# q) H9 a a5 `( {; I$ @& c$ D# ~$ X) X# Q9 H5 F2 R, u
〖课程介绍〗
- z; X7 B' ` p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。4 z! f9 \- P1 K1 b( ?3 @
/ d1 e; t# F$ o# N$ G
〖课程目录〗
0 D5 e* M+ R% x) F+ I6 l第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习) J* Z) `: J/ Q* p% S
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！...
# n$ ?+ ~( A3 G1-1 什么是机器学习 试看. q( Y5 o( m4 L y$ Q$ V
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
7 q# J' I* B S2 ?2 W4 {/ X1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
% v: |9 B$ O; G+ i1 T( T. n0 x! v+ K" q1 e7 j7 D- \
第2章 机器学习基础
& f9 S/ v) W, ?( I" |& Y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..., |/ B" Q8 M9 C
2-1 机器学习世界的数据
1 |- e s5 q1 S; u o Z2-2 机器学习的主要任务; V- @/ B, y, r/ P: C# b* }9 L
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
7 s. Y1 D1 |. X$ `( I: r" [1 S. A/ p2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习! g& {' i, c" v/ G& w( ^6 r
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
6 v6 l& @# r& o1 y# p+ J2-6 课程使用环境搭建
: e y0 I! |$ q5 G3 D/ u4 o8 x E4 @/ o' V/ Z, f
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib) I O2 L3 Q# U* }) j' _
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！...! z; m2 q8 K' y5 @: I4 X* {
3-1 Jupyter Notebook基础; A; v ^: ]0 b; R, g8 J: A; |$ u
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
% e$ P, `+ ]5 Y H" [" T3-3 Numpy数据基础
, l4 U. z, e2 U2 T; ^+ q) v# u: x3-4 创建Numpy数组(和矩阵)3 s* [0 `' Q8 e) D5 ]1 I
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
" Z( K9 m* I( h" E3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
* Z. F; H. X6 x# b7 k3-7 Numpy中的矩阵运算, w6 h; O2 ?# T
3-8 Numpy中的聚合运算
( ^' y5 V9 R% v4 a; x. ^( I/ `/ u3-9 Numpy中的arg运算
3 |0 z. H# T6 W& N3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing0 }0 ?! n' c! v
3-11 Matplotlib数据可视化基础
+ }0 O! p4 ?: S6 c3-12 数据加载和简单的数据探索
! p2 Q2 ~ ^' f$ A
7 v: s$ E0 Y s( `第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN$ [2 }# v, l; F# n
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...
3 }/ d5 |2 h) s4 G1 t1 B4-1 k近邻算法基础
& X8 u3 i" y* [2 `9 L4 I' R4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装3 a, {; I" E0 e+ J! `4 Y
4-3 训练数据集，测试数据集7 O6 A4 v" J0 ~, e& M
4-4 分类准确度7 F+ B# U7 N4 i- i7 ^2 _3 o! N! p
4-5 超参数
- t* ?+ F' N6 }" Y/ K9 d2 ^4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
6 @3 h$ J( I# G4-7 数据归一化
" ^; e8 T0 e6 K; c! V4-8 scikit-learn中的Scaler
8 P `/ d$ l; @+ o) d, x$ A4-9 更多有关k近邻算法的思考
4 f6 p3 [5 j" Z# |# }2 ~ z4 ?
; m9 ], P" N5 t+ i第5章 线性回归法6 |: Z0 Q: `* k- s1 i3 X
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。...0 _2 X1 m: ]5 |3 |. x6 I
5-1 简单线性回归7 X+ ]0 A3 A& D
5-2 最小二乘法
# b! T5 n. O4 G3 M+ k5-3 简单线性回归的实现2 h+ P/ D* H8 N. c7 K1 \0 R
5-4 向量化2 N# r4 y( w) Y% y) g k3 s
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE: E1 L5 @% B0 M7 D0 ]
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
- K/ g3 I3 P6 |! e3 i5-7 多元线性回归和正规方程解
4 r# o, X h; E6 }1 g5-8 实现多元线性回归
2 M. C# c! r! T( ?1 X1 Y' H- t" N+ I5-9 使用scikit-learn解决回归问题
5 Z! m# d% @( h4 g2 `3 z/ U5-10 线性回归的可解释性和更多思考% E8 G8 @8 t/ K4 [. ` _) {' P
" S& d4 H& L* g# G* Z3 Y第6章 梯度下降法
# S* P7 c5 L& d1 X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。...
! o) v4 M$ f( A$ |3 @6-1 什么是梯度下降法3 I \4 H: ?* e( n1 k
6-2 模拟实现梯度下降法
; N( A+ k( U P" _1 N6-3 线性回归中的梯度下降法
r1 }( y" G5 B! x6-4 实现线性回归中的梯度下降法3 W) ?2 q4 I/ z ~3 r3 c
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
7 r8 A+ @& }- t7 Z/ K" K6-6 随机梯度下降法
$ W/ w: d. `6 _8 y( g, ^5 Y6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法7 S- \0 t% X( n E! m) K9 C
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法: J" ?6 E8 H8 Y+ @
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
" [2 H4 B" \; Q( I2 w5 V6 E4 ^- h1 Z8 f) p: j9 c
第7章 PCA与梯度上升法
8 V" v! w4 F7 V1 j% l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...
9 @' G( a/ L" }' [$ _7 s2 x7-1 什么是PCA
3 U) X5 Z R$ J/ c0 g: o A7-2 使用梯度上升法求解PCA问题9 A4 w# q5 [- r, D8 c
7-3 求数据的主成分PCA& f5 R) W1 J, X/ P/ U* c9 E
7-4 求数据的前n个主成分
( N$ ]9 V4 h3 X4 O7-5 高维数据映射为低维数据6 N- V+ X8 p; a3 K
7-6 scikit-learn中的PCA
0 d+ b3 Z( P2 b! h3 ?7-7 试手MNIST数据集0 I; { [5 a8 q, p& a
7-8 使用PCA对数据进行降噪
$ V% r7 d+ f3 ~2 {& \4 E3 [7-9 人脸识别与特征脸
- R' O. M) j5 s. F' v. Q2 u: N. z( B( X& L4 l1 N
第8章 多项式回归与模型泛化
9 j. g+ X" E" r7 Z( }1 L" w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...
8 p( C4 Q& s, l. \; b8 o8-1 什么是多项式回归: w+ f/ ~' M! X" U
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
. h) }; ^7 G( C+ I% y8-3 过拟合与欠拟合 }4 q3 Y& y$ V
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
8 H1 C6 L9 x Y6 K; B( w7 @8-5 学习曲线
1 B& F4 K3 I; y5 d% L) `8-6 验证数据集与交叉验证 S. i- g) @$ W* }0 U! ^4 C: ^
8-7 偏差方差平衡
3 H" Z* `7 E" U1 x8-8 模型泛化与岭回归# X- z9 r) c: E
8-9 LASSO
- x4 z: K' s) {2 l. e* M/ G8-10 L1, L2和弹性网络
, o+ N& j& @9 a! i8 g, [
2 [( f# N) k) c第9章 逻辑回归
' z4 T. ~3 l+ ^) ] z4 Q( H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。 ...
6 D$ v% i' a) R9 l' g' y9-1 什么是逻辑回归' c# a" U; a0 L. |' H+ Z5 {- x5 s
9-2 逻辑回归的损失函数' R& S! T+ Q0 s1 Q/ b* U4 J
9-3 逻辑回归损失函数的梯度3 F$ k+ C8 O' G1 O4 T+ n* S+ T6 f
9-4 实现逻辑回归算法
* S1 m9 u8 s# y( v6 I4 x" X9 ?2 c% m9-5 决策边界, i( N- b6 p7 ^2 g
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征# y% n% H# S7 f8 i m
9-7 scikit-learn中的逻辑回归1 G" v9 K: c* c# b
9-8 OvR与OvO
; F9 i$ _3 i p. V! u- q0 t4 z) |& o
第10章 评价分类结果
# A u0 [: P! W4 k- [4 V' y& I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...0 m% g! Q' N$ m1 o; H8 s, M
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
0 _2 ]% ]3 ]3 U4 D& S10-2 精准率和召回率
# G4 y8 B& c1 }10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
5 N( j3 J1 \+ o( q( q: U9 l: f10-4 F1 Score$ L& }' U1 x: I% D' F
10-5 精准率和召回率的平衡
, T I! \' U, V. X) N10-6 精准率-召回率曲线( O9 s; r4 N( M0 a1 j
10-7 ROC曲线 c2 n2 a, W9 I; \# X
10-8 多分类问题中的混淆矩阵3 D" V' C0 f8 [
3 s1 s3 I V7 D( }% H/ E/ Q
第11章 支撑向量机 SVM
, {; m! a" |1 ?) g, Y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 P. l& l" H5 d5 P
11-1 什么是SVM
D! K2 M0 a) l11-2 SVM背后的最优化问题
2 N9 \2 M9 |! B. C$ I! J" t9 w11-3 Soft Margin SVM! V# Y! l; H6 O
11-4 scikit-learn中的SVM2 T; F- ^5 J" F( E
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
; i2 {: b7 H6 |8 @' h5 z$ j# @11-6 到底什么是核函数; f3 Y! I, z, d; k: g9 G; {) \" l7 T
11-7 RBF核函数5 Y0 ^ Y( x" o. P# F
11-8 RBF核函数中的gamma* C9 w& O& }1 O' [6 `8 j: m
11-9 SVM思想解决回归问题
7 Y7 j( o. A8 O, @
0 e: f4 L7 r: U& i/ ~8 j5 m/ `1 o第12章 决策树0 t' ~( E4 o/ M# z
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。 ...
7 y r s$ E& a1 D6 m( ~" u% o12-1 什么是决策树
- o! h3 u3 s# i m+ N7 }4 W12-2 信息熵) `- j/ l1 x7 i) c" h9 O0 X
12-3 使用信息熵寻找最优划分" O/ _2 d& Z! e5 p
12-4 基尼系数
3 f& @: |: e F% V12-5 CART与决策树中的超参数* _; C; I, u! @. E2 |
12-6 决策树解决回归问题5 D7 b E( a7 Z( _+ S! f
12-7 决策树的局限性7 |: a" r4 j2 Y
3 x. b8 q% f# x% x4 k' ~3 [
第13章 集成学习和随机森林
; o; F' ^4 ~$ U+ L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。 ...) {* {% y( k7 T2 i" U3 n
13-1 什么是集成学习5 A' E& }+ t( `
13-2 Soft Voting Classifier4 [' m% H% m& }, Q" h* X) E* L: `
13-3 Bagging 和 Pasting
( `8 r( {* j1 E4 b, L" D. J7 z13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论+ w7 A/ G4 F$ B9 Y6 m
13-5 随机森林和 Extra-Trees
! p+ f/ z. P% v, W3 G2 s4 X13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting7 G1 H+ Q, u* H: I* c
13-7 Stacking5 K. X0 [: j; l5 j ~ }8 P
; r- {8 Y% x4 I8 ^: Z) U, H% W6 K第14章 更多机器学习算法
$ ?# s; _/ E0 v- ?1 k* Y+ b" b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...
2 R$ s) H1 g$ F, ?; p14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
$ U/ O+ a! `0 n6 |8 F6 U14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？" B+ E' _1 f) c+ `: `! o2 }( R
, {, q; W9 k; C% J E- D* a〖下载地址〗
. Y: N5 ]/ ^( l. e4 b' b$ h) V( D3 C* O8 E1 k* V0 e
3 L# X4 G/ |, O5 Q3 {3 ?' V----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
; ]" O( a5 M$ ]! z/ ~/ C4 ?% L, Q0 R) [3 X7 N8 f2 \& C% \
〖下载地址失效反馈〗1 s/ `3 }! X! V: B; a
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) e I$ Z7 S) \# J, R1 e- B
6 ]+ E d" s9 }- t* K4 A
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) F% i9 W1 [7 d5 t+ U$ G# i& ?3 r, h u' V5 ?( {/ z) q
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1 a* E! J" K0 G有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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