% a/ L+ r' W9 ~& L% {) l/ M. ]
〖课程介绍〗. U: b% }, y5 |+ ?! ]! f
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 }$ Y) M' H1 e4 Q
2 T+ ^; B5 y$ i* B〖课程目录〗
) D1 N* q- ^1 l7 p/ z第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习- \& f, V( z5 v7 Y4 Z4 t
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 M* u1 p- q. t A4 F7 t0 h1-1 什么是机器学习 试看& ^6 X( o5 G* M8 r2 o1 Y. W( t
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
f9 l" w u9 m% ]1-3 课程所使用的主要技术栈 试看) R8 c) T! I4 D- s- D
+ b0 \+ R6 N9 X4 _
第2章 机器学习基础# X% U0 M7 X5 B+ b
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...
' y+ z3 {% k9 K0 {% }2-1 机器学习世界的数据
% v6 ?; r( K9 h0 Q/ K& k* S2-2 机器学习的主要任务
# o/ _; F! a9 {" ?' z, Q2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
0 o0 L3 n! ?. r2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习( `, y: O4 K4 ?+ D6 D4 I4 V/ @, J3 R
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
8 w$ U* S4 h/ {) t; i+ ^7 K2-6 课程使用环境搭建* {1 ?# L# z+ y9 l
/ H7 o, J' {, [; G7 a9 S6 ~第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
+ @" a1 G, o- d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！...
5 R* b1 g% |! {" K! D) B0 J3-1 Jupyter Notebook基础
, }1 B" K' m3 | W1 j3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
/ C8 i7 K5 ~" I! }. Z3-3 Numpy数据基础
6 A3 y' X4 ~6 Y3-4 创建Numpy数组(和矩阵)& M3 q& `/ S5 Q7 c+ k# t
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作! {" K. Q" f0 B( L8 m/ U6 `& {' C3 O, g
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
) k$ H+ F3 D! W4 }3-7 Numpy中的矩阵运算
8 I9 i8 ]; J2 I7 k z3-8 Numpy中的聚合运算9 S8 o2 i* ?4 i- ~: |
3-9 Numpy中的arg运算8 E& @# u. |% j5 x- B, Y: n
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
1 |% v7 t4 e, ~/ G6 e0 p" |( C3-11 Matplotlib数据可视化基础1 J# {5 t& J2 A
3-12 数据加载和简单的数据探索
+ m+ q* m# @: x @
' W0 W2 z. W8 g$ v6 H3 W, T; J第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN' _# @/ q0 h ]; X7 ]2 @
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...
" y0 i# @. U( v+ O/ f9 F* J4-1 k近邻算法基础# p7 P- K$ z: g) p2 E$ M, O3 r
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装6 N9 _* T3 r7 `6 t* w3 z. g
4-3 训练数据集，测试数据集
" U7 i7 X# Z0 ^) Y/ {4 Q5 D4-4 分类准确度
: X h ~0 F. F* [/ B- k. Z4-5 超参数
; N0 b( I* ]" V4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数 Y& y/ m% J. B) g8 R
4-7 数据归一化
+ o0 r" C* D ? f2 x: M' O' B4-8 scikit-learn中的Scaler: s& P- s9 ^, I2 S1 h' W1 ^% T
4-9 更多有关k近邻算法的思考
5 s% s6 n" K+ h4 Y
+ e/ P- [3 D( {0 n第5章 线性回归法
n) [. ^1 o0 |! i( Q2 g5 V! o8 N! ~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。...) p; r) h' v/ e1 O: {% g, |
5-1 简单线性回归( k* H; m& e* @; ~% ]* z
5-2 最小二乘法0 i$ s# r( j9 n3 W( q. ]
5-3 简单线性回归的实现
5 x0 d3 L- Z) A- b9 }6 V5-4 向量化7 {0 J. h0 S" j4 h- E
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE$ f9 V( A% N2 x9 y1 `
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared0 N$ X; c5 ]- |: ~ V) L
5-7 多元线性回归和正规方程解
* I3 T$ H2 O- S* I% W5-8 实现多元线性回归% N$ C# u& T2 t- ~% ^& z
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
# g% U6 C) E/ m5-10 线性回归的可解释性和更多思考
# e: u. w) D5 O, \& ~1 H" ~9 G1 u- \
第6章 梯度下降法
2 F: Z* `7 i4 O! F. ~$ r% h5 \; 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。...
& c Z( |: s1 ? ^$ a6-1 什么是梯度下降法* j% N, c1 g; ]2 C+ z; }, F
6-2 模拟实现梯度下降法
1 i( {, b5 D: o) t; v j- l6-3 线性回归中的梯度下降法
9 v3 x E" R1 S" N" f' v2 R" a6-4 实现线性回归中的梯度下降法
% i( F3 P' D) `5 {% @& H ]1 T6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
* R( [2 F# q. _6 Y% ]: f9 F% {+ h$ O, C6-6 随机梯度下降法5 v2 V* ~% I& |1 L2 Y
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法* j1 M4 b$ @& h N- l" A2 y$ T% q
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法" {! f& Q5 p4 ~
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论+ t8 N8 \9 \7 Z/ x' ]
3 K3 n( I- M7 _% \* I0 q第7章 PCA与梯度上升法
^* m7 R& o. t$ ~: g; t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 Y; _$ J5 w `+ x
7-1 什么是PCA
. u* y" _) C& X( O; y+ A5 s1 z7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
* r: h& t, h. V: b7-3 求数据的主成分PCA$ Q* ]& Q E" Z5 M: j
7-4 求数据的前n个主成分; R) }9 p) d7 h9 e0 X
7-5 高维数据映射为低维数据+ o0 {, q1 y }! d
7-6 scikit-learn中的PCA* e6 I5 I/ c/ H5 d, m
7-7 试手MNIST数据集( t3 Y* |0 t0 C M& W+ |% s7 ]/ q
7-8 使用PCA对数据进行降噪0 _+ o0 s! P" W/ X w5 `
7-9 人脸识别与特征脸# t; Y5 Q/ g* h, M6 m- Z `/ c
& r+ p/ i+ R# l( L第8章 多项式回归与模型泛化2 S! L9 g# m! m; T/ z. D3 T
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...9 w3 q- N A1 V& w$ m3 F
8-1 什么是多项式回归5 U' I; ]1 E7 s+ X5 ^ ?
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline# Q' x) [/ ~% _9 `% ]
8-3 过拟合与欠拟合
* s$ y* H9 w3 }( I7 m- J# H8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集 D6 Y/ i( z9 g" w0 q/ R& m, T9 e
8-5 学习曲线
! S% S; T; w# C3 q8 v: R# R# e! c8-6 验证数据集与交叉验证% |# N) b- p7 V
8-7 偏差方差平衡
& }7 h- r/ a+ Y0 j$ ~" L' G8-8 模型泛化与岭回归& H) ` b" G, V/ M5 G# `
8-9 LASSO4 ?- \: W/ u% G" r: }
8-10 L1, L2和弹性网络
: I- f# ~4 q0 I& `9 l. q9 s, i0 Z4 v- s, X# j+ d0 J5 ^. f, u- e
第9章 逻辑回归5 i2 \: [$ d" a, e2 E$ C/ ], t
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 m+ }3 `$ A5 Q ?2 ~3 | ~9 V9-1 什么是逻辑回归
- X& m& R" R+ P' T- Q+ G9-2 逻辑回归的损失函数+ i$ s1 g" x: `# k9 D: m4 W
9-3 逻辑回归损失函数的梯度9 q) X7 Z/ b8 [7 q0 r( {& y
9-4 实现逻辑回归算法
. C* K4 d7 G# Y! z8 K1 `) v9-5 决策边界2 j& h; }( B! x6 t: \; ~
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征3 T3 D9 ]( p7 \
9-7 scikit-learn中的逻辑回归
* p: Q1 I; d) r$ `: }9-8 OvR与OvO$ W. N- V+ ?- j# N
3 N' a: Y/ C5 U/ h1 p2 A, D第10章 评价分类结果
" m5 Y1 R- L7 p5 O% p( S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...
1 h" E6 W7 a9 O! W2 E: ~10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
, s- r, F6 q/ V. p& V10-2 精准率和召回率3 R/ H+ A) O, K1 \, ^3 B
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率- U, k2 P7 B# u2 J- x- @% K$ V
10-4 F1 Score. C; b+ f6 ?& q z1 B. x1 T; ^
10-5 精准率和召回率的平衡6 n1 c7 C; O w' i. w0 l, v, A
10-6 精准率-召回率曲线- ~" X% a6 y: \: I9 J9 B
10-7 ROC曲线
, u8 P8 `3 W- k. H- Y# F4 G10-8 多分类问题中的混淆矩阵
+ C0 a7 F- U+ ^2 |
5 P8 Z5 b" _( o6 }! M4 S) }第11章 支撑向量机 SVM
1 z# N1 {" C) D, A) b! _9 }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。 ...8 a5 [. s2 ~ q4 y! r& w
11-1 什么是SVM
9 \4 Y4 ~9 ^: I11-2 SVM背后的最优化问题9 ?: A. f* ~+ _9 [' q% Q: f+ T2 s
11-3 Soft Margin SVM2 F& v! ~0 O" Z$ j
11-4 scikit-learn中的SVM/ L/ S# N( {* U# s6 o
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
1 e7 M" a) @8 e; t* J11-6 到底什么是核函数$ f1 w$ D& _ w! S& o
11-7 RBF核函数9 s2 K6 k2 {# N
11-8 RBF核函数中的gamma
. x$ h! V" S @, m1 }2 R11-9 SVM思想解决回归问题7 }6 k; B* C; @. p# n; X s) ?6 N
" C* c0 Y9 X* P8 Y; \( ?$ V第12章 决策树
* Y+ ~" Z' }6 l9 q, c: G8 L6 t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。 ...
( e5 M9 i* m# M12-1 什么是决策树0 k2 \9 s0 j2 t3 a% \! m, Z% \
12-2 信息熵
% d5 R% u5 L& D! e0 |# {7 V12-3 使用信息熵寻找最优划分% q* U, c' p$ i6 s: _( J% K- y5 z
12-4 基尼系数
9 o# }9 m: S; Y& A/ b12-5 CART与决策树中的超参数
5 {5 Y, z( F R1 S* F% w12-6 决策树解决回归问题' c- }4 I: d! c6 B$ c# A
12-7 决策树的局限性
; h7 [6 V. B9 U9 ]+ t6 @7 Y# k
8 r3 r7 g8 v, V; {8 N第13章 集成学习和随机森林
# M! L5 y4 d2 R, r0 S# Y' k/ v- |3 A6 ?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! v1 F/ T# T# Q' A4 F9 U% x13-1 什么是集成学习
. g1 S/ x3 W5 W13-2 Soft Voting Classifier
, }6 B$ w, ^$ E! `( N- F" p. P# s13-3 Bagging 和 Pasting$ q) M {' l8 N' ~- q1 r
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论5 a: ^- a Y" ^/ y
13-5 随机森林和 Extra-Trees
) Q. q7 g1 z+ z1 e/ n13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting5 s4 ~' t/ ]* P2 o! F
13-7 Stacking
" P. O3 x0 j1 y$ e4 r6 t) \2 `7 u9 _# e1 ~7 Y3 I* @. Y
第14章 更多机器学习算法" u& A- E& U; [+ d& J4 I) R" ^
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...
! A W% s9 H0 _, e4 w7 n14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！5 K |# F7 ?' d) p H$ m( T& S
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
% h$ L h3 o7 l1 f
& A/ ?& `/ o$ u9 W〖下载地址〗8 u2 @, A# L& n% S0 r7 j( n
+ s6 A# _( n: h; s/ m0 q: r
& t, N: A$ ~" F0 F/ X( w8 o----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------! X8 r. S3 y! O# D# t8 q
/ X# ^, h. c9 J% u& M〖下载地址失效反馈〗- r' \. n- G# Q# D' 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
9 Q+ h# g7 F* V/ ?* [" a7 [7 c5 u" Q: y
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
0 d3 `+ f8 J8 \, E- S4 w6 j% q全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html8 P3 [; w. M- [ G* O
% _& R0 }+ S3 l* F1 c4 ^9 n
〖客服24小时咨询〗& B0 j# ?$ z5 m6 z& ^; T$ M. J
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。9 _: ^0 c' W3 F1 P6 p7 k( z
% G5 B& A9 ?: ~6 g: P! ^9 ? |
|
[复制链接]
Python3入门机器学习 经典算法与应用 [
