1 q: t) X, z/ L
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〖课程介绍〗3 D4 {$ Z( E% @5 F9 E' y6 O6 S; G
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。 r& l) z O1 W. `
3 ?/ r# D6 p. u7 q& q8 v3 [〖课程目录〗/ s2 y* q+ I4 t, Q: E* h
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
% Z2 p/ ~) ?: P! V' ^* b* X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！...
7 M7 T' a# Q& v; k% z1-1 什么是机器学习 试看
: n- O& n" D0 x! q' i/ ^+ O1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
+ R& O4 s7 _% d e( W8 a1-3 课程所使用的主要技术栈 试看* T2 Z+ Y1 x9 v/ q5 w l1 } ?
/ X( S+ u: _1 v( o1 ~' Y
第2章 机器学习基础! y$ p8 G7 [, G) f, F
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...
2 V2 ~& K9 {! Z, h- ?0 y, E6 ^ Z2-1 机器学习世界的数据$ R8 S& z! M" L4 r# q! k- R
2-2 机器学习的主要任务
) _8 ?$ d3 d- ?: \) o5 C2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
; i! a) f5 ?% P1 j$ e+ D) W+ k7 z2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习' _1 l) o6 R/ f" L
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考$ M! F8 F/ d: Q) Q4 \$ V+ g/ C# {
2-6 课程使用环境搭建
% V$ l& R1 h8 h& {0 ~- v5 }1 q
. T# N4 k+ {) m" p& ]7 g# C( W第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
, P! ]$ J% T5 p" N/ R1 r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！...
0 t% M! z0 L3 { n3-1 Jupyter Notebook基础$ \* s& [8 r+ B- ^7 |2 l8 D' W
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令1 q* ` \! t, b6 u) v: Q: L
3-3 Numpy数据基础
5 N$ I, n7 u9 {' y1 [3-4 创建Numpy数组(和矩阵)0 _4 X5 o4 z% J. o! V/ s! d
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
! f' D6 ]' u3 |' Q3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
6 X! e! i6 G1 I7 k, Y# v3-7 Numpy中的矩阵运算
4 }7 ~! f# x4 A0 K) T7 K5 I1 @3-8 Numpy中的聚合运算
1 Z) P3 I" s7 i5 N9 X P3-9 Numpy中的arg运算
6 _/ q; p0 Z! M4 g D0 s# I# C3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
$ a/ X2 ?6 b9 V5 c& E3-11 Matplotlib数据可视化基础
- m/ [( s* _0 B) l I ?; V3-12 数据加载和简单的数据探索
3 x/ e r& ]1 t3 C" G: @% g* R! O5 M/ R7 j' U' H# z
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN( N7 k* \2 d4 V6 r% W, s. `) D7 S
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...0 s! i. W- s# h
4-1 k近邻算法基础9 r. S4 y/ h# u ]
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
* U3 h; k- `9 K. X! Y0 v4-3 训练数据集，测试数据集
. p; y: K7 v2 _% c N4-4 分类准确度
" a+ c5 L+ {) E: n+ t8 y5 p* w4-5 超参数! R7 A# O% H* a1 l7 V t
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
4 t. r, E9 R1 M) y* ?4-7 数据归一化
1 S6 o* U1 r* ^; l9 @+ y6 q4-8 scikit-learn中的Scaler# h' k* @& C) E1 y4 r& A& g
4-9 更多有关k近邻算法的思考! E! i/ V p6 V k
5 \" p0 T, q, i5 U( R第5章 线性回归法+ _. v. _5 J" O+ e5 o% l
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。...7 M: A2 g4 f3 u( l& J6 v
5-1 简单线性回归
+ L B9 Y+ C: Y, \! \5-2 最小二乘法
3 O$ z% c+ X& y" T4 q1 Z5-3 简单线性回归的实现. [3 S- b' t* A2 L# F( G+ T
5-4 向量化
) m9 @# {) I& P2 k. \9 A5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
8 l2 { W1 ], [* B$ ]# D. F5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared5 [: d# t. ?) k. z$ S" s
5-7 多元线性回归和正规方程解
$ C! S& V1 a4 u2 X5-8 实现多元线性回归
! P v+ ?6 P) D9 x, t5-9 使用scikit-learn解决回归问题4 U5 x9 n, j/ s4 C) D6 _
5-10 线性回归的可解释性和更多思考$ T |3 e! N' a, m
# x) x$ O4 f( a& c3 i: L5 _第6章 梯度下降法' r$ F' K; y. e- q, Q& ]* 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。...
4 z6 o+ }, z0 M+ _5 d2 V2 _! z6-1 什么是梯度下降法
( d9 n: e* ?, I l6-2 模拟实现梯度下降法8 M. ?' Y4 W* o
6-3 线性回归中的梯度下降法
* J) l4 x3 K8 m, R$ h/ K! a6-4 实现线性回归中的梯度下降法
$ ^6 d( A6 }3 Z: H6 p$ {+ r6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
3 X4 N* [ U# F; m6-6 随机梯度下降法$ {9 A9 u- ?0 p5 u7 q# F1 Q& E3 P; Q: E
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
8 E6 k! u2 k0 w1 l) e& o6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法4 ]) P0 W6 l% T
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
$ y+ Q. ?4 E8 b! G% z# r: A6 u
, r2 v4 a* D- z/ u第7章 PCA与梯度上升法3 z3 U' U& L0 d9 l: P3 v
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...7 d0 P' n2 k; w, Q7 [5 g4 F: U+ l
7-1 什么是PCA ^* C m! g6 y1 @5 n
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题& \. B! h3 `) l+ D
7-3 求数据的主成分PCA, i6 L. h8 z( P& E8 R
7-4 求数据的前n个主成分1 u; N( k: q% o; x" u4 r
7-5 高维数据映射为低维数据
* ?! p }4 s; D" }7-6 scikit-learn中的PCA
5 [/ e. A+ M) {( P) k" u7-7 试手MNIST数据集
5 q( v( G. G/ V6 |# {" ?2 w! B7-8 使用PCA对数据进行降噪
! T' D/ Q3 ?& p& t V7-9 人脸识别与特征脸
# M0 u; e; _& Q3 B5 x2 Q; e2 C) p. j/ U A N' i5 \3 Q
第8章 多项式回归与模型泛化
$ g9 z5 X0 K. T& n* Q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..., |0 o9 T3 H" t8 ^
8-1 什么是多项式回归& y2 i& x. Y0 R# v4 X1 s. H
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline5 }1 o; K5 T, f e, m
8-3 过拟合与欠拟合
' [& d [& S: n+ j) S8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集/ S. F' r2 |+ q6 U$ ?6 @, p" r
8-5 学习曲线 t! y5 m( Z7 n1 i
8-6 验证数据集与交叉验证
% Z6 t7 G) D% d- p+ `* I, v$ p0 c8-7 偏差方差平衡" v1 E) z& h1 [ z; e8 w4 E0 }6 v
8-8 模型泛化与岭回归3 s# T! C3 ~, P- J# J' v% J
8-9 LASSO( o' u& h" w. Y- ~1 \* g
8-10 L1, L2和弹性网络$ y/ M3 g W2 i3 ^% @8 A
0 Q4 L8 Y, c$ t' |5 \
第9章 逻辑回归
# G' j' U3 G# B$ d E7 @. b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。 ...8 }2 ]/ @5 E9 d
9-1 什么是逻辑回归; L( V* `3 y( g' I& \4 Y: ?, d
9-2 逻辑回归的损失函数
3 h' S) l% n; _; u9-3 逻辑回归损失函数的梯度
( ?1 m3 l7 ^5 e$ @# }4 I5 t9-4 实现逻辑回归算法" E; S. D7 e- O
9-5 决策边界& |! S* n" d1 s% e2 _ y K3 o
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征8 S! x' G( H- \7 t
9-7 scikit-learn中的逻辑回归 O: p3 ?! d) D0 ?$ \/ `
9-8 OvR与OvO
% C" ^( m1 ^! {$ g
' Q, Q; m% O8 v7 I第10章 评价分类结果
. G& @' t, x+ ?2 R9 q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...
; y% z2 j3 g" _0 e+ w- ~) _10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵' O0 @) ~( [1 s* `
10-2 精准率和召回率
. w- Y2 m' `" Z; A9 N0 l1 N# c, Q10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率& V' L' L2 A6 b# B2 F2 \
10-4 F1 Score/ A3 @$ V6 U( R% |0 D( d5 k2 o
10-5 精准率和召回率的平衡
; h7 `; [3 \! M- k- P* o" E10-6 精准率-召回率曲线
. l: y* r9 p$ Y/ Y8 u0 c6 G10-7 ROC曲线
e- F& }. u3 u: b7 C* V. c: f2 z0 F10-8 多分类问题中的混淆矩阵
# @) T. `! I2 r3 H5 o. g5 |
: _$ [) b- B4 R p: x第11章 支撑向量机 SVM
. i9 y% i! H) l! s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。 ...) F; v5 E, i9 j, J: w" m
11-1 什么是SVM- |# l9 K, T {* v1 `" X
11-2 SVM背后的最优化问题" d# x2 n: C6 @+ G3 O: Q; m
11-3 Soft Margin SVM
0 b0 K1 I8 O5 D* n11-4 scikit-learn中的SVM
& Z4 m: S/ |9 S7 r k$ f11-5 SVM中使用多项式特征和核函数5 l5 A7 ?& x- K7 \7 G8 D' J" i; Y
11-6 到底什么是核函数
) ]& d* c& I2 D2 A# \* M11-7 RBF核函数; {. M: B7 P6 o/ E
11-8 RBF核函数中的gamma
8 Y3 b- {# F1 ?- f2 `11-9 SVM思想解决回归问题8 N+ I: K6 V: v2 Y, t
) g0 N. q8 b; T1 w8 Z6 {) }5 @
第12章 决策树
2 A- b( t" m4 _( ?& k% ^" M( w: t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。 ...+ N* S* o" Z' s7 `: L
12-1 什么是决策树
" M: m2 ?& E. w o12-2 信息熵4 c; E' M% c7 a5 p$ n. _
12-3 使用信息熵寻找最优划分
" P- S' N9 x; ?4 s/ D12-4 基尼系数! N, P9 d" e. g0 \; O9 ~9 n" Z
12-5 CART与决策树中的超参数% D/ U& Z2 X; H! _7 K
12-6 决策树解决回归问题
a$ B n0 W( j6 u12-7 决策树的局限性6 V* C5 v' Z2 |8 z
- C4 ]! T, E1 ~0 M5 C* a9 u1 g第13章 集成学习和随机森林* _( ] U2 z m4 c6 {; z E
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。 ...
/ F# H- k$ S2 e5 R0 L4 I13-1 什么是集成学习
5 ^! _! W+ W( \4 j! f. m3 e13-2 Soft Voting Classifier
2 @' j! R7 u- ~$ E* G5 ?13-3 Bagging 和 Pasting0 f! w; V+ F) s N% T6 U
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论1 s' r$ \+ G" B9 L1 H# Y4 }7 R
13-5 随机森林和 Extra-Trees @8 N! M) c# Y
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting- {3 d+ e) ?% x3 P% T& ` }
13-7 Stacking) c, a3 ? {' G4 \: G+ R
0 ]( `0 t" `+ a! Q( o x# P- L
第14章 更多机器学习算法
, V9 p" m+ {: L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...3 k1 r5 G' j# b1 q$ T
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！' A1 x) v3 ^0 F/ `; ~2 I' w" {) Y
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
5 o8 C% Y: e& E# c/ X- }) | t
〖下载地址〗
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5 f6 s5 m3 A7 Y+ V: b$ k* F( d6 P----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
# A; `7 S# T% ~0 m8 I' n$ C- j/ u: y- N$ L8 _; p7 R
〖下载地址失效反馈〗8 r k9 G2 Z) e- C0 }
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
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