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$ |/ p* u" C3 D2 N, n
〖课程介绍〗" r; D$ o h% ~% S0 t. T
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。
: k u9 _2 o9 o0 A. {8 ~( ]! V$ p7 O0 B. T( ~
〖课程目录〗
4 g2 W+ g j- H: {% V: x( R8 p第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习3 p% b0 ?% x l3 A8 Q4 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！...
# g' O" G w, A. k8 e6 r9 D1-1 什么是机器学习 试看4 `% `* q- ]6 U2 N- u
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
* s; s. A c& u( }( q: S0 x6 O1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
7 t: Q2 h% X) u. n' r! Q m7 e) P7 H( V7 H8 ]2 ]3 D% w) ]" Y
第2章 机器学习基础
" F3 @! u$ |0 W6 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...6 j. F) q! _) h0 r2 J i
2-1 机器学习世界的数据/ z5 F& ]' z6 c2 b: | E( F( U
2-2 机器学习的主要任务
. Q# D, Z: O" E% C2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
0 S; k+ R* P4 t0 j% ]2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习7 n& B B: N( j( _6 C
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考" b# H+ w; o, p1 z) c1 F
2-6 课程使用环境搭建. T& @: N, J$ B! B, u3 t
. |, k7 e0 }3 _4 |第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
i; |# z( X( y2 D5 B% p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！...
$ Z; `" E2 l ]1 Q. x3-1 Jupyter Notebook基础
! N+ Q8 u Y t+ L0 i: n0 S& q3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
3 y4 C! a+ o: [- S) |# W3-3 Numpy数据基础! R( Z2 d. j+ W/ p
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
. ]' b# G) c6 ]0 V. L8 t3 l$ ^2 W+ y0 P3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
+ K! U% G( p; s: N# ^. n( x2 N3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割8 E9 E6 `/ @6 W! [5 z4 @; K/ E
3-7 Numpy中的矩阵运算
, ~' k0 O. s$ b5 E3-8 Numpy中的聚合运算2 F, R* r9 b' M1 S
3-9 Numpy中的arg运算5 y4 l" f; S0 U$ \
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
- K/ [& n8 d# u; n% G" K0 O; t3-11 Matplotlib数据可视化基础
2 Q, F. @0 x: D& `3-12 数据加载和简单的数据探索
! ? O: I: Z5 t8 L1 P5 A! k; e4 `
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN$ f- Y9 L! x# ?9 T- Q
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...9 P* H9 U; M$ Z' j
4-1 k近邻算法基础; Z4 U Q5 K! J* v0 f
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装% I1 m& h: a# K2 u7 h( L
4-3 训练数据集，测试数据集
1 f* |. R& Y1 j* k4-4 分类准确度
o! `1 H8 R" K4-5 超参数
' d3 g; W4 M y3 ^4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
# R' o T( N3 A# _5 [8 y4-7 数据归一化
: o/ I; o% n2 w, c. }# {4 t4-8 scikit-learn中的Scaler5 q# P: c( ]6 j: I2 m% p7 t$ v
4-9 更多有关k近邻算法的思考
* M5 {3 Y, W& t; f/ {9 n# P6 ]8 d$ e6 Q
第5章 线性回归法) c1 j' h+ @3 [" _
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。...
% W# d/ R$ d' F9 T0 v ~5 r2 D/ r; Q- e- O5-1 简单线性回归# \! [4 X1 g" \, _4 Z" n
5-2 最小二乘法2 n. X% T5 M1 F, ?- p- p
5-3 简单线性回归的实现' t/ @) J) P4 E7 E n
5-4 向量化+ _" y8 j$ v3 U I* ~
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
7 K5 ?- |1 {6 |0 ]' P" z# M+ i5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
' s# R% U2 J4 k4 d5-7 多元线性回归和正规方程解
+ y9 i. o+ }, E% q5-8 实现多元线性回归
1 E( W6 n7 G) p) L& s2 S5-9 使用scikit-learn解决回归问题
# D0 r& @" f) _5-10 线性回归的可解释性和更多思考
; W4 j4 @; O5 ~: X/ A+ @$ m6 Z7 m2 T, _
第6章 梯度下降法
4 |- N8 E- q% _, r1 }& r5 I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。...
# g | M t6 f: K6-1 什么是梯度下降法- X- p6 m; d0 @4 u
6-2 模拟实现梯度下降法0 m$ _! R) O l/ C Z
6-3 线性回归中的梯度下降法
! F; [2 w% G! B5 E* Y5 n6-4 实现线性回归中的梯度下降法
" k9 W! Z2 P* d- K6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化8 E2 p" H9 ?6 m) o! M+ Y
6-6 随机梯度下降法$ W, ]2 s, p: m) a- O# Y
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法4 Z1 f+ v( b% ~9 w6 }; f
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法* p4 I7 L7 b6 y4 s1 w: ]
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
, Y* d3 }1 Q" G! y, q) M5 L4 H$ x! B+ g1 x% G9 S! ~
第7章 PCA与梯度上升法8 P! j( ^: Z M1 j8 b
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...
. r8 l8 s, d$ W7 _3 i/ {* F7 U7-1 什么是PCA
M% i) D# }( j8 z Y& l- ?7-2 使用梯度上升法求解PCA问题$ m+ R$ c% h, f
7-3 求数据的主成分PCA
A w4 ^" |9 `( L# l/ {& q7-4 求数据的前n个主成分, G5 \' L0 f4 G5 d. B, |& Y! f
7-5 高维数据映射为低维数据; `- g. }( g9 I; z, N, T
7-6 scikit-learn中的PCA
6 C: U- J8 L- ~' L, t# n( ?& N7-7 试手MNIST数据集% B8 a6 Q: |( ?9 k. r: E& A4 [4 T
7-8 使用PCA对数据进行降噪 t( k& {$ n/ m E" `. M
7-9 人脸识别与特征脸
3 ?+ ~# X& ] `7 ]0 X
3 @" E, w3 k1 a( d, _. S' G第8章 多项式回归与模型泛化) x, d9 F" ^" S2 ]% F% n' I9 X2 E
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...' h3 h0 W/ f9 O g/ m2 A
8-1 什么是多项式回归" Z! H8 Z [; _5 Q2 C0 a. B1 `
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
1 C+ i, F. n: ~1 o' R/ c8-3 过拟合与欠拟合' @: ^. ?' g' N2 {. Z, \
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集# x! d/ }) s- _) V( r. n
8-5 学习曲线+ N7 ^' j% n1 n2 r) `
8-6 验证数据集与交叉验证
, G: y8 O% }+ c8 { {4 P$ w8-7 偏差方差平衡
8 }" X2 E; \- b4 s) e. ~; ^" {8-8 模型泛化与岭回归
8 @6 a/ z& B1 Q( Y l6 ~8-9 LASSO
, @( V, }% P& ?1 g3 Z4 r8-10 L1, L2和弹性网络$ l- M+ S" M0 i
& P* Q& ?9 Y. u/ [' |
第9章 逻辑回归
, w0 [8 J0 z2 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。 ...
4 r r) k1 k( Y6 d1 v1 j" n9-1 什么是逻辑回归0 ~0 b* T7 ?4 u5 h8 P, t6 V4 F- i
9-2 逻辑回归的损失函数6 g5 R1 o7 M/ L- y3 p8 g
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
- I& p' \* S* S0 u* _- g& @; F9-4 实现逻辑回归算法! R2 {( T8 ?% X! A) m6 |, w" D) y
9-5 决策边界
* Q! ]8 @# U) ]) m0 {& v9-6 在逻辑回归中使用多项式特征3 a8 O _$ d, h+ ?
9-7 scikit-learn中的逻辑回归' k# F. j- N1 u. j- i4 B
9-8 OvR与OvO
; N! _7 C3 K' p, P- ~: r8 D7 f6 {& b. g9 e0 L7 {: X% u
第10章 评价分类结果# l; u) ~) z+ c( p/ p! w1 p& t& j- K
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...6 d6 q0 ]& ^' f9 U3 p
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵. }4 o) V. j& T. C1 i
10-2 精准率和召回率: E) K! g- J0 V! y. a& ^* x
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率, j- g7 r- }% v0 H
10-4 F1 Score) ]! K7 N# b) b5 [! e) ]* E6 h* P
10-5 精准率和召回率的平衡2 f, i" k2 `' e# P, t# V
10-6 精准率-召回率曲线
' Q2 g7 T; I, I8 C3 \ {: o# v10-7 ROC曲线/ E# e8 N( } Q4 r" k0 v0 D
10-8 多分类问题中的混淆矩阵" y) \3 d( z% c4 e, w' L
2 D. g$ m, q" w& ?/ a' _8 F8 y% P
第11章 支撑向量机 SVM
- P% {) Q x& L) D2 O% c. l- Z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 H* x' i: K1 j1 _( h& T5 N11-1 什么是SVM$ I- ?4 t0 n4 _" K9 i5 T3 N* j
11-2 SVM背后的最优化问题/ O6 N0 R; t$ ]; f A) M5 Y/ F, x
11-3 Soft Margin SVM/ @0 {) v/ x( ]3 S4 L C6 d
11-4 scikit-learn中的SVM% r2 z5 W/ i- x9 q% V) D& D! k8 _0 Z1 R
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数+ P9 k5 \3 f7 M
11-6 到底什么是核函数
y% j' L8 M# N I7 |, T11-7 RBF核函数 g) P r) j+ Z/ r5 Z9 ^1 _1 c! Y$ s
11-8 RBF核函数中的gamma
T0 k1 p; B$ g11-9 SVM思想解决回归问题9 O a$ ]% N, {( a
Y: D) ^/ V+ E第12章 决策树
4 _/ r: h; n: k9 ~& @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。 ...
( |1 N/ }6 I: ^' {: V8 U. o12-1 什么是决策树
/ E) t9 O2 U& V' U12-2 信息熵
0 I; _, y; E5 ?( f6 m3 J12-3 使用信息熵寻找最优划分
! `& H4 I7 _& Z. W- k12-4 基尼系数
5 }3 ]) i, I) P- V. u12-5 CART与决策树中的超参数, W# S2 e% J* n' F8 N2 p/ m. Q
12-6 决策树解决回归问题9 Y* Y' y6 C' h$ |' M
12-7 决策树的局限性 i! ^% d: k' H
0 h7 b+ W! D- K# e
第13章 集成学习和随机森林
7 j9 R* A. T! a% ~6 h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。 ...
2 \+ J$ X' G6 | T# t13-1 什么是集成学习4 k: ]$ R8 d) p
13-2 Soft Voting Classifier' L& {+ q2 K5 x* }/ O# t& [6 f* o8 }
13-3 Bagging 和 Pasting$ ], {# E9 {) R* c
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
7 Z) J" V/ N; r13-5 随机森林和 Extra-Trees7 r# e# `* A6 n4 v- C x% t! x
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting- T5 B0 r( L) |5 Z) c. L& T, m5 x3 U
13-7 Stacking
$ I4 c7 L( U D, {$ I7 O) P. R& E. a P) ]
第14章 更多机器学习算法
0 g6 p! `7 l A& n4 Y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+ B! k$ t" ]* X' X. S
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！' T$ [: H) S# s+ c2 v% k
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
. G& S( _* k( h) i4 q1 t2 ~: F7 Y# |5 ]/ o& V1 D5 p" z1 S
〖下载地址〗
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! y9 A1 a' \9 o, z. g) n; V' z# {5 r) x2 I----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
! y' w3 Y( K; y, S" o) {7 }
3 Z2 C3 L# B6 r7 i$ G$ y〖下载地址失效反馈〗! H' [7 \' y# D* c9 a3 @3 F' P
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
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