0 D& Y" [. ]% v3 Y% q6 ^( m5 @
! {" B2 g o( `) j3 a0 m〖课程介绍〗
J4 R# i0 k6 G* n, |4 s# n. x5 }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 `7 B3 U" p/ i1 @
1 L) s' e0 \6 t: G5 E$ ~2 U〖课程目录〗
2 {1 a. ~ t1 N2 |* R, [# h, ]& Q第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习+ ^# p; ~4 M0 l/ |) Z+ {% f
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！... f8 M' v9 q! |3 R+ P5 i7 J
1-1 什么是机器学习 试看! [* Z0 c( b& Z: S. f0 d
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
) f: N1 B) L3 [0 o( V, Y7 I8 J) M% a1-3 课程所使用的主要技术栈 试看8 x, W1 \5 m" \: l1 q4 S
" |, n% [" M; M& W- J, M" U) D第2章 机器学习基础 a0 f/ s; q Q, v W a/ w% 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...& S* o2 G$ S, a. \+ H
2-1 机器学习世界的数据3 X i" e6 u- y) Q+ L( z% H
2-2 机器学习的主要任务
5 Y/ y* z" J3 h( c2 ?! f2 M ?( V* ^2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
: V5 t* @3 O2 p2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
6 _, }& m7 n7 m1 `$ K- V3 V: b2-5 和机器学习相关的“哲学”思考* `7 P$ l& m2 G- [7 V
2-6 课程使用环境搭建% r% Q3 B4 Y* a
/ ?# Z# E7 s- W3 b- X
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
4 g8 ?0 U5 {* b5 s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！...3 J* u& h: E7 I) g, q% g' K
3-1 Jupyter Notebook基础
c- F) H3 V6 Z- u, `3 g3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
( D: p( f/ p! u% g0 I; m; P7 |3-3 Numpy数据基础& u8 s1 c" x! t
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)& v5 X% C. H! }' W
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
3 ^2 X7 f( l, m3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
% z& U7 ?2 j/ ~' v3-7 Numpy中的矩阵运算
/ w8 j; o0 n# B; E: G0 F7 ~3-8 Numpy中的聚合运算" q7 M/ S. ~- }, R3 Y/ \
3-9 Numpy中的arg运算
" C5 `9 z( f. S' c$ A' h* j3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
; d' _% B# ]5 E6 C; d/ U% r) b3-11 Matplotlib数据可视化基础% o1 w# T/ P/ W: B$ O# l6 z
3-12 数据加载和简单的数据探索
( r: K! N) T2 p' @- {: e
! P2 U) T5 `& o% c" [第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
# E6 n3 r) ` m7 c9 b( Wk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.... t( o7 [* s$ p
4-1 k近邻算法基础& T+ u& S/ n4 S
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
2 s: R2 t* E5 E! Y6 ~4-3 训练数据集，测试数据集
, G0 r$ [% _* v2 T4-4 分类准确度/ T$ B$ X6 G, N% ] d9 j
4-5 超参数# P4 ]+ f7 C8 c1 C
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
9 q6 r2 X8 l6 p* H- }. }5 F. m4-7 数据归一化0 `' J5 s. Y' k# R' l# v
4-8 scikit-learn中的Scaler
( |7 k. I9 z! r9 ~4 h; Q( J9 Y+ y4-9 更多有关k近邻算法的思考
5 K N' |( S8 O, W8 ~4 n6 w6 t" L0 ~) g% t7 [! w+ w
第5章 线性回归法' q/ S3 B& d r4 L0 ^8 D2 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。...2 F5 ~5 ~8 H& @' M, ]1 Q
5-1 简单线性回归
( i5 U9 O) H/ l( u, T9 _5-2 最小二乘法
- F/ G( u8 W# {3 G! W; m! B5-3 简单线性回归的实现
2 R R4 F/ J9 Z1 Z: U9 \5-4 向量化, K9 z0 K( W: h S: s2 p
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
; e( U3 w4 U- _5 B; N5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
7 e( B! J, S3 P$ D2 V0 m! Q \5-7 多元线性回归和正规方程解: h V7 w" Q6 v8 R
5-8 实现多元线性回归& r5 i; m! t. L d" A I2 I
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
$ R/ q2 i( m# G6 n2 t; o5-10 线性回归的可解释性和更多思考3 i2 R! g P- |. E) p
- X) p! y* A! y4 K# J" M& R3 c第6章 梯度下降法
6 M$ i! P4 x# T8 X8 r! Q7 ?5 d8 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。...( D! O4 j/ I; z, N2 M
6-1 什么是梯度下降法" W& w, s* c# D) Q: F# c+ ~
6-2 模拟实现梯度下降法
?. F K1 z1 m8 f6-3 线性回归中的梯度下降法7 [3 e+ V/ O' ]
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
2 }4 J6 R0 X1 t% x6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化! P8 a3 ?' ~/ B! r$ h
6-6 随机梯度下降法6 Q9 A& K% d% I# q6 g1 a) C
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法" h$ I' ~0 q* y3 e. M+ ?% r
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
* X1 @6 |6 `1 b' ?6 y6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
6 u. q5 p2 | O t3 J
9 Q: n, i7 l# u5 a ~第7章 PCA与梯度上升法4 f- _2 [2 A6 d, J3 G9 F0 n* A9 x6 D
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...
' w. k- g/ P8 e7 h! C7-1 什么是PCA
& `, a, Z) L: b) L* w7-2 使用梯度上升法求解PCA问题2 e; h8 i y6 S
7-3 求数据的主成分PCA
: c- ^' ?7 D# N" G, Q7-4 求数据的前n个主成分
5 l# }: \, i! F, D. U1 o& l S7-5 高维数据映射为低维数据9 B7 w M+ D" z: j! [8 \1 D) X
7-6 scikit-learn中的PCA
8 g- P' g6 V) i) \" S$ N( ]- L& Z7-7 试手MNIST数据集
( H% @9 g) S% m( \0 K7-8 使用PCA对数据进行降噪
& Q1 R: Z5 A: H$ D" M+ J7-9 人脸识别与特征脸
" c2 Q5 j- l L: {0 L8 k9 Y" o9 c& w) d1 N
第8章 多项式回归与模型泛化
; B$ o: a% g# w! |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...
. D* L1 ?3 z& g: {, }8-1 什么是多项式回归
# j+ _* _: {% Z/ J$ [; ~- F6 A7 k; R8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline% J8 f0 r0 K$ c6 p& Q$ W, k. R
8-3 过拟合与欠拟合7 m8 K e6 o$ t W0 l
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集" W; }& n( v5 Z7 t# w) @" Q( J
8-5 学习曲线
! q. D, b+ J5 A$ c/ A: {/ u2 X8-6 验证数据集与交叉验证
9 l: }* L: \! g- i+ m, V, U# X: x8-7 偏差方差平衡
$ m6 T$ K& u' @( e( Q7 v8-8 模型泛化与岭回归3 j5 e+ j$ s' ?) `7 d
8-9 LASSO p( b2 O5 L& m3 e
8-10 L1, L2和弹性网络
0 O- Y4 i0 L6 s5 p- Q( F, x& k, O0 X8 A- [- k: V7 y9 D$ p
第9章 逻辑回归
4 ^. B" a1 {/ x) d, H' N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。 ...
1 v7 g) b$ [; @+ P" d+ `5 V9-1 什么是逻辑回归7 W0 ~6 v" [! E! b- l
9-2 逻辑回归的损失函数! j+ f" g( O0 }/ Y0 h
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
0 c( ~3 g% x' N% B* {9-4 实现逻辑回归算法3 f8 ]! @& X' f3 ~! l0 ^
9-5 决策边界
( j& a7 L7 \( f4 C8 F8 s" I' d; E9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
: F$ X1 i& @# ?- J5 k0 _0 P9-7 scikit-learn中的逻辑回归/ _4 P9 r; J( t7 N+ w
9-8 OvR与OvO( j; `& X3 F" U+ \, \9 ?
6 E# y- S& I7 z- w: J' H; B第10章 评价分类结果! h' M" n3 M' \* Q& 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...+ u( W. n% D( h/ U) F$ V# m
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵" ?3 l: G, W+ v3 P, {
10-2 精准率和召回率, t+ [: B, x4 c( P
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
3 K4 D0 z% u+ Z$ k7 t, {# N10-4 F1 Score8 U& r' a+ _$ w% n1 ^- l
10-5 精准率和召回率的平衡
" a- E" @: n8 S2 ?2 u3 T7 m& e10-6 精准率-召回率曲线3 G7 e$ [9 k( \ D$ c; y+ I
10-7 ROC曲线& |8 L3 P. v5 w- |6 v
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
3 ]0 `" i G/ T) d
: i/ X) ~& O( b/ x$ a, N* J第11章 支撑向量机 SVM1 N% p1 N7 S! {( ~9 {. R( `% f
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。 ...8 ~ V# i' _* y; j. A+ d' E
11-1 什么是SVM
" D, D: o3 S7 [3 G& H% ^11-2 SVM背后的最优化问题
5 |) Z, l. S* p; ]- @% }11-3 Soft Margin SVM
% j& t' ]# \7 m3 _$ a11-4 scikit-learn中的SVM
% M1 v- z% ?/ C# I6 N11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
4 r4 |" {2 @% @6 p0 w/ r0 r11-6 到底什么是核函数
/ w; v$ Z. i# N11-7 RBF核函数6 L( M. Z$ Q' }4 Q9 S
11-8 RBF核函数中的gamma
( x6 y% s9 t0 ?11-9 SVM思想解决回归问题: P# o3 n2 |, d2 V: P
( C( I2 Y/ {% x% a( R! v' |9 R第12章 决策树+ E# F! D! }9 u$ j
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。 ...7 A& [/ P1 g) w- l H- b
12-1 什么是决策树; C- W# U& \3 P* m7 N# \
12-2 信息熵
( |9 p& L' d S12-3 使用信息熵寻找最优划分
0 a& [; x* H# C/ w12-4 基尼系数
2 I1 i# l4 D" }. u8 j$ w. ]1 ~; U( w12-5 CART与决策树中的超参数
* W6 Z8 K; ]. W) w4 Q! K12-6 决策树解决回归问题
8 X1 d& N6 n! U12-7 决策树的局限性
0 g, n+ y$ h& I$ n) S( }
, C. y) F+ L0 t7 T) |# S第13章 集成学习和随机森林4 B: ]5 O/ t5 a" B/ n( [ x
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 {4 J2 B/ e9 m4 X: |13-1 什么是集成学习/ [7 Q# m2 d6 \
13-2 Soft Voting Classifier, d7 ]; r! o8 \6 N- A' ] x: V
13-3 Bagging 和 Pasting
' i" k4 i- u* U13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
1 E* T3 A+ [( ?13-5 随机森林和 Extra-Trees
/ O+ e$ l$ ?4 p0 K13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting i- d; V+ w4 W- |) k2 D
13-7 Stacking: K) e% w7 F+ y$ W4 W# ? V
; p u5 j5 e1 r: r1 a# Y: D
第14章 更多机器学习算法( [" L4 A: D E! `7 W* t
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...
. Y/ W! n# y7 m. G) O7 M+ X14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！3 c* H1 X; ~& W/ Z: d3 ]
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
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〖下载地址〗6 A* ]* E! s2 m
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〖下载地址失效反馈〗
) B0 ]4 m$ j U3 n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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5 @' j5 [) B1 I- e# F3 r8 c
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