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' ]4 M. |5 D) D〖课程介绍〗
( e2 j& _7 _- 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。2 E) S+ W3 S0 }7 p/ h$ j0 K
; }9 p: t1 k! {8 J2 ^& J
〖课程目录〗
8 c9 B1 k1 E% f6 D) U* S2 q第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
' [8 _, k( k& x- x9 B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！...
, E9 e. u- p9 w) Z( F1-1 什么是机器学习 试看0 t- m. h4 e2 Z% v- j1 I' c. _
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看, Q; o- T; U; C- M1 n/ j5 L" I
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看- f2 o% \# U5 o" g
+ P- r7 W- Y" k+ m' J z
第2章 机器学习基础5 c$ l4 M+ }1 Z- c
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 p, E* L" T; `+ S _
2-1 机器学习世界的数据
8 A2 J$ D) Z1 {" Q, L, n2-2 机器学习的主要任务5 \2 u4 e0 K; U* @. _2 T; }
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
. O' L, d% z1 V, m Q: n2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
6 B/ I+ Z, J: E' }. l7 E2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
% l5 v7 m; g& x" p4 }2-6 课程使用环境搭建
* G$ }; U% K, f* J6 ?
- l2 ~7 O1 C( f9 H B第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib5 E; j5 c# x4 D7 A5 j" Q8 Z
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！...
! i$ J, C! L5 l k: ^3-1 Jupyter Notebook基础, a# h4 v& L8 W
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
, T/ p) a/ s9 @- }, u: c, X/ v3-3 Numpy数据基础& Z) y: E$ Q% O: c, _
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)$ {( o5 z' y) s
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
7 _+ g7 [4 ~. k! P- M3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
3 N5 s$ b! [6 }% i2 `9 \) x3-7 Numpy中的矩阵运算
7 a5 b" G( |4 J9 q. [- k' I# C3-8 Numpy中的聚合运算
5 G: H9 [# A p/ M3 j; C+ R: N m3-9 Numpy中的arg运算
* f' a n& H9 G$ Y+ W# N n3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
/ ]5 F1 R; }) g) _: d3-11 Matplotlib数据可视化基础0 I% U$ _' J: n% w
3-12 数据加载和简单的数据探索
# q) E( @7 W+ z, a) N6 K+ ~7 c4 G8 d3 G8 C
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
" j# G+ k# p) \& A& vk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...
5 ]& `6 |5 x6 w! ]! x9 B4-1 k近邻算法基础
" T8 T- a& y% f, [4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装" E4 A: N j6 d2 A; {" S& ^! ^$ Q
4-3 训练数据集，测试数据集
) q. S: A. v" u6 c4-4 分类准确度7 l4 j- n& M) q* X2 V' o+ H/ w8 s0 }
4-5 超参数
' e1 U% f- ]5 D1 J4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
& k1 _; X0 {1 W9 G2 h) g3 d4-7 数据归一化5 K& ?7 Z. f( ]" N- }& d7 o
4-8 scikit-learn中的Scaler% p( e/ g/ E, z6 h. I) L
4-9 更多有关k近邻算法的思考% p/ v f: l' {! P
5 ?$ y" D7 x! k& W- E! Z
第5章 线性回归法: ~: V* y: j$ I4 S& L: U
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。...
8 Y+ p# }$ C0 H# I8 S1 I5-1 简单线性回归
9 o' H6 p$ `) x: T7 w5-2 最小二乘法# w4 R* b/ y* l' s
5-3 简单线性回归的实现
8 G- M2 n. j; W9 p# [$ w7 u5 n5-4 向量化
# b6 h5 ~! r! z" F- U' t/ p5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
8 ]5 T8 _3 J/ W. `3 N+ ~* E0 K5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
; B) w8 N6 K8 S+ K! a) z( t5-7 多元线性回归和正规方程解% z, S) s; m" \2 x% J
5-8 实现多元线性回归
* ~7 N, X- u1 ]5-9 使用scikit-learn解决回归问题7 C |( F& d% J& D! ~/ u8 s
5-10 线性回归的可解释性和更多思考9 z; |/ P$ p+ x* ~. \
" y# |4 w# f% [. q第6章 梯度下降法' B* n4 g7 o8 D+ l: t
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。...! R6 r2 C1 ?! P" t1 p
6-1 什么是梯度下降法( T3 ?( L: T( Q. n7 s) f
6-2 模拟实现梯度下降法
* l* S- f. l5 O7 V5 K; q8 W& V& W6-3 线性回归中的梯度下降法, A t* c" y6 v. i
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
3 b( Y! S: n A" K* _6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化" z4 I7 k2 p1 S4 t
6-6 随机梯度下降法8 k" u' H$ i( A- O! c/ S0 |
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
* i0 Q5 X# W, a G6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
3 i7 M" y+ `' O# y/ v6 o5 l6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
% ^8 i" q/ d8 b8 V3 Y0 L b% b7 ]# j8 k9 d: E% ~/ ~1 t. E
第7章 PCA与梯度上升法8 G, \/ _7 d# s% E; Z( r3 A8 ~
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...
# P3 H# w* w0 Z! `$ R8 c7-1 什么是PCA
9 K# M6 ^1 A/ U$ G7-2 使用梯度上升法求解PCA问题$ Z- |/ \6 o: f0 _$ b. x& _
7-3 求数据的主成分PCA: u j# \1 B& w7 q# ?0 S
7-4 求数据的前n个主成分
. L+ Z/ X! A, }) e& r5 B7-5 高维数据映射为低维数据
5 @, @ n" J* j- G5 V7-6 scikit-learn中的PCA# U' P* f C4 r8 G; C5 n0 Q
7-7 试手MNIST数据集6 ^& s5 J, ^# c& w
7-8 使用PCA对数据进行降噪
3 W5 P6 o+ U8 C1 }3 a# r7-9 人脸识别与特征脸' g% H) A' ^, f
7 s, s; a+ c! h第8章 多项式回归与模型泛化( _0 B# S6 M( @. J' 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...- z" ?$ \9 g. V
8-1 什么是多项式回归
$ V. c0 r+ |- x8 q$ h8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline+ @( e) g G, p. L0 v0 j
8-3 过拟合与欠拟合+ r( P5 y t) A: D" _) f+ n- D
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
; i, X5 m# a. l! c8-5 学习曲线
' Z: ~: e( ~9 z8-6 验证数据集与交叉验证
# W9 D# a' S, S& z( u8-7 偏差方差平衡& H) v$ K4 V; H5 d
8-8 模型泛化与岭回归
0 j9 s+ \9 }. }3 K% R: }9 |6 F8-9 LASSO
( L& e. N9 z( r7 P6 I9 ?* e! f8-10 L1, L2和弹性网络, @6 P) W2 [$ i; J. Z! q
5 l9 ~; Q7 b: z4 h4 x! E7 q
第9章 逻辑回归6 a7 G; j' y8 I- b* F
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。 ...
`/ E; e: |) n3 D/ V( F9-1 什么是逻辑回归3 Q/ A( d+ |3 e% Y
9-2 逻辑回归的损失函数. S# J; ?. V( [0 w
9-3 逻辑回归损失函数的梯度7 i! ^ {( a) U
9-4 实现逻辑回归算法- Y. v0 s, I2 s% V$ v
9-5 决策边界' \9 y, x) Y9 B' J* L7 b$ ` k
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
- r h! `7 }+ H* H" I9-7 scikit-learn中的逻辑回归) T( F0 Q. d0 J6 @5 e7 h2 A
9-8 OvR与OvO8 \- M0 A% m9 G
0 ^8 f8 _+ s$ F0 E
第10章 评价分类结果
% T8 j' ~ c) X; V4 z2 j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...; c$ G* D7 S7 N5 F3 O/ D
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
% V4 @, }6 e% L6 }$ N10-2 精准率和召回率
& u" R% u# N I1 j# k10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率; X) e5 Z3 s. O% e
10-4 F1 Score
9 ?; r2 X/ r6 C8 Y) \! z- r10-5 精准率和召回率的平衡# w% X: E& `; g% l
10-6 精准率-召回率曲线
; f1 J" {3 b/ s7 U, ^& K( B5 K10-7 ROC曲线3 K) l) Q: I% b" C3 q" P7 i
10-8 多分类问题中的混淆矩阵9 q- @- K3 |0 P! |3 a4 l$ [
# C, c5 W2 {0 Q" v7 f7 ^第11章 支撑向量机 SVM# I4 W2 n O2 b7 E* @! G# E4 w! L
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。 ...! C( P. j& _- q8 U' n8 S5 a. x
11-1 什么是SVM
' }5 W' c# t. q1 z7 K& O11-2 SVM背后的最优化问题& ?7 n' u Z- A& s
11-3 Soft Margin SVM
$ a6 A T' V' Y6 L, J; w11-4 scikit-learn中的SVM
) T) C: O2 ^. \# _8 O11-5 SVM中使用多项式特征和核函数% i7 O7 z+ f( V j" p9 L
11-6 到底什么是核函数
7 ~! s& ]1 S) d& J7 d( ]6 ~11-7 RBF核函数
- Z3 m! j# S3 t! ?3 W: E11-8 RBF核函数中的gamma
5 K+ @, J) y1 j. L) z% j8 Z11-9 SVM思想解决回归问题( y; h6 ^* \. z5 \# Z y7 G% q
+ Z7 K( ^- [3 W5 i0 _/ L. [
第12章 决策树- Q. u6 j- ~' z# X) m q( Z# f
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。 ...
2 @/ J) r/ l2 {2 I7 i12-1 什么是决策树* A1 R5 z' Q0 d @4 B. R9 v9 J1 _
12-2 信息熵
3 i% b) V; v: C ~12-3 使用信息熵寻找最优划分
/ L. h6 i% L% X12-4 基尼系数2 r% ?" O6 M6 e1 H; {3 N3 ~
12-5 CART与决策树中的超参数
) L2 K$ b/ B$ {) V0 q12-6 决策树解决回归问题
. Z R( f. k7 D7 A! O12-7 决策树的局限性
0 I7 M" x# k- N4 B( o$ ?# b5 N
$ m7 _8 W+ G' ^第13章 集成学习和随机森林% q- B6 i5 |3 M: Y
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。 ...
, W z- Z' L! }' S- `& }13-1 什么是集成学习' Y! i6 g. Y5 z7 E, B2 T# S
13-2 Soft Voting Classifier
, ?) L2 @2 n! ~" W; k13-3 Bagging 和 Pasting
}0 R" ` ~3 o9 j R13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论( |, ^+ r$ `2 p7 H. Z
13-5 随机森林和 Extra-Trees& C' i" j/ d: w4 L/ c' w
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting% k+ \: z/ `8 Q- w" h5 w$ f
13-7 Stacking
' S6 c4 I. o: M0 A! R$ \! x6 e2 T% ]; I' m
第14章 更多机器学习算法 s* O# Y6 i: f0 U
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...
, O+ q% |& ? J$ ?! }& @" n+ M14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！. l: `5 `: i8 L! 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？$ A: B4 U% n A5 h! R
. t1 J* b5 y" u' T〖下载地址〗1 R/ _1 c- X4 M4 n: u% P; ~. G ^
/ u, j6 d/ v+ j/ ^$ C
6 z' k+ S) i" h' F s6 C
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, Q6 N% u1 B" i8 e' r〖下载地址失效反馈〗
; B6 v2 Z4 N5 L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 h9 c/ L( A3 H; t4 f& l3 W$ i: Z( M, Z
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4 D/ z6 A( s. E0 D! G+ Q$ P, Y5 w9 j2 Z9 D2 b
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