不同的不平衡分类算法。
- 如何选择最终模型并用它来预测领域中的新样本。
- 真实数据集，包括乳腺癌分类、溢油分类等。
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这意味着您可以跟着操作，并将您的答案与所提供的 Python 文件中已知可行的实现进行比较。
这在您处理特定任务的细节时，能大大加快您的进度，例如：
- 绘制不平衡分类数据集。
- 使用专门的指标评估模型。
- 开发一个稳健的模型评估测试工具。
- 对训练数据集进行过采样。
- 评估成本敏感学习算法
- 调整预测的概率阈值。
- 校准预测概率。
- 使用集成算法进行不平衡分类。
- 使用单类分类算法。
所提供的代码是在文本编辑器中开发的，并旨在在命令行上运行。不需要特殊的 IDE 或笔记本。
所有代码示例都已在 Python 3.6+ 版本上设计和测试。
所有代码示例都可以在普通的现代计算机硬件上运行，并在 CPU 上执行。
Python 技术细节
本节提供有关本书附带代码的一些技术细节。
- Python 版本：您可以使用 Python 3.6 或更高版本。
- SciPy：您将使用 NumPy、SciPy 和 scikit-learn 的 API。
- 操作系统：你可以使用 Windows、Linux 或 Mac OS X。
- 硬件：标准的现代工作站即可。
- 编辑器：您可以使用文本编辑器并在命令行中运行示例。
没有 Python 环境？
没问题！
附录中包含一个手把手的教程，向您展示如何准确地设置 Python 机器学习环境。
使用 Python 进行不平衡分类附赠代码
关于作者
大家好，我是 Jason Brownlee。我运营这个网站，并撰写并出版了这本书。
我和我的妻子及儿子们住在澳大利亚。我喜欢读书、写教程和开发系统。
我拥有计算机科学和软件工程背景，以及人工智能专业的硕士和博士学位，主攻随机优化。
我写过关于算法的书籍，在比赛中获胜并排名靠前，为初创公司提供咨询，并在业界工作多年。（是的，我花了很多时间构建和维护真正的运营系统！）
帮助开发者入门并精通应用机器学习，这让我感到非常满足。
我采用一种非传统的自上而下、结果优先的机器学习教学方法，我们从实践教程和问题开始，然后在需要时再深入理论。
如果您有任何问题，我随时乐意帮助。我希望您能在机器学习领域变得出色。
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Frederic Marechal 数据科学家
这真是一本很棒的书，和 Jason 写的其他书一样。它能帮助你理解当前的概念，提供大量的代码示例，并列出延伸阅读，供那些想深入研究的人参考。任何数据科学家都应该阅读它。
Alex Chicote 数据科学家
这是一本非常好的书，它能引导您解决在使用不平衡数据集时面临的所有过程和问题。它为您提供了解决所有这些问题的工具。
Ilias Zavitsanos 软件工程师/研究员
这本书对不平衡分类案例和单类问题提供了深刻的见解。它帮助你理解必须使用的成本度量和所有这些背后的直觉。
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Diego Ferreño 研究员
这是一篇关于不平衡数据集主题的论文。它清晰、写作良好，并提供了真实示例和 Python 代码。强烈推荐。
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常见问题
客户问题 (78)
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我很高兴您在开发自己的课程材料时使用我的部分材料，例如课堂讲座的幻灯片或家庭作业练习。
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- 作者姓名，例如“Jason Brownlee”。
- 教程或书籍的标题。
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- 教程或书籍的 URL。
- 您访问或复制该代码的日期。
例如
- Jason Brownlee, Python 机器学习算法, Machine Learning Mastery, 网址：https://machinelearning.org.cn/machine-learning-with-python/, 访问于 2018 年 4 月 15 日。
另外，如果您的作品是公开的，请联系我，我很乐意出于一般兴趣看看它。
通常不提供。
我的书中没有练习或作业。
我确实在一些书中有端到端的项目，但它们是以教程形式呈现的，我会引导您完成每一步。
书的章节是作为独立的教程编写的，有特定的学习成果。在教程结束时，您将学会如何做某件事。
有些书有一个名为“扩展”的部分，提供了一些以更高级的方式修改教程中代码的想法。它们就像自学练习。
不行。
我有一些书不需要任何编程技能，例如：
其他书籍确实有特定编程语言的代码示例。
您必须了解该编程语言的基础知识，例如如何安装环境以及如何编写简单的程序。我不教编程，我教的是面向开发者的机器学习。
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话虽如此，我确实为那些可能不熟悉特定语言的开发者提供了关于如何高效设置环境的教程，甚至还有编程语言的速成课程。
抱歉，我没有视频。
我只有文本格式的教程课程和项目。
这是有意为之。我曾经有过视频内容，但我发现完成率要低得多。
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而通过视频，您只是被动观看，不需要采取任何行动。视频是娱乐或信息娱乐，而不是富有成效的学习和工作。
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是的，我提供 90 天无理由退款保证。
我为我的书负责。它们包含了我对特定机器学习主题的最佳知识，并且每本书都经过数万名读者的阅读、测试和使用。
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我建议使用在 TensorFlow 2.2（或更高版本）上运行的独立 Keras 2.4（或更高版本）。
博客上的所有教程都已更新，使用在 Tensorflow 2 上运行的独立 Keras。
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我还不推荐使用作为 TensorFlow 2 一部分的 Keras（例如 tf.keras）。它太新了，新事物总有问题，我正在等待尘埃落定。独立 Keras 已经运行多年，并且继续表现出色。
有一个教程案例不支持 TensorFlow 2，因为这些教程使用了尚未更新以支持 TensorFlow 2 的第三方库。具体来说，是使用 Mask-RCNN 进行对象识别的教程。一旦第三方库更新，这些教程也将更新。
《Python 中的长短期记忆网络》一书不专注于时间序列预测，而是专注于用于一系列序列预测问题的 LSTM 方法。
《深度学习时间序列预测》一书向您展示了如何为单变量、多变量和多步时间序列预测问题开发 MLP、CNN 和 LSTM 模型。
迷你课程是关于一系列机器学习主题的免费课程，通过电子邮件、PDF 和博客文章提供。
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- 简短，通常为 7 天或 14 天。
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《掌握机器学习算法》一书适用于程序员和非程序员。它教您 10 种顶级机器学习算法的工作原理，其中包含算术和电子表格（而非代码）的示例。重点是理解每个模型如何学习和进行预测。
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我将我的书设计成课程和项目的结合体，教您如何使用特定的机器学习工具或库，然后将其应用于真实的预测建模问题。
这些书会进行更新，包括错误修复、API 变更的更新以及新章节的增加，这些更新是完全免费的。
我确实会将一些书的章节作为示例发布在博客上，但它们与周围的章节或书提供的叙事没有联系，也不提供独立的代码文件。
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它们没有深入的理论解释，只有可行的例子，这些例子高度专注于您需要知道的信息，以便将机器学习应用到您的项目中。
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我的读者非常欣赏我材料中使用的自上而下而非自下而上的方法。这是我收到反馈最多的一个方面。
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Machine Learning Mastery 上的所有价格均为美元。
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您不必明确地将您的货币兑换成美元。
当您使用 PayPal 或信用卡付款时，货币转换会自动进行。
要在购物时使用折扣码，也称为优惠码或折扣券，请按照以下步骤操作：
1. 在结账页面的“折扣券”字段中输入折扣码文本。
注意，如果您在结账页面上没有看到名为“折扣券”的字段，则表示该产品不支持折扣。
2. 点击“应用”按钮。
3. 然后您会看到一条消息，表明折扣已成功应用于您的订单。
注意，如果您使用的折扣码已失效，您会看到一条消息，表明折扣未能成功应用于您的订单。
你应该按什么顺序读这些书？
这是一个很好的问题，我最好的建议如下：
- 考虑从一本您最感兴趣的主题的书开始。
- 考虑从一本您可以立即应用到项目上的主题的书开始。
另外，请考虑您不需要阅读所有的书，也许一部分书就能让您获得您需要或想要的技能。
尽管如此，一个建议的阅读顺序如下：
-
- 机器学习概率
- 机器学习的统计方法
- 机器学习线性代数
- 机器学习优化
- 机器学习微积分
- 数据科学入门指南
- 精通机器学习算法
- 从零开始实现机器学习算法
- 用于机器学习的 Python
- 使用 Weka 精通机器学习
- 精通 Python 机器学习
- 精通 R 语言机器学习
- 新一代数据科学
- 机器学习数据准备
- 使用 Python 处理不平衡分类问题
- 使用 Python 进行时间序列预测
- 使用 Python 实现集成学习算法
- 使用 Python 实现 XGBoost
- 使用 Python 进行深度学习
- 使用 PyTorch进行深度学习
- 使用 Python 构建长短期记忆网络
- 用于自然语言处理的深度学习
- 使用 Hugging Face Transformers 进行自然语言处理
- 用于计算机视觉的深度学习
- OpenCV 中的机器学习
- 用于时间序列预测的深度学习
- 更好的深度学习
- 使用 Python 构建生成对抗网络
- 使用注意力机制构建 Transformer 模型
- 使用 ChatGPT 提高生产力（这本书可以按任何顺序阅读）
- 使用 Stable Diffusion 精通数字艺术（这本书可以按任何顺序阅读）
希望这能有所帮助。
我最好的建议是，从一本您可以立即应用的主题的书开始。
除此之外，选择一个您最感兴趣的主题。
如果您不确定，或许可以尝试学习一些免费教程，看看您倾向于哪个领域。
通常，我建议专注于端到端地解决预测建模问题的整个过程。
我有三本书，通过三个顶级的开源平台，向您展示如何做到这一点。
- 精通Weka机器学习 (无需编程)
- 精通R语言机器学习 (使用caret)
- 精通Python机器学习 (使用pandas和scikit-learn)
这些都是很好的入门选择。
您随时可以回过头来，选择一本关于算法的书，以便更深入地了解特定方法的工作原理。
《Python深度学习》这本书可以看作是《Python长短期记忆网络》的预备知识。它教您如何开始使用Keras，以及如何开发您的第一个MLP、CNN和LSTM。
《Python长短期记忆网络》这本书深入探讨了LSTM，教您如何准备数据、如何开发一系列不同的LSTM架构、参数调整、更新模型等等。
这两本书都专注于使用Keras库在Python中进行深度学习。
《Python长短期记忆网络》这本书主要关注如何为序列预测开发一系列不同的LSTM网络。
《深度学习时间序列预测》一书侧重于如何使用一系列不同的深度学习模型（MLP、CNN、LSTM 和混合模型）来解决一系列不同的时间序列预测问题（单变量、多变量、多步和组合）。
LSTM这本书只教LSTM，不侧重于时间序列。而时间序列深度学习这本书则侧重于时间序列，并教授如何使用包括LSTM在内的多种不同模型。
《Python长短期记忆网络》这本书专注于如何实现不同类型的LSTM模型。
《自然语言处理深度学习》这本书专注于如何使用包括LSTM在内的多种不同网络来解决文本预测问题。
LSTM这本书可以为NLP这本书提供支持，但它不是必需的预备知识。
您可能需要“Machine Learning Mastery”公司的企业或公司税号用于您自己的税务目的。例如，这在欧盟公司中很常见。
Machine Learning Mastery 公司在波多黎各运营。
因此，公司没有欧盟的增值税（VAT）识别号或适用于您所在国家或地区的类似税号。
公司确实有一个公司编号。详细信息如下：
- 公司名称：Zeus LLC
- 公司编号: 421867-1511
在《精通机器学习算法》中没有代码示例，因此没有使用任何编程语言。
书中通过基本算术描述算法并总结其工作原理。算法的行为也在Excel电子表格中进行了演示，这些表格随书提供。
这是一本学习算法工作原理的绝佳书籍，不会被理论或编程语法所分心。
如果您有兴趣通过从头开始编码（使用Python编程语言）来学习机器学习算法，我推荐另一本书：
所有的书都经过测试，可以与Python 3（例如3.5或3.6）一起使用。
大多数书籍也经过测试，可以与Python 2.7一起使用。
在可能的情况下，我建议使用最新版本的Python 3。
我确实会先在博客上测试我的教程和项目。这就像是创意的早期体验，其中许多并没有进入我的培训材料。
书中的大部分材料最初都以某种形式出现在我的博客上，后来经过提炼、改进并以章节格式重新包装。我发现这对于提高质量和修复错误有很大帮助。
书籍提供了更方便的材料包装，包括源代码、数据集和PDF格式。它们还包括对新API的更新、新章节、错误和拼写修正，以及直接与我联系以获得我能提供的所有支持和帮助。
我相信我的书以几十美元的价格提供了价值数千美元的教育。
它们是我数月甚至数年经验的结晶，浓缩在几百页精心制作且经过充分测试的教程中。
我认为对于希望快速掌握应用机器学习技能或在项目中使用机器学习的专业开发人员来说，它们是物超所值的。
此外，机器学习技能对您、对您的下一个项目、以及对您当前或未来的雇主价值几何？
尽管如此，如果您是学生，或者您不习惯北美、澳大利亚、英国及世界类似地区开发人员的高薪，我的书的价格可能看起来很贵。对此，我感到抱歉。
折扣
我确实为学生、教师和退休人员提供折扣。
请联系我了解更多信息。
免费资料
我在我的博客上提供了大量免费内容，您可以在这里开始学习我最好的免费资料：
关于我的书籍
我的书是实战手册。
它们是为那些想知道如何使用特定库来实际解决问题并在工作中交付价值的开发人员准备的。
- 我的书只引导您了解那些为了取得成果而必须知道的要素。
- 我的书是PDF格式，并附带代码和数据集，专为方便您在电脑上阅读和实践而设计。
- 我的书让您可以通过电子邮件直接联系到我（还有哪些书能提供这个？）。
- 对于专业开发人员来说，我的书是一笔微小的业务开销，可以记入公司账目，并且在大多数地区可以抵税。
很少有机器学习培训材料专注于如何取得成果。
绝大多数资料都在重复同样的数学和理论，却忽略了您真正关心的一件事：如何在项目中使用这些方法。
与其他选项的比较
让我为您提供一些关于书籍定价的背景信息：
YouTube上有免费视频，博客上有免费教程。
- 很好，我鼓励您使用它们，包括我自己的免费教程。
有一些非常便宜的视频课程，教您一两个API的技巧。
- 我的书教您如何使用一个库来端到端地完成一个项目并交付价值，而不仅仅是几个技巧。
一本机器学习教科书可能要花费50到100美元。
- 我所有的书都比一般的机器学习教科书便宜，而且我期望您能更快地提高生产力。
一个训练营或其他线下培训可能花费1000多美元，并持续数天到数周。
- 我所有书籍的捆绑包比这便宜得多，它们允许您按自己的节奏学习，并且捆绑包涵盖的内容比一般训练营更多。
抱歉，我的书不在像Amazon.com这样的网站上销售。
出于多种原因，我慎重决定不把我的书放在亚马逊上：
- 亚马逊会从自出版书籍的销售价格中抽取65%，这会让我无法经营下去。
- 亚马逊对销售页面和购物车体验的控制权很小。
- 亚马逊不允许我通过电子邮件联系我的客户，并提供直接支持和更新。
- 亚马逊不允许我以PDF格式向客户交付我的书，而PDF是我的客户在屏幕上阅读的首选格式。
我希望这能帮助您理解我的理由。
我免费赠送了很多内容。事实上，是大部分内容。
帮助经济不宽裕的学生和从业者对我来说很重要，因此我提供了大量的免费内容。
您可以通过以下方式获取免费内容：
我对此进行了深思熟虑，我销售机器学习电子书有几个重要原因：
- 我用收入来支持网站和所有非付费用户。
- 我用收入来养家糊口，以便我能继续创作内容。
- 为教程付费的从业者更有可能认真学习并学到东西。
- 我的书目标读者是更有可能负担得起这些材料的职业人士。
是的。
您购买的书籍或捆绑包中的所有书籍更新都是免费的。
书籍通常每隔几个月更新一次，以修复错误、拼写问题并跟上API的变化。
随时联系我，查询是否有更新。请告诉我您拥有的书籍版本（版本号列在版权页上）。
是的，这些书可以帮助您找到工作，但只是间接的。
找到工作取决于您自己。
这是一个寻找职位空缺的组织与拥有技能和背景的您之间的匹配问题。
话虽如此，有些公司更看重您能为业务带来的价值，而不是您的学位。通常，这些是较小的公司和初创企业。
您可以通过学习并精通端到端解决预测建模问题来专注于提供机器学习价值。您可以通过建立一个已完成项目的机器学习作品集来展示这项技能。
我的书正是为了帮助您实现这些目标而设计的。它们准确地教您如何使用开源工具和库在预测建模项目中取得成果。
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请联系我.