3 h; t9 m( g- Q( G1 p# O: c/ c
, g6 ^" l" L( h+ i〖课程介绍〗
% B* R3 L- |# U: `& w& \5 h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。0 W. O' L: ]9 o4 z2 A
* j3 N0 v! r: {, }$ z$ k: v: ?
〖课程目录〗
8 S) f0 x# @& R第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习8 c3 P& ^8 D8 {3 t9 s) Z @
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！...* T' s6 K$ Q, s% X# Y( g
1-1 什么是机器学习 试看/ d) K y! U* J" N
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看9 V k( r; j0 X8 ~: x
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看, k n7 @4 ?3 W1 E
4 X4 }+ d a8 q) O第2章 机器学习基础* y7 ^+ b' N1 \5 K- p3 y8 ^0 }
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...
# I+ N& F$ T8 D2-1 机器学习世界的数据; f* M$ k5 ]+ O$ R5 C
2-2 机器学习的主要任务
5 _+ O* A, [; L7 z, N0 ~. z' `2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习1 X0 a5 ?2 J# @7 L$ u
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
5 J( R1 |: H! G; b- u) T( P) [4 H2-5 和机器学习相关的“哲学”思考# c( Q/ ~3 P9 c9 S" y
2-6 课程使用环境搭建& s& y8 U* D- N" {, R. ?* d( e
8 q+ K' B, Z% G: I- [- Z
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
o6 U7 Z: Z, k; X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！...- L+ f+ u: Z) u$ h
3-1 Jupyter Notebook基础
/ h4 ~5 P, j! p: g1 ]9 k3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令* f6 ~( X2 V# a. B3 @
3-3 Numpy数据基础# Y5 N& I* _* S7 ]# W0 \, Q3 L
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
/ x& f) ?* ]( K: m3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作0 J. _" M+ ^. ^7 R( i* t5 `4 w
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割; n! x, S7 \& m) i8 x8 l- L
3-7 Numpy中的矩阵运算
% h, ^) S8 b7 C `3 e- Z7 r3-8 Numpy中的聚合运算0 y* ^: n' G, `$ L# V
3-9 Numpy中的arg运算9 S) Z7 L, }7 V: \) \6 y/ m. z
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
" }- ~2 x7 Y4 e/ f& t3-11 Matplotlib数据可视化基础
# ^- Y. d @+ k5 [, x% J3-12 数据加载和简单的数据探索
/ V8 G, G7 {8 h8 d1 v. ^, T; B) V
5 y/ j( }7 O* h% R' \' v/ H1 E/ i第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
" L& |" q9 D3 V: c) g; j7 vk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..., @- C+ m! s6 R" x6 C3 F
4-1 k近邻算法基础% o- L. t) x3 a
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
/ Q5 Z) k3 l2 Z) ]" ]0 V4-3 训练数据集，测试数据集) s. I+ M" A$ r9 X# G8 i! R
4-4 分类准确度
* s, z! o" B( D4 {0 e+ ^4-5 超参数
9 ]( ^) @; R! _% O4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
# }8 A- x8 g5 W4 T0 v9 l: Y' n$ E4-7 数据归一化" C* `. b( t2 \
4-8 scikit-learn中的Scaler9 P6 T' t, i0 c# T& {
4-9 更多有关k近邻算法的思考
2 G. T" [. I+ Y
[* d/ k) d0 n. C( K' q: s第5章 线性回归法
2 t% P, p& O f2 y- D+ ^$ R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。...0 V: H3 L% W( T( \
5-1 简单线性回归: }. h8 r' r2 q6 V7 b
5-2 最小二乘法
5 ^0 ~) P( C/ p. x5-3 简单线性回归的实现/ p( t! a6 k$ R- w# b. p4 n
5-4 向量化
# Y' u$ h6 r: F, V# R8 I5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
4 ^1 a o( M& {3 |5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
3 d% L" o6 }; G5-7 多元线性回归和正规方程解9 i) Z7 E' X1 ?, Y$ j# R0 T
5-8 实现多元线性回归2 D0 T! \" {6 Y
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
- [% O+ D5 U& S3 k8 H p4 b0 I) Y+ }2 @5-10 线性回归的可解释性和更多思考
+ c0 _4 T* Q1 ]4 u; i; d6 \& u9 r$ L1 m O% \2 ~9 Z' }
第6章 梯度下降法# v u! H; o* Q$ c0 W- ?
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。...
& N4 b3 q% j9 _ r# O9 \/ G6-1 什么是梯度下降法
' ^! @$ i* Z4 X7 k4 _6-2 模拟实现梯度下降法9 C) S7 J! O9 q
6-3 线性回归中的梯度下降法/ h5 U' C. W& R$ i( O
6-4 实现线性回归中的梯度下降法$ P6 Q/ c/ C8 E0 L# |
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化* \/ Q. z" Y1 ?' u
6-6 随机梯度下降法
' F% b; O' |6 J6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
* g. o2 x* ^3 x9 w; Q6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
3 U( J6 b- q; b5 L6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
3 R4 n! V2 e+ k }. H( [! h1 ]' d% _& i) z
第7章 PCA与梯度上升法6 F `4 A6 H! \0 f( z8 u
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...
/ S1 g/ A Y$ U& F7-1 什么是PCA% _ p" q3 A- F4 ^+ w
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题4 J% M' r. |! w. b, \
7-3 求数据的主成分PCA6 S- }& e5 _5 l5 `
7-4 求数据的前n个主成分- F. S0 \+ }0 e
7-5 高维数据映射为低维数据
1 w; C( S5 ]& \" x; r7-6 scikit-learn中的PCA
% G" q/ o8 }+ W0 \7-7 试手MNIST数据集
4 k9 d' ]' f$ e5 ]- @! ?2 i( z$ Y7-8 使用PCA对数据进行降噪
6 l& s9 F$ S0 d3 D' r" v7-9 人脸识别与特征脸 L5 r. e; U9 c
) [7 a6 `7 L0 ?4 [7 W! N( c第8章 多项式回归与模型泛化
6 Z. o: X; i v4 t) l I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..." y& W5 y# ^; f% h" C9 Y9 F1 c
8-1 什么是多项式回归
) K! u% \- Z. b: q" P* M8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline" u, e$ K. r. F5 J$ x# A
8-3 过拟合与欠拟合5 M$ \3 h# \7 k5 E& {) }; q9 _/ c u
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集1 e+ P, ~# m2 B) S
8-5 学习曲线, a7 u) D* m* l" P: I5 U
8-6 验证数据集与交叉验证+ M% W8 m+ G# c
8-7 偏差方差平衡' g8 i. {( v9 b
8-8 模型泛化与岭回归8 l- R M: ]$ t0 O1 R7 B. |1 p
8-9 LASSO
5 w3 ]# M5 ]8 E7 Y* u |% m- }8-10 L1, L2和弹性网络 J# h- R9 F4 E! P
/ P) t& U# S1 X" Z4 @第9章 逻辑回归
4 n5 w6 `5 x4 `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 g) {) [ y% }3 w. r9-1 什么是逻辑回归0 d2 m( r& }( ~3 \1 a1 L
9-2 逻辑回归的损失函数; G. i Y6 W- P" q1 V
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
3 X+ B" v* v d M9-4 实现逻辑回归算法
4 z _& T& f3 Q$ V) I: z9-5 决策边界
. o6 Q- |2 u: L$ E9-6 在逻辑回归中使用多项式特征- ? H \ l( u: }7 u! p
9-7 scikit-learn中的逻辑回归' ?; e7 X r( O8 G: s/ K
9-8 OvR与OvO+ g- O0 x' o: b: q" P! k! [& x
4 H- l) n7 t; T/ c; x第10章 评价分类结果/ u& o$ Y; |# P- U, T# {
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...' N q4 |- Y/ T( S2 E
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
" b! S+ H9 g8 E: M% t! K0 {# r" w10-2 精准率和召回率
+ o2 O6 r4 D; |" z: I10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
' t9 d7 O. N: E" O10-4 F1 Score
- ]2 ~3 w6 Q8 S2 }10-5 精准率和召回率的平衡- ~, W Y7 e% v, a( R# u& e; X0 w
10-6 精准率-召回率曲线
; a0 v" q. \4 N; U) W. X10-7 ROC曲线 q N0 u5 M' t( G" l0 Y
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
& b3 I/ F8 v4 s( f2 L) N3 U5 x/ @0 F8 q$ l5 |
第11章 支撑向量机 SVM
2 ~% A9 b. k. s. n! c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。 ..." j& d' Y: ^8 q9 q9 |8 V
11-1 什么是SVM
1 w) U2 x* w9 O9 O7 n9 p11-2 SVM背后的最优化问题
/ l! L$ |$ V8 t11-3 Soft Margin SVM
S0 x- x( y l2 ~+ C0 s7 a11-4 scikit-learn中的SVM
* m4 u; V* H" z. D5 Q8 k- g7 D11-5 SVM中使用多项式特征和核函数& L* R% m3 ~0 k& c; d8 v
11-6 到底什么是核函数4 q3 T' p! `9 T0 |
11-7 RBF核函数8 w- }$ B' U6 h" M2 V: G
11-8 RBF核函数中的gamma
6 Y9 q3 F/ C$ O7 d11-9 SVM思想解决回归问题
1 x6 }. }/ B% D7 `4 A$ W0 i( D, \/ D; m- R' F+ s: P" T1 b
第12章 决策树% s3 B( o L. {& R+ }
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。 ...% O, O! T7 n- k% Y% n& ?- E
12-1 什么是决策树
8 r/ [& D9 G6 F+ G; g, ^12-2 信息熵
* C! ]- E( f& [9 L0 l1 [7 @12-3 使用信息熵寻找最优划分
: `' Z2 F8 g; G% C: U' b! L12-4 基尼系数
6 [4 r( z, D0 v% `& m" Z12-5 CART与决策树中的超参数
4 S! O' g* F4 E, n) u }7 F12-6 决策树解决回归问题* S; G% T% [* o% T; l* a$ ~
12-7 决策树的局限性( c" o8 X; ]/ X
; `8 P* m% L6 S0 w% d第13章 集成学习和随机森林# z3 G9 B! k! G [* e' ]2 p( Q
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。 ...
3 Y% A! f* ?- b. ?( h13-1 什么是集成学习& q( h7 [9 X M1 ~5 h; D7 M5 c
13-2 Soft Voting Classifier
/ c3 e& G7 A) I9 p2 S13-3 Bagging 和 Pasting, |% p+ l: j, m; b1 u; l
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
6 p6 I3 `5 a+ P8 }; a9 e4 c13-5 随机森林和 Extra-Trees
% V- A6 C8 G$ v) L13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting# t! g5 I* d- S
13-7 Stacking3 k5 w! J: ?3 R; b; w# T# P
" k8 ~4 k: {; y" M第14章 更多机器学习算法
: B/ F0 R$ K' B/ K h0 N ~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...+ k* @$ v; r4 P9 V- w) ?! B7 C
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
" k" j8 \7 K% I( \9 K+ N14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？! n& S$ }1 k" S+ D+ F4 H
# c+ o8 m+ M0 U2 L6 W/ v" _
〖下载地址〗; w' J( ]& t- B4 h" M- u7 V& `0 }
2 B6 J. f4 |7 ]: g: [( t7 k
! f. _0 m/ s+ e5 f) {& t! A
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
9 i( C/ V0 n% f% H
- z0 l; J% Z/ f% ^; t〖下载地址失效反馈〗( d; ]' `1 P1 G
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 R2 p3 ^2 H$ j6 N3 O
0 k; P; s) b! H+ m6 X: T
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗0 k3 [6 M e$ f
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: V2 A3 S4 l6 {0 s7 q
7 z, ?& X) C! `, H
〖客服24小时咨询〗
2 ^- |& ~( e% a. I有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
/ q. Y) p9 n5 O5 S& f6 n: x# i T2 W" S$ z, R
|
|
[复制链接]
Python3入门机器学习 经典算法与应用 [
