! N3 ^' J/ y+ [& w# x% k. H, U* f! t
〖课程介绍〗
2 S; B% M/ U3 m c) M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。
7 @# V# T% {. k7 U" t, f9 f
0 F% ~! C3 C# ?/ v〖课程目录〗
$ W5 T; \3 \* i$ y9 ~: e2 Q第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习* J% D8 z/ J# P% V- N, I) ?. V
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！...
9 x+ B5 a1 S* m+ J1-1 什么是机器学习 试看5 Z! R: c- _- Q
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
9 C8 c$ f# f, ^3 N9 P. F1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
6 M* H$ Q5 ]) E9 w5 U& v0 `; {# I+ U" o
第2章 机器学习基础
0 h% D C; V. ^$ T, q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...+ Z" j0 {1 J6 ]7 C* k1 [( @
2-1 机器学习世界的数据$ m; w: Q4 g+ i4 U1 l# ~
2-2 机器学习的主要任务
( m) c C) ~% B) `* @2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
6 C4 c; L6 |1 G5 C" s% c) j2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习. y. E$ X x$ y: Z/ b m4 ~* _4 K
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
4 V" P% u. L' Q6 p! x+ o3 C5 q; h2-6 课程使用环境搭建, t7 l' a: S6 y; l- S
5 ~2 @0 t0 | w1 S t) f
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib, b$ ^: {! a* y2 O
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 t) [5 ]! A* W. g6 K
3-1 Jupyter Notebook基础1 q& Y8 f4 u1 s. B' L6 f* B
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令& S8 W& t0 s( l: N1 B
3-3 Numpy数据基础; c3 Y. a# a7 ?1 g# Q" p; e- R
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
" Y3 _8 B, T) {, d: g0 _3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作6 D: C' i4 `6 c+ S* H
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割8 h! Y3 b9 f+ E$ g, E$ T# A' Y" O
3-7 Numpy中的矩阵运算& _7 e2 U* ~! D1 l7 d( J$ O
3-8 Numpy中的聚合运算# V* k0 ~$ S U; `) P# e
3-9 Numpy中的arg运算
; |# {/ J! G, D7 q9 _3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
4 Q* ]0 W0 J9 p' ~3-11 Matplotlib数据可视化基础
( M; c9 z8 C+ b* V+ z3-12 数据加载和简单的数据探索) I2 P8 m8 n f. Y$ j: W
. Q( N1 X0 |9 P' o; h, l, i- N第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
' T5 h( ^& Z. o4 ?" \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...% Y: n* y; b1 R
4-1 k近邻算法基础
6 i4 z q2 d2 U9 @: F# s/ M4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装, N) N Q, o l8 K& O% q s7 w: z! F
4-3 训练数据集，测试数据集
! x4 {2 o& i* |, l5 j4-4 分类准确度+ d4 s& J% y( ^# r
4-5 超参数
* ?, ] g5 g; i0 d0 |4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数8 J$ ]5 j- g0 I/ H) C
4-7 数据归一化
& c7 f) D6 I+ f* l4-8 scikit-learn中的Scaler
' \+ B. w4 b* I6 Y- t) d/ Q4-9 更多有关k近邻算法的思考
2 X- O1 j* t4 G- A9 C- m4 U. ^+ {, m* H5 Y/ G ]& `
第5章 线性回归法) V& e6 \9 Q/ S s4 w; l( y
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。...
" y3 X* Q) b! Y w( e: M: A& R5-1 简单线性回归" p# V. R! v9 {( R C6 F2 P: q) P
5-2 最小二乘法
- ^3 H+ A$ B% p5-3 简单线性回归的实现
" V. t: s( o1 K# G+ g# c b5-4 向量化
7 r. O0 t9 k' W5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
# H0 J0 J. L* u* p5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared |5 g# ~ x4 P
5-7 多元线性回归和正规方程解, Z& f- t* }0 {2 I! B
5-8 实现多元线性回归
+ m6 J$ V8 d3 F5 b- I3 E0 c3 t9 T- `5-9 使用scikit-learn解决回归问题8 c& u: ] v# [- @. H2 e
5-10 线性回归的可解释性和更多思考
i+ W- t9 g0 P$ T6 U& P, ^
( K' c/ d' S7 |0 U5 R1 y! g7 } q第6章 梯度下降法
) L+ E0 }* T) s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。...% ~0 a$ U9 s9 U* e" [+ f
6-1 什么是梯度下降法9 V4 t* Y* j+ {/ U3 z% x
6-2 模拟实现梯度下降法
2 ^8 ~# U! m' r( U- w6-3 线性回归中的梯度下降法) {. d3 \+ r& l, f
6-4 实现线性回归中的梯度下降法/ G# M3 u0 Y! i9 j$ k' c
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化" p! g- u0 R5 V1 t: b* I# F
6-6 随机梯度下降法1 | z7 `. w* Z
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
& f; }# M7 {$ ~$ Z4 X6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
) r: f- R7 `& J% T+ S2 V6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
1 D6 V* \4 d9 h. i: l) F6 [3 e3 ^
8 O, ]. Q, q6 C/ N第7章 PCA与梯度上升法8 r1 m( b* D. O2 a- f; k/ o
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...
" c% j9 y: U1 X& g7-1 什么是PCA
9 I( A) U- C7 ?6 a: T0 }7-2 使用梯度上升法求解PCA问题# |5 M& m3 r( P- r
7-3 求数据的主成分PCA
* W) u# E2 t- H1 \. J0 f7-4 求数据的前n个主成分
; o6 S( M! L' z7-5 高维数据映射为低维数据
~' w; |* Y8 K2 s% R7-6 scikit-learn中的PCA
4 h3 x0 t- D5 m7-7 试手MNIST数据集# j% I2 m$ H+ v O3 p
7-8 使用PCA对数据进行降噪
% b7 u) Z4 A' X/ |6 I& l7-9 人脸识别与特征脸
7 b! s m' B x5 }& _! L& L0 L \% s8 o, H
第8章 多项式回归与模型泛化/ W7 t9 X# i9 D
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 d' T, E4 ~ Z# @7 i, B: a8-1 什么是多项式回归
8 X' p5 \9 F3 n* p8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
2 A( l7 _0 W" r" a$ N8-3 过拟合与欠拟合
, [2 i6 P! _. }2 @" Y8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
. p" E6 x$ p) ~; B0 c( u7 ` m8-5 学习曲线
$ x) Z" ]1 F- H6 y9 T7 m8-6 验证数据集与交叉验证
. N, X. m) w7 |9 j* ?8-7 偏差方差平衡4 J5 I( ] x" C# H C
8-8 模型泛化与岭回归' t m* W. `( T" d+ \
8-9 LASSO5 q6 f2 z$ q0 Q, F
8-10 L1, L2和弹性网络
/ \& I+ A7 Y5 p0 H! h
% ^5 @( J5 A4 ]" Y" [: J* x- N第9章 逻辑回归
" q7 v9 z3 F$ A: O7 S# Y2 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。 ...
3 A" Z% V# }7 O w" y; _" z* |9-1 什么是逻辑回归
: D5 x* u' O, L8 X7 B9-2 逻辑回归的损失函数
# p4 w, t6 N6 f7 o& }9-3 逻辑回归损失函数的梯度
4 R: y+ a) @: U$ S# g x3 k9-4 实现逻辑回归算法
9 p$ H/ k# G8 Y2 \5 F j' i8 M9-5 决策边界
1 y9 d- \1 J+ u( V" T) a* j9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
y: J+ C x! z" R9-7 scikit-learn中的逻辑回归
3 j/ }- K: n4 B$ X; v) n% r9-8 OvR与OvO
L" z5 D4 G {7 G3 K& K
6 ]) L! |: v, J# D g4 `5 {0 M第10章 评价分类结果6 g7 k+ ~/ X, }2 A
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 H" A3 Y M$ Y) S
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
. J* G8 g! \) I10-2 精准率和召回率
; u: w1 l! Z' m) @0 }* n# B9 h10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
1 f' ?: s6 _9 t0 t8 l: B10-4 F1 Score4 l) x4 H- O8 Q+ B
10-5 精准率和召回率的平衡6 q, o$ H* A O* H" V
10-6 精准率-召回率曲线
. l9 o4 I% v: e6 b0 W10-7 ROC曲线0 Q& o! h _6 }; c% _2 y
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
3 a2 S& a& H8 }, d) U6 @ W1 p# \
& x, R* l( K8 l7 m" H2 B2 b第11章 支撑向量机 SVM
, R6 m9 P% x6 K$ I T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 ]9 t6 F! e, ^/ t11-1 什么是SVM" r& u" W8 G! ~* a
11-2 SVM背后的最优化问题8 m% q9 V; t( b! m; s2 C
11-3 Soft Margin SVM& m# K u) P5 E& Z" _: W" m
11-4 scikit-learn中的SVM
L% W- }8 m1 m X% ?11-5 SVM中使用多项式特征和核函数8 O: t h$ H/ y% _* M- A
11-6 到底什么是核函数/ t1 O' {- `7 O0 c; Q- V
11-7 RBF核函数. v h' b6 z$ t8 u j7 Y
11-8 RBF核函数中的gamma
0 J: |7 |6 R) \3 M& }11-9 SVM思想解决回归问题
. P# g0 e' W9 G- p q& U+ ]( B& e; J3 A
第12章 决策树
7 f- ^) R% J! ~; H% M5 {3 f& B, s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。 ...
& e3 P3 C T" A$ c12-1 什么是决策树, w7 Z [7 i A( W
12-2 信息熵4 e" }$ O4 h% ]; `' ?, \8 w
12-3 使用信息熵寻找最优划分
7 V0 c6 ~& U: M3 W* o. y" k12-4 基尼系数7 y5 z% q8 ~% p3 \9 K
12-5 CART与决策树中的超参数
4 H) r. b9 l9 G12-6 决策树解决回归问题4 S/ Z* z$ l k7 `, L
12-7 决策树的局限性# E* ~! {7 Y2 r
' A: r8 S3 T4 c" m9 ^: I第13章 集成学习和随机森林$ {: x# `, J: [# G! |
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。 ..." F- b- h* B$ }3 j# f3 |
13-1 什么是集成学习7 `6 B; h% F V9 l+ Y6 r& q0 w
13-2 Soft Voting Classifier
" g" ~9 q7 W; \* G1 A' h13-3 Bagging 和 Pasting
^7 I* k; u% j# m) Q13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论& Q# P* [6 H' y+ Z5 M4 R
13-5 随机森林和 Extra-Trees
+ G2 H# Y0 a0 R! I6 f3 A2 c$ z13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
: T5 J3 [. I2 i7 w9 Y13-7 Stacking
1 V9 v H- R+ r/ X- Y2 j1 M5 b2 v/ b6 \
第14章 更多机器学习算法: V8 C u( j/ K& B/ z+ u9 T, d
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...
% _: R: X' b% z& R/ J14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！9 F! h2 v) \% @. I" y" [; U+ k
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？ L9 ~3 }( r8 @7 {. x; @
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〖下载地址〗
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1 M! d2 N1 C; k1 B" ]5 V" T& ?1 v
: g# W& p: |- P( Q----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
" ~4 R" {1 p# E- o; Q2 f! a. ?: Y. B( c: D7 u. a+ u( F
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+ @: e2 |3 w5 t' M( B7 i" U/ d- n! K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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' d6 |* O# {, g A1 v4 S4 A有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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