& K/ t/ b- U( V% q8 P/ _2 E
4 Q, k0 b% H/ q3 I% T7 G1 t A
〖课程介绍〗0 e; ~+ {/ \8 d
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。
/ K3 n- r# w5 V# r5 c- E; i: j$ B2 u. V2 B3 k% T2 g* n. o
〖课程目录〗
; m! u4 G! ]8 C- s9 _- N第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
. a* N; ^& C5 [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！...* T; ^) }+ x ^+ J6 { `7 E4 T
1-1 什么是机器学习 试看+ C& ^7 j) X' Y9 D. k [! V2 I5 B2 u
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看. [ h. W- }+ L9 I3 @( o
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
4 @8 I+ q: V6 D4 ?+ ?. i$ c/ P+ F' l( F" G% A1 ~! z
第2章 机器学习基础) N: Q* N/ d4 `7 w# L7 a0 m
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...
# e5 g7 v/ x) ], s2-1 机器学习世界的数据
8 @/ q/ o9 ]+ o n" _2-2 机器学习的主要任务
7 B( P# S" O2 [: e3 z7 Z( S2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
5 {* n: g+ a& a E8 {6 Z! a# F0 C2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
8 Z$ b: I+ ~2 q2 u$ N: X2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
# H m" J3 p- F9 z1 C5 c4 R1 {2-6 课程使用环境搭建% B) N0 F+ S m, w O# p3 j( u0 y) R
, N0 V- z a9 H& s- ^第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib- ^+ q* K# B7 b' n
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！...5 O: N& q/ t( d/ A
3-1 Jupyter Notebook基础
6 Z( t f/ i- Y3 m2 ]3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令 G6 a3 d. J/ p) U% t+ Q; k b
3-3 Numpy数据基础
" N+ I% w) x1 v$ L1 \3-4 创建Numpy数组(和矩阵)" b0 C4 ~6 } D5 h0 w
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作1 V' g5 S! T, k
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
* q2 g& t/ S, u" W+ X- a3-7 Numpy中的矩阵运算
0 \! m( K( {! Q8 A, _8 ~# {3-8 Numpy中的聚合运算
) T* V* Y1 u$ a- u$ n3-9 Numpy中的arg运算: U$ Z) ?/ A2 P, o+ _* B
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing% _: L4 J& {6 M2 e! ^$ A
3-11 Matplotlib数据可视化基础
8 X! W0 B+ o3 r5 t" M' T# p3-12 数据加载和简单的数据探索. M3 Q3 D S" f2 U
$ F% p6 |3 [) @2 J
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
+ `2 W9 \# W8 W. w! T( d* bk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...
, f& O! J# ~% {" W6 }7 l+ ^& J4-1 k近邻算法基础$ w0 f& K& z0 ]4 I0 u$ Z8 y
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装0 ?7 d# i3 f/ y$ L) i. t4 |3 l
4-3 训练数据集，测试数据集
+ }* M4 j/ }- A3 n+ i1 t4-4 分类准确度
9 s' K; a' `+ n0 h6 J0 I! b+ w$ R4-5 超参数4 Z, Y8 A6 T3 j2 o# H
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数6 i- m+ h% I+ a1 u% h" e3 c4 C
4-7 数据归一化
6 d/ ?" S" O& c3 l( n( W4-8 scikit-learn中的Scaler7 g6 k9 h6 n; H+ G; q) T
4-9 更多有关k近邻算法的思考
& S+ H" w* r) i
% g( n2 U4 H0 A! G* b% [, N第5章 线性回归法" P* n B2 ^) @0 `% L" `, r8 C( }$ S# w
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。...
0 x' Y2 X. f7 S$ M5-1 简单线性回归
& A$ g# k5 p! x2 M) S. o' A5-2 最小二乘法
8 p6 Q% `! d. m- ~( x7 x- R4 N9 i8 f8 ]5-3 简单线性回归的实现% t3 u7 {5 G3 }( X. ^4 @
5-4 向量化
$ p. K! f9 V& }3 o& w8 H4 b5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
0 \* T$ S. a' W4 Y; |5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared8 W) Q0 I$ l! f9 e* h
5-7 多元线性回归和正规方程解- f( D) t8 J: _5 K# z+ E$ o$ l3 [
5-8 实现多元线性回归# i. {& H f3 \( Q7 y5 A
5-9 使用scikit-learn解决回归问题* C+ ^1 z$ A% X4 w
5-10 线性回归的可解释性和更多思考
. n/ z/ o& O5 K, P$ _" h3 N! C- c! g* d4 ?3 P9 J4 J O$ u3 q
第6章 梯度下降法
, c3 y; U* t/ d+ O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。...
) k5 ]: m8 a8 f3 i/ o! g& O6-1 什么是梯度下降法# t) x5 g6 Q/ K3 Z
6-2 模拟实现梯度下降法) c& ]7 n9 A9 \1 ~; \( \
6-3 线性回归中的梯度下降法, Q7 }, y/ g( q/ r
6-4 实现线性回归中的梯度下降法5 N) s4 T( M* d, c y
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
# d( D U. K$ n( G$ ?" V+ u6-6 随机梯度下降法/ L# d+ I" q4 t) A
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法% T7 X2 ]5 A5 `
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法( _$ b' m4 Y: x
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
$ v# H9 j% m5 n I
0 L0 \$ M/ ~: R3 v/ V" Z7 H第7章 PCA与梯度上升法
" k1 ~9 O. R+ t4 |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...
- L, U. V b7 ]7-1 什么是PCA
, m* K) {! z% w6 B7 g7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
( d; w2 c4 ^3 A. g% j7-3 求数据的主成分PCA
1 i, H: ^7 G# a" T7-4 求数据的前n个主成分" W7 F v! J. p% z7 \
7-5 高维数据映射为低维数据9 { E% k% X! p+ C, a# K
7-6 scikit-learn中的PCA
2 D; J$ N: S: {. P. j9 X7-7 试手MNIST数据集
9 x1 X) J) ~ L8 y/ @, D# J U7-8 使用PCA对数据进行降噪5 m. h5 c2 ?7 Q) s$ ]" S
7-9 人脸识别与特征脸
9 ]/ o h# j& ~, O, I$ W/ T6 R. B
第8章 多项式回归与模型泛化
. l; P# B" y- ~5 R6 L, S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 |; J0 X7 h5 _1 n6 [5 B
8-1 什么是多项式回归
# A4 ?2 |: a$ F- F/ A4 R8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
' o. z+ F, f) S* K- F8-3 过拟合与欠拟合
4 j6 ^6 l# w4 a8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集' E' o& p/ A/ o6 p
8-5 学习曲线/ F9 p! g; O7 R
8-6 验证数据集与交叉验证 r6 \. x4 ~$ H( T5 ^/ i
8-7 偏差方差平衡; @% w C, ?: ]+ c( k L
8-8 模型泛化与岭回归% J1 h I1 V# O
8-9 LASSO, ] p7 @1 e* I; G+ T
8-10 L1, L2和弹性网络$ E/ `5 ?; [$ ?9 B2 U/ ^) _% o" T
9 |1 D2 b, G! l* m6 r a第9章 逻辑回归
4 i% q* }2 s, c5 q m7 y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。 ...' F. @$ m: _7 T) ?4 Y
9-1 什么是逻辑回归# F, H5 ^: j& F- v
9-2 逻辑回归的损失函数
. M5 @8 E2 c A9 O% {4 V9-3 逻辑回归损失函数的梯度/ [. c9 I" m( j
9-4 实现逻辑回归算法- }; v( R# _" s5 ~; C8 i7 o5 p$ A
9-5 决策边界) H$ M7 E1 ^* g: I/ U1 t& ~% Z
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征: Q o8 V+ a0 W5 Q9 @% ^% }: B
9-7 scikit-learn中的逻辑回归6 O: o {5 N7 @4 c9 A2 ?, D
9-8 OvR与OvO9 y& v) A$ }0 L* G* e8 R/ z( C
, @( E/ r$ X4 j
第10章 评价分类结果
# r8 M% j$ n& O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...
3 P" i! M% p" F2 F `) X/ }- m10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
- s' X" U3 p3 C& y0 e10-2 精准率和召回率- s7 g# `+ x- l8 m7 x
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率 t7 T- Z. ~7 x5 F! d
10-4 F1 Score
& R6 t6 C+ w3 y4 ]1 @" K10-5 精准率和召回率的平衡
0 l, r$ T, q; |' x0 K. {10-6 精准率-召回率曲线$ `! Q: ?) W* r" H
10-7 ROC曲线
2 ]) Y: G9 D @3 F10-8 多分类问题中的混淆矩阵# l, M6 n# v/ a' z
& ]! G; b( e9 G% ^1 @
第11章 支撑向量机 SVM
* |+ U9 i( j3 \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 l& X n/ v; ]- D( }11-1 什么是SVM: z, I$ [. e# G
11-2 SVM背后的最优化问题
: O& ]0 h2 N3 m+ t11-3 Soft Margin SVM
1 d) |( Z1 w& ~6 Y9 U11-4 scikit-learn中的SVM( E: Y& y# Y6 ~: h7 r; U: X, n. y
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
0 ~ m* B& r8 H0 w11-6 到底什么是核函数
2 M8 \, E. H8 U: _& \; \/ v11-7 RBF核函数/ L) w) I# G5 ~ y) X: Q! T2 F
11-8 RBF核函数中的gamma( b" h/ ^7 m' B$ ?9 f. M0 K$ ]/ I
11-9 SVM思想解决回归问题
5 p# u0 e' W. d9 _% [7 H/ d( a( W$ |$ |
第12章 决策树
5 c6 |9 ]: I) v% M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。 ...
& ?! c+ X3 L( M% x' C! ^12-1 什么是决策树5 i1 o( x. Y# j( X9 ~- K
12-2 信息熵
: |- H0 g0 v3 ~12-3 使用信息熵寻找最优划分0 c! ?. A w: M1 K
12-4 基尼系数6 ?+ ?8 A5 a7 k, O+ V* V+ ~
12-5 CART与决策树中的超参数
8 `* w) ?0 H2 w/ P12-6 决策树解决回归问题. }& S$ s) [ _+ o
12-7 决策树的局限性
6 f8 ~0 u* A6 u, m0 y
2 n' q) E C* x6 _7 h, C9 B第13章 集成学习和随机森林" z7 ^9 X0 G% y& r
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。 ...- \7 w3 R0 G, b# l' G! q
13-1 什么是集成学习4 j5 Y7 _2 }! E( T
13-2 Soft Voting Classifier$ N* V) |+ \& ]
13-3 Bagging 和 Pasting1 u; K5 [+ s( B$ G! l
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
2 o( V" Q' J8 @ o& n9 p0 T13-5 随机森林和 Extra-Trees5 |- T9 O8 H3 Q' p8 ]
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
5 q: y6 z* H1 F4 _" w6 c2 C- L: F13-7 Stacking1 p+ v0 u7 @- }, {# o9 w- ^& h
$ O9 w+ o: \" E3 f% w: W
第14章 更多机器学习算法
+ `- @. y4 e) _% `4 f& M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...: n9 s' B# u V; d8 W" _$ {
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
2 L" g h3 z# {& v6 c) n14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
; O- ?; Z2 n/ r$ |5 y
9 a+ o s% m/ d〖下载地址〗0 S s% G! B: {/ u6 ~2 O8 _6 I' w! e
/ z; |. G6 u0 x) X8 u0 U
* G! e; E3 Q* g" k
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
7 [ o7 ?2 T" N8 S/ z, S
. K5 C% }: X% w) L- |〖下载地址失效反馈〗
! g' w2 n. D: |- u4 m% e# S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
% A) l# z9 L c9 P, w" o# P! N* W+ o' w
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
4 m8 _$ m- t; e全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
+ b1 J q' I g0 K) ?% H# N4 Z/ B9 r- c$ S
〖客服24小时咨询〗4 H4 ^! L! w0 d4 C
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
9 F7 M5 G# C8 O: c8 s! A# Y9 ?. J; n/ [7 e: W5 l6 N) {5 Z! x! T" |3 o
|
|
[复制链接]
Python3入门机器学习 经典算法与应用 [
