; Q) H+ A7 t, ]- @3 m5 |& Y# ^
8 \: s( z: G7 t/ o
〖课程介绍〗3 _+ M E- @5 ?
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。
5 O0 e# l$ f" H0 W5 i4 K* P0 C7 G2 s3 Q9 Z. \. W, w
〖课程目录〗6 j. i1 I2 r8 I- ~# J* I% i; b5 V0 ~
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 Y$ N' J, q( }: }* h& m- \9 x
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！.../ i9 @' _3 P- v5 }# @. r
1-1 什么是机器学习 试看
8 J0 U% p: A3 w; Z4 _1-2 课程涵盖的内容和理念 试看1 {9 L4 b& S' `1 |" h P, B4 Y
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
) |6 a7 G; o4 A8 P# D2 o' g1 O1 R' L% @
第2章 机器学习基础
7 F+ i# X! t6 X: h- t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...) ?2 c9 r: ]! |2 ]9 b. o$ |
2-1 机器学习世界的数据
! }( ^4 s0 o4 V& j# K6 H) ^2-2 机器学习的主要任务
* m0 H5 n" F, z" u2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习6 s4 w* y* j' L9 R: i
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习! H( p4 I& n8 s" l6 e
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考$ X n/ ~, |8 X/ p
2-6 课程使用环境搭建' Y! [( ~ C" w9 _5 L3 y K
1 E, y' E" ?; H% B0 m3 y
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
8 S$ k$ K5 F: X$ b' o5 p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！...7 ~- i- s3 Y5 B- S: C8 ~
3-1 Jupyter Notebook基础( o1 W0 {9 I) J5 ]+ `$ M
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令5 E' X/ b8 R8 o4 b8 N7 Q
3-3 Numpy数据基础
& Q4 q- ^& J3 `& q8 D4 q* q% P3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
0 y1 L9 i; O, Z3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作) ~+ {5 J! @( v8 x5 {. E4 r
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
5 q2 U1 Y" W+ c" n3-7 Numpy中的矩阵运算
5 _7 _! o! D! T# c3-8 Numpy中的聚合运算
1 X: I( Z1 Y! N) V% A3-9 Numpy中的arg运算
, m4 O1 K, O# E+ M% {% Y9 F3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
, x& L/ n8 |: B5 Q& i4 e3-11 Matplotlib数据可视化基础$ S4 r# m* g" W* ]
3-12 数据加载和简单的数据探索- d* h) }% x+ O% a. Y
4 i. _7 p3 d/ v! x2 |) H2 D! a第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
: V5 j8 A% d7 V Nk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...
$ x! g s' \+ ^6 c+ h* Y- S4-1 k近邻算法基础
0 h2 |& z; w4 }& F5 d- r4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
2 z9 m0 y9 C) |( c/ b4-3 训练数据集，测试数据集5 z3 O7 F6 l& |) n! F
4-4 分类准确度& @) R0 }3 E7 X- \1 ], W* y6 y
4-5 超参数. x5 e+ ^' ?9 w7 w
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
, v3 O! b0 W9 r# w" Z8 s4-7 数据归一化* t4 k/ Z6 r( I6 b2 F! J
4-8 scikit-learn中的Scaler
3 u1 J) A& `( d! a6 ]; {4-9 更多有关k近邻算法的思考/ z4 P9 D+ M* w8 ^4 A/ r& J
0 o5 |- u% |; }! [% \
第5章 线性回归法, u9 L; ]7 C/ h- X) d. _/ k
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。..., s6 k3 x* W& N, q
5-1 简单线性回归% v1 L C! X$ o
5-2 最小二乘法% x0 K" A3 M0 q+ F, X
5-3 简单线性回归的实现
- E" N" x8 o/ z/ j( p5-4 向量化
+ _5 y/ D4 ^1 q4 l5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE1 Y" F* D; {. ]1 l) l
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
2 P3 Y) @! {) o& t5-7 多元线性回归和正规方程解
n. x" K( a7 g# V; \" U+ r$ `5 h* q) [5-8 实现多元线性回归
! ?7 O( Z2 D& {$ y s5-9 使用scikit-learn解决回归问题$ r6 C& g3 p7 W& F
5-10 线性回归的可解释性和更多思考
9 e/ G- R: E' u& y" t3 n( K7 U& A% Y$ h$ U7 ?& n/ r
第6章 梯度下降法
6 ^: m4 s+ B) }* Y# Q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。..., K6 k* b& u" n
6-1 什么是梯度下降法; W8 R/ \1 a* E- Q; C
6-2 模拟实现梯度下降法+ y" X4 e+ o( d$ M& Q8 c$ H
6-3 线性回归中的梯度下降法
( q& u; S E E8 b6-4 实现线性回归中的梯度下降法
+ H0 q# o' k0 X j6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
8 h" A0 L+ K, q2 I- p q- ^6-6 随机梯度下降法
, O7 s& F& E8 x$ \' |) ~6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法* T8 f1 s) d, w: s8 I
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法( @7 Y! D. x, H- y; A* I2 q L0 V( `
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
b! w' E' j0 j% q# F* J' _6 d: G% V* m: w5 A6 x/ p' t
第7章 PCA与梯度上升法! M/ ~& @6 h3 m T" E; d# N
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...
- g5 ]- n. c& C& H7-1 什么是PCA
: K' K; y, l! w9 {" T( u+ H: M7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
& A/ [5 K% s0 r" I7-3 求数据的主成分PCA
: O: e7 A) c6 r* ?7-4 求数据的前n个主成分 j3 C" b7 d3 N* D
7-5 高维数据映射为低维数据; Y( w! |/ v. s! o
7-6 scikit-learn中的PCA
0 l5 m1 H& O$ d- a$ f+ M: c( A7-7 试手MNIST数据集1 r; B7 g% }& c0 _1 R- S) s
7-8 使用PCA对数据进行降噪
- n. }! o9 |- X8 v! P1 z7-9 人脸识别与特征脸
$ M8 q" @, e s$ ?+ n H, c. h
. X6 L+ _) j& c ~/ z) {第8章 多项式回归与模型泛化
[9 j7 C* q 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...
8 W* J% x0 F) z9 \8-1 什么是多项式回归
6 \0 t4 f5 v {8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
+ ]3 E# c" J, ` U g8-3 过拟合与欠拟合
$ h7 W9 X. [$ e8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集$ a v9 u x" ^- Q
8-5 学习曲线
0 v0 Q: C9 L. D8-6 验证数据集与交叉验证9 }1 i) b% w% u! i' `; s0 B
8-7 偏差方差平衡
1 U/ ^! _ ?; Y3 m$ ?2 X( c/ o8-8 模型泛化与岭回归
8 T6 j' x( e5 D8 j7 d8-9 LASSO& J- W: w8 j9 Z1 U8 @
8-10 L1, L2和弹性网络) y. J! n2 ]8 s' Y" B9 D, _
- W! r* Y' z& r9 J8 I
第9章 逻辑回归% k- D( A0 N" |4 d: h8 i1 a' 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。 ...7 \& E6 y' O+ l/ G. I
9-1 什么是逻辑回归
( Y7 _# Q* Z2 F, D7 f9-2 逻辑回归的损失函数
. |/ q Q! s/ D L* j9-3 逻辑回归损失函数的梯度. s, v( z0 Q6 n+ W: y
9-4 实现逻辑回归算法" X2 r" v; K/ t5 i9 E/ K& I
9-5 决策边界
2 |# F" a5 ]# w. s% V* J9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
; S n8 G) m4 e9 {! m9-7 scikit-learn中的逻辑回归
; ]/ S4 _$ g7 j. F0 N, m9-8 OvR与OvO
3 _% s% a6 Q' G2 P& v! W4 S8 k; P0 b
第10章 评价分类结果' {2 M4 S/ U5 K( d& A2 C( p' S; o5 g
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...# D! x; V) }% A) N% b
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵* s, Z1 I6 u3 ]4 Q C
10-2 精准率和召回率' M1 S8 T; S% B- a7 w5 A4 O: ^0 @8 J
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
5 v: j) L, D2 d( j# w$ m- q. j10-4 F1 Score
$ m0 H0 I% z; r) @10-5 精准率和召回率的平衡2 ^/ k+ s+ U( R# t2 C3 `" D
10-6 精准率-召回率曲线
1 X# q- b% ~9 d* b( D- W/ I10-7 ROC曲线
* M7 s' O, {$ o1 ]4 @( ?% I10-8 多分类问题中的混淆矩阵
* d) h+ {2 j7 H4 `8 D3 \$ @7 @2 e! \: Q
第11章 支撑向量机 SVM9 f- _; B3 x6 s' q' K E& G; p
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 V" x( N0 j3 m o
11-1 什么是SVM
8 k9 j4 Y: `7 }& M8 W$ D11-2 SVM背后的最优化问题. L) y2 [. W* A. [6 n. ?
11-3 Soft Margin SVM
' k8 b) N: ]: v11-4 scikit-learn中的SVM
8 p+ Y! ~9 `* s11-5 SVM中使用多项式特征和核函数9 ~; F9 C2 {' m; W6 N9 c
11-6 到底什么是核函数: a( j/ Q/ ~2 r8 D) [8 E- C: c3 m3 R
11-7 RBF核函数
& L9 {) [" u0 o+ u# M! z' X: [11-8 RBF核函数中的gamma
+ k+ y5 A* G2 g, R' {4 m* v+ X11-9 SVM思想解决回归问题
: Y" j% x# j! U1 R c9 \( X' P
- ?- h# E) J. s2 q l0 e! _第12章 决策树
* [' e; z Y4 i( `# ?7 K( f% _在这一章，我们将学习另外一个大名鼎鼎的机器学习算法：决策树。决策树本身非常简单，背后并没有复杂的数学模型，但使用好决策树也有很多技巧。我们将深入了解什么是熵模型，什么是基尼系数，怎样使用决策树解决分类问题，怎样获得分类的概率，怎样用决策树解决回归问题，以及使用决策树的注意事项。 ...
' g. p) i7 }6 l8 g: w12-1 什么是决策树
g- G% o: |" i0 [+ o# f12-2 信息熵; \* {0 v; j% z. X6 E' y7 u
12-3 使用信息熵寻找最优划分8 j; J' g# @ l y" R- h4 @; r
12-4 基尼系数
& {3 c: V7 B0 N12-5 CART与决策树中的超参数% A3 _$ t R0 ?& v% A( n
12-6 决策树解决回归问题
" C7 `# _' _1 s' R12-7 决策树的局限性
$ H+ m9 ?6 u2 Y1 w/ ?0 s
8 B1 K- C6 _- D3 X第13章 集成学习和随机森林+ {' V; _: A; q: O
集成学习的思想是机器学习领域解决问题的一种重要思想。我们将从集成之前已经学习过的算法出发，进而引入集成学习的经典算法：随机森林。我们将看到集成学习的威力。在这一章，我们还会对其他集成学习的思想，如AdaBoost, Gradient Boosting, Stacking等算法进行介绍。 ...
# c: c0 K5 Y0 h, k# B. d' L13-1 什么是集成学习
) L% G" K+ J# ~; t6 p/ w13-2 Soft Voting Classifier
" c8 }# `, W! y) q. H' I- Y. P3 T13-3 Bagging 和 Pasting
# J8 T* R7 {" t& E4 T13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
9 T$ k. M+ r0 M9 i9 W( e3 S8 y n13-5 随机森林和 Extra-Trees4 y9 b, d/ A& ~5 E) p& s* ~+ h
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting1 g! D% a! w5 ]- l' I
13-7 Stacking
% M2 s1 _- n+ T4 @, S2 y) G# p
( y+ j! K: u" S( C: n6 H# \3 `第14章 更多机器学习算法
/ l" I: f, Q2 J. H: i) [/ S$ N相信通过这个课程的学习。同学们学到的不仅仅是一个一个零散的机器学习算法，更对机器学领域解决问题的方式有了一个系统性的认识。学会了这种思维方法，相信大家都可以更好地继续深入学习机器学习。在最后，我将给大家介绍scikit-learn的文档，希望大家能够借助scikit-learn这个强大的机器学习库，继续探索机器学习这个当下...& A: f! ^ m" A( u# i9 E6 p7 @
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
; Z2 M9 l% Z4 C! x9 a0 q$ G7 b( w14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？8 a8 \) k; I: \% g3 j
' d; e2 v. R& E" Y1 x3 j; q' Z- @〖下载地址〗5 j P; k/ H( N1 |* Q7 n: v2 q
- ?- w9 d, n/ k; V
7 E6 P' b& |( _& J' D9 @* }----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------: ? }5 G! ]$ k) s% m
# a7 D, H1 C: O9 q- s+ T〖下载地址失效反馈〗
$ `( F2 g# Z, S5 F6 f k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
' P: J$ m# G/ A3 r2 e' ~( X) V0 x
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$ U# O5 I$ s8 @9 E: i; M- {
〖客服24小时咨询〗2 @; n( f7 M7 Z2 P& f5 y+ v. w6 m+ N
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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