9 _1 W( C d/ o7 S8 t3 [' N8 n% R8 A4 ?$ o% Z
〖课程介绍〗+ `+ p# ~3 \1 }; ^
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 l1 t% Z8 p! g" m& \
# P0 ^' ~* }' R9 |
〖课程目录〗9 C S" z# }* C1 Y
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
8 C: B% W# j Z/ j5 l/ y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！...
0 @+ W# Y# \& @ |1-1 什么是机器学习 试看) R2 K+ j. w" V8 h
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看 r- \8 F; m9 |
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看4 | I) O6 {* i1 {1 i
/ ^- o: N+ |, d( K' I& Z: t4 g
第2章 机器学习基础
! V% n% e+ X `" H# }$ H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...
" m& V ]) r% d0 Y t% ]" P" g2-1 机器学习世界的数据
7 d8 W0 N% ^7 J1 E2-2 机器学习的主要任务
% A* U3 t2 E v* r. o7 T0 |! }2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
' c6 o C: j6 s( ~2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
; _6 K. ]4 l P$ u, R2-5 和机器学习相关的“哲学”思考, Q1 b" _- c. i" Z: i
2-6 课程使用环境搭建6 @ Q. y0 D' w4 H ^
: [* H$ d7 ?/ A! x% ^* L
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
8 x+ S* ]- r6 e4 ?0 c$ E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！...
, W8 I. P+ J9 k* ^3 n% m/ W* e3-1 Jupyter Notebook基础
: c6 U0 c, t5 T1 A m7 I3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令% G, y5 T2 u* R! D
3-3 Numpy数据基础
\/ J& ~* s1 ]" j9 R! B3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
7 Q( X+ g* y; h9 ~; V, X3 P3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作5 y. v9 M" r: a5 q0 @7 w4 `
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割; Z; ?4 u; [. r
3-7 Numpy中的矩阵运算. M. @' q% I- `. g. E$ q9 s/ n" t, _
3-8 Numpy中的聚合运算
+ K0 O/ `% q# u! o' H3-9 Numpy中的arg运算! w6 Z u0 O1 B& ~3 g T5 ?
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing& ?5 U5 @' Q7 j0 Z/ L% W
3-11 Matplotlib数据可视化基础) E) m$ h3 _" O" I( r% H8 P
3-12 数据加载和简单的数据探索
" O. `* O$ S0 M: g' `% y$ |) N; k6 B3 ?+ t5 h0 c
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN2 ^. y/ p, T+ w8 _' O0 O' y' n
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...' D0 u/ u5 i2 z- |$ u3 H% j" g1 \
4-1 k近邻算法基础0 D" o1 `7 k2 K \6 ?2 ]
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装 H4 G2 o" X9 k- d; p! y
4-3 训练数据集，测试数据集& L% B! A2 @9 q. a# q, W" K
4-4 分类准确度
: y( L1 g/ a/ b1 N% X4-5 超参数
$ D& ^; z6 c& ?0 r- m x; \% D4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
. Y9 x- l9 u& a% O8 w9 ?4-7 数据归一化
5 O, ]7 z7 L: m2 z: K4-8 scikit-learn中的Scaler4 G- F {: D. L: c& g7 \
4-9 更多有关k近邻算法的思考& e1 N+ [+ v( d6 ?, B& |
/ }% l# v& k" l6 n第5章 线性回归法
0 m8 ]. ^8 P- ` P8 z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。...
& v, m: Q& s: y& t5-1 简单线性回归
% N' [! i: n- K4 d7 ?; h& [5-2 最小二乘法& U3 W+ |% ]6 {0 U$ u
5-3 简单线性回归的实现9 l Z) O2 N& q# ?, |+ Q# ~
5-4 向量化
* w: N, f# ^: \3 P0 x5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
2 Z3 m8 l8 u+ M9 o; @4 K' A5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared; S1 z' t- `7 }0 F
5-7 多元线性回归和正规方程解
j4 Q0 k) G0 e( V4 Y1 c! |5-8 实现多元线性回归
7 U3 y9 Z/ g9 T, B( C% L* A5-9 使用scikit-learn解决回归问题. Z( e ^* P7 ^) [% d0 z
5-10 线性回归的可解释性和更多思考" O6 @! H0 X ~
/ m- U. _# k5 @/ L! e第6章 梯度下降法
, ^: C8 M' G; }4 z. B! U$ W# l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。...% Y7 B0 w9 _9 N6 Q
6-1 什么是梯度下降法' C% |1 I1 J. |1 C3 e
6-2 模拟实现梯度下降法' ?) n' B% v+ v7 L3 p. e+ D
6-3 线性回归中的梯度下降法+ q. F; N5 R6 |9 E# W- O4 ?
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
: r1 T* \$ e: [- N. D$ [6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
2 D9 S8 M) F- l: S8 ]& U, R, W6-6 随机梯度下降法
5 j. [( ?! R2 G+ n1 ?6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
6 _3 H$ r- k4 ^# o' o1 S6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法/ K+ e3 u% d( v- s
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论9 Q% O. I! f# }
) ^& a" u) F( m# l ^$ S! m" L第7章 PCA与梯度上升法! D" K. H4 B$ W" X$ U! R5 s7 [
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...6 o7 X: ]4 Q: Y3 B
7-1 什么是PCA- b, U( K$ G( X* X. V- F
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
7 r; M9 Y( A [7-3 求数据的主成分PCA
6 u' {- n6 U+ d7-4 求数据的前n个主成分: V6 o1 F1 ^; Z
7-5 高维数据映射为低维数据* R0 o4 R0 [' K
7-6 scikit-learn中的PCA
# R: E8 v9 z$ l8 `* e7 e7-7 试手MNIST数据集7 j% I! C5 J6 o8 m$ l( ]
7-8 使用PCA对数据进行降噪
3 h- h$ G& i7 B+ \7-9 人脸识别与特征脸
* A' o5 }, X, W% w3 `; K! B1 g- _( z
第8章 多项式回归与模型泛化
- \# l1 ?1 h: 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.../ a9 M7 ?/ O. Q* e/ b9 M ^4 u$ W
8-1 什么是多项式回归
# ]- I' v) {4 l, c5 S8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
0 T2 b* Y: w' g! B8-3 过拟合与欠拟合
9 R( g8 x0 S( `3 z! _8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集: i4 ]: X# z- \5 d& B
8-5 学习曲线
( T6 O: d1 f! J+ p8-6 验证数据集与交叉验证
$ W# H& e/ E" Q8-7 偏差方差平衡
6 j( U4 F. T* h* P |2 U( Z8-8 模型泛化与岭回归' ]' T: ~3 t4 Y2 ^2 J
8-9 LASSO
: t7 Y5 I& [ o, z) i8-10 L1, L2和弹性网络5 n; O2 n X8 o I8 X. w5 M( v
% s3 L( q+ _/ t( J. v
第9章 逻辑回归. _* U+ H, m0 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。 ...
; j- q- T6 a0 O5 Q$ T$ j9-1 什么是逻辑回归
0 a1 U) E8 j! |& Q9-2 逻辑回归的损失函数
( s* s; \; i- }# D, v' o5 A9-3 逻辑回归损失函数的梯度3 P& @- o8 I9 D0 ^3 [- k% P
9-4 实现逻辑回归算法7 e5 j! x2 Q! \# U) E
9-5 决策边界# `$ M" L! H, v- J2 h u4 p1 ?$ O
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
& o# Y4 I4 ]* I+ v9-7 scikit-learn中的逻辑回归
. T/ _* \) S) b7 `# m% o9-8 OvR与OvO' ?: d9 s" K- \/ s' V. m
- I# |& h* s0 R$ I, k" A
第10章 评价分类结果
! s8 r3 Q6 d! R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...% O6 S9 C- j0 l! r. a8 {
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵, i( Z; ]! M- |, O1 X
10-2 精准率和召回率& n0 q% }4 F1 {5 g5 x
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
$ h( H b' a0 X2 f10-4 F1 Score* F X, D; R/ P, b! o
10-5 精准率和召回率的平衡, Q" b9 F9 H3 o. L: U" @, s
10-6 精准率-召回率曲线9 t# [2 x( r. ?
10-7 ROC曲线
4 C9 b" j- }1 ?' L, i10-8 多分类问题中的混淆矩阵
7 d! U' R, T0 v" Z) C- o) w5 S" j9 @' E
第11章 支撑向量机 SVM
: g( T2 Q6 H; L* S0 ~* N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。 ...
9 r6 S) v( L& k% Z4 w11-1 什么是SVM9 ]; s( F+ }+ W1 A& X8 g; c; l
11-2 SVM背后的最优化问题
" u$ _& H/ N5 u3 b; E6 y* O/ [11-3 Soft Margin SVM
% O' H& f: e6 E0 M5 R11-4 scikit-learn中的SVM
- k- [+ h* M$ j/ ?7 d11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
8 Y& E6 w% o1 q2 M: G( z11-6 到底什么是核函数
4 X2 W) q; H- P. j" G11-7 RBF核函数
R+ W- }' o! B11-8 RBF核函数中的gamma
% R4 j# M6 N4 } P* L9 W# \ K11-9 SVM思想解决回归问题
" ^1 c! |4 c1 t
' U# [7 t0 y7 [8 Z第12章 决策树( N, ]3 ]5 x- C+ V% s6 ]
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。 ...
]$ K7 s: e, ~. a% P12-1 什么是决策树
# q- R7 B* o2 D- g( }12-2 信息熵2 O# S+ W7 F9 v1 |( w# H; f# N
12-3 使用信息熵寻找最优划分
' M/ a) }# l4 H% J9 Z, x W12-4 基尼系数; p y+ R6 J: N6 ^
12-5 CART与决策树中的超参数2 Y A5 z' ~* \5 O3 B! F
12-6 决策树解决回归问题6 {) @8 ~$ c, W
12-7 决策树的局限性$ R. v: g% B: j
" Q; G- @; r/ S9 a$ L! c
第13章 集成学习和随机森林) F; X. S- _8 ^1 L- 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。 ...
9 ]8 H8 F& g! P& ?, @1 c0 D6 F13-1 什么是集成学习
! a& |# e/ J- h3 U4 y13-2 Soft Voting Classifier8 a; ~. F" x+ O1 W5 f, O9 v
13-3 Bagging 和 Pasting& M( s3 l' A, [+ A8 |, W
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论5 t: R' Z Q7 z% a1 \ u
13-5 随机森林和 Extra-Trees% G1 P) ~7 H/ w0 S2 k
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
+ u. g/ i" S \% i% U13-7 Stacking& ?! u3 t) @4 |# u/ o
+ b, g# z& @% E& @- r( ?( r/ { u第14章 更多机器学习算法
( A' b0 q1 ]1 ^* [9 H4 x! |( B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...
1 m' H: g" n" Y14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
! f# X% H7 \! U9 [( \4 Q# {! U. v% O14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
; H+ ^( @0 O- Q9 P/ ^+ d0 V6 g/ J3 O
& P" X: `$ \9 \' z) l; ?1 B〖下载地址〗0 J' B2 T$ O5 i9 e& L+ j
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% z/ ?" m! n9 `" X1 v% a/ y----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
5 F% s* _& q) i1 d, E& k: t/ i' d0 P# L0 y
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。6 U1 D9 S l8 ?
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