9 t; k9 K& J- G; l
3 S/ T R! n3 n: z) @1 Y2 s〖课程介绍〗
6 U: R. z$ {, l$ d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。' V' o v0 {; A( c# N7 w
; l7 Z! T; F, d( M, W: D% j
〖课程目录〗
y" g- N$ X4 ~/ f: }! g第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
: }! G+ z9 S! k$ 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！...5 c# D5 w, g* \* F6 C" r. {
1-1 什么是机器学习 试看! g. \" j" r$ q& h0 n
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
3 t [/ @7 g1 C1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
/ t6 ]2 J }8 B" [8 ~& H
9 `) V. T& m: }0 B2 i( T3 o$ d第2章 机器学习基础
) t' @' n: r% K' c; ]5 x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...
; w7 s1 v: m0 z! Q' o5 F+ d; U$ ^2-1 机器学习世界的数据6 [& `- H( e( U: o; U2 B) K8 M7 P( d
2-2 机器学习的主要任务# l2 S# }3 e( d k
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习, n* o" H8 h, w7 y/ y
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习1 N* |3 U% ~. v( y
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考$ N) s+ M/ y8 N" p
2-6 课程使用环境搭建, ^/ @2 |$ D" e/ F+ J$ v
6 n1 s* @4 `9 R6 p) \2 Y
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
0 b% G S% U [7 t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！...
- P/ A9 b, W6 L& b/ j4 C3-1 Jupyter Notebook基础
5 I+ C7 g; Y+ h! J, b- Z1 V3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
# ^8 k2 d- e& q0 N3-3 Numpy数据基础, a: ^ R8 P5 p8 e' n" r
3-4 创建Numpy数组(和矩阵): l' S- o6 X8 Y
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作: i' o3 q6 R) E! z$ J
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割2 t$ C5 g: N* X2 I" o$ }/ c! }8 W
3-7 Numpy中的矩阵运算' x( Q& b6 `+ ?6 \% P
3-8 Numpy中的聚合运算
1 @0 R( x/ q2 c3 s3-9 Numpy中的arg运算
3 b8 V2 B2 p) v" j2 l3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
: A" }& e4 T" g! R0 }, l2 r3-11 Matplotlib数据可视化基础
f8 c; ?/ E$ Y; q. m! q' r3-12 数据加载和简单的数据探索8 P7 t' h. V' t( y5 u w
. }% y0 R- O/ |
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN' ~* w4 [. I" e
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...; f+ C* ?' p1 A1 }* M( y
4-1 k近邻算法基础
( B1 n& ~9 a1 B/ Z0 Z# A4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装' B4 ~/ ~ V* t- m' ~1 w
4-3 训练数据集，测试数据集6 N3 Q! @' }' @8 L
4-4 分类准确度0 e+ Y, X; t) M' |
4-5 超参数7 I/ p$ o' b$ Y
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
, T$ M8 L. E) B& C$ b4-7 数据归一化" H/ g; \1 j& ?5 C
4-8 scikit-learn中的Scaler* G% R0 Q. {/ c/ G, X, v
4-9 更多有关k近邻算法的思考' O3 Y8 L A) @' j* ^
7 c( |3 }0 |: v8 x
第5章 线性回归法1 [$ u. A5 I9 O I& | ^. t0 ?
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 [7 i$ X" _5 l' U! f5-1 简单线性回归
# H. A7 A$ ]/ i; S+ m' T+ R1 e5-2 最小二乘法5 B5 w. l c) M- F5 [4 X
5-3 简单线性回归的实现
* |' R5 w4 E9 B3 C2 u1 F& n i( K5-4 向量化
" j# C. k0 [8 u% I5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
: N w0 z9 H. {2 p3 e. N5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
" q" X& O. P" s4 G2 z8 B) Y5-7 多元线性回归和正规方程解
! P4 Y0 @1 n* E$ W, a% @5-8 实现多元线性回归; W2 L( M) L0 T2 x
5-9 使用scikit-learn解决回归问题! B5 y, o. |( m9 @3 K
5-10 线性回归的可解释性和更多思考4 c, ^+ u) B7 v( q% |9 Y
7 t; @6 \" y! Y6 c U
第6章 梯度下降法
$ @! X9 t I/ t0 b; o" _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。...
# z4 G7 ^& w: S& U0 R6 y6-1 什么是梯度下降法
$ H1 K4 t5 w" m6-2 模拟实现梯度下降法% G+ v" J% T* a) k# i4 Z
6-3 线性回归中的梯度下降法
9 w" |5 G/ h1 l6-4 实现线性回归中的梯度下降法4 }! _/ U9 r$ I
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
3 c b6 B6 t6 m8 y1 }3 Q6-6 随机梯度下降法. k" i6 x, H4 K1 H' C: T
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
/ u$ _0 h2 m5 D7 H6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法) B6 v8 \% t3 W5 w/ C2 N8 ~. z
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论* ~8 Q5 J" u) |. n2 r c
0 P1 l+ c; u. _ {- E3 r: g3 K
第7章 PCA与梯度上升法$ I1 w ?' l4 ~9 k" k8 Q. e
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...2 z/ a0 B8 {7 o/ N
7-1 什么是PCA- K9 e9 Y: _( R) W4 s* ^3 Y
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题# k- l2 B* @* f! X- p
7-3 求数据的主成分PCA9 ~1 O4 w2 W4 |( @8 y3 r% {
7-4 求数据的前n个主成分. T0 s/ F( I4 l' u- F& `
7-5 高维数据映射为低维数据
- u' k) |3 B v1 [! U$ l7-6 scikit-learn中的PCA; C0 X+ V8 b- L: Z4 K3 s
7-7 试手MNIST数据集
. ~1 d+ [4 ?. K1 z& s- t7-8 使用PCA对数据进行降噪
5 n7 i& I( u% O& @+ \7-9 人脸识别与特征脸) z1 _& x* F1 S/ ~3 M- F. k# d
9 g7 H' V5 i4 u% m4 Q8 s第8章 多项式回归与模型泛化
& P- R" }9 K' t7 k) z1 s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...# c# h1 s+ }) p/ G2 g6 i
8-1 什么是多项式回归
c! r$ b5 l4 M2 Z8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline4 l/ }1 R8 S1 P; L
8-3 过拟合与欠拟合 {) E- f m. A1 e
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集0 C5 W/ e5 q$ Q
8-5 学习曲线
) N( L+ Z9 w. e5 ~9 U) g8-6 验证数据集与交叉验证
: `+ s( m, d, v7 \" l3 Y2 r* d% _8-7 偏差方差平衡( ?7 X7 p0 L, D) ?+ C
8-8 模型泛化与岭回归* |; m. g, C& B
8-9 LASSO
r; C, f' \ x5 [4 X J$ j8-10 L1, L2和弹性网络4 P) U) P$ F' h
y% T4 Z1 L$ i% Y
第9章 逻辑回归( a' w8 S, `; x0 R( r6 _# q s
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 W3 Z6 N5 ?, F. X( H9-1 什么是逻辑回归' L7 H( j" Z) x1 T
9-2 逻辑回归的损失函数
" r& U# S1 \) ^* F: G' A8 X9-3 逻辑回归损失函数的梯度5 J8 n5 V3 M3 u; q
9-4 实现逻辑回归算法; I6 j$ Y$ k5 X) e, i
9-5 决策边界) a' v& Y" N/ J
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
9 l4 X2 e: Z5 l4 L- l0 u9-7 scikit-learn中的逻辑回归$ `8 b) q2 j. _2 {* h: v8 [. P
9-8 OvR与OvO" c9 _+ V. A- Y) z6 Q9 Q
2 ^0 V& }. r$ s" @: Q6 ]
第10章 评价分类结果6 |0 v& P2 Z- Q$ E) f. T7 S1 w
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...
! M$ [$ U1 n+ |10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵- Y4 Y( ~+ J! y: O6 S- R
10-2 精准率和召回率% i4 \3 W; X+ k. X
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率) i+ d8 h2 v/ a3 w7 R
10-4 F1 Score
) Q8 e+ g: `% x( x) k# g10-5 精准率和召回率的平衡
, C* U$ S2 G1 N* H10-6 精准率-召回率曲线
' ]# \% E, s) z: K J' F10-7 ROC曲线6 q. X) X) f$ D# B, h1 u
10-8 多分类问题中的混淆矩阵; P1 h9 l# S1 Z$ ~5 G/ q. i
' b/ q4 r% U- c" {0 ?9 t
第11章 支撑向量机 SVM
: F( Y) ]4 o: D4 q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。 ...0 K/ j2 H! {$ X5 h' Z$ {1 `2 L" R
11-1 什么是SVM
4 _; a0 O! y7 s3 N9 k11-2 SVM背后的最优化问题
: j2 Y- @( F9 Z5 h5 S- u11-3 Soft Margin SVM
" ^1 h5 f# I1 \5 w11-4 scikit-learn中的SVM
' s% \* h6 y4 h9 ~# t0 u11-5 SVM中使用多项式特征和核函数! o8 k( J. z, X( s9 u: R
11-6 到底什么是核函数
' u& t# p. Q2 B% Q2 u11-7 RBF核函数/ e0 Z0 U" O7 p# Z6 V9 p
11-8 RBF核函数中的gamma! h$ e. S6 Z7 H; x. `) @9 k- Z# t
11-9 SVM思想解决回归问题" f! k9 B7 ~* I2 D/ R* ], w' n
: t% m5 U2 s2 E0 e, u第12章 决策树
+ T+ z8 W! d3 Q3 F. i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。 ...$ B+ \( q, {& h7 Y# F" D' r
12-1 什么是决策树2 t" Z- n6 Q# X3 ~$ m5 n/ I
12-2 信息熵% |: j1 u3 E3 J+ u- I! _' q
12-3 使用信息熵寻找最优划分
6 s1 Z; y4 w( f( N1 _12-4 基尼系数! j% J; H9 H0 @7 N0 D' x. k( N
12-5 CART与决策树中的超参数
4 X: T) m9 d1 q" M12-6 决策树解决回归问题
, ?) m6 n+ e$ S' x: b12-7 决策树的局限性
- i: }8 h4 Y7 z8 t' X
6 I- }# e$ }2 h* ]第13章 集成学习和随机森林6 Y& W& a, Z8 C3 Z3 x1 Q- T* O
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。 ...
2 ~% f9 G4 u! g; k9 E/ u: P13-1 什么是集成学习; o4 F' r2 n" Y& T3 g8 z
13-2 Soft Voting Classifier$ u( ^5 @, v$ z5 ?4 H$ S, f
13-3 Bagging 和 Pasting( K& N8 Q0 y# j! R, @7 ]* P% U" x
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
! s- {2 T3 _* B' r; a- O13-5 随机森林和 Extra-Trees9 m: q1 v1 R2 W/ C
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
* z1 ? h, ~2 s13-7 Stacking
- W" p! l v1 q+ f. W- d* }6 ~0 v% |. X7 D5 H* c
第14章 更多机器学习算法
7 X0 w [* ~" l; F) j4 R; 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...
1 z) m' g) m0 ^$ i2 ]' z/ Y14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
& @! Y: O) a: f0 H9 Q& [- e) P14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？; }4 q7 b( v) b% D0 C4 r
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〖下载地址〗, [0 ?+ U. Y# }( O% ^. L
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〖下载地址失效反馈〗
& ^* d: M* |, O! [/ `4 R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
3 [* C7 F$ J2 V/ A9 U6 \: h' H, U/ H$ O
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! U- `' }4 H, W" d" |/ p" D: @, [; {" u2 X( ^7 L% q
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$ W' U+ W3 R8 z/ j& u有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。1 o B: Z8 u1 S
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