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3 @4 `& L) f2 H) p, C: _2 }9 Z+ x9 P〖课程介绍〗
0 ]3 z Y2 k" |( P" o6 C2 G+ v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。
0 @; d7 Q8 Z9 n" ^, S2 }8 ^! S* C* E) H) K" b) [- S
〖课程目录〗, D7 X" O) |3 l5 }
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习) M. ?0 |( _) Q! j: ]# v9 `
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！...$ g. U; n8 ^& k2 N k
1-1 什么是机器学习 试看7 X( t* s" a/ ?; h8 s) M
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看& p4 k8 [8 I) M
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
* r% V1 P) L$ ]5 H" V1 i/ N
/ k" b1 x9 z; ~7 _4 Y- q第2章 机器学习基础( [2 _- U" W3 c2 \0 g1 D
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...7 G$ @' N8 K' m/ A, d) m" ?( `, w
2-1 机器学习世界的数据
- q3 A4 x3 y' G8 r6 Q2-2 机器学习的主要任务! E# t" ], L. R' |8 H4 ]6 v
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
, [- z4 p, f% |, L! v* F2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习9 R( I$ N7 w, I8 i) ?
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考' Q( n; v |$ }$ }
2-6 课程使用环境搭建0 a( M" I. W9 t. R; W
H. K \- c" h/ H
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib, e1 b6 _* M& M; [0 |) `
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！...
: K+ P C7 L# i8 `/ n& [* `3-1 Jupyter Notebook基础
. h, g+ g- T s3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令 ]9 ]" h0 t" u# E, g9 M! l
3-3 Numpy数据基础
5 _$ b9 y# B4 }, o% q U8 g3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
$ F# I4 E) i* K( _8 G7 a3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
8 L& |& z$ i8 {: L& ?3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
! } {- I. j+ l# c: N0 e3-7 Numpy中的矩阵运算
, B/ N4 I5 N w/ j3-8 Numpy中的聚合运算
2 K& T4 y c% g& l- _3-9 Numpy中的arg运算
# Z* [+ c z2 ~1 l% M3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing; c* n9 T7 \( t" R, V' `1 I# _
3-11 Matplotlib数据可视化基础
8 Z4 G- I% m5 s& r! y v) x3-12 数据加载和简单的数据探索0 k1 r8 j9 Y, H' B/ {1 a
" T7 s# D+ `) x; h/ [第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/ F# c$ X4 Z. g* z- C7 a( ^
k近邻算法本身是一个思想非常简单的算法，但是这个简单算法背后，也蕴含着丰富的内容。在这一章，我们将详细介绍k近邻算法的原理，进而对训练数据集，测试数据集，分类准确度，超参数，数据归一化，样本距离等基础概念进行详细的探讨。我们将详细了解scikit-learn框架中对算法的封装，并实现我们自己的算法框架。我们还将学...2 @* x+ j3 _1 l1 |! w* t. P( Q. d
4-1 k近邻算法基础: F4 Q# Y8 S5 a9 [* a: b1 ?) b: Z
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
( f* I; X1 V- w2 u4-3 训练数据集，测试数据集
- U: w2 D3 C/ g6 T4 K0 w2 O' d4-4 分类准确度
4 ^+ n. e% N/ \7 ~5 C4-5 超参数( ]0 r# i( |6 p6 L
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数8 ^- H* j' X, a+ Q
4-7 数据归一化
3 ^, m, G7 _3 o4-8 scikit-learn中的Scaler
, U/ ^, t0 V8 f4-9 更多有关k近邻算法的思考9 X- t/ s% X- a% ?* G, L1 A
; }/ ~+ ?! _- r* `- K
第5章 线性回归法! K' ?, ?! t' g
线性回归法是机器学习领域的经典算法，很多更复杂的算法都是以线性回归为基础的。在这一章，我们将深入学习线性回归法背后的原理，同时仔细探讨如何评价回归算法。大家将对MSE,RMSE,MAE和R Squared等回归问题的评价指标有充分的理解。在实现层面上，我们还将学习机器学习领域的一个重要的实现技巧：向量化。...6 g+ b/ |. U7 g* x& k7 ~, x
5-1 简单线性回归
2 C; N2 x, u/ `6 J3 k2 D( u5 h5-2 最小二乘法5 ?$ T! E1 O' O9 `
5-3 简单线性回归的实现
% ?( m6 W' ^6 P9 v* G8 I5-4 向量化. J4 t- u) {% K
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE, P9 H3 |( y+ W4 [; U( X% @; b7 X
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared8 ^" @, x3 d8 }- a) p) C
5-7 多元线性回归和正规方程解
! A' B8 `9 Y, B* |; B5-8 实现多元线性回归9 J' }$ X4 T$ ?3 W5 q2 e/ z
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
5 k1 F! E7 O* l9 \) z2 V; k- S5 u5-10 线性回归的可解释性和更多思考' I$ \% ^' G. B ~
) [) H3 D4 t5 {: Q# X9 w' m第6章 梯度下降法4 ?: M5 t; H( t; ~ ]$ Y+ ]
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。..., q* f' b! T6 y/ J; W' J8 x
6-1 什么是梯度下降法/ X) X+ f% H5 }6 }4 v$ w% }: D; L
6-2 模拟实现梯度下降法( ~/ @( F, O% Y; n, c2 S
6-3 线性回归中的梯度下降法$ c, w3 _! @/ d/ R% Q n% @8 U2 E
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
7 b" p' t, b7 _6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
- ?" e! \0 J7 E0 Q3 [4 {* y/ b8 [6-6 随机梯度下降法5 L! j7 {1 {2 q' _
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
; O4 l6 _4 O9 q" A0 ]$ m+ Z" K6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法- _% c5 w$ ~4 o* c0 E" z
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
8 M* _5 {( P3 R; a3 z4 E7 h6 m @- v; S" k+ K0 o
第7章 PCA与梯度上升法$ M3 C* |! \$ m: s0 A" ^
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...
: E$ u8 Z6 I% d. D7-1 什么是PCA5 Z: v# V' P, H2 ^
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
; C# i ^+ U3 T( @3 \7-3 求数据的主成分PCA
5 r: M+ Q; T9 F% s, v7-4 求数据的前n个主成分9 r3 b# S: K9 V/ g' S5 a) }
7-5 高维数据映射为低维数据
3 t/ z9 l! B! H2 z: Y: i7-6 scikit-learn中的PCA
$ K8 }5 N0 `) T( m o7-7 试手MNIST数据集
) y! [8 p! ]% W& ?4 c7-8 使用PCA对数据进行降噪) l. e Y, s$ f `* ]7 ^
7-9 人脸识别与特征脸* `# J, }; g' ?
1 H9 K% o3 P P8 {第8章 多项式回归与模型泛化1 m6 f/ d8 E* 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...
: K1 {" t7 q% c& |+ J9 [5 }$ V8-1 什么是多项式回归
2 k9 X2 I+ d( Y6 ~# d8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
9 E# L) l) n6 j* H% y. R- n8-3 过拟合与欠拟合
* C, i' l4 i$ M% T+ g& _% c, m& L; _8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
: {; P* N8 k# [9 K- Y W$ P8-5 学习曲线( t E( [) I# m+ ], W+ L) f
8-6 验证数据集与交叉验证
0 j9 H2 p0 _6 {" Y8-7 偏差方差平衡8 [! R' C2 ^3 g" D
8-8 模型泛化与岭回归* C& g8 d- m+ b% N t: f3 F5 V
8-9 LASSO
7 N" F8 y _9 j- Z8-10 L1, L2和弹性网络 ^! j; K. r6 I; P+ _0 a& `
; `+ L2 D& X; f O1 b5 _第9章 逻辑回归( n: a. ^; { D0 ^% s0 e9 [
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。 ...7 I) h8 P6 A: s
9-1 什么是逻辑回归" D. }$ ? R; V' E' @
9-2 逻辑回归的损失函数
4 p( A1 D9 H5 O! a; z) G9-3 逻辑回归损失函数的梯度+ n% b8 w$ U: Q @7 @
9-4 实现逻辑回归算法
. J' ^: ]' O5 S# l+ t9-5 决策边界
% V$ a O' ^1 P& `" c' p9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
4 a6 j! ^- H* x S' r; P9-7 scikit-learn中的逻辑回归
* R& F% q, A6 k! ]" E7 F9-8 OvR与OvO* J( l" }: N- x. x0 H; N
$ Q$ ^# ~) N7 e% g6 Y5 y, G
第10章 评价分类结果
4 P9 r# E+ F4 n& |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...
# }" l/ {6 P7 Q5 l$ e* Q10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
9 A2 R7 [" p3 {10-2 精准率和召回率
3 F" j c1 o) X' m, v z10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
1 j' W, H. E2 _10-4 F1 Score
9 h9 ^- {5 B$ P5 v0 D& q. D10-5 精准率和召回率的平衡" s- s3 v! l4 T) y) ]
10-6 精准率-召回率曲线
5 h" d( u" _; `( {" d, E10-7 ROC曲线
" m% w" d; S, V+ Z' X10-8 多分类问题中的混淆矩阵& b' x) s5 g+ y z! o( x2 K
& J( r& x6 ^$ i+ }
第11章 支撑向量机 SVM6 O' m5 V* r# r4 f2 M0 i
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。 ...4 S2 O7 Y& y$ ]! w/ S! P) w
11-1 什么是SVM
6 H8 [) C+ v9 q5 q& z- y11-2 SVM背后的最优化问题& }$ R& F+ z7 M0 [3 Q( }8 [2 S' z9 _2 d
11-3 Soft Margin SVM' r. _* @1 |* I+ ?2 b
11-4 scikit-learn中的SVM2 d, Z! K5 V0 F: u! L, B
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
6 `; s/ I; _! R& y+ d; N11-6 到底什么是核函数
. U' I1 d3 k* L$ l$ `3 C11-7 RBF核函数0 ^( p: }3 c" y8 \7 X- D
11-8 RBF核函数中的gamma
$ X$ e! } ~& _' U y11-9 SVM思想解决回归问题- N2 a) t" ~& P7 b9 u2 W# D
* {. `$ }( ]6 e! }! r% x第12章 决策树
! `- N" H' x- @6 ?; l% \4 _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。 ...
3 }( p& R* ^$ K0 d12-1 什么是决策树; k O" W; m/ ^. v4 k
12-2 信息熵
2 k% \/ I$ d! x2 T12-3 使用信息熵寻找最优划分" t. {; B7 A1 H# j
12-4 基尼系数: q% i& }1 P* p. @, d
12-5 CART与决策树中的超参数
: j' D$ @8 i c12-6 决策树解决回归问题/ T* }5 a3 |0 ]4 v, F4 F/ R G
12-7 决策树的局限性! D- d [5 w1 r
3 ]# _$ t+ i7 s6 s8 J5 y0 g第13章 集成学习和随机森林
( L, A# i+ n2 O" C4 c2 I& I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! b+ z. W% V8 L6 ~$ Y13-1 什么是集成学习) k: s i1 g; p( X
13-2 Soft Voting Classifier
1 M$ h7 Z2 r6 W; E13-3 Bagging 和 Pasting
/ K& ]1 \. [) @1 U2 H u9 `13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
* F7 a- z% k5 p4 @8 x& v! G. R$ e13-5 随机森林和 Extra-Trees, V' {2 V9 R1 N# C; U; w
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting' F$ D+ v9 P2 P% n
13-7 Stacking
8 r( @+ Q/ }: D9 ~( B! o: }
& T' m) X* Z$ ?第14章 更多机器学习算法
. X4 T# q1 _2 a! o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...: m+ j2 s3 H/ a: {1 l1 i# P
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！! H0 ]3 `. i7 a4 O
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？. M3 o. |0 E+ j' z6 X" _4 t
2 p, U4 N3 B0 E/ @. h) u/ K
〖下载地址〗
5 c* U/ E9 a% y; s( \/ R y8 K# E B
) l1 d( S" v1 s( c: ~5 Y1 }; ]( W! H& T G6 C
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/ Q2 J& X( N+ G$ z, y" K〖下载地址失效反馈〗, F( X0 Z7 h% @( A! q
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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3 A9 G9 C3 p" X" g% Q5 u& _- P: | T〖客服24小时咨询〗( j$ C4 a' h' d9 O+ Y( y T# S v3 Y
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。2 H2 {3 ?0 a2 a8 P- T
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