# j# z! |- G2 `6 f$ O8 Y& I
; X" ^2 ?/ O+ b9 E$ m, u: m4 r. N8 k〖课程介绍〗
3 K2 A( _5 d! _4 f# J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。
* z5 T& [( }; b$ m9 ^6 E% y8 F1 v) W7 W
〖课程目录〗5 B( X3 l0 y) R2 m
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习* Q' j" l2 ~2 Y8 n
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！...
0 Y3 x" i( B& O$ X: ?1-1 什么是机器学习 试看5 M4 ?5 j( e, b, q! F3 M
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
6 j/ D% r! E; {1 {7 T, @( c1-3 课程所使用的主要技术栈 试看* i9 a: Z w4 T' c$ q% f
, ]% i* J# n6 `, a3 _1 |! o0 y第2章 机器学习基础; \7 f1 @% N( B7 d
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...( v, q9 Z* T6 X- P. k/ v
2-1 机器学习世界的数据
. D# K5 P- b+ F2-2 机器学习的主要任务3 m' G, \0 z# Y2 u# a1 X
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
1 x& M# S& h9 ~4 A Z" _3 N2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习# ?# Z; x# C3 e9 x1 _% ?) }- l
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考8 m+ F9 \4 m; F! L
2-6 课程使用环境搭建
, @/ D; q) B0 f; M& E c2 \: m% k& U/ | w
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib! d* h3 s8 ^7 b$ i
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 `0 P. Z* r9 k& j3-1 Jupyter Notebook基础+ S; d, ^. j0 A" @( t
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
- R3 s6 S8 J7 c2 J3-3 Numpy数据基础
2 |, m9 ?; v( s& j* b0 S( D$ ^, a3-4 创建Numpy数组(和矩阵)7 E" L2 I8 g& T' [. X4 n* S; I6 E+ O- @
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
; y6 P9 d {" h5 I( K. d" _* ~3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割1 x$ P0 k. A! p+ D# I
3-7 Numpy中的矩阵运算- D1 o9 ]$ I, \) s! I, F
3-8 Numpy中的聚合运算
# M0 w4 U, ^4 D# K3-9 Numpy中的arg运算
" h3 e6 o! F+ i% w9 h- ]3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
% Y. X K. L! V; L3-11 Matplotlib数据可视化基础- K2 C2 j; j+ C( j, w, O9 Z
3-12 数据加载和简单的数据探索! ~3 u+ Z( ~* G& c$ ^0 N, @
4 X+ z) x. }5 M3 @
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/ T9 v6 D- {" }: J
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...
. K8 w2 P7 G+ f6 p) W7 V4-1 k近邻算法基础
; r7 E3 |9 b9 ]4 ]4 D+ h3 E% w) G5 A4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
, u8 d0 S+ O7 d0 s- U" i) o" }4-3 训练数据集，测试数据集
* n5 a% b+ J% ?! l3 d4-4 分类准确度
* N6 c7 [- U) J5 p& ^- p1 M4-5 超参数
/ l* k2 A$ a' E) j4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数% }; Y" O0 |. V4 M# V
4-7 数据归一化
9 }7 b; [; h( x- H4-8 scikit-learn中的Scaler
' ~) i" N1 V: ?" e% g0 [4-9 更多有关k近邻算法的思考
/ Z6 n. j4 C& W+ f. g$ p* K4 I2 S9 h1 b W: o
第5章 线性回归法 z* w+ y/ ?' w4 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。...
4 `* |, B+ i2 M5-1 简单线性回归7 O4 ` @. P6 e! f( g
5-2 最小二乘法
" ^$ Y; b* W: J0 |" M+ V5-3 简单线性回归的实现
M4 q1 y2 P; p3 p/ K2 p5-4 向量化- h" Y% K5 R* w( z
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE0 G W z- _% A) p! w
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
8 k9 p4 W- u/ B# R N2 {" @5-7 多元线性回归和正规方程解
$ y% B; P4 c+ m* U5-8 实现多元线性回归
: | L2 c& b: w; }4 }* F5-9 使用scikit-learn解决回归问题
+ C$ Y/ `. a* ]8 L5-10 线性回归的可解释性和更多思考
+ R7 y2 ]( |1 W; F% I
6 D( l7 l# ~4 b$ H5 s( f第6章 梯度下降法, U. ]& |2 X. M1 @
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。...- I5 A1 b: Y Q8 q- b4 |
6-1 什么是梯度下降法* v! m+ d4 X! F
6-2 模拟实现梯度下降法
v0 e% J' z0 G- J# I6-3 线性回归中的梯度下降法
* @" G7 B3 p& _' I, j6-4 实现线性回归中的梯度下降法7 @* u! C3 |: V4 W
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化+ _" h% S ^( [) h
6-6 随机梯度下降法
1 ?7 D0 ?1 Q9 \8 l6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法- I2 k8 q9 C! m2 j" K- P/ B6 m
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法" w* Z4 A) U5 H8 G
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
7 |" U. `0 m. ]% a9 p. l" r5 y! a# o8 u N
第7章 PCA与梯度上升法: h* n3 E' V8 `$ ?, V) L V. g# 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...
: Z/ G7 d8 F5 H+ H7-1 什么是PCA
% w F1 x8 B! b1 I7-2 使用梯度上升法求解PCA问题$ r: T& K$ H n6 m/ Z, h% N9 H
7-3 求数据的主成分PCA
# K6 m/ J/ V# d0 Y' }7-4 求数据的前n个主成分& N5 l! m a! }( ]3 f- D: y* W" I, h) p
7-5 高维数据映射为低维数据+ j: m+ f4 R l) O6 c0 P" ^, s. A
7-6 scikit-learn中的PCA
9 `- f" i* E8 q1 o4 O- U3 y! H7-7 试手MNIST数据集
9 @6 B i8 P/ ^/ n6 n. f1 C7-8 使用PCA对数据进行降噪* \5 A) ^8 S0 a
7-9 人脸识别与特征脸
Y' q& _+ e1 {1 }! `
& k/ {7 I, s0 j ~ u1 J第8章 多项式回归与模型泛化
1 }: I: A/ J6 [( c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* w' c/ G! A T) e* [+ N8-1 什么是多项式回归2 f; @ C2 U' p4 b' l1 x( c
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
8 E3 U. h' ?" M0 _ ?8-3 过拟合与欠拟合
5 W6 r2 h9 `$ P2 A8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集- v6 L7 o3 O, w; Y# ~6 `. g
8-5 学习曲线
- q8 L% M% W, y8-6 验证数据集与交叉验证
2 e. Q a& [, o- N8-7 偏差方差平衡4 w! L6 r# O2 D5 I. p1 G" W
8-8 模型泛化与岭回归6 t' U+ E2 s3 P- _, ? V
8-9 LASSO
, ^5 j: Y/ j' q* @& S8-10 L1, L2和弹性网络& t: K3 \/ d$ X2 M5 Y2 J0 m
$ V6 D0 o! o& W% i: d
第9章 逻辑回归, t$ a; y% F& Q8 {8 D' L: p1 j
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。 ...
( L1 b' ~; L7 Y- X, c9-1 什么是逻辑回归( j. r! W4 b5 X& Y+ i' \. h
9-2 逻辑回归的损失函数
5 u& z4 }6 u1 X9 U; M6 h7 _$ B) Y9-3 逻辑回归损失函数的梯度
( c8 ^. Q- o# w4 P, d- g) G* g! y9-4 实现逻辑回归算法
1 s3 _; p& q4 k0 B1 }$ u) h$ I9-5 决策边界
2 F. L4 i0 S, c0 S2 G$ L) e9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
8 z% @. a. p5 P2 j/ m9 B9-7 scikit-learn中的逻辑回归! R& V9 ?' A: L! q
9-8 OvR与OvO
5 ^# E2 _) P+ i0 Q
/ w/ R# C7 n. D! n3 Q# _第10章 评价分类结果
' t- S s J4 y1 G6 E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...8 Z: Y) @( V' `* ~) Q8 C' r7 O
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
6 k1 W3 T* q7 F0 _' ^' t( ^* N( S10-2 精准率和召回率
_8 |9 o( d1 }" A10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
2 a* [4 r. H% X' g9 c7 I10-4 F1 Score" i8 p b* m6 q, y' A/ H8 Y
10-5 精准率和召回率的平衡
: n7 I$ y6 e; i [10-6 精准率-召回率曲线% o! p( w& l9 [: ~" H0 g
10-7 ROC曲线. ~( `% V3 }7 Z& I1 i n
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
, i, v% n+ `' a* N. _
$ ]# M: c) D4 @ N2 Z5 v3 a第11章 支撑向量机 SVM
, C" y t J* W+ {; S* U/ y6 ~0 C# C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。 ...
2 r. e- E& T M# C2 @6 s4 a! I& l11-1 什么是SVM W9 H7 i) {" b% P" [0 |
11-2 SVM背后的最优化问题
3 r; q* N+ |; ?- J& g! a( X11-3 Soft Margin SVM% O( ]7 A5 ^5 m" v: G0 F( [
11-4 scikit-learn中的SVM" u2 Y7 c o6 V$ _# d4 ^% l
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
4 D Z! {- y- n9 [11-6 到底什么是核函数6 u+ [) ~% z2 A: L/ i4 k
11-7 RBF核函数 @" S3 u" h4 W0 X& w# j. _6 M
11-8 RBF核函数中的gamma$ Q$ q$ f4 ^! x+ p
11-9 SVM思想解决回归问题5 b( V: X/ p! w
4 y% n6 F8 O2 M/ c第12章 决策树9 X$ q- }& s, I! [, i; `2 E
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。 ...: h$ i n& F+ I/ j1 N
12-1 什么是决策树/ q" E* f) x. M
12-2 信息熵8 y9 v/ X' x5 r- Z# M9 C
12-3 使用信息熵寻找最优划分/ Q) _; W) B0 _& H/ Y# A# O
12-4 基尼系数
2 V- y; S/ g, G' h9 D g9 H* p12-5 CART与决策树中的超参数6 C+ S# r5 @% S9 T' f! A* o6 {
12-6 决策树解决回归问题2 w9 f1 `! U' V: ^" K1 ? g
12-7 决策树的局限性6 `5 Y7 }* N$ I% B
( S/ O# S1 j' U5 f! u3 L U, c第13章 集成学习和随机森林# w5 [% s9 y6 l1 K+ u; 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。 ...
0 [# m% t7 p0 w3 O4 h: x13-1 什么是集成学习- h- v( t1 N* e; A- z
13-2 Soft Voting Classifier( ~8 r$ j: d& n! c5 x- \5 Z
13-3 Bagging 和 Pasting
8 H' x, f) u! h13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论+ x& M* g/ S+ j! d$ K
13-5 随机森林和 Extra-Trees
; h D/ t9 B0 T4 J# f4 T5 Y- V13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting4 M3 [7 n/ c( V. q+ B% M
13-7 Stacking6 C0 E8 ]; O1 d: ~& K- v
" l7 A% D# e5 v5 j/ S! D& P第14章 更多机器学习算法
( z8 F8 U9 V0 ~0 g9 X, `( P$ p. }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...: o! ]0 |( X6 \ F; T) ?* }+ s
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！7 [9 N! [4 O; P! H( c# \
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
, Z( G1 t# P' m- g5 ?3 [
1 @2 Q6 F3 g- }, @〖下载地址〗
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. a: o* F# Z( y; |+ Z: r8 ^; S+ L. O; X! E( S X9 h0 t
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2 F7 p% @# O" c' K1 f9 S! A
〖下载地址失效反馈〗) \% g8 v2 C% Z; o3 {
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.com9 Z- {: A. G ?; e% }% K
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