( D$ e4 P0 ^" y4 Z' N
* a! `& d' i% U% A2 p/ N1 ~〖课程介绍〗, v8 X' `9 r6 f
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。
& ~- c! N, ^' z- N& S! B" A
/ }: S: i- V7 \# h0 x〖课程目录〗
# t0 O& j+ Z# c" h* u" T第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
& E. V* g) Z2 W6 ~3 k+ i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！...
' x) `$ L% \# l( g9 Y1-1 什么是机器学习 试看, w" m7 q g" D! y2 X) W7 X
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看4 V9 ^4 M- Z' z) ~+ G8 [$ @) `, a
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
, y+ A! R' x3 ~ Q! C; \- H' j. K, k* N3 e& L6 O8 j" K* m: W
第2章 机器学习基础
$ a8 Y, ]7 ]4 J/ 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...
" _4 ^6 J# M+ R5 Q, |; s3 H2-1 机器学习世界的数据2 f7 h1 x, Q6 s4 }2 R
2-2 机器学习的主要任务* t$ p$ r$ k, A' c8 R( |* d
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习! ^+ y- O4 h% R' y& L! y# i- N$ U3 f% X
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习8 k$ B; Y3 r0 r- d/ l
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
& m' D1 A0 E) P1 a0 Y2-6 课程使用环境搭建5 H6 y7 [3 K/ s- ^! {1 s5 U. n
5 Z" U' k8 x' B3 T8 X, `( J
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib5 M8 A: z' i5 w1 ]# H
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！...
6 c* A" F# M9 g7 V3-1 Jupyter Notebook基础/ N- r( s# @* y2 F) l
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令% I" c0 E, s. [/ R# E @' a
3-3 Numpy数据基础
1 p: D; b. g4 {3-4 创建Numpy数组(和矩阵)" h, s4 e! n4 ?5 `2 D r8 `
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
" O0 d9 K7 i: a" Y1 `# L3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割8 M2 S' M8 D8 x. j8 S: l
3-7 Numpy中的矩阵运算" _! D3 i% _: B+ k9 P
3-8 Numpy中的聚合运算0 K& P( j5 A7 G' x4 u& `0 a, C
3-9 Numpy中的arg运算
: S: ]1 z3 {2 X; `3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
: [( e5 W+ d/ q% v3-11 Matplotlib数据可视化基础
$ K. I4 I: z' e( B2 \1 G' \3-12 数据加载和简单的数据探索4 m2 } U j: q, J$ `% r* ?8 `
0 Z u( u) a" n9 Q& w
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN, _! L8 t( C" T& S3 r l
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...
" t6 Y% _2 H" k: N; P9 D4-1 k近邻算法基础. h8 [8 }9 X8 L' l5 n
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
) P" d0 z% a! _9 T4-3 训练数据集，测试数据集
. }# a* o6 i2 f# K4-4 分类准确度
! j& S* r8 }+ x# ~. D: O2 k4-5 超参数
8 B8 x5 U6 F) o0 r' h) v% O4 l' c4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
! d+ N3 j0 m0 W4-7 数据归一化
8 R% W6 {( |! z9 ^2 Z) `5 t8 B4-8 scikit-learn中的Scaler
5 `, ^0 v' x% a+ ~5 h4-9 更多有关k近邻算法的思考# W3 B) F, r4 o- P& D( b
- o3 u* P! S0 `9 N7 F2 F A' a
第5章 线性回归法2 `5 n2 X9 d% s/ W- z4 D
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。...
: L1 N @% X: P9 ]5-1 简单线性回归
& F6 Y% x* N6 ]& F$ @5-2 最小二乘法# u2 `- R2 U9 L" o) `
5-3 简单线性回归的实现% o# g) o* u+ I- Y) h1 |$ B
5-4 向量化
|4 c% C$ b# ~. C; ]" @/ `+ A5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE1 I6 B5 M, }( Q
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared1 s. A' g- `) G. L6 H
5-7 多元线性回归和正规方程解
' d2 T6 J( i2 A- ?0 T/ ]5-8 实现多元线性回归- W3 d" {1 S7 Z
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
b9 p: i6 Q& D- S& G! l7 G5-10 线性回归的可解释性和更多思考$ Q: i C' ^, O- S& H8 k
9 }. H7 r6 p9 P8 u$ a" p0 I第6章 梯度下降法
8 D; X, d/ F& ~% K, v" X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。...
1 r b# P8 W8 J' Z6-1 什么是梯度下降法6 r8 j) e' F- a; P$ {* @. v4 [
6-2 模拟实现梯度下降法
6 n7 z9 m& R4 X6 B6-3 线性回归中的梯度下降法9 Q7 Q# E& }# J0 | _- `
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
% ]0 D1 g0 Z8 r, @. r, H1 I& L6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化8 A+ |% u0 ?' \6 L) j2 _4 [0 S( X: C
6-6 随机梯度下降法% _3 g+ j; b( [( K" S
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法4 k+ e7 R2 z5 n" _$ `# m
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法% `- K" i4 Y$ C# v- f! A% H
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
* G) B) Q% p- ^. ]; [, Q+ ]8 B1 X& A6 g4 y7 j d% v
第7章 PCA与梯度上升法$ M* S! s( c( O. w/ }; W) u( Q
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...
0 _8 z4 K) S7 Q. a" o7-1 什么是PCA1 G( X: c- I* ~# C$ _7 J5 M
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
$ M3 F) K. ?7 B7-3 求数据的主成分PCA" ~8 o0 P/ O: @1 A/ o
7-4 求数据的前n个主成分
& A' T. E# d! e g! X7-5 高维数据映射为低维数据
- m4 b3 I. o' m! n* s% w7-6 scikit-learn中的PCA7 X& r8 Y2 |! q
7-7 试手MNIST数据集' M% y$ O# k+ }* ~
7-8 使用PCA对数据进行降噪9 L+ P2 F( p# H+ v/ p, Q8 V
7-9 人脸识别与特征脸. f8 R& Y. Y" D* X- y1 Q
8 D5 O2 X6 s9 v第8章 多项式回归与模型泛化
! o0 c; x! A7 |& Y" k6 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 N6 ]- J: J0 z' N( s
8-1 什么是多项式回归
2 m4 @) S$ e {7 @# Y7 J! [. q, r9 b8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline5 G2 }) A( e Y: @) ]
8-3 过拟合与欠拟合
]) q' [3 N; r% |8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
& s; v# o6 S& K4 p. i8-5 学习曲线
% p5 n* e- O, Z8-6 验证数据集与交叉验证$ J) L3 ?3 M, n( }0 Q4 W
8-7 偏差方差平衡) H, `. m8 [; z6 A
8-8 模型泛化与岭回归/ l7 |% P) P2 {1 n3 N
8-9 LASSO
) E6 |$ f5 @% F/ k5 J7 V1 S4 `/ ^$ a8-10 L1, L2和弹性网络
# h- _- V/ e! y5 n/ y
1 B! p1 T3 {$ c第9章 逻辑回归! t" o7 z% c: g( i# h7 ]9 v) ]1 Q
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。 ...
% s* l5 `5 A4 I: Z9-1 什么是逻辑回归6 | g7 R3 P, D3 m# r
9-2 逻辑回归的损失函数; j6 V$ G! A* ^8 w
9-3 逻辑回归损失函数的梯度% a# G( {' L1 r0 B
9-4 实现逻辑回归算法! H* `1 t/ Z" k; D" s0 t# U; N
9-5 决策边界9 A& v# }+ \. G
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
; n: A5 z! s0 k+ g9-7 scikit-learn中的逻辑回归$ j+ [9 b$ Z3 `4 L, j
9-8 OvR与OvO3 I: |+ W1 z- R- s$ m' ]
3 S+ @* L' P9 g Q2 v9 I& V" n第10章 评价分类结果
j9 D6 U8 c8 a# u) 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...; X2 Z+ U: r4 C; d! j, A
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
! `: }: Z/ k" y" ~10-2 精准率和召回率% R1 p$ p' @$ l( y& c# G! Z9 @
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
$ f6 U9 N g5 e+ U- c4 X# l10-4 F1 Score
: I# n! e( S( b1 w* j8 q10-5 精准率和召回率的平衡
( s+ K9 K/ O1 e. Y7 T. n/ Z T" w10-6 精准率-召回率曲线
3 d; }8 j1 S5 P9 U/ ^* a" h2 G10-7 ROC曲线+ x1 c: s8 K+ f. t
10-8 多分类问题中的混淆矩阵6 _# N- ?8 @; E* I5 b, j5 T0 d$ |
8 o& P: P1 \$ c' R3 n& P$ a第11章 支撑向量机 SVM. G- a( T2 l$ ~- y8 M- I
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。 ...
# X5 m/ Q2 `. m/ c- \' C11-1 什么是SVM6 [# ~) t% M' z, e$ b6 A9 U: r6 I& e
11-2 SVM背后的最优化问题# R) v" ^( K0 K9 L6 L
11-3 Soft Margin SVM
4 G0 c$ Q) Z+ R! L6 O/ s% A, M* i! D11-4 scikit-learn中的SVM
8 I n5 h" o; ]& v: v% r11-5 SVM中使用多项式特征和核函数# B/ M/ Z& B4 L3 o2 ?
11-6 到底什么是核函数
# e- V, p3 }9 h, d11-7 RBF核函数
0 m3 q) B8 {7 e6 s2 F11-8 RBF核函数中的gamma7 W. p7 S5 R! o I" O
11-9 SVM思想解决回归问题3 z* m2 S H, ~) w0 L' r' F
- t3 h8 g" _6 k7 l
第12章 决策树
9 x4 ]- f" G9 m- {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。 ... y+ I; |; O; b5 f
12-1 什么是决策树
4 l! q! n! k: o0 ^' H7 z- V12-2 信息熵
2 i) y! F( i- @9 m+ l12-3 使用信息熵寻找最优划分; C. U; v9 [2 P- `' o: G0 n+ _- i
12-4 基尼系数
8 @5 c% B$ C! {1 _12-5 CART与决策树中的超参数; ?/ N6 p/ i; Y0 @
12-6 决策树解决回归问题5 C9 X4 @1 @2 }/ T0 C+ R7 p
12-7 决策树的局限性1 T/ J2 h" Z3 W& x) _- B7 I
3 F9 {+ ^$ a" F J& a% q第13章 集成学习和随机森林6 f/ K& p$ d; T2 i0 V
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。 ...$ G' l8 `7 _5 y0 R9 ?$ `# i
13-1 什么是集成学习 s6 m R- [- o" v3 a
13-2 Soft Voting Classifier- X3 s1 v" Y; H1 S. L0 U8 ^% p& E
13-3 Bagging 和 Pasting' ?0 x8 O$ D) A' R
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论: }/ A/ e. _; g6 Y! `
13-5 随机森林和 Extra-Trees
( _: l7 P- @; D3 l- Z13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
: t: G6 b6 B$ h0 P+ k: f& ?" O13-7 Stacking
7 I. Y# T! h k& Z6 E) `: q. T6 z! R$ r# i; G- v
第14章 更多机器学习算法
& L% I$ F2 A/ c4 a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. G* U& s14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！( n1 c* r4 h, c3 L
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
9 T4 U, B* D) b! l9 j6 k+ u
* Y. [! T4 M- Z* M8 ^5 g/ H. ^〖下载地址〗: h5 x# [& g( Z4 P5 O7 A
0 f2 |: A2 h0 u* M( s* m! Y
3 M3 A: S& D' O! l! t1 ~) ] n----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------2 _( u M$ n+ {
& C Q- s* D/ F/ K, c〖下载地址失效反馈〗
/ U u" K7 s- g% L& N; |: @" D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.com2 r! y' [ B- P5 Y- N, g
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。7 R. o& P Z4 M: v2 s8 \
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