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〖课程介绍〗
U: k5 J$ a$ P( V7 l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。% M% G5 }8 l6 _: _' T. }3 M& p& @; U [
! ~* ]/ ^% R' c3 k
〖课程目录〗
% n. W. d. | x$ l4 ?. x第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
# {4 T% Q/ C/ s! j0 p$ 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！...: V1 _ f: ?. O0 g% \& I5 Y c
1-1 什么是机器学习 试看; ~9 s9 T; A5 K H# V7 k
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
# O4 b' v" e2 u2 y4 O7 \1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
5 R1 o# J9 g" Q, U7 Y4 L- J
; r) F Z; B3 H2 L5 P% S ?* d第2章 机器学习基础' D' g5 o9 n7 F+ N" i3 X0 H0 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...0 \7 X6 }& ^- @2 k- @* g
2-1 机器学习世界的数据4 s5 X: U6 Z! N. [) ?
2-2 机器学习的主要任务" q$ y# d x% N+ Z3 T
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习0 h# `; o# c7 z
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习- U$ n( D. J% \. ]5 T5 t, n' F
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
1 p. e; `. @. a2 z3 K2-6 课程使用环境搭建
5 l. a- H0 z& w6 j% T3 ^0 b9 p' `& M8 Y/ z, }
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
! M3 }: v' c$ P+ `- t( l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！...6 N2 G- I7 U0 a8 V+ c; g# a
3-1 Jupyter Notebook基础
9 R0 D% O, A8 ] |# l* d7 T; o- m3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令9 r0 o5 T1 m! \( I; |# X ?; h
3-3 Numpy数据基础
7 u" N6 Y6 v; b* Q7 G( C; _3-4 创建Numpy数组(和矩阵)+ w: ^+ x$ X e3 m2 Y4 f7 Y
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
" e6 M o6 E. U! u5 Y8 ?+ `3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
- o) P0 ~5 Y/ ]' Y/ z" ?/ u3-7 Numpy中的矩阵运算
/ }7 y0 f$ ]! X. W3-8 Numpy中的聚合运算& Q: R' f0 d# N3 j: R7 ~/ ~8 G
3-9 Numpy中的arg运算: B5 a5 o8 b; [( M% o% e. Q% \ o
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing# Z: E3 A, M; b" S+ S4 a
3-11 Matplotlib数据可视化基础
8 ], D2 C/ j" s3-12 数据加载和简单的数据探索$ V/ x; E1 U: \) Z0 v. H
6 t4 h" ]: X1 i' |* A5 `! R第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN; g o! R4 Q2 Q& u4 h- m- u; Y
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 T3 }- g7 Q/ j' I* R: R5 j9 `4-1 k近邻算法基础
* e$ n! e) b) j* H9 w1 L4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装, Z- o# E) Z3 C$ y- ]! }" C7 R
4-3 训练数据集，测试数据集
1 p: h$ O+ I: H: n4-4 分类准确度
7 y( y& {; H. f+ ~$ }3 H4-5 超参数% x* r& k+ t- n8 w- j) c$ a
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
# b5 Q3 h0 `7 i' @4-7 数据归一化
5 H- J' U) M7 t, S4-8 scikit-learn中的Scaler' K- W7 |7 J, ?
4-9 更多有关k近邻算法的思考
+ Z6 P K% d8 a* J" d$ l4 o* z
, l# A% a5 w$ o+ e/ p第5章 线性回归法. z3 v/ {# f& i& p
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。...$ i8 {5 Z. L+ S, \
5-1 简单线性回归
. ?0 ]6 h) ]% e" k5 H# {3 n/ Z5-2 最小二乘法: _2 u+ ~& r2 D7 y9 s6 ~: q/ x
5-3 简单线性回归的实现
z- `9 H: i. E5 `$ |" k5-4 向量化6 M& V- w3 g0 O5 }: _! ~( |" ?
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
6 O7 j3 X0 F% q+ L! k S5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared+ `( r5 G. p8 I1 m4 y7 g
5-7 多元线性回归和正规方程解& {, |& f9 F6 h ]' U' d; @/ I: g2 U
5-8 实现多元线性回归* Y; `2 ~( r. n9 D( N
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
: t% y# I9 @3 F+ `5-10 线性回归的可解释性和更多思考- D' l+ ^4 {7 y2 j, n
4 j; R1 {2 Y3 Q% O/ U" m0 |/ q
第6章 梯度下降法
3 U1 w" H7 L" N. E6 t e c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。...
0 Z$ |: p& M) k$ N% u n6-1 什么是梯度下降法0 n9 B4 G; x# b% M! ~
6-2 模拟实现梯度下降法$ Q( o, L& K b
6-3 线性回归中的梯度下降法4 E4 k) h# g6 [5 w& c' W9 e1 [
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
. H, V) H; W; j6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
0 ^- @" t& l( f# |# J; S( T) X6-6 随机梯度下降法7 W/ K% S, i6 a
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法% I. z j+ E) T+ B
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法: d. i" o9 p- R, W8 d
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
1 Q }& _6 j4 q2 c
' o& y6 ]$ J% x& D+ Z5 o) {9 b第7章 PCA与梯度上升法& q0 h! p! G% x$ e6 C
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...
0 `. I0 x. C; X. I3 a! o( `, v7-1 什么是PCA
( [5 W: o1 s! s0 @7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
2 Y5 O) a1 V, a" H7-3 求数据的主成分PCA$ y% B$ Q( C9 j0 U! N
7-4 求数据的前n个主成分( z- E; c2 e6 n$ ^* D
7-5 高维数据映射为低维数据9 h, j$ h% y; }
7-6 scikit-learn中的PCA
1 z( n0 k7 ]* V4 I7-7 试手MNIST数据集1 {5 r9 P0 g) D6 x0 f* W2 _ N' S9 Z
7-8 使用PCA对数据进行降噪
/ n; |: M/ _! x: t( A* R7-9 人脸识别与特征脸9 T) R) `* P; M! E
% k; n8 ?! c' b6 D
第8章 多项式回归与模型泛化9 K. c* o" q3 ^
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...8 D- Q. I2 K( W6 e/ ?
8-1 什么是多项式回归* b9 g. @7 n) d$ S' Y. f* z
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline( Z/ X& @4 D$ y* e' Q
8-3 过拟合与欠拟合
1 y+ Q: @3 D& ], E; c. `8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集( p1 x5 y% d6 ^" I% M- m: W8 A& |
8-5 学习曲线
9 \+ l6 h6 C5 d1 M5 v: Z8-6 验证数据集与交叉验证3 V! X- L% ?5 N1 x
8-7 偏差方差平衡4 U6 u4 I+ J( Q, p* K, G
8-8 模型泛化与岭回归
& n0 D+ d- ^$ a8 l) k! z8-9 LASSO
% K1 Y4 s6 W" B- A8-10 L1, L2和弹性网络
# T- Y& \4 G x2 K
# o W. \5 Z. @5 Q1 C6 l5 M第9章 逻辑回归
0 t* s: D; b+ q1 V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。 ...' ? @3 N, ~* c: G- G& h0 K9 Z! \. i
9-1 什么是逻辑回归+ z% B' \$ V% y$ N! Y4 q' B) p
9-2 逻辑回归的损失函数
) F8 m3 r' u; y. a9 O1 A9-3 逻辑回归损失函数的梯度 c S6 G6 K( y/ V/ w6 h
9-4 实现逻辑回归算法* Q! \4 h' w( q4 H* ~
9-5 决策边界2 F% r$ U3 |! I7 v: H; K y9 S
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征 {8 B- |. q8 l- D) r( {# M8 x# o5 E
9-7 scikit-learn中的逻辑回归# u* ~! x! b: X1 Q: l" G
9-8 OvR与OvO0 X6 p0 w9 L" h$ H9 Z% z
1 e2 U" r P0 {: v2 v4 L' K) v; j第10章 评价分类结果
3 V' h! y. a4 V6 f' p- i) V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... r; S- i$ Z0 ]4 z' e& r& [
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵8 { b5 X1 X4 ]& K
10-2 精准率和召回率7 H5 q* ~) R( @, f Y7 Y
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
; _' g6 ?' |) N- |) C0 w10-4 F1 Score
7 l5 j' X1 J. ^) g7 m1 x' X; R10-5 精准率和召回率的平衡
& I6 `- G5 O4 N7 `( \$ w# ^10-6 精准率-召回率曲线
' Y7 X+ d9 n9 L; Y9 W10-7 ROC曲线
$ @: b$ f3 w; g. K5 ?10-8 多分类问题中的混淆矩阵+ t9 Z1 m* E' a! @+ e, \! ^
8 E( g. J0 K, R3 }$ z4 _8 ~( r第11章 支撑向量机 SVM' f A, n j; m& s+ o
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。 ...$ \& V% n# s/ `
11-1 什么是SVM+ i2 E1 N. S" v6 {4 R2 e! C# B4 j
11-2 SVM背后的最优化问题
, }/ ~, f! I/ M7 t$ ^11-3 Soft Margin SVM; x8 {. y$ a5 R1 |1 ?7 Q0 a+ s
11-4 scikit-learn中的SVM! H0 r1 m& d m7 g& X' ]- T: h
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数* I+ n8 X2 [- Y) }. Z9 l
11-6 到底什么是核函数 j6 V' g' T4 X- y5 g% T$ p$ B4 [/ n, ^2 ~
11-7 RBF核函数
! g& H: b* }9 [- t; H% ]11-8 RBF核函数中的gamma
, p `7 S3 U& s! X4 U* b11-9 SVM思想解决回归问题
: n5 O, G, R) P
- j/ e! P; ^! x$ Q; G/ M第12章 决策树# P0 e/ s A% k4 E
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。 ...
3 q* E D; x( ?) g, d3 Q8 A12-1 什么是决策树, U0 N4 b6 \! {9 c% [
12-2 信息熵
; p! M$ s q `) C8 x12-3 使用信息熵寻找最优划分/ r( M! \" q8 k) x: @
12-4 基尼系数 b1 ^+ A- y i; B
12-5 CART与决策树中的超参数7 o( G: X T" f5 m/ ~) b W" w
12-6 决策树解决回归问题. |+ f# i+ S! G/ F* |
12-7 决策树的局限性
# h) r1 s8 i+ g* J6 B" z2 |2 o& u& e0 V2 K% k
第13章 集成学习和随机森林
7 R8 G' s7 L4 r# Y( Z* r7 Q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。 ...& t% z2 E1 \6 z7 [. r) H* G( V
13-1 什么是集成学习
1 h% J2 c5 a. I2 L! r8 ?- b" d& S13-2 Soft Voting Classifier
, e8 n. b$ o# f13-3 Bagging 和 Pasting% _+ D; O; J" M- J3 |; P
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论) W+ S2 y# E/ R& J/ H3 ?6 y4 N, e
13-5 随机森林和 Extra-Trees/ V2 s3 e* y9 W4 B; \1 N
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting1 g0 [6 s+ D) k% r0 }- _
13-7 Stacking
! o" r K0 f: B" I
0 l T" `1 W a2 \- f第14章 更多机器学习算法
( c& k D3 v( [7 z9 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..." S5 g( q+ W( e; G9 s5 N" }: z
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
& }) j, E! ]& {) o! W0 G3 a14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？+ o- C" `9 `& w' r
- @$ ?, i' h" m/ ]* b
〖下载地址〗
4 K/ M! E9 R! G' ~
! G/ v: Y3 B, z7 _. b* U) k8 O4 o# M& u* N' i/ l* Z4 b
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0 n9 o# i: M' o〖下载地址失效反馈〗( g, z1 U" s4 p& Q5 E9 E; g/ e
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$ Q; o% b- j2 D: Q& m* i# U( m8 h4 I
D5 V3 B$ }3 N, V& r' J% F
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