2 {* b9 u$ T( S3 x1 `- G% @2 e) \/ J8 `
〖课程介绍〗
& d8 A) p# ^3 r, O+ `, e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。! D8 C3 m H0 E
! M- D1 n; F# W7 B4 _6 e& v, N$ U
〖课程目录〗
+ B0 l1 T4 Q# J* i. J/ ^; Q第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
$ k( H* U6 b: N4 u8 B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！...; P% h6 ~ ~' C
1-1 什么是机器学习 试看# |/ r* E9 V' h1 |
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
/ b+ a( W; e. R, \1 j1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
6 \+ ]6 H1 A+ h7 n3 @
' I9 \' Y l, r' N/ Z8 q* X* }' k第2章 机器学习基础; H" g# c8 l) _" j; ?
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...
3 @% ]# {) p/ Z" j. I# |9 M+ x2-1 机器学习世界的数据
1 D' U4 [/ ?, X( b4 W, w2-2 机器学习的主要任务# `! U0 W) j7 P$ |. i& R3 X I
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
- z# c- X8 v* H) X: N' R& j0 n2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
) c, v+ J3 E3 [! y2-5 和机器学习相关的“哲学”思考- l' M1 d0 }. R$ B1 X. H- Y8 ]
2-6 课程使用环境搭建3 i3 _- ^# z" |; U
) R. J" H# N7 P8 W第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
7 h7 ]9 }1 {8 e; s( C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！...; E! s+ L. b) F4 ?! h4 g- C0 n$ E
3-1 Jupyter Notebook基础4 c7 X+ K% r1 e1 M6 p$ \
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
" o3 ^% J& f7 G% Z! |) Q3-3 Numpy数据基础9 ^$ s- `+ w. ~! v9 E0 [
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
6 F3 a6 @3 _% d7 D+ a3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
0 E' d" g0 |% a4 J( X2 ]0 R+ c* U _. }3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
' `* w" A$ c4 X$ ~3-7 Numpy中的矩阵运算
9 }5 @: _: I) V1 L- P3-8 Numpy中的聚合运算; c* P- ~) y# N* u6 ?
3-9 Numpy中的arg运算
. [" o2 y" Z* i. w3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
" r1 `6 ?8 @( d- s7 `0 [3-11 Matplotlib数据可视化基础
+ _* b* U) T( L3-12 数据加载和简单的数据探索6 u1 P) c- V% X& u h, g7 Y* I
1 F+ M5 _, [7 F; Q% ~1 w第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN% M5 Q$ B* ^. L2 B
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 @; D' E$ f4 K8 i" G
4-1 k近邻算法基础
4 f6 L/ h7 v1 T9 E! O, K5 U3 W4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装/ }( o4 N. e1 m
4-3 训练数据集，测试数据集4 m8 y. Q- ^, C. d. ?0 y, z; E [, a+ w
4-4 分类准确度' Q$ K( i1 w3 `$ e2 j
4-5 超参数* a5 j( h( R, B- g2 Q5 s/ P) F
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数4 A) j4 f2 g' F; N/ I5 e
4-7 数据归一化
+ O. r/ d9 ~3 T! q: z2 j4-8 scikit-learn中的Scaler
0 s* a$ u! M+ D/ O. Z1 z4-9 更多有关k近邻算法的思考
$ x* f! F. x" ?: K* c8 ` O* d: `5 x5 E. E: ]" K. a* O
第5章 线性回归法
9 u$ m+ O3 k+ S/ n( t! B. ^1 [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。...' Y& J; y, D3 N' F5 P
5-1 简单线性回归
& e8 d# r: h9 ~ v. m5-2 最小二乘法
! C7 M1 W; C: `7 ?5-3 简单线性回归的实现8 M7 p1 |. K4 {& |- w
5-4 向量化7 K5 Y; u% K6 y! J6 D8 K( S' R1 h
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
- z a5 a# d4 x" B5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
" E; @% g" n! k7 T9 r9 y5-7 多元线性回归和正规方程解2 ~" W- Y: D) W: W) E( A
5-8 实现多元线性回归
: O: _, I R3 a6 c7 D$ A6 p4 `$ w2 T; H5-9 使用scikit-learn解决回归问题) i: j; [6 Q' p" m
5-10 线性回归的可解释性和更多思考1 F7 r7 V( M) l$ V' m
/ ]% H) }8 _) P9 Z6 t0 M: [4 h
第6章 梯度下降法5 _6 o$ y# }" O( N; V) k
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。...3 L/ _$ d# ^1 t1 u( d
6-1 什么是梯度下降法$ Z' l, y# Y1 m4 t7 z" s0 \+ d% @
6-2 模拟实现梯度下降法
# y+ Q4 V; \6 Y6 P- g6 j7 l$ C0 D+ D6-3 线性回归中的梯度下降法
8 K$ c' Q* H) o4 G" Z6-4 实现线性回归中的梯度下降法
* S9 ~; B& f0 g9 ^- A' T) ?/ g6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化7 K% P4 Y4 i* S4 p* x. v
6-6 随机梯度下降法
2 x6 @6 r: C" b' b+ ]* S! E6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法0 ?1 f; ]; N4 V8 @& Y! g
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法, k$ v6 G5 G5 T' J) W
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论1 D3 C) `* s6 Y0 J5 y% F
( K1 {6 I7 e, l8 p% X& J2 D! M# b
第7章 PCA与梯度上升法
1 k( v$ d) l" f9 k/ b- w3 k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...
5 W6 Y7 l" f5 a* _/ L7-1 什么是PCA
/ s- n5 S2 m$ L$ c) ~2 a7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
3 V i% k) K8 Z# M7-3 求数据的主成分PCA
. z+ G$ s, T- Y$ q0 L7-4 求数据的前n个主成分
. W6 u z* X0 d7-5 高维数据映射为低维数据
4 x/ A. B* m! A3 L6 P; a; B m7-6 scikit-learn中的PCA P8 e$ I0 V# e, a4 k
7-7 试手MNIST数据集
) S- {& C2 Z% z/ w7-8 使用PCA对数据进行降噪, A' c- c" I c& A" I+ b
7-9 人脸识别与特征脸
, |$ _! M4 ^: ?" a1 f* Y
% J$ D# W0 I7 W/ Z# a# I7 X& ?+ A2 O第8章 多项式回归与模型泛化
; B1 w, {. J4 Q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...
4 k6 G9 Q- q& V. l, A" D8-1 什么是多项式回归6 ~6 G1 H6 f3 I
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline) K- [- P+ ~3 H% ^% L
8-3 过拟合与欠拟合
3 j' Y2 Z9 Z1 R# s( }1 [8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
% e7 f" ?4 @4 \) V' m) w( R8-5 学习曲线+ }/ y( }6 K( r
8-6 验证数据集与交叉验证
! ]- K5 ~) [0 u1 B) V4 H$ i8-7 偏差方差平衡
1 {4 s$ u) x$ y5 ?5 u# e8-8 模型泛化与岭回归& h6 {% j: u8 R
8-9 LASSO7 C( W \& F! i1 h( L& p
8-10 L1, L2和弹性网络! j+ t4 e2 W5 R* O3 V: W/ w$ _. w# s
1 q# k# c q/ h( G8 m4 N+ w# V$ E
第9章 逻辑回归
& C3 f5 m) L$ o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。 ...4 f- h" |& T9 B: Q+ `/ {& z1 @
9-1 什么是逻辑回归% g% u- e- w ?# {/ j7 F' g5 f6 k
9-2 逻辑回归的损失函数- N: J, z7 p' L( Z& N; j
9-3 逻辑回归损失函数的梯度2 u$ l9 J; p( e8 Y* `- P
9-4 实现逻辑回归算法1 M* S. {" [* l7 b1 J
9-5 决策边界) f; N! _7 {& k& L
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征9 R3 r9 p+ Y. F6 }+ N5 Q- G
9-7 scikit-learn中的逻辑回归3 y. f+ q7 p) b- g% O
9-8 OvR与OvO
/ s2 f5 b, S6 ~) Q( H! X
2 C. [4 J" n3 y( y6 q$ ?第10章 评价分类结果1 a! R6 x/ N$ _) Q
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 O v: v8 ?8 E/ a' F# U0 f* a10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵; s b, D% R6 i
10-2 精准率和召回率6 J# B" f' i; \! ~
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
k8 @; j4 b1 a+ f10-4 F1 Score f4 `# M+ B: q I) L2 Y h
10-5 精准率和召回率的平衡& n1 {# l1 y/ w R. p
10-6 精准率-召回率曲线+ w' k- w0 G3 q1 Z4 T- q, m" u
10-7 ROC曲线) P+ \3 g1 Z+ ^: u( K5 L
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
& W. t0 D- G* l4 B. X9 V
% o) o$ K) ^9 |第11章 支撑向量机 SVM
' ]/ {% a# ]" z1 a+ 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。 ...- J+ Q. `5 i2 n) d1 B, _- g `0 {
11-1 什么是SVM) P& \3 P* q. c! W$ j9 i
11-2 SVM背后的最优化问题* l- Y: k6 _: [ V, P) ?
11-3 Soft Margin SVM
7 K7 ?- E6 h5 s, I* _( j11-4 scikit-learn中的SVM
5 a( G, D7 A X) f8 n# h+ _11-5 SVM中使用多项式特征和核函数0 I! T( k" [; Q: k2 t
11-6 到底什么是核函数. i2 U5 A" L2 z3 V
11-7 RBF核函数5 l; \) Y- R5 e. G h! ~2 V
11-8 RBF核函数中的gamma ]# V1 ?8 H) e" E) L
11-9 SVM思想解决回归问题( J% s4 j% Y' b. {5 L
) Z4 U, W4 E8 ]# Z
第12章 决策树) Z5 y( t- C! x$ c
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。 ...
4 G" l# @& B& N5 i. H4 N5 S12-1 什么是决策树& h1 T' V+ E5 w, d" e6 L
12-2 信息熵
! P% g- D8 B3 e; n2 ]) Y12-3 使用信息熵寻找最优划分
/ [8 j' W; T( }( c% Q12-4 基尼系数; p0 _ F( h4 u; [* w' B% W* R
12-5 CART与决策树中的超参数
6 j. `6 b" d, |12-6 决策树解决回归问题
2 {& p0 f+ i" ~- U, p12-7 决策树的局限性
$ `, q6 c( W6 z6 p* y2 n
2 [) }6 X& |8 ]; ]第13章 集成学习和随机森林
+ [( A7 Y0 q& a3 `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。 ...4 d q7 w* B" K' s+ L8 N2 E( u
13-1 什么是集成学习
5 y0 o, ]' v j( s8 R$ Y13-2 Soft Voting Classifier* k# s6 \5 B" ?" g( h+ ]
13-3 Bagging 和 Pasting
) o' C- X3 L" a" W n* F# I: ^13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
/ q1 Y! D$ Z8 k) i13-5 随机森林和 Extra-Trees
! ^! h7 j0 I2 E. Z4 h13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting, u7 N% @4 A5 k+ }
13-7 Stacking( P1 K+ U2 N* r6 D& j1 m
9 a6 s6 V. S; O8 ?1 _ g i
第14章 更多机器学习算法4 l ^4 w3 D2 q
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...- d8 p" }( H) T) v# ?
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！* j" ]( Q! k Z% r+ |/ 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？ g; ^ w' \# N- Q& }& ?
% O# [0 s4 T1 M K' q
〖下载地址〗
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' @* F t/ k6 a9 k( ^5 }" U6 K: p$ M
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------; j" W" f) T2 c5 D% ?% e. `) b" O
: @2 ?& v& j. _6 N" d: p% u+ j$ ^
〖下载地址失效反馈〗
" I: |1 v! A& X: C- ?4 @. p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.com7 `! f0 }5 u9 y8 N2 _3 Z
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) x" S! M* [% ]8 y" J; @3 a2 Y& J
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