) w) i# B! c* F9 _# g3 h
2 Z4 f( g: `' f: Y〖课程介绍〗$ `8 a+ ~2 q1 Z5 D+ }6 M. Z; m
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。 V& X! k$ r4 M; `
: a4 u+ d& C7 @# u
〖课程目录〗7 s, y: x; [( f
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
: K( \0 k1 u* F, I' q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！...
3 B! Y$ u2 f5 @1-1 什么是机器学习 试看
5 O, q2 I3 w( o' s; _1 U1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
+ V" T0 U' `! h' G# Y r z' b! t1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
* d+ T3 j4 Z# W- d8 E3 a
" |" \8 z& h6 D7 J: X) c j第2章 机器学习基础8 J5 S" l+ j: o7 r" G, {
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...
/ ?0 }' q+ \& l3 {+ b7 o( z2-1 机器学习世界的数据* d8 |( E, a# |+ ^) j5 D, A" O
2-2 机器学习的主要任务# w# x1 a0 F) @: i w6 I: |
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
: P* ?+ d* ^4 x2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
7 }( R# _7 T9 t9 ^, z8 s2-5 和机器学习相关的“哲学”思考: q; {2 t$ ^6 n' {0 M
2-6 课程使用环境搭建
0 }5 G# I$ y' j! c/ |* ~' r. s' h
) O. }6 d6 J1 E/ T第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib$ z4 \# {6 {2 f
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！...
: ?. N2 }% L& X! f9 L) W0 i3-1 Jupyter Notebook基础9 P4 C8 U8 O7 N
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
% V3 Z2 }8 V) E4 t. C. K3-3 Numpy数据基础
% p# `+ T3 A& \% f% H' g3-4 创建Numpy数组(和矩阵)9 F, |8 D Y& a
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
1 [: L, `, V6 Q6 h' k. _3 y6 A3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割* J+ \ e1 h; _8 }7 W, R( [' i
3-7 Numpy中的矩阵运算8 g8 u% b4 o: K E: A/ Q* @
3-8 Numpy中的聚合运算' w3 z8 d+ ]$ }: f4 v2 V; e5 V5 i
3-9 Numpy中的arg运算
; S0 z: [. N" K$ N0 }; t3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing( W' M6 _ f/ G& |% [
3-11 Matplotlib数据可视化基础9 u4 k) c, X/ M, w. T0 C/ V. X W
3-12 数据加载和简单的数据探索
. r2 y* }9 U" A6 O" z2 G0 v, q4 O5 K
) [ a( F! W3 T; [9 F) S第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
6 d- ]7 V' J% U/ Y" F$ s( H0 H0 {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...
8 P: z4 s" s2 ~/ g' }/ |" A4-1 k近邻算法基础
7 ?1 w8 F3 e% n2 \4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装/ a2 v% @, A. j
4-3 训练数据集，测试数据集
t9 Q' \ k% ~: m4-4 分类准确度. k& O6 \/ X7 Z* U4 V( J
4-5 超参数
% c) d, c1 G" E4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
' Q9 h" T* n: Y9 g, _4-7 数据归一化( W. X% m2 \! }% j3 v* R% f O# ~$ }
4-8 scikit-learn中的Scaler
2 I5 ` J7 y# H7 r) \& m4-9 更多有关k近邻算法的思考3 P9 G$ Z3 `! n0 U
# w" D2 ]' _' e: D$ Q5 G9 L& E( P第5章 线性回归法/ b7 {* g* w2 B- ^# F
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。...) n5 q) S8 }8 m
5-1 简单线性回归
( f" b6 ?7 j3 ]/ X5-2 最小二乘法5 }2 H. g1 E8 d
5-3 简单线性回归的实现
# J3 ^! t9 Y9 s& M- ~8 g9 R2 ?5-4 向量化/ O4 n/ a4 k. n. t, _1 ~
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
, m! D/ f' x" A9 n$ y) S0 S3 d9 E3 E: M5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared5 C$ ?6 O# S. H9 P- h- K* e
5-7 多元线性回归和正规方程解
i2 v4 P0 o6 H9 S8 }5-8 实现多元线性回归3 H) s" V3 ?- u2 R) t
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
$ z6 g9 F4 ]. [6 t9 Y0 X* D6 _8 G5-10 线性回归的可解释性和更多思考+ z4 X& B, O+ l+ L% ^9 G4 s
( z$ G! ^7 c+ q第6章 梯度下降法
& H9 z. }; d( B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。...
6 j# @& [! S7 A2 M6-1 什么是梯度下降法
+ o( f( b3 [" I1 k: Y% m9 d6-2 模拟实现梯度下降法8 z4 f2 |) o! u1 X; j: L
6-3 线性回归中的梯度下降法
8 r! z m8 s+ F+ d- \# f6-4 实现线性回归中的梯度下降法
& g* u0 I) U: M) ?4 Y, {# K6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
- Q/ y9 N6 G7 X3 f6-6 随机梯度下降法
6 a3 v& s- E: J0 A# i- X6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法6 D/ R; s8 \' n& m
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
& A9 r ~- S5 [* k1 A& ]) L1 r( ]6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
6 E! c/ W: U% z+ ]& s" R
, ~& O, U$ g; `1 `$ a0 ?# v第7章 PCA与梯度上升法
' v* E' l5 B/ X% e/ G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...8 f! j- q! x! p0 E0 E
7-1 什么是PCA
X0 h) D4 C( p8 d7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
' ~6 U# S+ a2 c7 d! K. R! |4 b7-3 求数据的主成分PCA
% X# \2 o$ M' F& A3 w7-4 求数据的前n个主成分
/ v" P& ^3 T; M* J! D$ Z2 x7-5 高维数据映射为低维数据3 `+ A4 h* i7 t& t- q( M- U' {, G
7-6 scikit-learn中的PCA
1 c) \4 Q( P) e7 n7-7 试手MNIST数据集
2 m: w, o/ j: y! t7 e: @" i: }& e: ~! g7-8 使用PCA对数据进行降噪) U! d3 O8 m# U7 ]
7-9 人脸识别与特征脸
# e7 [1 {- p# P% C
0 T) A6 y, } T/ e第8章 多项式回归与模型泛化
3 h7 m& ?7 J& r1 F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...
3 w+ w0 C1 A/ P5 y" Y8 `$ e. X8-1 什么是多项式回归$ k, H# a1 m0 `" l% d8 b
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline; {$ E) p% K0 G) Z) d) `
8-3 过拟合与欠拟合+ j5 v+ t w3 g( r3 J" z6 U
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集+ X( o1 n+ k( z) c( N9 h
8-5 学习曲线$ X9 p7 p# q6 d9 G( O
8-6 验证数据集与交叉验证4 q0 W# c& u3 C4 U: p/ u5 ^
8-7 偏差方差平衡, `$ [( H3 ~" E$ M. E" \& c& R
8-8 模型泛化与岭回归' }: v( z L, m7 \ ?
8-9 LASSO7 x4 Y6 D) c$ L" c: F! e) L
8-10 L1, L2和弹性网络
8 x9 p" U) @. a0 M/ Z( V/ P" S1 h2 |4 q0 R9 U
第9章 逻辑回归+ ~. C% A9 U1 s5 W7 Q1 A
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。 ...
: [/ i4 Q) k1 Q7 Q9-1 什么是逻辑回归
4 U. j- t+ A4 z9 o. M9-2 逻辑回归的损失函数- i2 z K9 B5 i3 h" `
9-3 逻辑回归损失函数的梯度 {% f* q. {/ q$ p
9-4 实现逻辑回归算法
, |7 \7 e/ q% j" i9-5 决策边界
9 ^: R' Y9 w: x9 z6 u: Q6 [- z9-6 在逻辑回归中使用多项式特征; K( l: S4 t$ J5 Y: M! K q( J
9-7 scikit-learn中的逻辑回归
; D& `! {; E8 y8 X% k9 L! F9-8 OvR与OvO
/ d3 y- N5 I1 {. m' @. Y$ E7 D" T( X9 b6 T( F; D
第10章 评价分类结果8 E* ] Q, C" R. G2 h
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...$ a9 P: F$ I- T4 o( ~: Z" A8 y* j, Z0 M+ k
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵# `* b+ b2 Z( ] U8 M& A
10-2 精准率和召回率$ X3 L7 R! l& g7 G% U6 R( C
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
1 X7 ~* M! q' b+ R10-4 F1 Score! n- Z$ T; _1 P$ t
10-5 精准率和召回率的平衡
( C* B8 O; v# F) v* X6 J1 a, e10-6 精准率-召回率曲线
9 d* ]. j- o4 n7 A1 v$ P( a$ c10-7 ROC曲线5 F! B# u @& w- F9 e
10-8 多分类问题中的混淆矩阵. H7 ?2 L9 `4 p- ~5 M% {
& F+ q! x/ S8 |第11章 支撑向量机 SVM
" ?, R& T. ` 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。 ...3 D. a1 N2 S- w. V/ i6 i- r' p
11-1 什么是SVM" v; L3 p8 `( s8 x2 h$ g; a: C h
11-2 SVM背后的最优化问题, x2 Y: Z5 }3 x
11-3 Soft Margin SVM, J: T2 Q5 _* Q& ^4 X1 {9 S# C+ `
11-4 scikit-learn中的SVM
3 T' ?9 M* m. [ s0 |7 Q; ?11-5 SVM中使用多项式特征和核函数6 g3 I. O$ S1 Z) c3 n5 U& \
11-6 到底什么是核函数
4 }; ^" j) a' N* f11-7 RBF核函数) Q$ z( q% i6 z
11-8 RBF核函数中的gamma" n9 i |5 y& C; e( {% w% c
11-9 SVM思想解决回归问题
0 ]+ Q- J5 P/ P
' d$ D3 q8 E* j) {9 z6 O I& t第12章 决策树
3 ~* A* U8 K9 r$ D+ b# Y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。 ...6 Y) `2 w+ y$ O
12-1 什么是决策树. ]/ `$ c7 W! @! c z2 `
12-2 信息熵
/ W" C p: O* i" h/ L2 D12-3 使用信息熵寻找最优划分- v. }: M6 z" d6 Z% y
12-4 基尼系数
" y5 P; X7 D8 b. v6 c/ L12-5 CART与决策树中的超参数, a! {0 h/ z( p9 y; @1 H& I
12-6 决策树解决回归问题 M" @" O, o$ Y, U7 W& L
12-7 决策树的局限性* [# i3 ?& x- Q3 M4 d
s2 G' L' d8 q% v% C8 t: R第13章 集成学习和随机森林 X# j; D4 x: \1 t7 u( Q7 O
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。 .../ Q# g/ F! O) [ i: H1 J
13-1 什么是集成学习
+ F7 E* z. }9 u: k13-2 Soft Voting Classifier5 t& R0 ?$ e+ r8 v( ?& S
13-3 Bagging 和 Pasting" v0 N- O D; d' J- H& W
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论" p& y# s6 I" j6 C) w
13-5 随机森林和 Extra-Trees; j5 s. @9 u3 h" Y& d
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting" ]! }' V$ _- H! @3 }5 X! Y
13-7 Stacking3 K% x1 Z" g/ L6 Q" Q9 O" ^+ P! v
$ C" D8 F1 |0 Y; N7 h
第14章 更多机器学习算法
- {% m: m' }, A" p o c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 L/ k% H. w, R2 R! X& z/ h! [$ h14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
! t3 X9 ~ b" X* G" S( t14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？4 r' d& j0 b$ @8 [; y; x7 Y
4 p& Y; p2 ^- m7 {# D# x$ F
〖下载地址〗
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4 {& j0 q3 l; W, L----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
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1 E4 ^, P4 `; L〖下载地址失效反馈〗% w- }2 M$ p* X% a! Z: y Q
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
' x* a5 a7 [' Z8 h) N X7 }
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1 [! s. ?+ }. z7 ^1 B: |- J8 M. d4 s
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8 ?' ]' @! A5 p( \+ `有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。$ s0 j0 M0 t* t7 l$ s8 n
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