* B; i0 _" t, `; r3 g" @8 `; l& H, J: m4 \# }9 q" b
〖课程介绍〗3 [( M2 P1 A% m: N3 b
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。
1 o5 _. I/ _# v7 k1 ^
) v; Z& z/ C K' _% I〖课程目录〗
: N; b3 l* L5 z) P1 [; p9 |, _8 }6 T第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习$ ~7 ~- [# I; A+ L 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！...! Z' h1 [/ ?* x' U; e. T0 n$ M
1-1 什么是机器学习 试看, j! `' ^2 \' j; \& V# h6 \" i) v
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看2 u# j; V2 z* w
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看% E+ W. }; Q& t; O: G m
4 @0 W0 B% [3 {1 \! e
第2章 机器学习基础3 U8 _& N( Y5 w6 L3 N
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...
( A: J$ [8 i; b, F) h2-1 机器学习世界的数据
( Y1 P- {; y" R+ Y1 _/ U2-2 机器学习的主要任务
% W# j6 `9 H9 }6 E2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习' M% ~* K: ~1 Q
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习9 d3 p( }/ K0 E1 v2 D
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
* o$ v2 w5 \% c% P. X2-6 课程使用环境搭建1 J, P1 l" x3 ?8 _
$ f9 z! u0 m- H0 n
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib% W% C$ C2 i" v: p9 R& p: l; b, j6 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！...
4 \, P! s) w$ V" o# K! t3-1 Jupyter Notebook基础5 n$ \5 |* I2 z# s# c
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
a: w! m: [ }3 c+ \6 v5 Q _0 o3-3 Numpy数据基础
+ C' R# u K( z5 A, T9 Z3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
+ G8 r6 j) t0 O( ?; y3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
5 ^" y7 H. y8 g C3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割; y3 ~6 W+ ?/ |+ u# n: i) I
3-7 Numpy中的矩阵运算% O! V# x; U L4 y: ]4 a% S
3-8 Numpy中的聚合运算
+ J' G. W6 W* p0 ~- s3-9 Numpy中的arg运算7 e+ b2 y+ d. X1 g/ I! X7 U# ]- }- s
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing3 v2 y; h; n+ S4 S
3-11 Matplotlib数据可视化基础
% `7 |; J" J4 v: }* E3-12 数据加载和简单的数据探索
% @: B R- ~7 Q, W0 J' R+ j& g: d/ I0 x4 H5 i. N
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
t5 u# z* ^9 _. D- wk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...9 ~& K3 ?; r) L$ L& F0 I
4-1 k近邻算法基础! H) P- I o+ ^ {5 ]6 ]/ K. j
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装" w) y, {# ]% O
4-3 训练数据集，测试数据集
( J- G0 ]' g: f4-4 分类准确度3 }4 R6 W& Y$ N0 ^5 t
4-5 超参数4 Z/ s& w; E6 m8 \! V4 X
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数$ \# M: g6 K2 n. Z ~0 T
4-7 数据归一化+ J: K3 i4 }4 b$ X
4-8 scikit-learn中的Scaler9 S% Y. e2 L9 p8 n$ H, S6 \
4-9 更多有关k近邻算法的思考+ _* i3 C8 f5 D4 Q, c
+ V; K6 ^) e2 B( x. c
第5章 线性回归法
& D& ^3 Q' H+ |4 Z8 o6 P6 m8 ]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。...% s, F/ v% L8 N# }, W& W
5-1 简单线性回归4 Z) ^5 e7 n$ w
5-2 最小二乘法
0 Z+ H% b3 ?; ~' F# _2 E5-3 简单线性回归的实现& D, ~/ `% p$ g
5-4 向量化
* Y/ ]8 W# v5 \5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE3 v0 J( e! a: K& O
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
' ?( A p4 w4 L, _0 U8 a& L; V5-7 多元线性回归和正规方程解4 v+ Q! }: s5 |2 P; a/ p! S$ w
5-8 实现多元线性回归( Y" O+ P- Z. j$ ^* ^
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
c( V% r3 |7 g5-10 线性回归的可解释性和更多思考
: E- w/ ]% ^% P5 S
2 q. N) a$ K) x3 s8 W! i. s第6章 梯度下降法
# F; E4 r) N$ q, V, X+ ^" a7 ^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。...* q9 ?5 G D5 s" e& X
6-1 什么是梯度下降法7 t9 d, O* r+ s
6-2 模拟实现梯度下降法; m* B! z( f ^- u
6-3 线性回归中的梯度下降法
! A4 J0 B( a5 G% |6-4 实现线性回归中的梯度下降法6 Z& K# n; b9 \0 U! V
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化; S# Q& r$ {# b0 B* i
6-6 随机梯度下降法
5 ]3 O$ M" ?) ^/ H. K; ^7 D8 }/ f6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法. k9 d. l! o( e0 d
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法; v2 h% ~! L6 S( A8 {
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论" m7 y0 b& Z# K" v
2 C! o: Z) x& A8 O& r第7章 PCA与梯度上升法, u3 n5 [* r- m- ]
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...
6 f8 y1 K5 v4 e8 @! s5 e6 e7-1 什么是PCA
_ o5 ^8 h _7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
+ O; K3 d0 q# V9 U$ i; _. ?! T C7-3 求数据的主成分PCA
6 `6 p* n; m4 ~9 [1 P: j0 @; Z5 I7-4 求数据的前n个主成分
- K( V# ^* L' d3 R. Y7-5 高维数据映射为低维数据
& y$ X2 u7 F9 x; g- z+ H7-6 scikit-learn中的PCA' [- V! v! [" B, B: Z- ~
7-7 试手MNIST数据集
4 ]* b# q7 N. b# k' Z7-8 使用PCA对数据进行降噪. b* T: Y- q1 g0 \0 L/ R2 T4 H
7-9 人脸识别与特征脸
+ {0 d2 P% E" `8 P- b
/ Z. _1 K6 J4 H0 ^0 z6 @第8章 多项式回归与模型泛化
! v- n6 L6 F' 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...' c2 |7 S, |9 g; J' N. p/ v: ?
8-1 什么是多项式回归
; t* @4 L |, _8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline) G; p2 m& n. a& N1 u
8-3 过拟合与欠拟合7 R- l' x- x/ r; r) k: g
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集) g5 N1 n$ K( h/ K
8-5 学习曲线8 W+ o; y9 ^ [) N$ G; g
8-6 验证数据集与交叉验证
' _3 ?" Y. Q" j8-7 偏差方差平衡
6 F. _6 p( x& q8 Y8-8 模型泛化与岭回归
% H3 l* r6 w( b- {* @6 Y, {8-9 LASSO
! p: f- @+ w' v+ x# p8-10 L1, L2和弹性网络, }; Q+ n( y* K& u
3 E! e4 g4 L% }8 J1 S' W
第9章 逻辑回归
& x% Z# x) n5 B" M' m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。 ...2 t. q/ ]1 H: [
9-1 什么是逻辑回归
! V' ^3 |5 f5 k/ z9 ?8 s9-2 逻辑回归的损失函数3 @0 B. F& P! u- @
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
e7 S! t) b6 k9-4 实现逻辑回归算法7 y* O& a' B" h6 h7 P
9-5 决策边界. R1 `' q% ?. m
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
8 g) d/ G* W* r4 y# E: C9-7 scikit-learn中的逻辑回归
/ t4 z* h1 c+ S6 [) g! ?- u/ C9-8 OvR与OvO( j: ?9 Z% B7 L6 H- ]% [: n8 \2 W" t" A
- o8 Q% K5 G& x5 F* M; q) j3 ?
第10章 评价分类结果1 ^6 [9 P0 b* K: `3 T* @) L% {+ 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...+ \: z, Y. I/ f3 a- Z
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
' ~- K9 Q) A2 ~ K10-2 精准率和召回率
" ^4 O* v* Z( }1 O5 G10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
. L* L1 T0 K- Y0 a2 X0 c10-4 F1 Score
( r A/ d. W. b& m10-5 精准率和召回率的平衡
3 _0 r, a7 z3 G h6 T10-6 精准率-召回率曲线- O! w7 c& R# K
10-7 ROC曲线4 |; H" ^9 ]" `5 O
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
" K" A3 B( j$ w2 J
' A4 t7 d# E2 Q5 w# k9 s$ {第11章 支撑向量机 SVM
: Q# c% |5 e3 W" }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。 ...7 L1 ^( Q* M7 L
11-1 什么是SVM1 b( P7 x# |$ U( T
11-2 SVM背后的最优化问题
" B8 M: ?; w" M" M, |1 B11-3 Soft Margin SVM- F! R* D J9 l& d3 Z9 v
11-4 scikit-learn中的SVM
& o! d- c. @3 S5 v) }. {: `# ?- p' K11-5 SVM中使用多项式特征和核函数% j9 Y# S' ~( N, K$ ^) i l- r, L
11-6 到底什么是核函数
$ x v7 Z+ p; W2 e1 S# X11-7 RBF核函数7 A0 Q9 m% ` k1 |6 R
11-8 RBF核函数中的gamma) m0 k$ w5 y7 o1 H' ]
11-9 SVM思想解决回归问题" R( c6 n0 v3 L& n3 }1 o
6 |1 _- v6 i; t2 S& @4 B第12章 决策树
3 T9 I/ {. I, u. w; q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。 ...
5 J; ^1 v% }4 F12-1 什么是决策树
- j% G4 Y: V9 Y, Y& f2 h12-2 信息熵
/ n s) V- v3 Z" y3 T* H L4 Y* x+ c12-3 使用信息熵寻找最优划分
( k" p8 I0 C, l8 g, ^12-4 基尼系数$ W; |9 i* z* k- L
12-5 CART与决策树中的超参数
2 u. J1 c$ t. c; {3 Q$ a& |12-6 决策树解决回归问题
9 t& |; E! i: e& e2 ~* c* b12-7 决策树的局限性
- C/ g- \% r D, E% F8 R5 j% H; d# P/ i4 ]; |7 w: ^
第13章 集成学习和随机森林) F- a/ S3 O2 [! W: t; s: M, A; A
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。 ...
* ^8 }- d* k* k/ k: E13-1 什么是集成学习
/ s; U/ _, V) L2 N7 P% j5 U) q5 I3 L13-2 Soft Voting Classifier
- {8 K: [* S, q# _7 m( z13-3 Bagging 和 Pasting
$ F2 o8 l$ G! r13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论) r4 q) U* W; }3 Y- J& R3 I' s
13-5 随机森林和 Extra-Trees& M4 ~' h. M# Q' Z9 G& i* ~0 R
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting X! R* {, T: V0 n' T, F
13-7 Stacking
! J; r! e+ r2 e; @, }/ J
$ {6 T) J5 E! z0 { M* s( A第14章 更多机器学习算法8 }2 I; r/ T. @5 `% Z& ^
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...: g3 r/ ?! L7 P* R% ?
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！; y. @) I3 q( t% X6 u& i
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？- V6 K! N2 l" l
3 m# @- ?; K6 W8 l1 p% y# c& g5 v" v〖下载地址〗5 |% K$ j4 W) E! `$ [' s, f
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〖下载地址失效反馈〗) l' p6 X& a* E! a4 I
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.com6 _; t$ H8 w5 l* A2 C3 C; B1 H4 n/ Z
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8 k7 B4 Y, U0 u+ Y# y( G% o8 |, X4 |〖客服24小时咨询〗
& k7 Z! t: {3 b4 l有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。4 U% \% p$ g: Y0 P3 J" ?: `
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