& z1 K' E" N7 ?* T+ Z B
J4 q; e6 @( U) b7 D: l k' r〖课程介绍〗( u6 i) p8 i& k6 p$ V, R! I$ d* A
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。
) }3 L* n; s+ c+ u3 ~; g
& O6 \. M/ ~* b3 \; k% m〖课程目录〗
, ?9 v5 {( x5 v第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
" E8 [( S4 c' m; s" ~+ e% 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！...
U! A# f$ _& d ?& i8 S1-1 什么是机器学习 试看: w$ N+ u- ~1 F+ d4 A" H9 o( P1 F/ R0 ^
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看$ }% q- j$ o/ F% w) A4 O
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看) k3 R3 I1 L) i2 j: I
9 b; N, s6 i1 R0 E; t
第2章 机器学习基础# W7 O- f6 o3 d+ f- {
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...
8 ?/ d* b5 l2 B; U3 d0 K2-1 机器学习世界的数据, t% V3 z1 a( C' ^6 l! g6 u
2-2 机器学习的主要任务+ m0 w" C5 b& c% o* d- \* S( s1 \
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习, X4 C5 p. l8 d
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
. A, U4 H- F: G7 u" T2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
% E- R2 N& ?: y* b9 c2-6 课程使用环境搭建
2 V u! U- r6 C" f W p8 g8 Q+ c4 T" c/ p1 ^
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib- V( H6 p1 J$ V- J6 p/ ~
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！... P% j1 \8 z X: t$ j+ h
3-1 Jupyter Notebook基础
1 K" B- D" m c: y5 b/ C9 P) [3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
C: G }8 M; t8 s9 W3-3 Numpy数据基础
! ?4 G$ U$ [' R" e4 g0 ]3-4 创建Numpy数组(和矩阵): ^6 \" W* h' J# M _5 |
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
! J! T; d/ ]* U! ~5 E3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
% b* p0 s4 Q( I/ {) q3-7 Numpy中的矩阵运算
; a0 G: v$ U. y8 ]$ c% m3-8 Numpy中的聚合运算( s; Q& \8 C5 S6 A- W
3-9 Numpy中的arg运算& P; ]. G% o+ F5 z" P8 J4 s
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing8 L: K* ]: [( q" [2 A& p8 f
3-11 Matplotlib数据可视化基础
# {2 A6 A# O# e/ Z7 q3-12 数据加载和简单的数据探索
- T; @, c" k" P3 e" Y: s% d$ }: N' r! ?- a
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN( F) a0 x, H( b6 Y' F) C5 ^4 n9 a
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...
1 W' H) ?% v7 E, \3 \1 U2 [& D0 D4-1 k近邻算法基础: }& {: A+ [' `7 W# j! t$ N
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
- _4 J. M: n4 y7 _- `7 \' x( U- ?4-3 训练数据集，测试数据集$ v9 r2 W+ F1 C4 O
4-4 分类准确度0 a {3 t+ ~$ o) T0 u) C3 \
4-5 超参数
$ y1 b: M8 \% E) M1 F# p8 X8 m$ j4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
# |1 O& P4 r$ z, t4 B9 F4-7 数据归一化/ C3 v0 r l- x6 j
4-8 scikit-learn中的Scaler. Q% k! x0 i9 U9 X- U7 h! b! B% i* @
4-9 更多有关k近邻算法的思考; I; \3 d6 U3 _$ b) d4 U% \
2 z( {. S" @- y5 n第5章 线性回归法
) a0 {4 s& m& c/ G" y9 ?' Q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。...
$ L* n/ `" \+ ?* R, P% x6 ^4 }5 P5-1 简单线性回归) D: }. `* G4 |: p* m" d; a" p
5-2 最小二乘法3 I& u6 O4 P5 z& x9 F
5-3 简单线性回归的实现! U5 u" |1 z/ ^) J) O9 F4 |
5-4 向量化; A8 ?- ^* ~% J& f. y: H5 ]
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
, ` `1 Q6 X! ^, s+ Q5 t- ?5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared& ]( C1 m$ h' ~9 h& [7 I V
5-7 多元线性回归和正规方程解
& e2 z9 A0 i2 b0 q$ |5 E5-8 实现多元线性回归
, z& e& v* W, X- T$ N) ^3 m/ H5-9 使用scikit-learn解决回归问题1 K" q/ F2 K% n' c$ Q7 w
5-10 线性回归的可解释性和更多思考
, y# ?3 f- f( [) x, h
) s. m+ D; t# K8 }+ a第6章 梯度下降法2 C# h' M V V+ I& {( _
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。...) i) S0 B" _1 B$ i
6-1 什么是梯度下降法; Q" x6 u$ U7 n p# C4 R/ {, M
6-2 模拟实现梯度下降法# z# O8 ^) Y3 _5 |, Z' ?3 u
6-3 线性回归中的梯度下降法
1 T4 Q# Z+ v! ~# q& u6-4 实现线性回归中的梯度下降法" L. H0 C' y+ B% W; n5 O* j
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
) c- A% H2 Y' ?5 g9 ^# ?6-6 随机梯度下降法
) j6 e# ]1 `- J4 i8 `8 m" Q6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法2 u& Y: u( J' P; L" @2 {& M
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
- K9 M1 o4 i% J; ^, I# N6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
/ x3 T# R8 c4 d' V& [- ]$ I, H' c- |
第7章 PCA与梯度上升法6 x# F2 Z8 g$ f4 B T6 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...
. d m4 I# A4 p4 u5 t0 {! |5 F7-1 什么是PCA$ ~9 z. ^& }# Z7 L, E5 V$ J
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
% X8 I+ S* |" Y7-3 求数据的主成分PCA4 b# I1 c8 O, j
7-4 求数据的前n个主成分6 W: A& m: a" Y$ g) N! {: r5 K
7-5 高维数据映射为低维数据
8 ?1 V' Y9 `) [: X, g7-6 scikit-learn中的PCA
- b1 A; N' u8 d7-7 试手MNIST数据集
5 P6 d1 G% C- H& e. g. ^1 X7-8 使用PCA对数据进行降噪
: E% {5 ~" [3 k+ o i+ D# |7-9 人脸识别与特征脸
# `: _# @) M' w3 S! _
6 l) f9 ^) I/ j6 c第8章 多项式回归与模型泛化
% V+ J6 Z. _6 z3 X! t" `) w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.... D# M. [/ v8 ~1 u! |
8-1 什么是多项式回归
) n; R+ b4 H- ?! o i8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline" j1 c' h/ _" ?2 F6 `
8-3 过拟合与欠拟合
* k+ O) a* k; w* C7 z/ p+ s8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
; M; a9 ^4 U, t8 ]7 q8 J8 |7 f8-5 学习曲线
7 i x$ x5 t: b5 r: W8-6 验证数据集与交叉验证
" e# S; ~0 X5 m7 C5 W! H8-7 偏差方差平衡
+ m! Q% O% h0 ]. ^2 i, }- e$ R' E8-8 模型泛化与岭回归
1 [& w% y0 S; F% a {+ d$ m8-9 LASSO
" Q8 C# a# z, H+ k! h8-10 L1, L2和弹性网络* a3 U" V6 o* ]
% a- o2 H7 M4 j* f. C4 v6 t3 ^第9章 逻辑回归2 ?0 c, f. i/ k/ n8 b0 H- |9 I. x- ]
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。 ...
# s& e1 z0 Y# n4 H9-1 什么是逻辑回归4 N! ?& m+ g4 }( ~
9-2 逻辑回归的损失函数
% |( Q' ~ x& P2 S/ e3 H. e9-3 逻辑回归损失函数的梯度
% @( r+ n. g2 o, X5 n/ e! _9-4 实现逻辑回归算法
. w& |: W! c1 o% ?; L* y: ? J9-5 决策边界1 h: h$ d* j8 M' t& ^
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
. W1 @4 @/ G) O; e2 b9 t; T9-7 scikit-learn中的逻辑回归" o& U5 F4 u; u" |- Q0 f8 Z6 i6 n6 E
9-8 OvR与OvO
' R% E4 K3 v& |% O" f% Z# x" C1 s+ u2 m+ m7 @5 X! P4 }9 x# S% y$ D
第10章 评价分类结果1 @0 f+ h+ P2 a4 e" t p
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 s* a& i0 m# h# C$ a10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
\4 [, d+ M! A! p" _ w: ^10-2 精准率和召回率
9 B' r2 M0 L! R10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
5 S$ I) I: g6 c; {( I10-4 F1 Score
2 E6 A p0 U7 u10-5 精准率和召回率的平衡
1 b- b- [8 d6 C* B5 ], l, f10-6 精准率-召回率曲线8 A" X" \' a4 v$ v7 \2 I6 v
10-7 ROC曲线3 Y- N' d4 h: Y8 x6 L M' o
10-8 多分类问题中的混淆矩阵6 I$ l8 I1 m. k
( |; |1 R0 q4 L+ y- u# l
第11章 支撑向量机 SVM9 O7 C$ b4 j% B! F, R8 h
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。 ...# W4 U; y! \( |7 Y' v9 {
11-1 什么是SVM0 v5 Q; \% z6 A4 k
11-2 SVM背后的最优化问题
3 O: k" E% K. I$ e& [11-3 Soft Margin SVM
1 t4 L; s0 s& W: _$ I3 @11-4 scikit-learn中的SVM
, C7 q) l8 N, x6 w+ G, |; N& L' C5 `11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
+ `( T2 \# h7 R: g11-6 到底什么是核函数2 \: X" j/ t4 u3 @( o- ~
11-7 RBF核函数. r5 B( b+ b/ ]5 u g7 | r
11-8 RBF核函数中的gamma
, W) p* ~) x7 E11-9 SVM思想解决回归问题0 [/ K9 {8 S# U) v; m n
+ _# O2 n+ u* y! E* X- c第12章 决策树: \( |2 Y: e3 g8 H
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。 ...
% a$ o3 k) b8 l4 A+ N/ S8 u12-1 什么是决策树
. U2 V# [ m% p% v v5 F1 V12-2 信息熵
/ U+ D8 O$ ^: V# U/ X12-3 使用信息熵寻找最优划分" z# K4 w( s4 j. Y) }
12-4 基尼系数
. D. e# z$ R2 ^5 r12-5 CART与决策树中的超参数! v! j8 F9 F, s. g8 a& e9 t& C6 B; N
12-6 决策树解决回归问题
! |' _" H2 p3 R* |& ^12-7 决策树的局限性
: o( ^6 M2 y1 M' i- a; Y
- K) y* H. U" ^+ u8 a$ N第13章 集成学习和随机森林6 Y' ` p/ S! V) |) s5 f, e
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。 ...
! L D/ e( \" G4 @, X; _13-1 什么是集成学习: p( Z$ w. m# b0 Y0 c# R
13-2 Soft Voting Classifier1 v5 n1 w( e& H3 O5 f" D5 F
13-3 Bagging 和 Pasting( A( Q3 y; o7 m8 U; B2 I# i# k. P- l% {
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论6 N, E; h D1 G7 d7 J
13-5 随机森林和 Extra-Trees
- J0 T8 ?! I6 t1 ?13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
3 `( A1 \* r+ h9 I13-7 Stacking W0 c; V4 }! a2 t: ^" P' {
& a2 Q& Q. G/ K. P0 W6 x( y第14章 更多机器学习算法
' z+ Q% D) t9 D& x" a' A) w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...
7 t1 ~7 ~) w Z- g: J" U5 S' s14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
1 D" v& J% Y$ v) J* m14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？4 _! P, {+ W% U" x% A/ z
) T; l3 j1 ]/ z% I$ ~7 j/ R5 N" \〖下载地址〗' \2 h# a @& s
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〖下载地址失效反馈〗
9 y; f$ K4 p3 C6 _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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, x1 C# L5 M' G7 R6 V
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。8 _2 B8 v7 L+ d8 a4 a7 B9 Z
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