( O& p) {9 n$ A. E: a
# A" b, h U6 \$ ~3 x% O$ f〖课程介绍〗
" K) y( }$ J5 g, ?- j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。
' g3 E" }+ z0 ]/ A5 S4 x2 Y
4 i9 n9 J0 \( `3 L; N〖课程目录〗6 W1 U8 c. @! ^& D& f* J }0 X
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
, t. `0 n. g8 p0 {! v) Q6 L+ A# V欢迎大家来到《Python3玩转机器学习》的课堂。在这个课程中，我们将从0开始，一点一点进入机器学习的世界。本门课程对机器学习领域的学习，绝不不仅仅只是对算法的学习，还包括诸如算法的评价，方法的选择，模型的优化，参数的调整，数据的整理，等等一系列工作。准备好了吗？现在开始我们的机器学习之旅！...! ?8 f( [; h& L) Y6 A1 L+ @4 R
1-1 什么是机器学习 试看
, n; f* s! [6 Y" l& @1-2 课程涵盖的内容和理念 试看( g+ T" c, ]4 c8 F ~
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
4 K1 b3 C3 g. a+ n
. B ]. C% x5 C第2章 机器学习基础1 g4 j7 Y8 h: b% m3 x) m: Z
机器学习到底是什么鬼？这一章将带领大家深入理解机器学习的世界，让大家去熟悉那些看似陌生的专业术语。监督学习，非监督学习，半监督学习，增强学习，批量学习，在线学习，参数学习，非参数学习。看完这一章，这些概念你就统统了解啦。不仅如此，本章还包含相当深刻地和机器学习相关的哲学探讨，让你深入思索有关机器学习...
9 v/ C; o a) F2 e2-1 机器学习世界的数据) R) u9 A0 X( y+ k& ^& Z: w
2-2 机器学习的主要任务) u* p* n/ `( _$ @ a+ @8 V
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
$ U$ ?. i* B4 m. i w1 V2 d! C2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
! |2 N* Z& I. o$ Y, }1 N2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2 H( r& `1 \) }/ c8 x
2-6 课程使用环境搭建
$ t6 K5 x# k7 `( A( G9 o5 D: z0 S- G$ A, Z) y$ N
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
* s9 d9 T3 K) I4 _* ]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！...8 `* E7 R. P {- D0 s. [. @+ D8 K
3-1 Jupyter Notebook基础2 a9 n& m' C! y' Y5 ?8 D
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令8 L+ b9 i: n3 n0 }3 L: A( ]
3-3 Numpy数据基础! [) U& i$ r8 \; k @$ e
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
3 S8 _+ D7 p4 |; M2 J3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
9 M. a$ [, F( K7 x8 K3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
3 B& y4 m- b- I+ ~% u5 B j2 ]3-7 Numpy中的矩阵运算
' \3 c' A# \+ d, ?4 Q3-8 Numpy中的聚合运算# s+ D( i; z0 t% h6 y0 r
3-9 Numpy中的arg运算
3 l* K5 Y0 P n. @' H# o3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing% g" M# Q. T: ~3 m d! @* l8 R
3-11 Matplotlib数据可视化基础
/ @) V& h2 U! l/ n$ _: d3-12 数据加载和简单的数据探索9 g# q/ Z1 I, u$ J* p
* f$ Y0 u- [: s/ f% E
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
s/ o! ^4 }) W$ A/ I% Yk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..., d& |. l$ P2 t& y+ b$ x& n, U! Z
4-1 k近邻算法基础, K7 K. K {0 S3 z
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装& H/ K2 g" u4 f- N+ Z
4-3 训练数据集，测试数据集
4 z) u3 a; c0 j8 |" h4-4 分类准确度
, R! T. ?( i5 p! a4-5 超参数) s5 L' p+ V9 B
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
q0 X5 I6 n7 c2 o% H4-7 数据归一化6 r0 t( M7 I/ }6 c9 p
4-8 scikit-learn中的Scaler3 A, ]5 A& x" W/ J
4-9 更多有关k近邻算法的思考 a, e H- P: P5 S; j' L: T$ Y
5 r- N& w, z4 `3 m* P5 w( d
第5章 线性回归法: V& }% R5 z3 k: s1 M4 Z! 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。...
2 a& w) p/ ~; \$ I5-1 简单线性回归
8 [! e s( k0 \9 Q4 k0 l) o# X5-2 最小二乘法
) m' K% f8 m D# B# A3 w, q5-3 简单线性回归的实现
4 V- f, Q/ f9 |9 S: w% Y) S5-4 向量化4 G' k% M2 W: y# c* o
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
+ U! G5 x. Z& ^) b& S9 B- k5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
; W1 w9 N; U; D" W6 p& y3 `5-7 多元线性回归和正规方程解
7 N% {6 h/ U' x5-8 实现多元线性回归
' T) \+ Q1 a4 o P" C0 M3 Y5-9 使用scikit-learn解决回归问题
. `- |/ h4 w1 x+ [8 b* J5-10 线性回归的可解释性和更多思考
8 @& d7 y# u1 e" p) g# n3 Q: _- T3 y) E! L- A
第6章 梯度下降法8 O; Q8 R1 S' R [# I" S
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。..." q f& o$ L8 t) I+ j
6-1 什么是梯度下降法9 n( f7 o4 K4 @
6-2 模拟实现梯度下降法8 S% g/ X0 K7 z. K; O0 }2 [7 [
6-3 线性回归中的梯度下降法
* C$ I) r# B/ k# D2 G0 z6-4 实现线性回归中的梯度下降法
! o, Z/ s6 z7 s6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
1 N4 l& o u! B$ L7 _& K4 M3 V c6-6 随机梯度下降法. }3 l9 h. X7 p2 F& {* q7 O% [
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法; F7 d, O& [/ S. ]& W
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法+ I9 `0 D1 C) o" Z* V8 M5 Y! K& J
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论1 K1 d/ [, |4 P7 P) C' B& O
, V7 K2 q+ S1 `
第7章 PCA与梯度上升法- n2 t* Y& [4 j
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...
, [% I6 q6 M1 {6 W/ M8 d3 P7-1 什么是PCA2 ^2 C8 l, N( y- k, G
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
- X0 C* H% S. u; M5 q& m7-3 求数据的主成分PCA
8 \- |2 Z* T' S3 n: z' A5 ?7-4 求数据的前n个主成分9 a& z- @9 B. E+ B. i t- j; Z
7-5 高维数据映射为低维数据
* M& c3 r! c: a1 k$ ^% I. P7-6 scikit-learn中的PCA, ^3 z% T$ X0 R9 u! G
7-7 试手MNIST数据集, n7 F3 t6 X# b6 I r
7-8 使用PCA对数据进行降噪# V( s; Z, s% A' s
7-9 人脸识别与特征脸9 H6 t0 C: Y1 z
# m6 e# q5 w) C" R* u
第8章 多项式回归与模型泛化7 g( y) ?/ |9 H; a1 s
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.../ f- l" S8 }8 T5 F* s C: m. `( N
8-1 什么是多项式回归; K9 W; d h$ A7 _3 x, F8 O8 X
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline) Q" d* p/ f8 C( w Y F" A! I
8-3 过拟合与欠拟合
( W$ z, z$ m2 v8 b) w8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
5 }* I% }7 j1 y5 ]* N( H# ~8 X& n8-5 学习曲线
! `( L; [) ~+ D* F3 q8-6 验证数据集与交叉验证
9 _/ e% J) F( t* t' D7 x8-7 偏差方差平衡, q% y/ E6 _' e& j; F: M; C
8-8 模型泛化与岭回归
" b- P: i2 R" d! q6 i) c3 A8-9 LASSO1 q! S7 N+ Q5 \1 u
8-10 L1, L2和弹性网络
1 V& G/ I) b% o" g1 G6 w: B
3 h2 x& Y0 u' }+ C第9章 逻辑回归+ W* @) r) U& [- W2 z2 A
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。 ...: m% h4 y1 }- j& X: X5 r
9-1 什么是逻辑回归$ T% |- e) T9 p. q ` y
9-2 逻辑回归的损失函数
7 P: N2 R9 o0 i4 W( A8 ^( @' K9-3 逻辑回归损失函数的梯度
W' s2 w, E& ]% P2 u* b) P: k2 H) |6 Y9-4 实现逻辑回归算法: }+ U/ H; ~4 ~
9-5 决策边界: }7 o' e/ m. W1 c: D% C' x: i* W( F
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
, S, S4 }4 k5 n# C" W% o. B9-7 scikit-learn中的逻辑回归3 G2 X+ G6 {5 d/ [
9-8 OvR与OvO
5 Q& y5 x/ I* ], W8 m! {- H9 c$ m. R8 P6 S! Z4 D4 a* R& L
第10章 评价分类结果; r4 j0 T' d7 X0 u2 a9 r
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...3 j1 v+ ?1 Y9 A' l+ w1 p
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
' y9 g+ D' J' [6 b1 D, D, O10-2 精准率和召回率4 _4 d9 m5 g% d1 }4 I
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率% c6 P! P/ Y. g1 q" |3 X# x
10-4 F1 Score" F4 c4 s+ T3 o5 V' \
10-5 精准率和召回率的平衡
r2 H! \+ a9 `) v. k. Q10-6 精准率-召回率曲线
0 q/ w: [* E' v& n* B: J10-7 ROC曲线
1 d4 b( T% h2 \- H3 u& u10-8 多分类问题中的混淆矩阵3 J) Z3 m5 Z3 |
& l7 Z9 b. w6 ]# `; P3 _; }8 _第11章 支撑向量机 SVM
/ ]. k6 ]- j# i& R1 `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。 ...
* e4 Z9 c9 b# E. O- O11-1 什么是SVM
) O1 h$ R% ^0 @; `11-2 SVM背后的最优化问题
! [1 R- R5 z# D: ?. q* V4 ~11-3 Soft Margin SVM' T e# y8 `0 Y& e
11-4 scikit-learn中的SVM$ K, L2 l, }6 f1 y% e* n
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数& ?& D/ v& w6 J ]% \2 n7 q
11-6 到底什么是核函数
8 O0 e2 J! n. Q& {4 V2 x' {11-7 RBF核函数+ T0 v/ |7 ~8 |+ H/ W3 _- j
11-8 RBF核函数中的gamma6 e/ P& Q6 h; x- |% |* j
11-9 SVM思想解决回归问题
' v8 K( [6 U0 H$ [. ^# _
4 {2 F0 i7 o5 R, k第12章 决策树8 \# U* a1 ~( h$ f" ~! ]" D3 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。 ...
$ B6 p$ X" e5 H7 }" |- N12-1 什么是决策树
3 q; o: J/ m$ V3 V. X n12-2 信息熵
* _- `/ `4 [. I: x3 I12-3 使用信息熵寻找最优划分% l' M: w G8 l- a# \' w
12-4 基尼系数
0 _# O* I) B: g& H/ ~" {12-5 CART与决策树中的超参数
. L9 _; w; n0 g _# L7 d7 _12-6 决策树解决回归问题% I Q; w/ y7 _
12-7 决策树的局限性
4 R% E+ z3 P; _9 a% g0 T7 o. u1 _) V
第13章 集成学习和随机森林: `1 x: }. [$ d7 f
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。 ...
# ]; e3 n B. a, ^% y- p1 r13-1 什么是集成学习
. N; c0 [0 M3 m) D13-2 Soft Voting Classifier
; T( m4 O/ O0 d; X! d3 h13-3 Bagging 和 Pasting0 f( d4 X9 E2 x1 b
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论( k- ^" \) j$ d- v% A k& n
13-5 随机森林和 Extra-Trees
3 A" O: i M& H3 r& V13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
9 z( V6 L2 y& L+ u K' m( v13-7 Stacking
# r+ d$ V7 A. g4 e: N: m$ l5 B/ s, E/ q6 U/ X" g# K
第14章 更多机器学习算法
( G; K, h- L1 T; s. ?+ w8 b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...
. |4 C; u4 X) ]* b14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
4 I; i _% Q2 p4 N8 n! g14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？0 l1 Q- e( S- W# J" J2 E( k0 _' o
: b1 z' V6 f% f4 C& O, [. b
〖下载地址〗
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" c8 Z2 ^3 g0 A1 f+ j7 ~ {8 K〖下载地址失效反馈〗
: j. d1 w: q A! \# t- ~; i' p! {# y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
1 m6 i: r9 \+ u, P; d: H0 I2 Q O% s+ g, g/ s1 @. q
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3 n# E: P& ]7 J; m+ L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
7 R6 \' F e' o! P7 z: E5 `8 N
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, v/ K# X8 I# D; O有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。) H% i, d- t; B& U G. Y
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