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〖课程介绍〗% A+ m( k; V$ U. I, E' F3 }8 G
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。
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" w/ o+ D+ e/ J' F7 F% X〖课程目录〗
: L6 i! J6 d. l4 G* Z" D. K7 t第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
3 K3 T5 i# o& z. ]% _3 o( y# |6 F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！...8 @" n# K( G+ P+ j0 y
1-1 什么是机器学习 试看! u% R) h8 t! y. D& Q1 s
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看( G2 S% z* |: ?6 ]" U) n
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看- y; W `/ r; [5 l& T0 v
/ o( o1 M4 L L; `7 j
第2章 机器学习基础2 [" h! [# L4 e+ n9 K
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...# }/ }8 e( L9 w' O/ d6 V
2-1 机器学习世界的数据
8 R1 y6 Q% G6 z) V/ l2-2 机器学习的主要任务
f6 \, U/ Y! q2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
! f' X) b% U* V: J/ I2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
0 l8 p, }% D7 W) z2-5 和机器学习相关的“哲学”思考5 m8 Z# k0 |, g3 k* W; X$ ^' t
2-6 课程使用环境搭建% N# O4 [( l) A9 x& T
6 Y8 H0 S8 x- J& R6 |5 }; r) [
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
6 s, F5 X, }5 j8 n6 }/ U- g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！...
/ J& c' B: s6 H6 |& ?3 F) V3-1 Jupyter Notebook基础
& U# H; _$ ]& k7 M/ h3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
( F. t+ E$ K4 \5 Q( r& j3-3 Numpy数据基础1 W6 J; Z2 p p" o6 ]
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)+ @, {6 _5 r$ m' e2 m5 G/ c
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作* H- D9 q* |$ O: x/ C: ]
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割4 @ ?' X( U# g! F7 c& e
3-7 Numpy中的矩阵运算
; t: E6 a$ ^3 n: v6 G3-8 Numpy中的聚合运算3 q. _( C/ p. y
3-9 Numpy中的arg运算; O1 B- Z6 s2 x; l+ D/ i9 U2 Q
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing2 D6 ?3 u( \$ p7 ~# m) `4 ?* c
3-11 Matplotlib数据可视化基础) P4 s+ M0 r- \9 I5 e5 O- {- a
3-12 数据加载和简单的数据探索
4 s7 F) |' x- _6 G4 `4 P4 Y9 y4 j4 m7 l) ^" T
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN+ s8 C: O$ `% |( m& R
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...
& v [6 G* D- o/ N2 L6 P. B0 [3 z4-1 k近邻算法基础
& R* u$ d3 H6 E" g# O' S9 i4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
- A% x- A* Q$ ?# w) u/ T/ S4-3 训练数据集，测试数据集: {- u" f7 G( I1 ]9 n' n: P( w; j
4-4 分类准确度2 q, T: `) y0 U$ F# |
4-5 超参数
5 X$ u' C( O9 N1 B7 k4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数( \* u. k/ y( R; ]
4-7 数据归一化
4 J4 x7 U8 R0 @8 |4-8 scikit-learn中的Scaler
7 B& S6 c: \- @8 K5 L( M4-9 更多有关k近邻算法的思考
" i1 v0 n Q# h1 {( C1 ^, x$ K2 U# F
第5章 线性回归法
6 Q' R: t L% U4 H5 }" Y% {1 h& H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。...
' j# y& q' E+ g6 r* v# I5-1 简单线性回归5 g3 H" ]% P2 c9 a1 n
5-2 最小二乘法7 G" j# ^$ m- t+ R$ t
5-3 简单线性回归的实现; u4 q( a( x% u1 n9 O
5-4 向量化
" b- j$ S9 U/ D& M4 ]6 J" |5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE3 D' | x, K4 o+ y8 R' L
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared8 f( v4 O. F2 M& f% U; g
5-7 多元线性回归和正规方程解
7 p. q4 N; v/ `" Z, H5-8 实现多元线性回归
5 |* a# B7 m# h" s1 O+ [: W# l5-9 使用scikit-learn解决回归问题2 `4 G3 d( ]" D) i8 ^
5-10 线性回归的可解释性和更多思考& K2 D4 f; D! C& A' d
' l8 c& B! A* {5 I# R第6章 梯度下降法
$ o. H7 G0 l2 r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 v% S+ h1 r6-1 什么是梯度下降法
5 P) S8 z0 p/ r; J$ P3 T) k6-2 模拟实现梯度下降法
% R. ~1 W9 f# S6-3 线性回归中的梯度下降法
: K9 ~1 j$ S/ q9 @0 R6-4 实现线性回归中的梯度下降法
* L8 N' l: T& t8 f* Y- W" E6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
. R$ B' U% B0 U$ ?2 ^3 ?6-6 随机梯度下降法& Z# k6 l) d6 t* ~5 I7 m, p
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
0 y) L2 }0 S7 ^8 W) ]; K' _ b6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
* w& K+ u6 K8 ^6 o6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
/ `# ~* I. M+ J& ~6 S
1 C7 z9 o8 } e9 X5 E! o第7章 PCA与梯度上升法
9 c$ @# J6 |6 D% r3 I& o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...
! S; v* n3 M4 e9 n u1 q4 m0 h7-1 什么是PCA- p ~3 d" w* K9 Y/ T; i h
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
: I8 N, D T. [7-3 求数据的主成分PCA6 t' |# z( s' D& L8 Z _
7-4 求数据的前n个主成分7 H3 n% a9 a; c; `
7-5 高维数据映射为低维数据
7 L; t4 E% e9 b D3 G7-6 scikit-learn中的PCA
$ L& C: {4 z! T! I: e7-7 试手MNIST数据集
7 r6 f3 w( n! S: S) u3 Y4 S7-8 使用PCA对数据进行降噪) J" M* I( i3 e' \& J
7-9 人脸识别与特征脸4 i6 ], T- V$ g5 Q2 \ b
7 O& I4 m" V# `3 e$ J第8章 多项式回归与模型泛化+ |' g J( e# A, 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...
$ R. c5 {8 J' x7 E0 b( s) c8-1 什么是多项式回归1 {( j1 D2 j( l8 u ?) F8 c
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline0 ~) o6 p' r% c1 y2 ]
8-3 过拟合与欠拟合5 o( d' q5 w8 C @& t4 U
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集8 M% d( Q( C2 }1 Y( a
8-5 学习曲线% ^6 L# Q$ ^9 c
8-6 验证数据集与交叉验证
: t) \4 J+ C4 _6 y6 p$ L4 i8-7 偏差方差平衡0 E0 d% K7 M) u; R! A+ t
8-8 模型泛化与岭回归
: M2 E. ?5 _/ Y. ?( X& n$ H5 a4 \6 l8-9 LASSO
3 B! d2 c' f% }% @8-10 L1, L2和弹性网络6 Q1 y1 s/ U5 C' ^7 \) o/ g& {
. Y. M: _2 ^9 l; P( ]# E4 d
第9章 逻辑回归
7 K- G/ e- Z5 Q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。 ...* Z$ v4 S: E! { k% m7 t& a1 E/ t
9-1 什么是逻辑回归
' [) s! B/ P( W3 h) X9-2 逻辑回归的损失函数
4 A9 G# t# N# E2 j' e: v+ W$ L' K' m9-3 逻辑回归损失函数的梯度& W7 k8 O4 t; }4 J- V; _
9-4 实现逻辑回归算法& v* P0 y- e! S
9-5 决策边界
, R3 t1 ^6 z. j; u4 e$ `9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
3 X$ D6 h+ k+ B. H9-7 scikit-learn中的逻辑回归4 y3 S; x: J: q, J, C
9-8 OvR与OvO+ H7 W- o8 p2 b5 I+ T+ q; h
; |/ Y/ X0 N$ n, F0 j
第10章 评价分类结果" N+ m! Y5 O6 a! G1 K
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...
7 v* A1 a! _- V9 [: a1 s10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
; ?% [4 l. H% O; E# h% |6 s+ U10-2 精准率和召回率
; b2 l$ _4 |4 W; U; ~. r$ F* f M10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
% g" z+ }/ E X; I10-4 F1 Score
- `$ L( {0 L7 _1 [; P10-5 精准率和召回率的平衡
+ K; c( @+ I& u0 r+ D7 q10-6 精准率-召回率曲线# _9 B' P/ }5 c/ r+ x3 }8 X
10-7 ROC曲线
& z3 L3 C, D0 ^3 C4 |' H10-8 多分类问题中的混淆矩阵2 o/ l3 `$ _7 G6 F. y! l1 J
( x6 h( O b. L/ o第11章 支撑向量机 SVM
! S% ^$ ^8 i, |2 ^2 t. [4 k( H" R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。 ...
) E, f' t4 J% s* J11-1 什么是SVM
/ b$ D7 O' t! y/ P; z7 y2 q11-2 SVM背后的最优化问题
! I: b2 g0 s5 r! I- Q3 Q$ \! |$ \11-3 Soft Margin SVM# r2 i w7 P9 x7 b& J7 z7 v% J
11-4 scikit-learn中的SVM
; g; s/ ]0 g5 t: w, Y* Z11-5 SVM中使用多项式特征和核函数# s8 @8 ^& \+ y2 O! \; s; r' G
11-6 到底什么是核函数4 ^! _( ?% }# @2 U
11-7 RBF核函数. E" [) ~5 y# p$ m
11-8 RBF核函数中的gamma
, |* L1 o3 l/ i7 G5 ]11-9 SVM思想解决回归问题
3 V _! ^( _9 S; y4 B' [8 S3 \2 F7 i' J4 Z u' g
第12章 决策树+ T/ i' Z& s2 D
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。 ...
* `2 g" p: J6 L4 c12-1 什么是决策树4 g! E+ B) V4 s8 C
12-2 信息熵2 B& L# t# J: U+ T; j5 i+ Y
12-3 使用信息熵寻找最优划分0 n0 ?, Y* B) H8 [7 t
12-4 基尼系数: K7 S* d' o* D9 t$ b- |) r" t
12-5 CART与决策树中的超参数# D' T4 r) ?( {7 k6 r. X% } G
12-6 决策树解决回归问题
+ }8 v; x! E9 P1 r3 b$ U3 c8 Z12-7 决策树的局限性
- }* R! T6 j. L% c+ C- V1 L& S2 r
+ L9 ?! {; D7 j1 x2 j1 x. X第13章 集成学习和随机森林, l4 ~ E" {- l6 i: w' Z
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。 ...
( V: F& O2 r5 J8 g13-1 什么是集成学习
# c! r, x% J U9 W0 q# U13-2 Soft Voting Classifier( E* U+ D R* K
13-3 Bagging 和 Pasting
# [/ }, i5 R- H8 a13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论6 C* z2 j P- W1 {+ d
13-5 随机森林和 Extra-Trees+ R5 T0 A- B+ t4 U
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting1 L& A) [) l. ]: v
13-7 Stacking# f* m( l$ w( [ {
+ O% y' M# W( x0 t- y9 F- i9 z第14章 更多机器学习算法1 L" t( c& t, j; s3 N
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...- G( s1 I$ w' C3 t2 @/ U
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
2 C5 \) f# A6 K1 U14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
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( V* n3 H" k8 @9 p B. Q( x. T〖下载地址〗
, i1 ~3 F1 n% p1 @# D, Z* l# Q3 u" H7 A# D/ w- [
9 K! E5 i' H/ J3 P----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------# m @8 t' ~5 Z* G5 r
: b9 W8 B8 | z〖下载地址失效反馈〗
& U$ i3 M3 b* P5 w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' g7 B; L/ ~4 g5 R- X
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$ e# p) Q: T; L2 W1 u, I〖客服24小时咨询〗- z( ]0 Y6 Z1 D" J
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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