3 V. ^8 F/ q( R( _1 J/ F5 D4 J8 K
4 Y% S! c- W7 Y- E* O
〖课程介绍〗4 u7 f% I& c# u1 o: `2 t: e8 v; Q% C g
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 l2 a+ i8 F7 ] o! W* O+ N
( ]# y$ s# G( d5 T6 J8 B3 T〖课程目录〗* w8 D# ]- L- v8 L* I: H' k
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
[" ?( L& t) x3 F- K# n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 q! U k. [# o2 k3 j
1-1 什么是机器学习 试看6 ?! J! h; b: o- B' B3 l- B
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
7 }3 o# t- B3 n4 R8 O1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
/ P0 O! W8 I' p7 C0 w" C' T7 U3 F# d+ G
第2章 机器学习基础
% Y1 Q! |+ H% ~. k! E( c/ y5 ^6 O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 I$ p6 @* y$ y1 B; Q
2-1 机器学习世界的数据0 L8 s% O& _! a9 I
2-2 机器学习的主要任务; P; C% B9 d; O# H+ a1 X9 S, p
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习8 Y# \# f" N5 d% G, k$ D
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
/ ]& q2 S! X j O/ a0 ~ k) \2-5 和机器学习相关的“哲学”思考; N0 w8 P" Z/ ?4 `8 g7 C5 V
2-6 课程使用环境搭建
$ N/ d# z% _8 ^+ {
9 s6 }+ Q2 q& w5 g4 ^* i o第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
- q, m# q. R6 f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！...
" @ w/ [# u" }) x3-1 Jupyter Notebook基础) ~# J% s& x3 z# f& D- y; X' X9 m
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令. `" x& H9 ^, v8 m
3-3 Numpy数据基础
. Y* [' F. _4 l6 A0 M0 a3-4 创建Numpy数组(和矩阵)& E! @1 ~- R8 X" j
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
0 k4 O; G: ]$ e/ V1 ~) x- q3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割' e7 l7 W/ W; g4 z6 b
3-7 Numpy中的矩阵运算& E* L& P5 E0 L/ e) s4 y, V
3-8 Numpy中的聚合运算
9 G) X% J/ v7 G7 C/ s3-9 Numpy中的arg运算: s) i& ^5 p6 V; N
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
" ?' ^6 T9 X5 R( F3-11 Matplotlib数据可视化基础
( I' k5 Y* d* T" w: }3-12 数据加载和简单的数据探索1 e8 Z4 c, l% a( i8 U/ Q
# ~% [# [/ u6 F6 [$ A) {第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
9 s$ s9 z0 M# k9 J, j1 ik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...
! X0 X& b3 w1 e0 V. {4 ]4-1 k近邻算法基础3 N8 T2 a. v) a7 u% I
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装; i7 | @3 u. N I6 g. g3 w& g0 n
4-3 训练数据集，测试数据集
7 `* X, f3 |3 k8 d) }4-4 分类准确度, S: [& f3 ~& h+ h9 }
4-5 超参数
/ B+ U' V* [; Q, y4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数$ X- L! o" U2 h, l& x
4-7 数据归一化1 g2 s$ g. Z9 a' b @* e5 }7 c
4-8 scikit-learn中的Scaler
' w$ |# ^0 i4 t& S9 b% V4-9 更多有关k近邻算法的思考
8 v2 w" m; z @ Q- S
! ]7 x$ q/ q7 c% f- H5 c6 A第5章 线性回归法! ~& b+ z# U3 s) T; } j+ s( z: 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。...5 a# p4 E; |8 Z
5-1 简单线性回归
+ |" z6 W4 b: a5 n k! }5-2 最小二乘法9 f* g- v0 L' t1 c* g! }3 G
5-3 简单线性回归的实现( w7 W/ c7 y0 m
5-4 向量化( @* S0 T& X+ ~
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE, c. D/ T2 p" @( ?* I/ C8 h
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
: _1 E5 p2 B$ x/ j ]# N5-7 多元线性回归和正规方程解, W6 o* e9 P4 u% w) l) `$ k' x7 Z
5-8 实现多元线性回归! z n# p: d3 M
5-9 使用scikit-learn解决回归问题" ~& `0 q* E; J8 o/ X/ s! M0 V& m
5-10 线性回归的可解释性和更多思考% m( o: |- z! `% ?# C$ t% O
. M5 U A2 t$ o: ~
第6章 梯度下降法; D6 }) h* A1 c" l! d
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。...
2 p7 Z" n: p. W! U$ l6-1 什么是梯度下降法
+ e H; X. n. f9 ?+ m1 z6-2 模拟实现梯度下降法6 W2 @/ [) b! b' w- F
6-3 线性回归中的梯度下降法$ p& w' X+ Y8 O7 E
6-4 实现线性回归中的梯度下降法5 G m. a" A8 u& {! }* [8 t7 Z
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化; W2 r; a1 B* G K& z1 t
6-6 随机梯度下降法4 J6 T5 I2 x" k$ z) {
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
4 \* h9 M+ e4 Y* v5 q7 J6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法9 e+ X/ v/ H. F7 I# ~6 [
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
8 ^3 V$ w6 G' r$ ^2 j/ u* M
+ n* x- ?0 N i第7章 PCA与梯度上升法4 x3 w' \+ T2 p. z4 k
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... J6 r* R0 r+ G! k' Y
7-1 什么是PCA
8 @5 N2 J, [8 }7-2 使用梯度上升法求解PCA问题8 o# R) o& S; u, R# m- h, c
7-3 求数据的主成分PCA
2 ]' [( ^ y w) D7-4 求数据的前n个主成分 P# A; V9 @1 i
7-5 高维数据映射为低维数据
* A! h, |: g# y7-6 scikit-learn中的PCA
( N) S# `% N. k! D; M7-7 试手MNIST数据集7 X3 E8 c" u# I3 A0 R; t3 \
7-8 使用PCA对数据进行降噪# w( Y+ l8 g$ f1 p* X3 A; `5 i, ]% u
7-9 人脸识别与特征脸/ a, h, F& A0 h t
2 J8 L' Y* M& k" X, t第8章 多项式回归与模型泛化6 |8 v3 }3 Y# 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...6 J. z8 P9 O9 f4 z5 s# [4 X; ~- |' s
8-1 什么是多项式回归
0 n+ X& S: H4 i7 Q+ ` b I2 a8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline' r8 `0 @& a5 E
8-3 过拟合与欠拟合8 L9 y0 i& y' p
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集' F' v( z% N# o( p0 N, Y) r
8-5 学习曲线
1 J: { Q, D! O) u" B# b5 k6 m8-6 验证数据集与交叉验证
" u. K6 W7 O2 t- |7 S8-7 偏差方差平衡6 S) Q% P; i" }( m# U% S" M! X1 x) M& V
8-8 模型泛化与岭回归
0 }) R: [2 m% [8-9 LASSO
- @" g' ]2 V: d8 M2 S4 y( k* \8-10 L1, L2和弹性网络* `9 t7 @; p) g8 {) K& |/ L' w
: c U' F0 x5 h; l. H
第9章 逻辑回归
4 I1 L: E+ D$ L6 B- S3 M 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。 ...
( x" S3 d, f2 V( I0 M' K3 F9-1 什么是逻辑回归8 D) W9 i, h; G" B4 g
9-2 逻辑回归的损失函数& ^6 q, M+ e: M0 C5 }3 e
9-3 逻辑回归损失函数的梯度% e2 e8 W, `8 {! j# l4 g+ S* _
9-4 实现逻辑回归算法* S) U; `! o; b$ {& [7 e$ E
9-5 决策边界5 [" g9 T$ u+ a* [" G
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
, q$ ]8 b$ B9 R+ F9-7 scikit-learn中的逻辑回归( G1 C& \4 s0 K% v: }1 d
9-8 OvR与OvO3 y& |1 W y9 x3 e
; ^5 |% M" P1 \/ ^第10章 评价分类结果3 V h1 [. p$ I$ a6 G5 h9 B1 r$ s
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...
4 _1 A; u/ X' k) z( J, x2 k, Z10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵1 h2 n- M8 ?) J( }$ I) e _$ R
10-2 精准率和召回率+ ]* d- P. F) J3 V7 k
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率4 Z% d- u+ W) M+ e9 Z% x4 R% t2 t
10-4 F1 Score8 p& q" S4 @) Q. d
10-5 精准率和召回率的平衡
2 j' i5 e9 j* i) j10-6 精准率-召回率曲线' j. a6 D- g' r) G
10-7 ROC曲线5 E& H& h/ ~0 l/ e2 D+ C; d
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
* O4 R4 o/ U2 N. h H# v" H1 J5 f0 M" W; ~& a1 k: B( e! c
第11章 支撑向量机 SVM
0 z, I3 M2 T7 r; n3 q: M- J( ~% p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。 ...
6 \8 K* l1 p+ \, B( q11-1 什么是SVM a- E' t7 c: r4 v4 _6 r x* q- _2 v
11-2 SVM背后的最优化问题
3 s# K/ O$ y+ t6 }3 R& e11-3 Soft Margin SVM
+ \4 r/ f* b- ?* P$ k11-4 scikit-learn中的SVM$ P# S- s$ } W4 X
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
* p# x# k Q& F1 S/ a' Z1 x11-6 到底什么是核函数. Q+ \7 d6 {* p
11-7 RBF核函数7 Z; W) y: B" e( G6 g
11-8 RBF核函数中的gamma6 _9 I' `$ K/ g" v/ p9 s, r
11-9 SVM思想解决回归问题# o( E0 f6 q/ z r
5 x# |$ ?4 K& _4 `# z4 Y第12章 决策树
" b% i) ]3 d6 A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。 .... n4 B# Y# A: B7 C% O
12-1 什么是决策树( A [) R# l7 F4 f8 s
12-2 信息熵
, V2 q) k3 S4 f12-3 使用信息熵寻找最优划分
I4 a/ D: R$ h12-4 基尼系数 }* e3 [' k/ D( T
12-5 CART与决策树中的超参数
$ E( b# ]( o( n+ n8 u12-6 决策树解决回归问题* T% r+ Y* Y) o( Q# T
12-7 决策树的局限性
( L! l' E3 c( [8 s0 j
( w7 }/ r/ Z2 G* l1 Z4 T/ S第13章 集成学习和随机森林3 G- l* L1 i4 E' w
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。 ...
6 X& \5 W# f6 @7 k13-1 什么是集成学习
3 U, @! T$ {! I% z- Q13-2 Soft Voting Classifier
. g, X( d. Z( E$ T8 V13-3 Bagging 和 Pasting
( u# ^6 s* R: _3 I13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论: `; O1 U" O3 k# i3 y# o% n; u, U
13-5 随机森林和 Extra-Trees
( j; F1 X3 l3 \+ C' C13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
. |! y+ i# S6 `) c13-7 Stacking
) Z2 \3 W5 W7 j/ s% Q+ f' t$ Q8 Q& p: ?" t
第14章 更多机器学习算法
! e9 S; {; d/ C0 k) h/ p! w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...% j/ _6 O: \, k. x; K0 d) T
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！+ q5 O( A2 l. @0 P6 n
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
6 E4 r5 }8 V" A8 m: u b% H
6 c# M) v4 ]3 Z B〖下载地址〗
% j3 n& I2 ?% ~3 a6 P' g7 {- L S# u; K: x; ~4 ?3 J
! i- W0 ?* N' k( v9 C----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------9 l* j& F d9 N! q
% ?0 V/ j- J7 o" }〖下载地址失效反馈〗
" x( s* b! M5 ^* d3 L6 c j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% ]8 B" B- I3 C+ m2 H o
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