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2 E3 W) j7 r" I' E, @) K1 }
〖课程介绍〗) ^! n2 f0 p2 N6 |
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。# a! K: J1 r. C. {/ i
' w+ }% h. J8 n: I3 ^% l$ |〖课程目录〗
! r: z7 R# T5 n$ T' u% O第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
5 x: Z: v6 Q9 c1 c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！...
5 J4 M( |- J1 I" f1-1 什么是机器学习 试看
% }" ^% ]# `! x; r* Z1-2 课程涵盖的内容和理念 试看" A, n$ b' S+ ?# K4 x
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
" }1 x7 |% o$ b* L; y6 ?1 q
* x. u z- {6 G ` x第2章 机器学习基础4 ^; D+ d4 t: \0 z7 e; N- @
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.... S6 u6 r/ ?" b$ |5 N* N( `* A4 ^
2-1 机器学习世界的数据' L5 G1 a' `/ S W) F
2-2 机器学习的主要任务( j+ G" o' x$ p! r: o( w& v( k
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
1 A" E p M! d6 S; s/ p: d2 m2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习9 o2 b: E+ P9 v/ y% [
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考+ P r5 j1 q. t7 e3 M/ f1 Z
2-6 课程使用环境搭建7 h# V) _" Z( Y
' n8 s7 I( ^7 |* V第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib9 u: n3 Z. H: O( ^: ?+ k
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！...0 H8 b5 Q: `, n8 Q3 }7 s" ]. p+ Y
3-1 Jupyter Notebook基础3 \0 Q9 m0 l' o# L7 b% C. F M+ Q
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令% m, w7 a4 s9 {: }7 @' r
3-3 Numpy数据基础
1 D1 `, R0 e& A9 y3-4 创建Numpy数组(和矩阵)* v' Y9 R |. M1 @1 C
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作$ }2 S" j4 j; f9 H: m
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
! i: t7 b1 C: e' C2 K `3-7 Numpy中的矩阵运算- _. V( u/ }3 U2 A4 V' N7 Q
3-8 Numpy中的聚合运算& K- ~$ z) j( Z4 o
3-9 Numpy中的arg运算
V- K& \+ v3 L, i# O! X" C1 `+ ~3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
8 ]- H0 i+ L* r3-11 Matplotlib数据可视化基础8 D j% s+ i9 F. `- o2 v% ~- j
3-12 数据加载和简单的数据探索/ }+ P( q) f; B \; X
0 u7 b5 P! i# Z4 N第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
' B/ J; a" {4 R! h3 dk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...
9 K0 z3 J9 H6 n7 N4-1 k近邻算法基础, J% D6 @% k7 r- p4 E4 ]+ P+ y. u
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装) c/ {/ W4 ^" Q+ @5 c% C
4-3 训练数据集，测试数据集3 m$ m {. r* v" O @% o4 F
4-4 分类准确度" W: E; f- C$ g: L) E7 l8 }
4-5 超参数7 O, k) c1 a S# K( i; @+ t
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数7 D' y N; K4 E4 ^8 P8 r8 f
4-7 数据归一化, X" u$ T' R& Z
4-8 scikit-learn中的Scaler
2 C# Y1 d/ e' E$ B+ P) |4-9 更多有关k近邻算法的思考% h5 ?# O" I6 W1 Q
% q% Z$ Z* i! k第5章 线性回归法
5 Q7 U1 V: ^& C$ X+ ` Q' ?) 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。...
5 F0 u$ _# O+ y' ^" w/ q5-1 简单线性回归4 q7 F& g8 Y7 @
5-2 最小二乘法$ r1 p9 q; ^7 [1 v+ L9 O
5-3 简单线性回归的实现0 Y9 p5 f( h! F" U/ g! h- f
5-4 向量化
, o8 i9 w) h9 Q2 a/ Q5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
: J& ~, v( Y( J3 s5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
" g$ z/ Y. f. k6 C) m D h! {5-7 多元线性回归和正规方程解
$ W4 {9 J" A6 U, r! U8 c5-8 实现多元线性回归
. \0 I2 `( W4 R0 }4 @/ g) M5-9 使用scikit-learn解决回归问题! B. h7 Z3 e" [+ n l' z3 w: G' [
5-10 线性回归的可解释性和更多思考1 ~' d! ^9 @2 h1 j/ a; Q
- C. `6 V* Y. w- C第6章 梯度下降法
1 @* N$ q& j, h0 E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。..." d3 b' Z* e( k9 h) A9 v& v! P0 b! ?. p
6-1 什么是梯度下降法
& }$ @, t9 A* ~" z6-2 模拟实现梯度下降法
" I# {" s- O5 x) }) f# B6-3 线性回归中的梯度下降法
/ x5 d$ ]( b- |0 F1 A" m6-4 实现线性回归中的梯度下降法
0 S2 g& J- _) F" U& H- y; U, H1 I6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
; x, [+ |& K3 f% m1 b' G( |6-6 随机梯度下降法 x, K1 R0 E3 D% y j4 {
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法) U: ~! y5 L8 ]! {5 G; S3 L
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
( y& r3 c# A2 Q$ {& g$ L$ [6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
- } @* i$ R0 L( p/ O
* Z; a. _: `& o& W第7章 PCA与梯度上升法
* N& {- C! ]; T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...& r5 B6 x ~8 Q6 h; t3 Z
7-1 什么是PCA, P8 T+ V! ^, T/ \9 F! O
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题0 g+ l3 h" _" J3 l7 E8 H- l
7-3 求数据的主成分PCA
$ t5 f0 Y# I1 P- n# r7-4 求数据的前n个主成分
9 s! f1 P# L ]% c# }8 m7 j+ w7-5 高维数据映射为低维数据2 `9 I+ c3 Q8 k# _! b
7-6 scikit-learn中的PCA9 d' W$ _! }: f" f5 I5 {; f* d
7-7 试手MNIST数据集! x# p( l+ l& K& z" x+ d
7-8 使用PCA对数据进行降噪
0 v, z9 H1 E) W- K2 K+ j- [% ]7-9 人脸识别与特征脸* Z! G+ e1 n2 Z( Z4 D8 @1 h0 @
0 N1 Y7 P6 E/ P8 M( g9 ^第8章 多项式回归与模型泛化
* t% s% \) K4 w' `0 F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...3 Z2 l8 o1 t9 `
8-1 什么是多项式回归
4 v3 d9 o/ {9 |, V' g8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline( z5 ]. b" c/ w v$ o! H; \& B2 T8 e
8-3 过拟合与欠拟合% z6 l, N, M/ j% R+ X! u2 z4 J5 B6 `
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
2 R# K' `" h' j! |) I* t8-5 学习曲线6 G! n1 {% {1 S5 m# F
8-6 验证数据集与交叉验证
9 z5 X! B* T; u6 I& ]! ^& u+ t8-7 偏差方差平衡9 i/ _3 e/ z0 d- i9 o1 f
8-8 模型泛化与岭回归
9 ]. d* _+ n2 E' A! i8 v6 x8-9 LASSO' v4 o2 K" J+ a( Z/ y6 ~/ ]* D
8-10 L1, L2和弹性网络; Y# T# |5 w: U1 t
; t: v% ] |& G+ @
第9章 逻辑回归
* D; p7 S# d; j+ _2 D- W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。 ...
; V! g! m4 B% N9-1 什么是逻辑回归
0 C9 u) r6 ^) Z7 E- _6 L8 J9-2 逻辑回归的损失函数
5 i9 p* P6 j9 y) m f9-3 逻辑回归损失函数的梯度
( l3 Z* v' a* i" m* q4 Z9-4 实现逻辑回归算法. p! H* T$ K3 z3 z% c) L8 P8 F7 l
9-5 决策边界# `- F1 P$ Y% o: \% e
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征+ o% v: H+ m7 Q! g& B4 A+ p
9-7 scikit-learn中的逻辑回归
, C' u6 C1 x% j6 Y# y/ x) b2 Q9-8 OvR与OvO, I/ s/ N! h; S& E _" n4 Q
; [* G- z/ C! W第10章 评价分类结果* w; {7 a" b8 }
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, V$ N: |. R4 Y3 |10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵0 P9 ]8 N+ g8 O% u
10-2 精准率和召回率
7 }- k1 l& C" h, {9 }10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
. F# v* \( |& Z10-4 F1 Score
& x! d. m; s9 F9 n) q: o1 _8 w10-5 精准率和召回率的平衡
- Y) u4 Y* |' h+ i- `) U% A) n! d10-6 精准率-召回率曲线
6 |& d$ ]8 [/ t3 f+ [; f) n; p$ S10-7 ROC曲线
+ y' |1 t& \ ~0 t# h! d7 g10-8 多分类问题中的混淆矩阵
. X4 H8 x( d6 g: i% j; f- H
# f9 H8 W. d3 ~) |3 [" k; h第11章 支撑向量机 SVM. h% l! E6 R+ z) s. B
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。 ...* h/ a m3 Y- Y: K5 s
11-1 什么是SVM
, r1 v7 h( O+ |. |- [7 R5 P11-2 SVM背后的最优化问题
/ Q* L. D( F1 L4 r6 j11-3 Soft Margin SVM4 }, d" y8 D8 _, w; {* a8 Z
11-4 scikit-learn中的SVM0 O8 o9 P( f2 Y# s' O+ h! s
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
5 @/ g+ A% y o% d8 m/ z11-6 到底什么是核函数8 l: Y2 D+ Y5 J
11-7 RBF核函数
/ E. @, ~% O+ }6 s11-8 RBF核函数中的gamma6 {" ?+ J! v. G0 i
11-9 SVM思想解决回归问题3 z0 H% I" e+ o+ T) P3 ^4 X
. U+ Z* o) t F
第12章 决策树
7 v- T$ `, W G1 L2 g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。 ...' q; M8 b; P, M" z; f7 m8 w2 C& C
12-1 什么是决策树. a. }+ t! `5 U. M- E" P
12-2 信息熵; Z, a: P7 S8 K. l
12-3 使用信息熵寻找最优划分# M+ A) g0 C7 ^8 F; z L
12-4 基尼系数' S+ C5 N0 n, ^
12-5 CART与决策树中的超参数( M9 ~0 ~5 }+ s+ F$ W. i3 l
12-6 决策树解决回归问题
) d' J1 Z: r; I" w7 E7 Z! t5 t12-7 决策树的局限性3 A9 s8 F2 w3 J
% W6 T7 N* o8 r$ d7 K6 M8 E k第13章 集成学习和随机森林
9 r- g: N- S( m8 y1 o' K. F ~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。 ...- u+ E& V+ O& b! Z% v$ S
13-1 什么是集成学习
# t- H9 @# q3 I% [13-2 Soft Voting Classifier
- E, n$ E4 B' P5 U& {% ~2 y: {8 l7 B13-3 Bagging 和 Pasting
# N3 p, [4 A: _13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
8 |: u3 H) C! r: k13-5 随机森林和 Extra-Trees
: G& N' m# h3 r/ w* y3 c13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
, ?" H0 {, R# M7 T( m" V) Z13-7 Stacking
0 b& n, Q( v% t( X3 }5 ?5 {3 `- Z* D. a/ D+ z7 z
第14章 更多机器学习算法3 g7 R% U" G, E. h1 V
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...) N3 u# l# z" ^9 C! o) _1 }" D4 |; \
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
) i: |/ B5 a# h- r14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
" r/ z# U- w) h* |, `; y1 n! u4 Z a4 {% ~3 P+ J- U* s/ h( u
〖下载地址〗5 G& F/ [& A) w3 N a8 e( y
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1 \; A/ U3 M( j' l〖下载地址失效反馈〗) E D' o w- r+ f# r) f
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 Q) w' ]1 P" O) e; f9 x
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