! B3 V2 Y' F6 p% x5 |
4 Y+ o: Q. N9 Y〖课程介绍〗6 l" P% `8 v# |5 S6 H2 S% e
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。3 k6 G9 t6 v6 k P+ Q
: F6 n3 B( n {( U$ G P5 E
〖课程目录〗
- Z9 p' U j1 \% O第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
" m' s. l# v+ h. b; s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 @) E6 Z$ l$ R' q5 q/ S/ n
1-1 什么是机器学习 试看6 F$ A U. O5 J( u- W% K
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看! j/ ]/ B# J) u0 s6 J1 r( h
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
' s+ D& Z, G/ c) A
! M" y+ U8 U8 ], U+ q: W! u第2章 机器学习基础* E9 k8 N- ]. Z: Z+ j
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...5 }8 H; `8 ` y r7 l( x
2-1 机器学习世界的数据0 t1 B; @/ B; l4 }: a8 u: w. l
2-2 机器学习的主要任务. o5 n, ~; n. B l9 w( o/ @; j1 ~' w
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
$ A, g2 L1 W/ g5 L# j2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
+ _2 K1 L& L2 f0 L; H4 Y, x' z6 Y2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
F) _7 f3 j4 C! L# s6 ]2-6 课程使用环境搭建
, d# z+ L$ B( `# U/ a- y0 M) c0 D; `* D
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
# u/ w9 m3 V- K! D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！...& j: d% {% H9 Z+ |& Z1 Z, t
3-1 Jupyter Notebook基础7 e z% y/ k, C/ h
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令% H; h% q' p, W; z+ ~
3-3 Numpy数据基础
, d- ^( }& e% ~% r4 K3 p& e3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
. d6 l& s) ^% E# o4 q3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
* C0 t5 x G5 ?$ O. a- z' a2 ?3 I3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割# g. D4 A2 \5 l
3-7 Numpy中的矩阵运算
" q% q& F" r Y8 {, n9 F! n3-8 Numpy中的聚合运算+ K; o {, G8 X2 g
3-9 Numpy中的arg运算
4 i+ h) v6 |7 w" n4 K, Q) k3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
6 W% Z9 O9 l% c, R3 ?1 R; ]3-11 Matplotlib数据可视化基础
7 |1 A+ P5 w' J3-12 数据加载和简单的数据探索
0 \4 S* P5 m4 y: x8 b1 E6 H/ R% |& d. o$ V
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
* d1 O3 G3 h$ a7 ~7 L. S, H- Mk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...; T! Y5 { v' ~& P
4-1 k近邻算法基础 A5 v' t' l$ O7 v6 X7 W
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
/ u& X9 Q5 b! C' q, S! g7 ^: C4-3 训练数据集，测试数据集8 s; b9 Z" r, F! z1 e
4-4 分类准确度 R* q& \5 q! A& Q4 }) R
4-5 超参数
" s2 [0 e# @% t' u! a0 {# G. `4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数$ I; F1 }! B0 I6 t( {
4-7 数据归一化
D/ h: I1 `5 T4-8 scikit-learn中的Scaler
* {' V* D% b, ]* ]1 P& @ h4-9 更多有关k近邻算法的思考
7 U$ p ]6 i. p# C
+ a7 j8 f- L+ C g/ D第5章 线性回归法6 T' [& m) ^; y M3 k( o
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。...7 b- @( C. G! a4 \/ N7 f
5-1 简单线性回归
6 L: r, G. m- X& c! L' c8 V- Z5 r5-2 最小二乘法. K$ d0 c: R7 y4 R# K! e
5-3 简单线性回归的实现+ b' y( B3 k2 k! B q: E# k" A
5-4 向量化/ E) O7 S, D9 J+ B
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE5 D d' p% ], E* ?" [( D' G w* P
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
9 e/ b0 n. m/ ]+ M% O" a5-7 多元线性回归和正规方程解
5 ?/ J: U+ X& p. I( T5-8 实现多元线性回归
- Z5 r6 i3 A2 r7 v3 T2 z5-9 使用scikit-learn解决回归问题$ B+ m; R4 X- Z
5-10 线性回归的可解释性和更多思考& g1 E& @) f' y; T5 M" J7 B
! C/ w0 d7 B1 t+ o3 v第6章 梯度下降法
' i( G. d* d3 _- G6 W8 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。...+ D$ U" C5 E" q
6-1 什么是梯度下降法, K5 U, ^& ^" C' ~( _' x- B
6-2 模拟实现梯度下降法* g" B2 U3 T: e4 i* u- ^4 ~+ x% m
6-3 线性回归中的梯度下降法! b( D6 |4 o/ }4 K' i
6-4 实现线性回归中的梯度下降法5 I/ X* f5 N5 g& O5 [6 M* @
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
]+ c! i9 ?4 e0 F. ]6-6 随机梯度下降法; Q- I% F4 {9 r2 Y. t1 F/ J: M
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
% ~& F, L) s/ _7 v, d: m8 y6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法' H; H. R- {0 G% o5 G: a' r, s: N
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论 R7 l+ [& a; |1 D( q
. E- V" w2 m. G第7章 PCA与梯度上升法
7 z, E2 e) e+ i8 I3 w2 C# T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...
- M! l4 J; G" w) t2 @( W7-1 什么是PCA
- ]4 H5 S( R$ l' V/ o- B7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
8 X+ z2 w7 h f7 k' U/ Z: w7-3 求数据的主成分PCA
1 @) Y: L- D$ j/ ]4 l- P% n7-4 求数据的前n个主成分
9 g7 ~! A. |& I' `9 \# o7-5 高维数据映射为低维数据* S, S! g2 O1 u1 r, j2 ^
7-6 scikit-learn中的PCA
8 b: ]0 S6 y4 Z2 w, _1 m( @7 k7-7 试手MNIST数据集
- F& m) o' H% P2 f7-8 使用PCA对数据进行降噪
( {8 k1 T5 S2 e; x7 T7-9 人脸识别与特征脸
- J; I) }% m" j2 N( M# y& l
+ g) V4 ^; \* W" r5 f4 Y第8章 多项式回归与模型泛化
/ Q; ?; ~0 W ~5 V0 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...
: B( Y. `/ m" H+ o" ~* _8-1 什么是多项式回归
- N3 ?/ j6 T, t$ h4 k l" l8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline/ l& R% Z1 x7 B# {$ c) N
8-3 过拟合与欠拟合4 e% w9 ?7 r& i9 ]& T. N N+ [* h
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
8 w# f! T( \" t8 L- {2 r" G, N' D0 U8-5 学习曲线
0 r6 E& @; p4 W3 J. R5 M8-6 验证数据集与交叉验证
: r- `, M4 A% n" N: ]0 ?3 E# J8-7 偏差方差平衡
, R" [8 _& s$ p# e( Y) h6 M8-8 模型泛化与岭回归# o; w3 x1 @2 P( A1 t- j. G3 c
8-9 LASSO
! }) j3 X& }' b. Y; G8-10 L1, L2和弹性网络
5 e8 f9 k4 x, M2 H: N
3 J: j5 D4 ]4 A f; D8 z第9章 逻辑回归
6 `+ G6 J2 j$ @1 o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 B& ^: a: _- f& ~ @+ q1 J9 R# P
9-1 什么是逻辑回归
7 L& \4 k* D# `7 `) I% g( M8 Q9-2 逻辑回归的损失函数* P* B" J5 T2 V
9-3 逻辑回归损失函数的梯度' ?1 w$ \" s! n8 X4 Z1 X
9-4 实现逻辑回归算法 e; o% Y- Q: i: \
9-5 决策边界
3 Z+ n: t" n3 {: B; @9-6 在逻辑回归中使用多项式特征" H7 ?; `. A( c) l& {. R7 e! Z& E
9-7 scikit-learn中的逻辑回归% R6 d1 |( ~) |" r$ k; ^! I. X
9-8 OvR与OvO7 u8 s1 ^3 `+ X# k$ |# b
- i6 H& w, m0 a: m# {+ e5 d- q2 ^第10章 评价分类结果% I7 w! h; {" W5 ?3 \& H1 r/ K: l
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...% ]1 u3 E c& n; h$ q" e* c# B
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
+ W- d. D4 a) u- K3 W/ h; R. K7 B10-2 精准率和召回率
! ~- H( p- V; F/ [' C( g9 O. V10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
' ?% T7 n& J; K: U. l10-4 F1 Score
4 Q, I, b# O0 s10-5 精准率和召回率的平衡9 y. t* G" H( e1 Z5 C: I5 _. e- y
10-6 精准率-召回率曲线
4 |' M( f( }+ |$ l10-7 ROC曲线
) I: k- P2 T5 Y" {* }10-8 多分类问题中的混淆矩阵
l$ \. j9 \- M0 w% E9 R/ U# f; x+ W
第11章 支撑向量机 SVM
" }6 B* s( f& K0 F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。 ...
$ I0 U8 G- s* L/ x) u11-1 什么是SVM J( j& _& l/ @' {8 @. P
11-2 SVM背后的最优化问题
, T5 l' Z b' k/ y! P0 n1 q) F8 f11-3 Soft Margin SVM
4 W& r# C6 F- M3 q6 ?$ G. m, b5 ~7 R11-4 scikit-learn中的SVM
- i; O5 {+ ]! K11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
( g" A* Y$ |) q) T/ N+ j0 b# I11-6 到底什么是核函数
8 R& [/ U6 }% [3 N11-7 RBF核函数
: ]2 k' E$ M, y" C* H R" L11-8 RBF核函数中的gamma
$ C; I% V! C; B% N11-9 SVM思想解决回归问题
/ n8 ~1 d+ ~ j' K+ c- E" ~
8 E/ x0 ~& ^0 m6 N# P! Q1 R, u5 v第12章 决策树
. c4 v8 ]1 W% c1 O! k) j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! c12-1 什么是决策树
5 D4 A y( [2 ^* {1 O9 _12-2 信息熵8 t" b! {$ B; H0 e* M
12-3 使用信息熵寻找最优划分& d& x6 }; u, [; \" @- [
12-4 基尼系数
! B7 P. j! j) `12-5 CART与决策树中的超参数
& n( j1 P! u3 M& y/ ?% G2 E8 E12-6 决策树解决回归问题' r7 N8 L/ Q, {& [
12-7 决策树的局限性
8 t" t" l+ D5 ^ }5 r
) t8 u, j# H, k. F6 B+ e1 ?4 l第13章 集成学习和随机森林" x# c/ G/ {5 k. L4 A6 C( U) ]/ P
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。 ..., v* ~/ S6 W$ T: s& o" d$ {& r) o
13-1 什么是集成学习2 U. ?0 S9 b. r v' z
13-2 Soft Voting Classifier
- \3 j3 O- W! I, v( T$ d13-3 Bagging 和 Pasting ~* B) D- a, \$ M
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
6 O& L, j2 f! b/ P. U13-5 随机森林和 Extra-Trees, a% }- U' ~; z* X/ a0 Y% L
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting* \2 G4 H' v; E* t& p- q. s) E
13-7 Stacking
4 \' ?* V* D- s! t1 W" k
3 d+ |! b* L3 V% v+ u# m第14章 更多机器学习算法
# e3 U$ X: v- ]! H5 V5 C1 u* 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...
g/ ~6 u1 h6 H5 x t& [. o14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
K7 `+ Q2 f# J14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？, `' \8 i' W5 U: K0 v
6 \& `8 n) j) d9 ~〖下载地址〗
' }' h- \: B3 ^ D( p, M) u6 I" X5 o2 W
7 p2 {! H* I/ q
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------7 k! d8 h$ D9 s5 w( A" O! j! g
- Q' g5 u9 L# J0 v- G8 c* k〖下载地址失效反馈〗
( C+ v( h- D) ^6 w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 h, p: j& {2 H# U, |* O% S g" r3 ^& \1 ]
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗% q& ]3 ~- t1 f8 r
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
& Y& N8 Q7 O% Y0 G8 A. } N. n
) Q* r ~1 P7 x# y+ I$ Q〖客服24小时咨询〗
: R+ c5 N' o5 j$ r& A x有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。( x, T. x6 [6 k2 t
7 Q4 y4 b% F; L0 l7 o |
|
[复制链接]
Python3入门机器学习 经典算法与应用 [
