2 a; D h4 D* ?9 ]* S
1 O- y9 t8 p; ~6 N" m. s% O" u$ ^4 y
〖课程介绍〗
S2 \; X! r- j9 {: 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。
8 [ E* W; N. ?' ?
: O- @: F/ F$ A1 S) K〖课程目录〗
0 m5 V" O5 N. U2 h6 g3 B/ F+ R1 q第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
1 g8 E# Z; L( L5 J" }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！...
) R; A7 Y& A! A1-1 什么是机器学习 试看8 ^+ L, z& p3 D9 x$ d. Y$ W5 x
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看! X/ A! F( s9 t; W; K7 a! t
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看3 A' @' u# c6 F/ ]0 j
/ r# f+ ?' o( k5 p, Q' ]
第2章 机器学习基础
$ _1 @5 Q2 ^( l [" R7 _, c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...
6 l3 d3 h9 C; u2-1 机器学习世界的数据$ ] z& h( v4 E9 ~% g2 Q! S
2-2 机器学习的主要任务
; l& N4 }: C* A; Z; J( r2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
0 X. o9 u# s" e( v0 e3 l5 ?: p2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习% ]0 U% |2 b" x: B/ [6 g! {/ U
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考" C6 N+ u3 b' J l. ~
2-6 课程使用环境搭建# `8 o7 m" A) m" K( c% g$ O5 F& x
' C8 L7 {- z- {3 ?$ \! R
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
4 o; O. j) e2 ?- O/ G' l6 Q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！...
! Z/ K) ]! f. `3 D* R3-1 Jupyter Notebook基础
. J+ p. ?- _; y+ Q7 Q7 {3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
- O2 E& _% X" `& s( `3-3 Numpy数据基础
. K. u& z' ~$ Z u) I3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
& u3 x6 A1 t0 U% K4 d6 U6 e3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作* h9 e# c& E4 N, u9 m4 J5 I+ _/ I
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
: R& O0 G4 @ i+ \6 \* B3-7 Numpy中的矩阵运算( Q) h5 W0 Z6 R$ v1 [6 s0 K
3-8 Numpy中的聚合运算
9 I3 m( J" L% H" _# N$ T3-9 Numpy中的arg运算# W& P' S* D* [/ A. Z. n$ g [
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing) r- w, s4 o! [) Z% b
3-11 Matplotlib数据可视化基础
% O$ h8 m9 L4 N6 f; R. G3-12 数据加载和简单的数据探索
. s3 X0 A$ p6 `. b! a t3 G
0 {9 T- c/ E! X% G; A第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
/ j" b g6 X% ` }4 U) ok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...
* l# G9 ?5 p j9 I, p1 Y. v/ N4-1 k近邻算法基础( K) l- D) r |* L @' A1 \
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装0 q* D6 \' Y: @. i2 [. j! j& ]
4-3 训练数据集，测试数据集
" s5 [- v+ [, V, U" ^, P! {% I- X# k k4-4 分类准确度. K4 P n, m O7 G7 ~) J
4-5 超参数* d4 v2 U4 H: L' G1 _0 y
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数& M: t7 v5 H9 Q8 @7 l3 S
4-7 数据归一化
* r; E: }9 d0 m( j4-8 scikit-learn中的Scaler( x b6 Q v, A1 l# y; I
4-9 更多有关k近邻算法的思考
' u, h/ q; O5 P, E. G& R8 f* o# i) u9 [0 }# Q3 P
第5章 线性回归法8 _5 c. L: c7 [# K
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。.../ [ c+ E1 R" i6 S( w: d2 P
5-1 简单线性回归
$ g6 I; f9 v' \$ L% h) h) d" {5-2 最小二乘法
; p- p* | S# L. h# D5-3 简单线性回归的实现
, [4 p) @2 L9 m0 I) g5-4 向量化+ a) C8 E& z/ y9 ]/ X q6 J* W& |
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
, z N: X# }- j9 J' a( K# ^5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
2 c" R9 e' V" `2 y. }1 S! D, i5-7 多元线性回归和正规方程解
3 E8 i( [: C8 A" c& E6 o( ?5-8 实现多元线性回归
/ f5 I! ^5 w" ]/ D5-9 使用scikit-learn解决回归问题
. w5 m$ [3 i% l/ ]+ t* h5-10 线性回归的可解释性和更多思考
) \2 [$ P' S, J B0 |8 F. `, p6 n% V2 s6 [3 {6 ~ G% U
第6章 梯度下降法; V, q$ U, L5 ~
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。...
* j4 Z" e& ] \0 c+ G6 S2 x6-1 什么是梯度下降法/ x8 d( C: b+ `) h( K
6-2 模拟实现梯度下降法# U, o. [( Y8 Y( |- E: i
6-3 线性回归中的梯度下降法- v0 E% v' Q' |
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
W% Z& i) ?% S# I0 F1 |$ l1 x6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
. g( P4 B1 l0 U9 P+ A5 v6-6 随机梯度下降法0 P6 I' R1 o# _$ C1 A0 ]3 R/ J4 C: P
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法" M! f" s6 b5 s# L# ^9 f" C8 n
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法$ G5 X. q4 T8 I& c* c
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论9 U% k3 B# D9 R* _! u
+ i- x- k+ F7 `( V第7章 PCA与梯度上升法, s% @; {/ z) N8 o8 Z
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...# Q( R" w% Q- G' @% C4 |
7-1 什么是PCA+ Z" G4 h& t( u9 @8 z
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题8 a, m9 x* e0 Y n9 b" W
7-3 求数据的主成分PCA0 g( }9 F. B* D) F# H- a/ g/ r, b
7-4 求数据的前n个主成分9 E2 {$ t: ]$ l6 [1 M
7-5 高维数据映射为低维数据/ a( O+ O+ S! u) P
7-6 scikit-learn中的PCA/ Y' I/ X7 t4 a
7-7 试手MNIST数据集
0 J9 \) c1 _: n G( y- o# `6 a7-8 使用PCA对数据进行降噪. I! x* m+ F2 I! y
7-9 人脸识别与特征脸
5 T7 [ D; H/ m$ C4 c7 u) C* {6 x. f- w
第8章 多项式回归与模型泛化4 U/ n' |+ b" ]$ a, 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...
: k, ]5 a' g) C# T7 w+ N: i8-1 什么是多项式回归6 M( D- a# y7 _" E7 g) u
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
$ @. W2 P# X1 i! D& e) M' Y* m8-3 过拟合与欠拟合
+ {! _& ^9 m, s1 i( ^8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集3 I. s% u9 q9 t& m
8-5 学习曲线# d' M$ K! ]0 E% I+ H
8-6 验证数据集与交叉验证
, ?7 f. M: l+ P8-7 偏差方差平衡. L; [. v9 k) _+ _4 i0 W
8-8 模型泛化与岭回归. A: {6 w9 k- p' p. c1 Z6 B
8-9 LASSO
0 o4 r, c; _$ o; b( x/ D" `8-10 L1, L2和弹性网络 c d! B; X/ Z
x2 e) W2 s/ S& U% K: R
第9章 逻辑回归
! D- z' k; {, D" T3 F8 f7 Y0 f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* g# w) ]* i. K
9-1 什么是逻辑回归6 M/ A! E% ~, x$ @4 l2 D' o
9-2 逻辑回归的损失函数$ J B. e: @6 g; P
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
0 H( A& l' \. u. ~7 A9 B9-4 实现逻辑回归算法
+ j7 z( k2 S; {0 S9-5 决策边界
! c% A( S+ A K! ]% q& S. }9-6 在逻辑回归中使用多项式特征3 S" e* f* t- u& G2 ^
9-7 scikit-learn中的逻辑回归3 m6 t7 ~ o, Q' M' |! H2 q8 D+ Q# z
9-8 OvR与OvO
: @! W# L! j& e2 h: a3 F1 e
" L4 u+ K3 i' i0 k% W' F/ h; |第10章 评价分类结果
% V5 y/ |& u, ~) U9 ]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...
9 H1 ~+ Q2 g( F10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
7 b; K. Y! e3 l) [4 g; F& F10-2 精准率和召回率
+ A; r9 x' b2 x/ ^! v6 k; c* n10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
- s0 e: ]1 D4 n! `9 r. U10-4 F1 Score3 u$ q$ v5 t& {2 U1 z
10-5 精准率和召回率的平衡
7 z0 s: U, |5 L& i10-6 精准率-召回率曲线
: a6 z" _* b$ h) A) t/ w4 Q10-7 ROC曲线! ?- d2 {8 }. L$ U# {% |6 h
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
6 a6 w$ ^# e8 f( T9 L
* B' T1 s& [- Z; T ?/ p) O第11章 支撑向量机 SVM
% |* V. C' H, ?# [, g3 y3 P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。 ...) g& X" b; _& A9 }9 k7 y: J/ u
11-1 什么是SVM1 ^! |9 | |3 |$ ` P/ T E
11-2 SVM背后的最优化问题
0 E! I1 |* X6 R; _0 o) |11-3 Soft Margin SVM8 A# Q6 f1 J$ k& M
11-4 scikit-learn中的SVM) n. [2 Q: n3 R9 b o
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数5 `, F" x$ ?- x1 A
11-6 到底什么是核函数
2 E) l" \% d* `" T; R( @) Q11-7 RBF核函数) J3 o% y( g2 y9 x6 G6 r- G. `: i* j
11-8 RBF核函数中的gamma
|# V6 r4 @ E11-9 SVM思想解决回归问题
+ q; f D v5 F3 ^: N& \- M- A5 |& s! [3 x l3 V6 H$ |/ h6 y( J
第12章 决策树
9 i7 K1 Z# l8 V! |& U# F# z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。 ...7 |1 R; @6 j) d" g0 [) E, w& a
12-1 什么是决策树# I' v2 r6 H: E
12-2 信息熵
& B) n4 }* n5 G12-3 使用信息熵寻找最优划分8 l* q; r# Z, N
12-4 基尼系数3 T5 P4 Q4 O) ~, D4 {! l
12-5 CART与决策树中的超参数8 a% T0 H1 }; Y2 t% Y J# ]& C6 H
12-6 决策树解决回归问题1 X* F1 M" s9 F' O) q) W
12-7 决策树的局限性
4 K! l+ m& _' h3 p8 @
0 K4 }6 |) h! n第13章 集成学习和随机森林
1 n0 G' }. W) i0 Q: u0 S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。 .../ f9 Y9 ~: R1 E/ _ q: ~
13-1 什么是集成学习
$ L7 Z0 C4 l9 g' i13-2 Soft Voting Classifier
O/ M6 y. f5 U* I* _13-3 Bagging 和 Pasting5 i0 R n6 Y! i/ Z4 ]* n
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论, c2 ]& D3 `4 d# X% L
13-5 随机森林和 Extra-Trees" R$ F, h' I1 |
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
; I/ B* ?5 g; i9 B0 Q8 N Y13-7 Stacking
* @* d9 j( Q% z, B6 _. v
4 b7 Y+ I0 V$ E& H第14章 更多机器学习算法6 O! ~1 h9 v$ m7 `7 L* X: T
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..., K( z! Q3 c5 O7 S2 E# B8 y# y5 P, N7 o
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！/ w* {0 l; w4 Y3 F2 W A
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？$ w9 F) ?' W- g+ o
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〖下载地址〗' J* y! O& Q/ D: G+ x w9 c* }
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' N+ S9 g2 P$ x A〖下载地址失效反馈〗
! y7 `0 M9 r! ~* s4 b' \; ]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" _- e% F+ W3 j; P: x' t! P8 W
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