. Q+ L' H( [% d- M! t% L* {, T) W1 s
〖课程介绍〗
; f6 H( j c9 y' 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。1 R: o- O }& W9 I) S' q( T* Z
+ c5 R; O* P( o5 i
〖课程目录〗: n Q& B; {9 r' p' i3 D, B# M
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习2 x$ G, n3 z' J; W2 k- X! w: O
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！...
1 W; ?7 I. Y! S9 p. A/ p1-1 什么是机器学习 试看
6 Z: @( X+ h4 r5 n8 F# e; G6 K' [1-2 课程涵盖的内容和理念 试看# U7 M c' g+ r: C5 q% w
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
% D9 c9 P% S/ V$ Z
/ ~% I% d: q% B8 Z0 N5 Q第2章 机器学习基础7 m8 L9 S$ u# E2 Q* p, s
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...' M; @- \$ x; z' P9 Y
2-1 机器学习世界的数据 O# ~7 R# O' _3 F7 Y, f% @
2-2 机器学习的主要任务" U9 g+ t8 E" X* n0 N
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
M* U; Q# _3 g: I2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习7 w2 A! z3 y9 s. K3 f
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考9 x" k2 k3 U( S1 w! j; _
2-6 课程使用环境搭建$ \# b! J9 \* k* W5 ] x
# r1 ~" j. {& ^7 d4 w6 ^
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib4 y1 t# l5 Q( q9 ?
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！..." Y, X3 D' e; I% n5 J4 b6 l( c
3-1 Jupyter Notebook基础/ e; `3 K0 H! L' W4 L2 j
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
6 k! ^ w5 S% i2 o4 F t9 [3-3 Numpy数据基础9 C4 N' l, A/ Y0 b8 k4 e
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
$ G, P; p d* V$ ]/ \2 s3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作0 G* ?! `9 p& {" l/ t$ p1 P; x
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
. w: I7 d4 r9 t: b. B7 T3-7 Numpy中的矩阵运算
( C1 z5 Y5 y. B) g& d/ Y- a3-8 Numpy中的聚合运算
4 W2 x1 ?8 i. O7 b8 g3-9 Numpy中的arg运算& x/ [ F' j6 R, Y( A2 d
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing* e; A% Z0 d1 V
3-11 Matplotlib数据可视化基础
8 O- @2 \# M, T2 Z9 j3-12 数据加载和简单的数据探索
( M3 [% E0 ^2 U- a( E4 a K
# l* G/ G/ R) s' a第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN- N3 i" ]; v0 {0 T6 L# y2 Q" U
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...) Q* c" k3 q, H! [
4-1 k近邻算法基础8 {& q L1 ~& G$ E7 Q
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
6 g( o& ^% b; E2 |( e4-3 训练数据集，测试数据集
# R: d% f$ \; o- w4-4 分类准确度
F" S/ o/ E; H+ E$ _0 D5 G# O4-5 超参数+ n5 V2 P! B- ?( W f3 m
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
- M1 T( ^9 `" H4-7 数据归一化3 n: Y# u" ] Y1 |# H0 l& v& d
4-8 scikit-learn中的Scaler5 e# X! s* s5 o' Q; b3 q
4-9 更多有关k近邻算法的思考
% ]8 u' V9 Z; ~1 [/ S1 c) I5 G' J* K& C5 r9 r
第5章 线性回归法" P+ w8 W- z( A
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。..., s, q# s2 P6 ?$ } c
5-1 简单线性回归
; ]$ k1 D# f& o' u. c) x, ~5-2 最小二乘法
, O7 c# |$ Q |& r4 P: c' i% a, C! r* Y5-3 简单线性回归的实现- \: T3 }' V/ h; L
5-4 向量化 S8 e# L6 m, J9 A
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
( [; P8 b3 \" Q$ b0 y3 _0 D) V5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
" E* d! T5 C: m4 K2 u' \/ ~5-7 多元线性回归和正规方程解
8 ?# i( Y; p) T0 m; Z3 ]5-8 实现多元线性回归& v& l- G+ K) k6 d. U h8 Y
5-9 使用scikit-learn解决回归问题0 V0 j; q' G; t$ Z
5-10 线性回归的可解释性和更多思考
! F3 D6 v: v; m! d7 c' t* T6 n+ y' T1 R/ U2 p: c9 I. O
第6章 梯度下降法
+ r9 K1 M. R# u) P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。...
3 @% z3 ]/ l6 N ^6-1 什么是梯度下降法
; H5 {5 O" M5 U- |6-2 模拟实现梯度下降法 c1 u4 r* y+ l7 Q5 n3 n. W7 M0 \7 r+ Q
6-3 线性回归中的梯度下降法' R( W8 r) n$ q2 D
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
9 q- d8 y5 y0 r; y0 D3 i6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
" l9 S5 n/ L, u# o# v0 y v4 r, f- R6-6 随机梯度下降法* k" l3 s8 i, K! V. j
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
9 K* X7 }- |/ E2 {9 O, t9 B6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法$ W1 Z$ [& q; f
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
7 a g, F. H" r
4 i- F- H2 x# ?, Z2 u8 Z第7章 PCA与梯度上升法
5 t- @ X8 [& O8 Q0 [4 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...
& }) ^6 ~) ], W7 |8 R7-1 什么是PCA
. L. D6 b! E4 ?7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
; n/ u4 S j5 _, d4 U7-3 求数据的主成分PCA
; K+ j( Y, t, h5 f( u- T- e7-4 求数据的前n个主成分" ?. E+ u( P% Q5 F: F+ s/ q, E2 L
7-5 高维数据映射为低维数据
$ I4 R; t$ I0 K7-6 scikit-learn中的PCA
R' D6 b% N" l4 E7-7 试手MNIST数据集
8 t3 R7 e$ @7 c7-8 使用PCA对数据进行降噪
: i' V k" L5 q7-9 人脸识别与特征脸
G5 p5 Y" v& q5 }( a* B( g* ^* O) U; S T/ L. x4 c
第8章 多项式回归与模型泛化. ]. J. o- M7 F8 x, O: E d5 e5 o
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...
2 s% d V% Y5 a: z' o8-1 什么是多项式回归
2 u, R5 G, ^2 ^: z5 c8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
/ F) b/ e6 c4 \) j* O8-3 过拟合与欠拟合
2 p2 j3 q1 y6 y8 C$ Q8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集% \, N2 A; _: f- g
8-5 学习曲线7 h3 J# R7 ?; L) Z( H! u
8-6 验证数据集与交叉验证
+ h% O8 I# ?( s3 c8-7 偏差方差平衡9 f/ D! z4 B' \
8-8 模型泛化与岭回归
4 K: |3 I9 s7 g) I) _: J# [8-9 LASSO( Q# C9 O5 [" r6 D5 n
8-10 L1, L2和弹性网络
A9 ]8 J: f, s3 r5 |( P6 r
; F8 l+ B/ N+ k% u1 C/ \第9章 逻辑回归
0 ^0 j1 [6 D2 h" L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。 ...
3 r6 W+ @3 v# X7 H7 T9-1 什么是逻辑回归
6 R+ ]0 G: C c. p9-2 逻辑回归的损失函数1 N- T6 T0 x8 L3 X/ T
9-3 逻辑回归损失函数的梯度- V6 K) n" q0 k1 R/ x8 v
9-4 实现逻辑回归算法1 Y2 N/ e+ q* Z6 Q. z
9-5 决策边界
0 Z& K' Z- V$ Z9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
: I# @) a& W4 ?$ Z5 h9-7 scikit-learn中的逻辑回归5 Y3 q5 n; W3 J7 s( N! {
9-8 OvR与OvO
, G1 `5 j5 C+ d2 _* @5 s9 _& [$ m5 a; o9 l7 ^- w# E& g3 L
第10章 评价分类结果" R! {3 N& w; ~. V! l: B* P
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...
& N6 l2 n5 Z' L; [2 s. |: O/ K10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
# F1 Y$ J7 A3 G+ i; }10-2 精准率和召回率. V* f8 l' v! s6 C7 m# Q
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率$ r# s( i& N) J) Q
10-4 F1 Score) k) J2 p( L2 H" }" ^: f3 t! l8 t
10-5 精准率和召回率的平衡
2 a" Y/ J; H. Z t) V10-6 精准率-召回率曲线
: e- y& A+ B0 W10-7 ROC曲线8 y/ f+ c+ {: X# ^( q* N6 G' `( ^
10-8 多分类问题中的混淆矩阵3 l- X" W1 v6 j g4 k
$ r. d1 P4 U# b# c第11章 支撑向量机 SVM
* D, O( u( p- Q. R& k( u% @0 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。 ...5 \& ^: g( @3 e" C0 A% f
11-1 什么是SVM
- M- y( v* @ g5 `: S/ A, I11-2 SVM背后的最优化问题$ ?. u- y$ i( ]% d
11-3 Soft Margin SVM9 k6 o8 f" l% A6 r9 ^8 v
11-4 scikit-learn中的SVM
7 v9 T9 I' r' I' h, f. X* }, M11-5 SVM中使用多项式特征和核函数" a8 r: M, B+ v' k `0 F
11-6 到底什么是核函数; k% i( g& Q3 B* g
11-7 RBF核函数
2 k+ k+ J1 z, j11-8 RBF核函数中的gamma
6 h: E7 x, h- b. B11-9 SVM思想解决回归问题
7 M2 I& D: Q2 q' \
0 M6 Q4 Q0 c4 r. L' K" i第12章 决策树
0 Y! d$ ~7 o9 q* @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。 ...# H" c: d( u0 u6 R" i
12-1 什么是决策树 v% a: C4 y# S; P
12-2 信息熵 ~' c% r4 H6 j$ e
12-3 使用信息熵寻找最优划分
( s- i, l i1 V- f12-4 基尼系数
( f* M4 \: ]3 E2 k12-5 CART与决策树中的超参数
' y8 `* Z7 F$ I, o- R12-6 决策树解决回归问题
L7 q% G+ c7 n. V' p# J12-7 决策树的局限性2 o0 M" U- A* N# d2 @& m8 g
, ^ E; ]( R ~第13章 集成学习和随机森林* C1 a. r5 B2 t9 H. t( f
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。 ...
& }) P% D9 W% Y; A5 \9 ~+ \13-1 什么是集成学习
: @* R# D1 d$ N$ y+ @. Y13-2 Soft Voting Classifier
3 V& I& H: X( F13-3 Bagging 和 Pasting
$ K+ V6 l7 z x# B& j. v13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
: s: w7 @6 b V( [. D5 t0 h13-5 随机森林和 Extra-Trees
8 Z& X+ \' E2 o2 ~; u5 n13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting0 j, J0 }% `; P4 O
13-7 Stacking5 H# b$ p: P5 v5 I$ A
, F2 {( v1 X# i2 b/ ^# ]* s( q( _
第14章 更多机器学习算法
! u k8 H& N. l) X7 X. [; G! ?. v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 b9 \$ T# S/ o0 c) a; r14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！* J$ y. u5 U6 k5 g" `' v
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
3 M9 s5 N, g/ I2 `: J) V, \5 e8 X: K* Y6 ?
〖下载地址〗
( Y) K- b3 Q0 ?4 G3 O8 i: o+ I
2 B5 @+ Y! u- S- L4 M
/ P) r) [: |6 A4 P----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------5 z3 B T4 Y, |. `" u* c
+ F3 S8 J6 ]' |! _1 W〖下载地址失效反馈〗
" @1 P3 \! w; K3 s% k# \9 C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.com2 _0 e( v D0 Y/ D+ P- y7 Z6 C% T
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, U0 h5 [! j$ F1 f) N9 W2 r: P0 I' L' z7 b! e+ P9 Z8 Y7 @* C
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# I9 ?" _# ^+ G/ b# J, l z有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。/ P Y9 ^7 a0 @% v
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