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0 g/ V: y x2 ~3 x$ H〖课程介绍〗
% g3 c0 |& n5 _8 H) A# {+ r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。
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- H4 C4 [" d5 u〖课程目录〗1 D9 R, n: Q& ?7 j" C; ~) ]5 i
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
' M- O$ b6 A- l* O/ H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！...0 r5 ^- D+ ~" D+ t' p
1-1 什么是机器学习 试看6 m* _& C5 ~0 c- I a; V
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看: B% u1 i' O- K q
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
, u4 K1 k" A0 M. ~
" g" a) E6 v% g第2章 机器学习基础
' s: X, ^3 n: \% j) u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...
3 ]2 W5 X- c% ~7 g2-1 机器学习世界的数据7 u, R5 J! j! O3 _. \$ w
2-2 机器学习的主要任务
) S$ Y; e0 O2 G& w- L4 X2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习& x( j3 }. }6 O# u6 H. B1 O4 N# w4 P
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习8 A: d1 j7 B* g, m0 M( b( g* ~; g1 v
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考6 ~6 ?9 i( F( ~. Y- ~+ |
2-6 课程使用环境搭建
* o" Y' q( t* ?' N) ^2 i: r& @* R* @* l [" n8 d
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib1 F5 j% h1 n- N' N g
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！.... w B) E- q$ }7 K/ [% T/ l7 E
3-1 Jupyter Notebook基础+ I: ~4 c0 q& E; q
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令# b5 a% W1 P5 N, b0 f0 S* a+ b
3-3 Numpy数据基础3 b: c* v0 h7 O& \9 P% g
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
* W2 u. I) ]$ J% i+ Q3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作0 r8 O r$ H* N1 A1 s2 Q V+ ] W
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
4 O! ^, e1 J; U7 d9 o4 S9 F" V3-7 Numpy中的矩阵运算
$ M9 C8 b9 t2 W( B3-8 Numpy中的聚合运算! X" F3 Q1 p9 `9 ~; N# F' [6 E
3-9 Numpy中的arg运算- e2 s: n% [8 \7 x! a6 ~' _
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
* b8 Y2 R/ _: g2 A% P3-11 Matplotlib数据可视化基础8 e" ]: R9 t: `6 u/ k2 j
3-12 数据加载和简单的数据探索
4 _# j# E( [. l6 ?% M2 A& H+ J$ G8 G, I! k
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
# l% [. u7 L0 T9 Sk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...% I' H# \/ Z3 `' j# Q! k( v! U
4-1 k近邻算法基础. P/ N. L/ f+ e
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装( }7 H+ r0 {/ z/ w$ j' o
4-3 训练数据集，测试数据集9 f2 H1 x" L9 n7 T
4-4 分类准确度5 ?9 z# Z6 w+ k" h
4-5 超参数
2 R5 [; F' H2 s( ^7 U3 i4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数$ i" J- q" C9 p9 Y
4-7 数据归一化; P0 g( x8 a( O: X# U2 s G" Q2 K, |
4-8 scikit-learn中的Scaler
7 \, p' p2 \; D& B5 j8 N4 [6 S4-9 更多有关k近邻算法的思考+ {* ]4 I6 n2 M: O( C) D
8 w" [. K. r3 v- Y6 d$ i7 _8 |- @8 D
第5章 线性回归法
$ T( K. O' `( @9 K, q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。...
& J4 m' }- W* \0 m; a5 `5 q& U* q6 V# P5-1 简单线性回归1 I$ {1 E; X0 ~/ n! E0 ?( v
5-2 最小二乘法
- E# l8 p7 B+ Q& O" q8 U9 ]2 I5-3 简单线性回归的实现9 V- x5 z: x$ @% {$ o7 G
5-4 向量化
K) l( D' S& q9 F$ ^- k: p4 a! X5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE% J/ @) i" s- t s0 Q- G
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared1 S! |( R- j) `9 B, D }* t
5-7 多元线性回归和正规方程解
% e; G. K! }$ v, Y8 J9 d) v" z5-8 实现多元线性回归
, `$ J T2 y" H: B5-9 使用scikit-learn解决回归问题
0 A/ m( h' R! L, o8 l+ ~7 }5-10 线性回归的可解释性和更多思考
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' W0 F4 e! B! a+ I; t0 {# K* E第6章 梯度下降法- P: _- o" V2 h3 D1 |
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。...( `. X- N" Z9 O' c. V0 P# s
6-1 什么是梯度下降法
. U% P6 y4 h r: M+ @+ K6-2 模拟实现梯度下降法; F8 C% D8 h+ X
6-3 线性回归中的梯度下降法! E" v5 U, Z9 v# Q
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
% D3 j E' u6 Y6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化+ r2 G0 `6 i6 R+ a
6-6 随机梯度下降法7 I: n- p$ D# @/ j* s& F7 d v, U
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法5 y5 N7 i M8 U+ h, B6 l4 v( K2 t
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
0 w; D2 P* _) s% f& p! C5 X6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
E4 v% E0 [ z1 u( e& q) Q$ ~8 k/ ]2 [/ I
第7章 PCA与梯度上升法% n0 k* b6 w/ U0 z- g+ t+ J4 W$ o
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...6 c: G, z5 p# t2 d5 Z" l
7-1 什么是PCA
6 M$ ?- e8 p6 T0 ~* j7 x7-2 使用梯度上升法求解PCA问题9 ]/ L V6 A, ]4 I4 U* P+ O
7-3 求数据的主成分PCA
7 \' C. ], I: ]6 T' X3 F7 a7-4 求数据的前n个主成分
9 ^# F) l- `( Y* W# Q7-5 高维数据映射为低维数据
" ?" d6 l2 g' y1 q3 O8 w6 d7-6 scikit-learn中的PCA& l9 ^9 b* B, a8 G
7-7 试手MNIST数据集
! O( g( d# G6 _; ^$ l9 G5 m$ w7-8 使用PCA对数据进行降噪
* h8 c B6 S' w6 f! X! B9 N `# f7-9 人脸识别与特征脸
7 k$ Z ]! i+ V, ?' k7 \( Z5 O7 O( _) {- N8 D" o! k
第8章 多项式回归与模型泛化
$ v- v! R# V* s/ ^4 z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.../ l- n# B9 U* y: c
8-1 什么是多项式回归. W7 J3 y" ]- W1 k6 @7 H
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
U/ O. W8 o' k9 V5 Q1 I8-3 过拟合与欠拟合 F5 U% ~3 T& `, o& R* `! O
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集 [# @4 k; x9 _6 V
8-5 学习曲线, s B# W; K5 D8 W8 M p9 v, b+ k3 D
8-6 验证数据集与交叉验证
2 ?$ E0 e2 k2 d1 }% S$ `. \8-7 偏差方差平衡8 S+ E o3 X, c
8-8 模型泛化与岭回归7 W! ^& F x5 f- C P2 {
8-9 LASSO; ]! h9 R3 R6 _* v) r% F
8-10 L1, L2和弹性网络4 p0 Q4 R% A, M+ y9 V, e- m
+ I" m; E8 x9 B H9 G/ P3 M; z8 z
第9章 逻辑回归
) H+ Y$ L) C" F. W( H" K% a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。 ..., A5 e; p$ f! @7 J" |) u
9-1 什么是逻辑回归: Q& c/ o/ Z1 U6 t0 w" l
9-2 逻辑回归的损失函数
9 u: o" O- B `1 O1 Q- P# Z9-3 逻辑回归损失函数的梯度
$ `$ T8 A% F2 W4 p9-4 实现逻辑回归算法
7 P3 V% R2 @9 r) |, ^1 n" l& S. \9-5 决策边界$ H0 ?8 }: h/ {! j6 g9 i" n8 x
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
# d0 W) n4 s# d5 \( I" J/ u9-7 scikit-learn中的逻辑回归* Q2 ^+ V2 C% ]
9-8 OvR与OvO0 Q4 P I& l% @) \+ A2 ^& Z+ _$ w
_' H: f+ L/ M1 ~第10章 评价分类结果
2 e! o' }% D$ ]" D, H4 J$ J3 m. ]9 s8 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...
$ x- W( k# X) i$ b' l( K+ P% S10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
% e: Z& B) _6 b+ Q. \7 I' X! C9 C10-2 精准率和召回率
" z! F: g# z( d/ Q6 R10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
4 C# X. D# r4 p' C6 ^& C10-4 F1 Score
' M" B! ], B5 S3 ?' }( s10-5 精准率和召回率的平衡
5 I; Q# B( i$ j" n; h10-6 精准率-召回率曲线
" Q" u; m1 Y+ B0 v10-7 ROC曲线# P6 M% {" t8 R( T7 q0 x! L
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
O% U/ N6 `: m0 N) t
3 x* {- |/ _, }第11章 支撑向量机 SVM
6 c+ L5 ?3 t, C) d( m* _, q4 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。 ...
, R9 K6 \! j0 j! g, ~* h11-1 什么是SVM
! K7 m2 q+ x, {# S! b+ A4 x11-2 SVM背后的最优化问题+ E/ S8 ?, R) n2 \! ^
11-3 Soft Margin SVM
3 t7 l9 N% p' i3 x+ d7 B11-4 scikit-learn中的SVM
! V! ]% a: t$ D0 M! u0 m: Y6 ~11-5 SVM中使用多项式特征和核函数% ~: t6 r1 z- c. j% e
11-6 到底什么是核函数
! P# q, i' D4 F# \4 G, }11-7 RBF核函数
6 w* M, x6 Y3 ]3 ~11-8 RBF核函数中的gamma
" T9 j& c1 |8 ?7 Y7 ~11-9 SVM思想解决回归问题( \5 E( n7 |& R- \( x
3 I" v) L* A/ @4 | p) F
第12章 决策树3 ]) A( ~/ K7 I$ v9 v
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。 ...( Y" y7 S8 f7 v$ R& Q% n& X
12-1 什么是决策树+ B* \; R \1 z1 a/ L
12-2 信息熵2 f) [* w: Z: c- {
12-3 使用信息熵寻找最优划分
6 q, W8 m% J- I" B12-4 基尼系数0 o9 s) a7 r" @2 B4 c
12-5 CART与决策树中的超参数
0 C5 `/ h) s) C0 {/ y# z3 b12-6 决策树解决回归问题
; o' s( |* Z5 L: R0 S12-7 决策树的局限性
2 N3 `" j- H9 y& b; g& Q
7 ~! b! q& M: D' p+ Y& I8 z) d第13章 集成学习和随机森林3 q7 g6 r9 V% k# W
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。 ...
! }7 ~& r3 t) R b' h13-1 什么是集成学习
+ X1 D) u1 ~% \13-2 Soft Voting Classifier1 |% Z2 V& k/ n- |' }
13-3 Bagging 和 Pasting& S8 f# ?, H4 o/ S- w2 W& ?, U
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
& p& ^* H( `& }9 _" v7 R5 V# A13-5 随机森林和 Extra-Trees. n+ `) M) F; H8 @- P8 @
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
& F: A0 z4 [7 A' M! C( |13-7 Stacking; @% M l& w# t' i# C
1 Q7 n: m6 @# W* z5 X1 p第14章 更多机器学习算法5 I4 m8 z8 @ J/ p) v% m( _
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...
4 o2 v+ ^9 f) Q/ _: j( _9 G$ X6 l14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
$ |6 }* A6 Q# ?6 G) h5 n) R, N) M14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
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. a& R6 S6 ? f- C& o9 X I〖下载地址〗/ g% R7 N$ E u9 j9 ?, n
4 X" L- t' n4 z, F" I |% y/ r5 t- p0 n
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6 [7 Y( X' ?5 s2 c; W8 U/ e! ?; b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
) W! X! f: w) @. y, ?& q! L" G/ Q' M6 s$ U1 B' D2 Z* A
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