* a- g7 X6 Z+ i2 V6 r) ?, h
2 U, U% S9 B! E8 e' N& z# ?〖课程介绍〗
9 Z. N# E* @* }# `: K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。
! b+ B( s; d: d1 `7 J
3 O5 o$ [# S B g6 M〖课程目录〗7 I6 o8 H! q4 V: `' X
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
3 H; l$ M8 K2 x! k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！...% J. ^4 A& f. `7 \: X8 M- I
1-1 什么是机器学习 试看; C# a5 X. b" I' w- y2 z- F% Y
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看/ U6 k6 _- V4 O9 _
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
3 Z% q( }! q/ g
$ I0 O) h3 J' s1 H( S+ ^第2章 机器学习基础& m% T" s. B$ \1 s$ d& ~* y7 V0 ?0 a4 e1 o
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...! D1 @; l/ n5 m* C/ Y2 j/ [1 T
2-1 机器学习世界的数据
* c: O6 N$ d" M9 H2-2 机器学习的主要任务
8 U' ^* Q+ k+ A" E" Q7 Y( v8 d1 J2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
: v; {# C: p" N+ r1 Q0 d# K2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
m" U. w/ ~5 c9 y& P2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
& j- H/ e/ v$ H" S, [2-6 课程使用环境搭建
* }& y9 u+ T$ t3 G8 i
2 M- d( k+ O0 B0 T. u0 n( L第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib$ W; L& L# Q1 Z
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！...
9 B) ?! c+ S' A% i8 C ]/ H3-1 Jupyter Notebook基础5 E- @0 J$ f; m' F+ [; ]
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令: x$ l0 o2 R: A/ F
3-3 Numpy数据基础
2 l3 {' s3 ^, z$ Z3-4 创建Numpy数组(和矩阵)9 g/ m" z& @3 R2 |6 \( V% h2 A# e! s7 m
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作: B; H3 B! ^: {2 _" N3 d
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
7 |& C/ L" Y* G9 b% K3-7 Numpy中的矩阵运算# O, c/ g! [- o v& f4 N& ^) h4 z
3-8 Numpy中的聚合运算
4 k0 @0 ]6 P. y+ q3-9 Numpy中的arg运算
( O2 y8 ^7 }: t w) |0 O3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing( o( W2 |1 _* H6 l; _5 k
3-11 Matplotlib数据可视化基础
) l: W/ D: T% G! O9 Y3-12 数据加载和简单的数据探索+ s. z; W# ^5 S, A4 n% s
3 ^( S# S. G7 r0 _第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN& z# S; |8 P6 H; c
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...
& @/ T2 r4 w- S) U3 {4-1 k近邻算法基础7 T( n4 r0 b4 o- K7 r$ {) g
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
$ L' t( ?* F3 \/ n: q) K4-3 训练数据集，测试数据集
# d& [( n6 O# ^. I4-4 分类准确度
! l0 k2 O# v5 ~2 C; [4-5 超参数 L i, r9 x- ^; {
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
3 d9 H2 C1 m4 T6 C n& P. U4-7 数据归一化
' }* `4 B l) v, B }- B0 A: y4 g4-8 scikit-learn中的Scaler8 @6 k! L' |/ T* M
4-9 更多有关k近邻算法的思考
) o8 N) e, S* Z# T& T* {0 _
7 \- L3 N+ N4 H: ~+ ~第5章 线性回归法
5 B3 b( }/ b2 E; ]3 D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。...9 s; a1 C: L6 \6 F7 [. e
5-1 简单线性回归* I$ k2 L: u4 A; `, p
5-2 最小二乘法
( y! k/ y8 B+ [( i% \5-3 简单线性回归的实现! J" A8 c. z- P7 a
5-4 向量化
* M4 G. o: r. \5 B5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE2 B3 B% G1 A' ^7 Q0 B
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
2 _8 L4 E2 d e- m, G- h/ |- ]5-7 多元线性回归和正规方程解. x) [( v2 U7 N& ^+ C% v
5-8 实现多元线性回归& a9 Y+ q; V0 I# \ H
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
5 c6 c% L6 e5 S6 C) k5-10 线性回归的可解释性和更多思考" u2 @+ t0 M: E4 @
3 f0 i$ a' E; N5 t/ I
第6章 梯度下降法+ n( P5 y7 }5 a' z/ o4 ]5 \
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。...
- M8 U! d2 V) _/ _5 \6 \6-1 什么是梯度下降法1 r; K8 f; q: r4 Y! s
6-2 模拟实现梯度下降法& z9 l) S; `. z, Q# t9 V0 d4 n
6-3 线性回归中的梯度下降法+ |' y- P& a, Y6 y/ e
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
, D8 D5 x: B0 ]" D6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化) S* x$ A J! Y% m' h; Z' I: `4 d
6-6 随机梯度下降法8 G* v+ T3 T0 t" v; o0 O ^# c R
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
3 |4 V7 Q; E( o" H& b3 P6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
/ J. C2 q/ \7 f5 ]0 [* C6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
5 j8 @# @ ~, g# R% f: Z
7 y+ v( _! K% T z. }; ]2 t第7章 PCA与梯度上升法. H, v1 ]$ c+ B
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...
5 E* T8 ]1 d9 N. G7-1 什么是PCA
6 E0 W5 |- E, g( K. k$ C7-2 使用梯度上升法求解PCA问题) e: u( I) s9 X/ D5 j
7-3 求数据的主成分PCA
! ` p2 R x' @- j7-4 求数据的前n个主成分& l: M8 w q* O* z) r" Q
7-5 高维数据映射为低维数据
4 b, E3 T4 M; {' o4 h4 E7-6 scikit-learn中的PCA5 }$ S4 Y* j3 @
7-7 试手MNIST数据集) ^, x. B p5 t4 f6 E+ f+ t
7-8 使用PCA对数据进行降噪
7 A7 X! P9 d: w7 [' Z/ ~2 L7-9 人脸识别与特征脸
$ J/ t9 N) ]' ]+ B
7 m) J" X' H. p! a& L0 T第8章 多项式回归与模型泛化
* _' {" v, w/ q( H6 C9 k _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...& t/ I* r0 i+ A, i. b8 z3 S
8-1 什么是多项式回归 Z+ _% S6 a/ S: W9 e
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
4 {' U- X1 }2 X4 O$ ^8-3 过拟合与欠拟合, x' S2 {6 t7 q# T9 _' s; n+ O
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集$ Y' ^* s$ C( p$ x2 v* R
8-5 学习曲线' t' m' B$ M' }" x6 A& N
8-6 验证数据集与交叉验证
1 D0 E3 N% @, U, p8-7 偏差方差平衡- c2 s. o4 J* Z- R% ? L
8-8 模型泛化与岭回归$ \: D J' J/ c
8-9 LASSO
: o r7 u2 f7 @- P( }4 R8-10 L1, L2和弹性网络 }* d: Y, y! r
) d: q9 x6 _: L5 t, T
第9章 逻辑回归9 e! D6 l8 H% x' 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。 ..., }% m& e9 M; U0 x( I& \
9-1 什么是逻辑回归+ P- X* x1 B- X# U4 X
9-2 逻辑回归的损失函数
) }: A! a' Q$ l) e) X$ J9-3 逻辑回归损失函数的梯度
% e$ h. q1 F( g2 y( g9 j9-4 实现逻辑回归算法( P8 g6 E* N9 p- A* \3 q
9-5 决策边界: r c5 @ O' {: B8 p8 a
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
, j$ m, o4 W9 H' M8 d& f9-7 scikit-learn中的逻辑回归
2 [ T# @: Q8 k7 X9 d2 x& x) d$ C8 Z9-8 OvR与OvO) q& ?- @% r. }
8 U1 ^) n; T4 e7 R, v$ ?# v
第10章 评价分类结果# G* D! R+ P6 w, ^1 a9 V
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...6 u7 r/ v) I: q
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
1 w, {; t! m* H0 G8 x0 K10-2 精准率和召回率$ p. i( M" R4 d$ O
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
$ E( K& D$ [% l( Y* ~10-4 F1 Score
8 K1 z+ B. e5 o8 [* B% c+ @10-5 精准率和召回率的平衡
. p0 A1 U# a5 d10-6 精准率-召回率曲线* U: @- L5 s( X# g
10-7 ROC曲线" V& @+ [7 ^, N ^8 L* U0 K7 ]
10-8 多分类问题中的混淆矩阵/ {# K' N) a4 v! q2 \. D( ^! t" g
# L9 l1 c0 M1 k9 Q# e8 P第11章 支撑向量机 SVM' K5 _6 a2 F" m! y9 a
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。 ...4 t( _1 n$ `" R- D8 ?
11-1 什么是SVM
, [5 n* B5 l5 b! v% @/ Y& i) w- a& ]11-2 SVM背后的最优化问题- B+ N9 w. q" _5 w* p; F
11-3 Soft Margin SVM2 w5 A6 a( V( o3 y
11-4 scikit-learn中的SVM: X/ ?& {% `1 Z# s, x$ q- ?3 h l/ R
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
) ^; m( j0 p2 W. w+ i11-6 到底什么是核函数
5 k8 t* u4 e: t' V& O11-7 RBF核函数
) `( H5 N, m/ |" m% I11-8 RBF核函数中的gamma
6 B7 Z4 A6 l3 m7 C) K$ Z8 e, k11-9 SVM思想解决回归问题5 l, i( G- b; o1 a# q( j
% B4 i, V$ ~- Q# [7 w第12章 决策树
/ K) v* d% k F9 p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。 ...
, Q0 Z" k( t* F12-1 什么是决策树
% z0 H S; K9 B4 Q% T12-2 信息熵% T' ]6 @" s0 s6 y# X7 m
12-3 使用信息熵寻找最优划分
! \# Z) A: ~2 i' x7 A* `7 |12-4 基尼系数8 N; O3 E$ @) X' @2 W2 O$ t
12-5 CART与决策树中的超参数
: f% B& W& B" s" @* r$ Q12-6 决策树解决回归问题3 z" q+ z7 s7 f2 l' U9 s# u
12-7 决策树的局限性( t0 l2 f A. [& s6 [
$ ` R% _3 `! \8 {, p6 B
第13章 集成学习和随机森林
7 g8 x1 Q6 l, j9 P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。 ...
8 N$ ^3 _* P& f9 D7 v% e: G13-1 什么是集成学习6 ~. Y+ `( h, ?; r0 U
13-2 Soft Voting Classifier8 E& c* @% e2 H6 `8 j* q% E) u
13-3 Bagging 和 Pasting* p6 }8 W) J0 t- m e" I8 ]2 k8 w
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论4 p9 n9 i% J4 S" k% g% l/ U7 X0 g
13-5 随机森林和 Extra-Trees
& u7 r) V/ Q7 Y3 s. G13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
' N$ w' h# u# V1 ~" _13-7 Stacking
& [8 W8 R" x g: t
" a% c# g! p6 h4 j" h; u# Q第14章 更多机器学习算法$ b) k2 Q5 q A6 s
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...
2 s) {. H1 p" f2 L3 n14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！# y y# D+ I" X* f/ U; ~
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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; ~* u, Q: J8 g0 f〖下载地址〗% V* c) ^+ a/ ^
5 {5 d" [& P5 j6 z# \+ j; W+ B) ^4 ]
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$ t/ y1 }! z" e0 O
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: x! Z2 v. U9 a6 }& S: {/ C9 E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! H5 F# _) h" o6 F& {9 B
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4 D( H4 x$ B' j( r6 C( \- x! f K9 V〖客服24小时咨询〗' G k4 I. c- m3 S! ?
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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