3 S0 r% J. J7 }4 M( e9 \
( E+ R2 k6 _# ?+ U〖课程介绍〗
0 R2 I' D6 f1 `9 e# [6 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。
- X! [+ J& q. D+ i: ^3 p% }3 [2 P, t, A: S, @& o$ j/ \7 s+ Q
〖课程目录〗
# T1 G6 W4 X' b( V1 q第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
6 w: b8 f: r4 ^6 F* H, C6 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！.... a9 l9 ~) F% e. |/ \
1-1 什么是机器学习 试看, ?0 r9 q$ [: A6 P# d
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看" @0 q1 N& G1 r8 c
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看9 M) ]) q7 B. r M' x
1 }$ x; L( } c k0 p& W$ q第2章 机器学习基础7 G4 d2 X. ~0 q* h7 v
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...$ W: ^& I$ Q/ o2 q& Q# w/ q( N
2-1 机器学习世界的数据. H# d- k* r; z& x6 C8 y* l
2-2 机器学习的主要任务, g& W/ O6 y7 ^
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习: l8 {6 g- U$ Q! r1 @1 \
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习7 s. R$ N& c% M# x' h, c1 D @
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考) h6 A3 Q% _. k' U3 o
2-6 课程使用环境搭建
, ^9 `1 L, _+ t# V$ u" e4 t
6 f! Y8 H9 @. ^: v. D# }6 B第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib9 x' s1 b# [) C( I. t& b9 _, e
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！...
- Y6 @5 W' U% f9 P3-1 Jupyter Notebook基础
: [. ^* k/ D3 R8 Q% I, `% D7 P3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
# c; g1 Y! I5 D3-3 Numpy数据基础5 |/ ?# U) C' u: b
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
: @0 B a) z* Y( [3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
6 {4 B1 g. I) T* h3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
' S9 e6 U# K3 c) p' V6 u: y* E3-7 Numpy中的矩阵运算" A' q- F/ [8 s, _$ [+ X
3-8 Numpy中的聚合运算
* I# F; y" T$ r" g+ C: g3-9 Numpy中的arg运算) e" H, r0 e- O% I8 U" W* t
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
3 Y0 E$ R' E/ N3 L) l+ g. S) n, I8 Y3-11 Matplotlib数据可视化基础# ^$ l# y& `: ^6 f8 t
3-12 数据加载和简单的数据探索
4 u0 T. n$ o! B1 d+ n
5 k) J) U2 v/ `; R: b2 F$ t) G第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
5 k+ s. w; C7 V+ W2 M) ]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...: L% I% P/ v; ]7 W; p3 R% Y8 H
4-1 k近邻算法基础7 O& X" H8 O: o* J
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
1 m8 ^. \ v5 h4 O# p4-3 训练数据集，测试数据集* x/ E" d+ S& n# j- |- }% r- |! m, z
4-4 分类准确度- z7 ^, _9 @- d; w2 c
4-5 超参数$ n9 j3 {& L; x5 U$ R% K
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数* }, t4 \% p5 F6 y6 `
4-7 数据归一化
6 `, W6 W' s: m+ ?4 t4-8 scikit-learn中的Scaler+ s! N8 h- T& g/ v+ k' h
4-9 更多有关k近邻算法的思考
6 {# c% u) t% ]
2 @# N% n% c+ @$ h4 \第5章 线性回归法
1 M& {; L0 K/ g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。...' G# q n }7 @1 B: V3 L, ?" j
5-1 简单线性回归) \6 y3 L) U. X; U0 q; o7 e$ @
5-2 最小二乘法+ w' ] l! U6 A% g( S
5-3 简单线性回归的实现
! P7 A6 R3 C, s" Q: \5-4 向量化
/ w4 @9 Z! h# ~/ h5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
3 L1 `; s3 R& w+ R q! _, V0 m$ ~8 _5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
, W1 s5 N" s- |7 I- N* Q5-7 多元线性回归和正规方程解3 {: W8 ?1 [ e2 X
5-8 实现多元线性回归
. d* C9 Q1 L" k0 `/ `5-9 使用scikit-learn解决回归问题
: w# u8 }0 {, V4 I5-10 线性回归的可解释性和更多思考: }) }9 D6 f4 O' v4 ~& c
, _8 }; l, C- C
第6章 梯度下降法
; y, O( o7 j: y# v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。...2 P4 A& v+ x- q6 l5 O
6-1 什么是梯度下降法( p/ N, h% Z- H. r7 d- u
6-2 模拟实现梯度下降法
: E; w0 g" i' K% R: {! Q6-3 线性回归中的梯度下降法
) h. Q7 l3 J" G1 a( K& P4 Z6-4 实现线性回归中的梯度下降法
+ Z1 t- X" [: k7 Z0 h' B8 l o a6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化, N% t5 A5 f- s" x# t# y
6-6 随机梯度下降法
. ]5 ~/ T3 h/ s8 n9 F9 a6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法0 S% n) P* n7 o
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
% }0 ?* n, T& V6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
) Y+ [6 |" o& D6 }+ D% t* z2 V3 d
& N/ ^" a. O: H第7章 PCA与梯度上升法+ \* n3 Q: y; x" x% ~3 N: y3 ]
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.... B, T4 h) W7 r5 X
7-1 什么是PCA) v7 m! i0 f4 s- h" P
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题& c6 K& K( R% S' A
7-3 求数据的主成分PCA
0 _. m7 y( I+ S, }) x- Y. Q( A7-4 求数据的前n个主成分
1 ^, ?" {3 N, L0 l7-5 高维数据映射为低维数据3 ?( P, g- _& t' s! e% U& a7 v8 E
7-6 scikit-learn中的PCA
7 j0 M, o' D/ R J6 s4 x, y7-7 试手MNIST数据集$ {: y$ W, g4 A1 S J( I7 S7 G
7-8 使用PCA对数据进行降噪1 A! T- `" T; u2 q; ~' A
7-9 人脸识别与特征脸4 O5 X6 K/ m( t0 o$ Z" L' v5 J
, F' D2 A' H' R第8章 多项式回归与模型泛化
) d3 I( h9 ]! V% x& m4 E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...) H& s5 T+ n2 z' e7 K
8-1 什么是多项式回归& _! v" w+ F* i% h
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline. g. U+ Q& h# i
8-3 过拟合与欠拟合2 U! T% Y. Q" O, O
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
e! G7 \* @4 [5 t. b' p8-5 学习曲线3 R& w6 n2 u0 Z3 A8 @1 q4 V0 I
8-6 验证数据集与交叉验证
, h; \* i5 G, x7 H/ K% a8 F8-7 偏差方差平衡
! o" d" S( Y( N# |6 d4 g8-8 模型泛化与岭回归
5 U1 B1 Q3 R2 d1 y0 y8 ^1 R8-9 LASSO
5 t0 H" u# G5 H& X4 G' s2 v8-10 L1, L2和弹性网络; R$ @5 f( R, }9 J8 n1 ~* U
" [* y u, ]: O+ ?4 k! R8 t
第9章 逻辑回归5 Y3 L6 g7 w0 H: ]" @4 ^2 Z8 r
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。 ... m8 x* K! Y! i3 ?9 X
9-1 什么是逻辑回归! R! Y' k0 L( K: u3 }5 J- F5 M
9-2 逻辑回归的损失函数
: Z# y7 g1 R. j U9-3 逻辑回归损失函数的梯度! F+ w; X2 ?; i0 P
9-4 实现逻辑回归算法. k& E; J' Q3 q% j2 C+ p; z
9-5 决策边界
, S9 A( m! I% ]$ @9-6 在逻辑回归中使用多项式特征* m, x+ f V% r5 B) R
9-7 scikit-learn中的逻辑回归; [; ~% [" m7 F. D! Y- D
9-8 OvR与OvO
, [) b Q1 L$ O& P. H5 y, O- ]& y8 v1 ?( s% p3 }# U$ ?) j1 Z1 }
第10章 评价分类结果5 _* ]5 ]& _ O& {$ {
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...
, o; _$ S( i T5 g" x1 {10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵$ `8 m* f$ b$ H- p4 |5 s3 m
10-2 精准率和召回率( W" B$ Q# T7 @
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率4 a. _/ t t; A" I& j5 o
10-4 F1 Score
$ Y) o+ ~) R% S) q5 @. t8 z10-5 精准率和召回率的平衡
* Y9 ^, U$ A$ L J! L) {- {10-6 精准率-召回率曲线
" u' d9 r0 ` I1 j: Y9 R10-7 ROC曲线
# l8 V# \8 Q3 ?10-8 多分类问题中的混淆矩阵
; F0 D( U3 L0 |3 p
1 S, S; Z) g& [7 o8 U; b! _! M/ G% ~第11章 支撑向量机 SVM
; e( E0 k9 P; S3 I1 C6 g" H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 p- Z3 }5 a" a; X/ y6 r' D+ [! k# V11-1 什么是SVM& j ^: \ y# c7 X7 q: Z
11-2 SVM背后的最优化问题
6 |2 j3 E- I) q+ T7 q( u/ _( @8 b$ m3 @11-3 Soft Margin SVM% P, p) H( T7 a/ d1 V- v
11-4 scikit-learn中的SVM/ L S2 W: f/ a' \2 B
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数, r: O8 C7 c3 q7 e6 F6 \' Q
11-6 到底什么是核函数
2 v% L1 e. y) a- H3 d6 t; g11-7 RBF核函数8 L# x) R$ j# i3 c( A
11-8 RBF核函数中的gamma( S. r/ y1 X) p+ q5 h! U$ {( ]
11-9 SVM思想解决回归问题& W1 p& V o F0 H, V+ ]1 t( g# S
1 x. _* T- p5 E; I第12章 决策树
' Z. P8 T' P. {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。 ...
- h8 k9 L; c E% [12-1 什么是决策树! ` o& `3 x( B* [
12-2 信息熵# {0 e4 H; g1 j8 V+ @
12-3 使用信息熵寻找最优划分
: F- L9 L; s( g V12-4 基尼系数5 t& C2 M. S/ G7 p. K
12-5 CART与决策树中的超参数
* {) p/ e* A! U" h( G12-6 决策树解决回归问题* A# C: U4 J) P5 z
12-7 决策树的局限性' L% F' U! b5 g6 U8 A0 ?
; G0 E- ?( D2 m+ D3 S2 t
第13章 集成学习和随机森林0 }. b0 [) t9 ]$ R- H
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。 ...
- Y6 D3 Y+ F1 D6 S3 [13-1 什么是集成学习
$ S6 G& V% {2 ?$ K7 s/ U( `13-2 Soft Voting Classifier
$ Q; m z$ V+ k" l2 T: |. q13-3 Bagging 和 Pasting
0 H1 {8 B# p; G, x V5 E' ^13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
O3 D7 Q- g4 z, P$ }13-5 随机森林和 Extra-Trees Z; m& q9 S7 Q7 k b- V
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
' R$ o! d5 c7 ]+ ~, _. ~, |13-7 Stacking
* X4 ~8 D( u8 j: I) G9 F* T/ P c8 s+ U( M; i; _
第14章 更多机器学习算法0 _7 ^" r4 B# K, g8 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...
& _! G6 i( U* e( c14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！. Z' x1 P% w6 D; d: D
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
4 z1 i- P" H4 R! r
# \. d3 Y { u% n$ C7 v〖下载地址〗
8 j0 N* d5 a$ j4 b# ~+ \) e" g
. S2 e+ \7 R, Q- v! K% B3 w& Q5 q' O* m' d
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------+ _% ?/ ^6 o3 o5 `- \
2 L6 N5 @, S( j! W〖下载地址失效反馈〗) A% X& d) J/ X4 [% J
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/ K+ n' t. w# S+ v# y
9 u0 P' D) S7 {9 w0 I$ k) A〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
# F2 z- D! `3 q! N' p! ]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.html
3 Z+ [9 u* O4 a! M
! X6 o" b% A' `, Z; H5 f( X〖客服24小时咨询〗- T; L5 F! k0 J
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。& Y# d, S( A9 B8 t2 O( I2 E: ^
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