$ r0 S |- Z/ | M$ f5 |2 L6 x5 D0 c! U, I! W/ b
〖课程介绍〗
$ \. s% f( l2 {! Y% f: c0 `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 l! C% t4 E2 N# d! W2 y9 @4 Z+ D0 Q, [& Z0 b
〖课程目录〗5 @" F% V( r# b
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
1 |$ z9 f. n0 q+ 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！...2 N( S. {3 K: |$ c% m0 Q
1-1 什么是机器学习 试看
1 n; o2 ` L% b3 T9 B1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
5 Q, g$ ~/ j) p# m3 V" A; g1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
8 l8 n5 K6 w( u( R3 P9 m( [! Z# `/ z$ e8 O% {! {
第2章 机器学习基础6 y( L! B3 r0 _6 V) T" U0 M! f5 P% z
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...7 {0 |) U y) ^" t
2-1 机器学习世界的数据1 E: S" D1 Z( R Q
2-2 机器学习的主要任务
$ M& [! k4 v' r2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习& o/ m: b* z F0 d6 S1 R! d
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习1 f7 l+ F8 M _1 \6 |! x/ l1 n
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考- X% x4 f5 A# J U8 s
2-6 课程使用环境搭建, j4 `6 |' A$ |5 H
& W+ Y* X7 N( T0 X; D5 p
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
/ v7 v9 p5 [$ g: ]5 ~9 G$ ~/ w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！...; Q2 [0 u4 K! v1 j& A3 d
3-1 Jupyter Notebook基础3 L( l6 L3 @0 `4 E1 `# w
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
6 n* J% {" j" \3-3 Numpy数据基础
; M" a* I3 i& _7 W5 B; B% M! H1 u4 `3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
: M( [$ J- ^& f0 Z4 S4 |1 t3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
3 t4 Z0 A7 s' B: l% r3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割7 W. t4 B* Q" ^) [4 K2 `$ |
3-7 Numpy中的矩阵运算8 V( @ R% l# O( a$ F% r2 ]: o
3-8 Numpy中的聚合运算
/ P( K3 K, h. ~. ^# @' ^! P3-9 Numpy中的arg运算/ |" o$ K' l* d* ]% t, E
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
5 x) l2 t7 w2 i8 `9 Y3-11 Matplotlib数据可视化基础8 J0 G, S0 y3 [1 z8 b0 U$ J) m
3-12 数据加载和简单的数据探索# X/ l: C6 W% Q; ~" J% H
* V; B& W1 k r/ f1 c
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
7 c4 z0 k1 w, n8 t# G+ @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...2 g8 T0 N* I" g; x c. ^
4-1 k近邻算法基础+ W8 C3 G. R$ x* D6 T: h4 v
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装6 S! U2 V. q- I i9 {% e# i, c
4-3 训练数据集，测试数据集* k* J* H( E: Z r
4-4 分类准确度
* e# Y3 v/ |) q$ [4-5 超参数( S* T2 ~) Q* C6 e" S4 z2 G, ~. c
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
7 G( D: W8 J. F) Q9 G+ W. i: w4-7 数据归一化: M/ K6 R. s, f% V
4-8 scikit-learn中的Scaler8 b/ D% z& s; v! T0 Z. h. i
4-9 更多有关k近邻算法的思考1 n/ ]; W9 H' p% y. F2 R. Z
6 ^* ~. K3 D @1 z! m* J
第5章 线性回归法# _5 ~2 ]0 J* t3 E* r$ B
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$ V; P. `! q. r4 c! O, S5-1 简单线性回归- |$ u7 s" l D; C& Q. K* O9 G4 A
5-2 最小二乘法. ^, d4 e# ^+ C/ A* @8 }" t
5-3 简单线性回归的实现& f. X' ]. F8 e" m
5-4 向量化' X: W* l; w D$ i: ^% {; }# D
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
2 ^- T( ?" s- k& y3 ]5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
9 y- B0 J/ B! o! o6 C5-7 多元线性回归和正规方程解
G8 K$ G. C( |2 s* R" q5-8 实现多元线性回归* f, f9 j! h/ a; c
5-9 使用scikit-learn解决回归问题1 z1 l' j# o" \: d" o* c% E! W4 [
5-10 线性回归的可解释性和更多思考/ ~6 m9 `( P+ @. N; F" A7 U
4 W5 B# y. h1 J1 P第6章 梯度下降法
$ ?( V& V0 u) u! F! 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。...
8 F N Z/ u; T3 N) V; b6-1 什么是梯度下降法! ~9 r2 ^! G& V& ]; q5 j/ i. u) s+ v
6-2 模拟实现梯度下降法3 M. X) |4 q$ F4 D& A- ~1 e
6-3 线性回归中的梯度下降法8 D8 r8 \7 i+ L3 G
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
6 P$ b" E( @5 Z Y) F6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
! `8 E3 z* q) R8 ?6 Y) n* k, d6-6 随机梯度下降法
& z4 S0 e. \' ~9 g8 z6 }6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法' ?$ n8 ~5 I+ }+ z& ?# c) E) U! K
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法( s# f3 d. w2 U3 R
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
4 v* m' p! c4 L/ K/ A$ k
4 V7 E, F; R/ j( E第7章 PCA与梯度上升法
" V# ^/ C! r; f3 q( f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...! H- |: h5 N6 p0 ]' `- V4 i
7-1 什么是PCA4 m3 K6 B4 j' `. H- P4 w
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
+ h2 m1 C& b* P. d7-3 求数据的主成分PCA
! M( h8 h* g8 Q2 D( k+ f) f7 z0 U3 \! G7-4 求数据的前n个主成分0 |2 h& f6 i0 z
7-5 高维数据映射为低维数据 s- J0 O0 u. L% H9 X' H6 G& ?/ F
7-6 scikit-learn中的PCA
. q5 }3 a' x3 q8 f6 n9 j6 @9 D7-7 试手MNIST数据集5 U0 Y" R, [+ j
7-8 使用PCA对数据进行降噪
( K) C4 U3 b4 \1 ? I/ I7 H3 H7-9 人脸识别与特征脸% h( F5 E F5 L' h
. ^' Q* v) ] o" W第8章 多项式回归与模型泛化
- G( l# W0 E7 D) u( v+ ?# z: f) V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...
: ?" x i4 q* z: @: z6 f* a, |8-1 什么是多项式回归
2 X+ Q) [- f9 @) k: M; B, {8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
/ V9 n6 Z5 q5 s, Y M& p8-3 过拟合与欠拟合" m% |" x1 N0 Y0 [8 a
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
' m& \, g! V1 j8-5 学习曲线
9 |- N# T9 y& v* z" f8-6 验证数据集与交叉验证+ q# b+ C2 Z, M7 [" l
8-7 偏差方差平衡
: k& ?( J" F; _8-8 模型泛化与岭回归
) m$ @$ f* }+ s: B8-9 LASSO
: s- A0 |3 K4 L+ G# o8-10 L1, L2和弹性网络0 \7 D2 l. \: Y# H; u1 z
" a. M; G- K0 F9 }' E9 H, m第9章 逻辑回归
- q# w0 W1 L# C% A: n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。 ...! [- L" z. k% j) E+ M* B0 C; c- K2 W
9-1 什么是逻辑回归
( P5 x. T6 m9 i( U4 i9-2 逻辑回归的损失函数2 Y, N7 }# n6 G) f9 b* A8 P& f. f
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
" {9 r Z7 C2 H5 _9-4 实现逻辑回归算法8 h0 N, _8 b' U* s' S* c
9-5 决策边界
5 z& [; q- H+ S n$ R+ p( y9 d9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
! f, B- `/ f$ D3 ~7 Y$ J1 r9-7 scikit-learn中的逻辑回归# y; A6 N. c4 q, _, Q
9-8 OvR与OvO, U- |! {3 j- z; x$ i3 X
+ s! @% X9 i( d0 w$ m/ V
第10章 评价分类结果
7 t/ P5 ~9 c, Q* U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...+ L, w/ c8 H' F$ E
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵2 f, c4 O" {+ X5 M& M
10-2 精准率和召回率
) x& ~. h1 K5 k3 G4 f2 K10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率" V H: Q4 y/ Q$ F/ P
10-4 F1 Score
, s5 H! i8 S' `8 i2 ]) X* p# e10-5 精准率和召回率的平衡
* g6 \; k! f% g; B10-6 精准率-召回率曲线
, P: s! E9 j+ x! D10-7 ROC曲线6 m" n& T& J# L" [: ?# v% [
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
7 ~& [/ g8 `+ ~' s! h3 d ?" S x& J0 `% @% R, ]8 Q$ r- \5 F! G; w
第11章 支撑向量机 SVM7 y5 N3 M" l, ~! U 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。 ...
: K$ K- x2 u! ~11-1 什么是SVM
Q9 D2 L- O# D, g11-2 SVM背后的最优化问题
5 a7 _: ?; z# ]8 p2 j3 l11-3 Soft Margin SVM
7 Y$ h3 Y T; t11-4 scikit-learn中的SVM
, x0 a6 b& G; T4 p3 ?; H0 G' U11-5 SVM中使用多项式特征和核函数5 \( O3 ]6 {1 `- K
11-6 到底什么是核函数
1 |) t% s$ a* f7 `/ ]11-7 RBF核函数" p8 G0 k9 _0 D Q
11-8 RBF核函数中的gamma
9 T2 D# @* T8 Q9 @ N6 Q11-9 SVM思想解决回归问题
& D/ o2 M8 s2 C7 h( R' l- J+ B( M" s/ }+ X" X
第12章 决策树
; N* k6 \; Z# R% c) L: z+ U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。 ...- L( M1 ?1 d+ @3 Z) a6 w
12-1 什么是决策树. ]1 a# l3 r* k; m/ S4 k( A
12-2 信息熵8 g3 D; p1 Y% O5 Z- V/ p1 `& L
12-3 使用信息熵寻找最优划分
) b3 D% z4 k' {( R12-4 基尼系数6 q1 ]8 l5 T+ u9 J- `+ U
12-5 CART与决策树中的超参数- _- p, a9 c/ @
12-6 决策树解决回归问题
: g$ o$ o! i& k. U; P% \ ]2 C12-7 决策树的局限性" V& }' T" |; B" R0 |4 x
8 D- T9 l4 b" \/ q4 }( Q第13章 集成学习和随机森林
0 f Y' w, l5 ]7 g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。 ...5 Z& D# ?; r4 n2 X: ~, Y" |
13-1 什么是集成学习
& N' V/ g( M, L; z; z3 Q13-2 Soft Voting Classifier5 x1 c6 q# h0 q
13-3 Bagging 和 Pasting8 O' P% I- j' ~8 z. v: a
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论/ }" x! ]% ]. I1 Q u
13-5 随机森林和 Extra-Trees3 U+ p; a. D- E- p
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting2 j5 P. v: S4 l$ }
13-7 Stacking
$ d* \/ y6 Y( s4 l K( A# e9 S! E8 z% d1 @1 R; O) V! J2 c& Y
第14章 更多机器学习算法4 x( ^0 E( b4 l8 [$ i# C' ]
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...- a* I/ g' S! e7 {9 T, m
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
X7 n0 N/ R+ l' 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 g" e( A6 @6 G4 u, S
+ i; S9 t# b! l) [5 d
〖下载地址〗
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2 B3 C: I) ?7 s; J+ f& D
# I& K, v$ z6 S----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
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2 c- \5 e: R- Z8 }8 ] l/ T2 D〖下载地址失效反馈〗
8 d5 N# l3 `: e+ p1 S( {- e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.com0 l$ C* X! o" i3 _( I
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" |- e6 @3 O% D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& j! [3 ~, G5 \' O6 P
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1 i2 S$ [1 l$ M6 U- j3 V# }有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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