* k& d# N1 J& ], k% k- O2 ]0 Z
8 w+ H: {+ _1 P& a% J* A. }〖课程介绍〗
/ s* M4 s$ V* f1 `5 K8 x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 m9 r' J& ^9 p8 t+ t
& R7 T8 p/ I& G. U7 v& R
〖课程目录〗
4 S1 B8 g8 G" p+ ?) Z# Q9 l+ v第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
, d* ^% W" y9 q6 z# r2 M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 l4 r, L7 I( J# |. g% A1-1 什么是机器学习 试看) e) q. f8 `# H# W) c0 u
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看9 p8 R: \6 k3 ]/ R$ D7 s, K
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看& \1 e( |" B3 F2 H L Q
' h# t( K! t: p
第2章 机器学习基础
9 B3 Z* x) d6 m! m9 t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...9 U$ d# K8 s' v1 Q/ t
2-1 机器学习世界的数据) q* \# s% v7 l9 e
2-2 机器学习的主要任务 {2 g* U& V, a5 W1 o# B9 d
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
6 Z4 ^( p5 v* \( Z1 M3 M2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习" }" h/ {4 x; ^8 L) k* M* k! t
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2 M z. z/ S2 Q, B" S
2-6 课程使用环境搭建$ f3 S* h, ~6 P$ p) R9 i! v
5 x# y# B/ S/ q# g& s/ ?. t6 G
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
+ f0 m+ x; R" r' Q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！...4 G' F) e' ]7 ^
3-1 Jupyter Notebook基础/ _9 A: s) _) e
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
% e# A# L+ P! B+ F3 ? k3-3 Numpy数据基础
% F- R d3 v4 C; w7 g5 K% d3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
( w8 D- |' k0 H# d0 u7 X3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
2 }# ` I, u z" D4 h3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割3 B! M' X& {& \. f, S0 y
3-7 Numpy中的矩阵运算
, k0 s9 h% o2 ]5 r3-8 Numpy中的聚合运算
9 U% g. E& n) Q0 r/ e3-9 Numpy中的arg运算
2 ~, v M. [1 j; F+ R; ^! ~- g! ~9 ?. s3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing% K5 [* E$ c' g y6 r: Q5 _
3-11 Matplotlib数据可视化基础, i* C! R# v0 Z' P2 U( j; `
3-12 数据加载和简单的数据探索
8 g( U- ^% z% q9 I2 T
% M0 r y% y% {7 M# u( w第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN" ]* \+ `9 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...
! `+ V. W# H9 l5 v# O. S2 s$ g4-1 k近邻算法基础$ t+ c& d, m% y
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
, X+ F8 f; x6 Y, q4-3 训练数据集，测试数据集
1 p9 u7 `/ a" `7 ~3 l1 @4-4 分类准确度
' ~& {8 d( A' n5 e6 u( v4-5 超参数
# [2 o7 a& t- j1 N8 [$ v4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
- g8 j. e& J2 X" [% M3 L4-7 数据归一化
- E+ m5 p: j4 D% }' Z( {4-8 scikit-learn中的Scaler4 G0 I' w. H1 S1 Q' [
4-9 更多有关k近邻算法的思考
% \' X: _2 X' `* s* ?9 B
1 h7 p6 x# j% \第5章 线性回归法
5 X" Y; E3 E3 ~: s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。...
1 i8 Z( ~ K' b5-1 简单线性回归
' c$ D5 s* U: s! f5-2 最小二乘法
" ?$ T4 a2 r6 f5 U5-3 简单线性回归的实现
0 A) J+ ]2 z; Z" d# ~$ e" R5-4 向量化
+ H7 A! G* ]/ n7 B0 D: ~( }5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE9 x" O- [2 ` q j0 C- C$ M! D$ M
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared! f. \; |5 ~3 [4 a! M) Z# b" n
5-7 多元线性回归和正规方程解
- x {. f$ m- x/ B- R2 A& I5-8 实现多元线性回归% s6 F, A" |/ ~! [
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
1 S* t; ^! s+ Z& }3 d5-10 线性回归的可解释性和更多思考5 [7 A3 R0 S% r& q
8 l9 t+ |" E) |( ]
第6章 梯度下降法' }9 Y# f3 T$ p) O. S6 P/ A
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。...0 a. {% H+ ~* D0 c
6-1 什么是梯度下降法- \" [9 @7 `/ y# Q
6-2 模拟实现梯度下降法
" m3 J, w3 k# m5 J: B s2 [6-3 线性回归中的梯度下降法
; }5 I+ p' j, _' C( P9 ~+ r6-4 实现线性回归中的梯度下降法/ R, p! h! G8 q$ M; L8 y4 x
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
' P/ S+ E5 q# H0 }3 `! {5 \+ ]6-6 随机梯度下降法, y$ W( [; ?$ o" S% {
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
& Z, o& L$ p0 B( @: j6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
5 g" ^; W7 p$ w% t" P5 ]; Q2 p6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论( ~' ^7 F1 `% c. d
4 v" l+ R$ l0 H1 j第7章 PCA与梯度上升法
' f( p. I C( S' \( Y通常教材会使用非常多的数学概念来讲解PCA，在这个课程中，我们将另辟蹊径，绕开繁重的数学概念，使用梯度下降法的姊妹方法：梯度上升法来求解PCA问题，进而深刻理解PCA的基本原理，如何使用PCA进行数据的降维。我们还将给出多个PCA的应用场景，不仅让大家亲手实践出PCA降维的巨大威力，也让大家看到PCA在降噪，人脸识别等...! G2 x9 F; Z; P( [( C4 A
7-1 什么是PCA
0 W7 D& H6 Y/ b7 \7-2 使用梯度上升法求解PCA问题 E2 S2 a/ e& X) K
7-3 求数据的主成分PCA
8 q: m5 f3 b) y7-4 求数据的前n个主成分
; J1 u }9 u& P, b! @8 ]3 h; R# J7-5 高维数据映射为低维数据6 x; ]0 c$ M& L; g& V* q
7-6 scikit-learn中的PCA$ }* P9 d& }6 j, [& Z
7-7 试手MNIST数据集9 u3 b7 |; H' H# `1 e* |
7-8 使用PCA对数据进行降噪
$ [3 Z/ E, J/ `7 U0 r7-9 人脸识别与特征脸' B& i( b6 @% E3 R
A- `! q9 S, I- c3 a/ T7 n0 [
第8章 多项式回归与模型泛化( E! c8 S6 ?5 B- Q
在这一章，我们将接触非线性问题。我们将学习多项式回归的思想，使用线性回归的思路来解决非线性问题。进一步，我们将引申出或许是机器学习领域最重要的一个问题：模型泛化问题。我们将深入探讨什么是欠拟合，什么是过拟合，怎样检测欠拟合和过拟合。什么是交叉验证，什么是模型正则化。听起来拗口的Ridge和Lasso都是什么鬼...
9 s5 ?, u% ?$ W- y* O' ^8 E8-1 什么是多项式回归 @% d: S% e- g3 H/ x% b+ C; D
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline& e N$ y- B8 i R6 v' p7 C
8-3 过拟合与欠拟合
5 e2 q' g. z# e8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
$ ~* i; w. Z# E' q' o# f. W8-5 学习曲线, s6 ]2 K6 \/ F7 b& Z& D, q8 U% q" M
8-6 验证数据集与交叉验证
@' e# T0 _1 P2 w8 P" s8-7 偏差方差平衡
1 V- z* {5 M' }. n8-8 模型泛化与岭回归
+ A d& N2 _* [& T5 k0 ~! p8-9 LASSO4 d) ~/ F7 U! k
8-10 L1, L2和弹性网络5 I, w! P- E' L
/ ^. f# \0 q; \) k% k; K$ O' F
第9章 逻辑回归# ~/ W1 g) s D) E, u' c
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。 ...) h }7 M. J3 U% k. I% M1 L
9-1 什么是逻辑回归) ?* y) W7 e' Q: f
9-2 逻辑回归的损失函数' a/ x/ b* k, T' s, ^4 J7 ?& q. l
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
. O* l$ d @2 c: {& [9-4 实现逻辑回归算法
" W O4 J; r* b; w2 K1 h3 C3 E& C" D9-5 决策边界- s2 [) K) z6 W Q' Y$ E% x
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征( U4 o/ Q: `# a7 V2 r
9-7 scikit-learn中的逻辑回归# X- s5 m3 l& p- w0 [7 y3 t% r3 F
9-8 OvR与OvO
! s! w5 O7 S! q- i; y1 W8 S u- |. a/ R1 d5 V. s2 k6 v
第10章 评价分类结果' ?0 u* B& A! v) N7 V
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...$ J& ]0 t0 k' _) @( K
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
3 I1 @4 n0 Y' z; a; y+ w9 E10-2 精准率和召回率
6 J$ C: U+ a+ T1 H7 `10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
% ^/ E4 {5 C" n( s' F$ W0 ]4 B B10-4 F1 Score, z) Q. W" \4 R+ ]8 t2 `6 Q9 I7 Y
10-5 精准率和召回率的平衡/ J2 N1 d% P5 c* }$ Q9 ]
10-6 精准率-召回率曲线
9 k6 } l0 y, ^2 [10-7 ROC曲线9 e2 Y" V3 `9 }7 ~6 H
10-8 多分类问题中的混淆矩阵. I; M+ ^2 N; x
! O/ I0 a# G R2 L+ s
第11章 支撑向量机 SVM* q, U6 D1 }- @# t: Q' S) t
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。 ...
1 ~ v# w5 [+ Y* d2 t4 i11-1 什么是SVM
/ p) X# ?. f: H9 D6 i11-2 SVM背后的最优化问题6 f6 L3 T) [: L9 i
11-3 Soft Margin SVM' W$ O( t0 F5 Q& w5 f% {; p
11-4 scikit-learn中的SVM
! P* T5 q+ t! w4 I- l: H11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
8 v) N* C: f: N3 E! a6 H11-6 到底什么是核函数2 d2 o: Q# l: J
11-7 RBF核函数
5 i7 n4 h, Y* x- }% A0 s11-8 RBF核函数中的gamma
, f: k8 }+ b& w4 u- ^2 ~+ A4 p11-9 SVM思想解决回归问题
, T$ ^$ v4 {+ O; F: J! V# \9 i3 y- I9 ~' e! w, y& A! Q& a! R9 j
第12章 决策树8 J: a5 K1 r7 ^1 U6 G( `* ]
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。 ...8 g* a) D- t) e+ P1 D3 X* p9 X
12-1 什么是决策树) ^; }+ R7 s+ h* {( ~* X+ u8 D
12-2 信息熵9 B5 V2 }4 ]2 P2 a% J
12-3 使用信息熵寻找最优划分- e1 t& I+ a V ^: i
12-4 基尼系数1 P6 ]0 j& U' h8 `
12-5 CART与决策树中的超参数4 ?# |. T2 _6 ]' Y/ [
12-6 决策树解决回归问题1 o% y+ X, ?* m4 k! l5 w9 g9 Q
12-7 决策树的局限性
! X1 \3 x4 i/ {# p# a/ }1 T1 J- X# t! f0 l
第13章 集成学习和随机森林
) P& u9 v) w( A: L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。 ...
4 H# x% u) b( o# p) J4 n7 w13-1 什么是集成学习
) e% E9 p4 q( h, o, g5 ?. J+ z13-2 Soft Voting Classifier3 w, q$ q2 ~6 |& C( }# o6 @4 c
13-3 Bagging 和 Pasting! D6 \ I6 C, x! O
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论# J }- z' Z! o, [" U: ~) e- C. }1 J
13-5 随机森林和 Extra-Trees
/ w5 O ]- \% B$ f8 K( M( H7 Q5 y3 ?13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting8 R5 v; i! }( I6 v! p( x
13-7 Stacking# E. y# A7 B. A4 J: F0 z7 ^' O
3 j1 `2 U: x5 T2 p1 m第14章 更多机器学习算法5 ?9 C0 v/ h* S; T5 p1 z* ?
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...
+ i M* Q; Y& F% q- \14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！- S5 N: i7 h, k3 w4 \' |; Y
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
' r' Z+ Y0 Z5 z) U1 }& Q. I3 L* V6 G# a, p0 B- j
〖下载地址〗8 D, ^' T5 h' x# a8 z; g
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