3 O* Y9 ~* k* B, x* M
0 }; `1 t4 N0 J: g〖课程介绍〗
1 z7 j ~! Z1 I1 t5 f6 t5 z. ~使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架，算法与编程两翼齐飞，由浅入深，一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程，更是不断思考的能力。
, c2 Y5 s$ e: x' G! M. U( h& o; \$ W) v; \
〖课程目录〗
! z. [! A2 o6 K第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习3 \" R% o8 N% V+ I2 Y/ \
欢迎大家来到《Python3玩转机器学习》的课堂。在这个课程中，我们将从0开始，一点一点进入机器学习的世界。本门课程对机器学习领域的学习，绝不不仅仅只是对算法的学习，还包括诸如算法的评价，方法的选择，模型的优化，参数的调整，数据的整理，等等一系列工作。准备好了吗？现在开始我们的机器学习之旅！...
9 h7 w H8 L: e7 o1-1 什么是机器学习 试看3 W+ ~2 Q o- P. K( m8 c* C4 e
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
2 |- F4 ^% k$ s( ~+ ]* f: k6 G1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
) K0 `% Z* _- S: k. H) P/ Q! [6 X5 c; S
第2章 机器学习基础
$ o3 c/ y- Q; _机器学习到底是什么鬼？这一章将带领大家深入理解机器学习的世界，让大家去熟悉那些看似陌生的专业术语。监督学习，非监督学习，半监督学习，增强学习，批量学习，在线学习，参数学习，非参数学习。看完这一章，这些概念你就统统了解啦。不仅如此，本章还包含相当深刻地和机器学习相关的哲学探讨，让你深入思索有关机器学习...
( b1 L! O& x0 V5 d" C) H2-1 机器学习世界的数据
, B3 V T" U) S1 G( \! P8 s* m2-2 机器学习的主要任务5 d7 x+ ?7 w8 g- G& e O2 @
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习% \6 u M( A! b. l+ B
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
) U8 p5 p9 R' L: e2 _4 C! a2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
1 {6 z8 U, W$ a2-6 课程使用环境搭建
( o1 {% ^3 P1 x4 O; n8 t, T
L# N. ^3 P1 k5 ]' |0 Q2 G第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
8 D9 R& [# L' v% _( n. ^( u! @' p工欲善其事，必先利其器。在本章，我们将学习和机器学习相关的基础工具的使用：Jupyter Notebook, numpy和matplotlib。大多数教程在讲解机器学习的时候，大量使用这些工具，却不对这些工具进行系统讲解。我特意添加了这个章节，让同学们在后续编写机器学习算法的过程中，更加得心应手！...9 E$ B6 {) P+ K$ ?/ S- \7 g; l* b. Q
3-1 Jupyter Notebook基础
& t4 I/ _7 Q* C% @' a) Y4 A+ |3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令. x: W& H) `0 p; E* D, o2 W
3-3 Numpy数据基础4 P" R. ~ p5 E' r" V/ } Z! N# }
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)1 c8 h; S) P0 a, y5 y$ h4 N
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作% T( Y5 H$ k! k- R! @- `9 M, ^
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
( h1 \3 |* i4 d7 A3-7 Numpy中的矩阵运算9 R% G1 L- j0 B) l7 i1 b% }. w. ~
3-8 Numpy中的聚合运算. j" p6 k2 }# u5 P3 ?
3-9 Numpy中的arg运算0 b. m9 j1 |0 k% W- o- a
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing' {2 |+ |. v4 Z
3-11 Matplotlib数据可视化基础8 h" E" m% B4 ]% P7 K b
3-12 数据加载和简单的数据探索$ h+ x) A% e E9 E- `
, r, d/ {- d v! L
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN3 Y% Q0 T1 T7 \) a2 Z/ M
k近邻算法本身是一个思想非常简单的算法，但是这个简单算法背后，也蕴含着丰富的内容。在这一章，我们将详细介绍k近邻算法的原理，进而对训练数据集，测试数据集，分类准确度，超参数，数据归一化，样本距离等基础概念进行详细的探讨。我们将详细了解scikit-learn框架中对算法的封装，并实现我们自己的算法框架。我们还将学...- S {2 {% E- @: H/ F6 a" G+ \
4-1 k近邻算法基础 P( C5 Z- ^9 E
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
/ e9 D5 x" H7 _& J, C0 X4-3 训练数据集，测试数据集- R' M" H( U) G* G
4-4 分类准确度. C) T; ~* S; c
4-5 超参数$ `. W0 E. V- u! V8 b7 W( L! J. Q, r
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数6 @ x u! |1 i: I
4-7 数据归一化
/ @& ~, K, a4 _. A4-8 scikit-learn中的Scaler
1 r1 w/ n# I# c w" o4-9 更多有关k近邻算法的思考
& w( ~, j' x1 ?) R1 O( n1 y! T$ ^& e1 P+ w9 N
第5章 线性回归法
. i2 P3 t# l: D/ @! U j- f# A% L& i线性回归法是机器学习领域的经典算法，很多更复杂的算法都是以线性回归为基础的。在这一章，我们将深入学习线性回归法背后的原理，同时仔细探讨如何评价回归算法。大家将对MSE,RMSE,MAE和R Squared等回归问题的评价指标有充分的理解。在实现层面上，我们还将学习机器学习领域的一个重要的实现技巧：向量化。...
% w! w( l" F& }# l: a: C: Q$ D5-1 简单线性回归
/ b/ _& |9 y D# R5-2 最小二乘法
( k' c# b: K- t5-3 简单线性回归的实现/ ]. f: M/ \, I. z/ `* G, P
5-4 向量化5 P! {, ^( ^& W
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
, M3 C8 [/ b! c# D5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared. Z) i# O4 M8 e( D0 D7 E
5-7 多元线性回归和正规方程解
0 [, M( k3 v5 u1 h/ V5-8 实现多元线性回归
3 B8 w% z, i3 Y) L5-9 使用scikit-learn解决回归问题
% c& t. _6 _( K7 [. K; @6 r$ y( v5-10 线性回归的可解释性和更多思考' L. A. s# `! C
; @0 x1 [. E: d, n( N7 u第6章 梯度下降法 q- S7 v, _+ G, L7 F
梯度下降法是在机器学习领域的一个重要的搜索策略。在这一章，我们将详细讲解梯度下降法的基本原理，一步一步改进梯度下降算法，让大家理解梯度下降法中各种参数，尤其是学习率的意义。同时，我们还将引申出随机梯度下降法和小批量梯度下降法两个方法，让大家对梯度下降法家族有一个全方位的认识。...8 e# q6 T1 n8 P9 G0 r( W0 d
6-1 什么是梯度下降法5 A8 i( q; E, C5 X, z
6-2 模拟实现梯度下降法
/ B5 z; o$ r2 e3 f% r6-3 线性回归中的梯度下降法5 g$ d( y; s( U; E
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
% J" w) }) I9 M+ O8 o% R+ ^6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
9 _" L; J- P8 p' T5 a ?7 e6-6 随机梯度下降法
6 X6 F, j- f: W# ]6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法- N9 B, [# \5 m8 C. L1 E4 ~; t
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法8 L Z; e$ d9 Y% u/ p- ?0 d' g5 H
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论+ E! i. }% B+ p& T/ b! B
$ l1 |$ K! x7 N9 \! Y% T# b: J第7章 PCA与梯度上升法8 ~& Z- k. r! I+ [( O- I" ?
通常教材会使用非常多的数学概念来讲解PCA，在这个课程中，我们将另辟蹊径，绕开繁重的数学概念，使用梯度下降法的姊妹方法：梯度上升法来求解PCA问题，进而深刻理解PCA的基本原理，如何使用PCA进行数据的降维。我们还将给出多个PCA的应用场景，不仅让大家亲手实践出PCA降维的巨大威力，也让大家看到PCA在降噪，人脸识别等...* i( v2 j/ l, Q7 ?+ Z/ W# d7 r
7-1 什么是PCA, G Z1 D" F1 c4 Y
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题" M) y8 H3 z6 p
7-3 求数据的主成分PCA8 L9 x1 y- d: T8 D7 o& l0 ]
7-4 求数据的前n个主成分% ?8 _" p" h, n2 R* K
7-5 高维数据映射为低维数据% _. Z) k& j7 t; v4 k' K, b
7-6 scikit-learn中的PCA
; p. X6 T3 @3 i' b) G7-7 试手MNIST数据集
, v7 x; ~: V$ ^) Z' G' i, q. p0 p7-8 使用PCA对数据进行降噪
; j3 `/ Y5 D4 d# [4 B& y7-9 人脸识别与特征脸, U0 [$ s* \2 F/ h' g: o5 g
. _- f5 h2 k+ Y ~* P& ~, S! ]0 q
第8章 多项式回归与模型泛化
9 t6 q, A4 y$ a+ Q3 L' g在这一章，我们将接触非线性问题。我们将学习多项式回归的思想，使用线性回归的思路来解决非线性问题。进一步，我们将引申出或许是机器学习领域最重要的一个问题：模型泛化问题。我们将深入探讨什么是欠拟合，什么是过拟合，怎样检测欠拟合和过拟合。什么是交叉验证，什么是模型正则化。听起来拗口的Ridge和Lasso都是什么鬼...* o; Q# w- e8 Y* H3 A
8-1 什么是多项式回归
0 [7 Z+ ~& c9 I+ N- Z! z t8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
/ K) Q! ]( @; F6 [0 l8 L6 P6 B6 e8-3 过拟合与欠拟合
9 r4 x) b" B$ X) Z8 E8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
+ S! \5 A, o. Z5 t8-5 学习曲线6 }$ b: r3 m8 v n4 `! M
8-6 验证数据集与交叉验证! g$ s1 Y& E5 |- ~$ `% g9 e
8-7 偏差方差平衡( K6 x, }5 \) V A0 V
8-8 模型泛化与岭回归
/ j$ [! Y5 Z2 {8-9 LASSO4 R. }: X/ Q! Z! o6 k
8-10 L1, L2和弹性网络& B4 M6 ]& z2 V y5 a+ }+ i
0 w/ p1 \' u3 C& B1 j" r" j- x
第9章 逻辑回归
0 m9 D* d/ d$ j e2 _* V& X; G8 K据统计，逻辑回归是机器学习领域最常用的分类算法，没有之一！在这一章，我们将逐渐揭开逻辑回归的神秘面纱，了解如何应用线性回归的思路，来解决分类问题。我们将综合之前所学习的很多内容，一点一点来完善我们的逻辑回归模型。我们还将继续深入分类问题，学习对分类结果概率的估计，以及决策边界等重要概念。 ...
* t! v2 m+ x B+ s( I9-1 什么是逻辑回归
- n3 L7 ?, m! u9 E( M& I% ~# a9-2 逻辑回归的损失函数
$ S- V9 B `4 F" p7 e9 i/ S0 I9-3 逻辑回归损失函数的梯度
$ j+ k" T- X+ e5 m( y4 y, Q9-4 实现逻辑回归算法
! I& |& n- Y; a1 s6 J9 |0 Y9-5 决策边界, q7 w. i' l) M3 v9 y
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
! w+ t2 p2 P3 a) T s9-7 scikit-learn中的逻辑回归
# q+ Y; L3 y6 M6 c& k9-8 OvR与OvO7 a+ F R: j+ c: a1 O. }
1 A8 A! Q7 C8 u: o7 d; M* J第10章 评价分类结果7 s0 Q# L4 K$ O- S+ x
对机器学习分类算法结果的评估，是一个公认的复杂问题。在这一章，我们将来阐述这个问题为什么复杂。我们如何更好地看待我们的机器学习算法给出的结果。学习诸如混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1，以及ROC等诸多评价分类结果的指标。通过这一章的学习，大家将更好地理解自己的机器学习算法给出的结果，从而在实际应用...
9 J& {9 W+ v6 g, a K- n0 ~10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
0 c) s! ]" R0 A10-2 精准率和召回率
: _5 F l/ L! u' j( q& G10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
* K; X! B# g4 x10-4 F1 Score
3 B' q6 ]3 O# X5 U10-5 精准率和召回率的平衡
; t! a! W8 b% k10-6 精准率-召回率曲线
; X* z3 G5 p0 x$ O$ i# S+ ]* |+ ^10-7 ROC曲线
+ J/ z5 [/ p+ x3 q' h10-8 多分类问题中的混淆矩阵
: }' w A0 u1 F# v$ k
( P! Y; v2 j5 t/ h第11章 支撑向量机 SVM
& ^1 J! U- l! U2 j A8 M/ c& e在这一章，我们将深入学习大名鼎鼎的支撑向量机SVM。我们将从线性SVM开始，理解SVM的思路，进而深入理解SVM解决非线性问题的方式——核函数。我们将重点学习两个最重要的核函数：多项式核和径向基函数核。我们更会使用真实的数据集实验，看到SVM的优缺点。最后，我们还将探讨使用SVM解决回归问题的思路。 ...# _1 ^, R$ g, g. u a
11-1 什么是SVM
: N# d1 b4 W; R7 Y11-2 SVM背后的最优化问题
5 v* a2 E5 W Q( ~0 l' M11-3 Soft Margin SVM
# i0 d4 t9 s7 o/ E3 w11-4 scikit-learn中的SVM/ O3 j; ]2 ^% d. i+ x* y( b, _/ o9 }
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数- o" n, P$ {% e0 o) B
11-6 到底什么是核函数
! b5 ?- K0 T8 [( H7 Q* ]6 J3 H11-7 RBF核函数 r" U7 }, v9 Q# N$ w: }! T) d
11-8 RBF核函数中的gamma
7 r7 B+ ?+ W* k, ?0 z11-9 SVM思想解决回归问题- k8 Z% v$ e" g; h% c+ \! P
, r4 V% R& P0 X/ I8 D9 n第12章 决策树
* |0 D! R* ?& {6 N5 `+ X; Q& ?2 ~在这一章，我们将学习另外一个大名鼎鼎的机器学习算法：决策树。决策树本身非常简单，背后并没有复杂的数学模型，但使用好决策树也有很多技巧。我们将深入了解什么是熵模型，什么是基尼系数，怎样使用决策树解决分类问题，怎样获得分类的概率，怎样用决策树解决回归问题，以及使用决策树的注意事项。 .../ E% [* W; Z5 a& Z: ?
12-1 什么是决策树
. @8 Q6 s% n0 R+ W2 @4 m12-2 信息熵* Q" [' Q5 |" @4 V6 e$ _ l4 W* L
12-3 使用信息熵寻找最优划分
# ^& |. A8 h X2 a, s$ v3 [12-4 基尼系数
+ ~- Z; I+ S% H/ R12-5 CART与决策树中的超参数4 m2 R9 P! p# B' e! u
12-6 决策树解决回归问题
! m2 R4 O4 {! Q12-7 决策树的局限性% @4 P" v8 [ S9 ]
" x! V( e3 G, J3 h6 e* d8 X6 L第13章 集成学习和随机森林
! u# ^8 O) N$ i7 l6 A3 z) _集成学习的思想是机器学习领域解决问题的一种重要思想。我们将从集成之前已经学习过的算法出发，进而引入集成学习的经典算法：随机森林。我们将看到集成学习的威力。在这一章，我们还会对其他集成学习的思想，如AdaBoost, Gradient Boosting, Stacking等算法进行介绍。 ...
/ o% P3 p/ Z4 e( p$ y13-1 什么是集成学习
% R0 s$ K) R8 |0 z- x, a- l$ z13-2 Soft Voting Classifier
5 a/ M+ r6 x) }4 a* I/ F13-3 Bagging 和 Pasting9 \2 E2 b6 U( y2 _& h' r# j+ v; g
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论; D: Q% l* `6 N: X
13-5 随机森林和 Extra-Trees
4 W$ s0 b& F) ]13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting& M8 p' p1 r4 J3 Y
13-7 Stacking
% t$ p& W0 p3 w) ?9 O2 S0 C+ f
; b8 G7 m2 r# x3 u9 L2 |第14章 更多机器学习算法6 v% J, H% v7 N0 d
相信通过这个课程的学习。同学们学到的不仅仅是一个一个零散的机器学习算法，更对机器学领域解决问题的方式有了一个系统性的认识。学会了这种思维方法，相信大家都可以更好地继续深入学习机器学习。在最后，我将给大家介绍scikit-learn的文档，希望大家能够借助scikit-learn这个强大的机器学习库，继续探索机器学习这个当下...
# s' n: G5 g9 c14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！) Y2 I5 O: R. ^3 h" W) `0 c
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？$ U, I6 n( t+ w; {+ M) D
' V; H' |* b4 }; ~2 I" S/ s
〖下载地址〗
+ k: O! i4 t3 O! }/ G, Z+ D& K, l* F5 u5 b
! [0 Z- _! F- I! `9 t8 p
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/ i: b: N5 p& n/ J: Y9 ?, {
6 U9 [0 Y t. B/ h; W# u2 j〖下载地址失效反馈〗, r* c) ~+ v0 _( \% d& ^9 |/ W
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加QQ邮箱留言：2230304070@qq.com
( o9 H& U* _( L% J9 Q& v2 Z4 h q
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- b3 |# g) M+ y) q〖客服24小时咨询〗- v+ y3 t4 E( s
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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