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〖课程介绍〗
2 W2 g) b$ f5 o" ^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。
C2 f8 ]5 s* N5 |& q, k* t; f- z% d$ A; f M8 C7 M o3 d
〖课程目录〗" ^4 l3 @3 L: P1 x4 p ?& G
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习; {4 ~# J/ T0 t1 p
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！..." P' I& q1 \& H1 w
1-1 什么是机器学习 试看7 X# x. n! g% ~4 E+ s
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
: T2 V5 C( C2 Q6 W1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
8 C$ t/ d+ D( Z0 F3 o
, {( E! w1 l: y# W0 g* R" L第2章 机器学习基础
& r9 Q2 Q- J6 U3 \# p9 I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 G4 w1 Z. Y: V9 R X6 ~6 V5 }2 \
2-1 机器学习世界的数据
' ?, K2 X$ D. U0 ?2-2 机器学习的主要任务1 w2 C2 d! n/ b5 [0 |6 I
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习$ o; u3 \( ?+ u# R. i" F
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习% P: M" e8 n7 r3 D2 h d! ^/ S
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
8 B1 |. w0 \' Z* V4 C) p& ~2-6 课程使用环境搭建
; u S2 r' n1 W. @; T% G, }3 H+ ?9 r3 ]
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
. Z" Y8 V4 g5 k/ y x& R; q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！...2 Z. `/ ?" _) I) X1 {
3-1 Jupyter Notebook基础
4 V, ~' Q( v$ Q5 c3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令3 C2 |3 J5 w( N' Q% G2 _2 j
3-3 Numpy数据基础2 S. V0 h* K) C$ u% L
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)! A6 a2 {4 n$ o' Z% D% O S. b' l
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
& B: X; ~) u- G7 X3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
& S, A% p& T; j$ a9 u1 e3-7 Numpy中的矩阵运算
( r/ _; K8 c" t0 N- i3-8 Numpy中的聚合运算6 ?' f' n0 K5 Q6 Y$ s
3-9 Numpy中的arg运算1 a& ?$ _; N" D8 e& B" P1 P
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing6 m- `4 D/ i1 E0 v% @- F: U
3-11 Matplotlib数据可视化基础
5 Q' ^! q: m( ]3-12 数据加载和简单的数据探索
$ L2 z+ c* H: u6 e9 W% F/ U
. O# U+ u; c' h7 ?" i3 h, |第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
! d# _* |% @3 uk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..., I0 {4 H3 N0 i) P4 _% B' g
4-1 k近邻算法基础
/ V8 p4 n7 r3 W$ y4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装6 H6 q) W. Q; {+ ?3 h. c% d
4-3 训练数据集，测试数据集
1 |; }9 ^$ |" U/ [8 K S# m. K3 t4-4 分类准确度3 h9 ~* S6 O! _* m
4-5 超参数
1 Z( e' F, i7 r" E T# n# s4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
9 n8 G/ @6 l( D) t5 J6 v4-7 数据归一化
$ R& i [6 b% T$ `' N4-8 scikit-learn中的Scaler
6 H7 T# Z+ W [: Y4-9 更多有关k近邻算法的思考
$ N. B9 Y" P" s: D1 \6 r% @ ?
; x; t1 K1 U5 j6 _$ \第5章 线性回归法
4 x* K& B. l0 Z9 k* Y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。...% p2 l7 B9 N6 n( ^! ]1 E
5-1 简单线性回归
, a2 X& M1 B; e; M+ J5-2 最小二乘法
3 i& O$ T: |5 O1 g5-3 简单线性回归的实现
* p0 L- D% e" V; K: h# t( Z5-4 向量化$ L* |5 V% |, t4 a* i
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
' |* [# Q) C! n) b9 i5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared, `8 {+ k8 y2 N9 G% J" x
5-7 多元线性回归和正规方程解, ~2 J7 F- k- _: y8 t5 M
5-8 实现多元线性回归2 T$ f/ s3 k. b% ~# R5 x
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
- \( E$ v: H5 {6 X5 ]9 K$ [, K* `5-10 线性回归的可解释性和更多思考
: _3 a- S3 U2 l+ P7 a" Y) P2 P: C Z8 r
第6章 梯度下降法
2 Y5 @/ P; ?. |& n, h, e* t* G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。...6 B- K e: J Y) x {
6-1 什么是梯度下降法
" w- b) H7 e, d6 _' P8 v6-2 模拟实现梯度下降法, ?6 x( t7 v5 z9 L8 f
6-3 线性回归中的梯度下降法
' I3 x7 ?6 z. n$ z7 p. K5 _6-4 实现线性回归中的梯度下降法5 c' m: J, N/ J; U9 N# Q- ~* g6 d
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
- X/ w4 }5 S3 J$ T6-6 随机梯度下降法
6 Q4 e& n2 b8 `& ?9 h6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
0 a! a3 a: i( R% ]/ p6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法0 j. z4 V: }! S) }1 z( D
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
5 V" j: `1 a0 t. J: x1 F- m
# m: z" T- j( k3 ~% ~) L- ^" M第7章 PCA与梯度上升法 S% |# t3 G& E8 H$ 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...8 C2 h+ M/ @) Z V( W$ D
7-1 什么是PCA
* T3 P, n& f- ]7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
4 ~+ b: `* T& ?* c. X9 b* Z7-3 求数据的主成分PCA
6 b! j0 i( `" X7-4 求数据的前n个主成分
- j+ L+ `; @, Q0 [# w7-5 高维数据映射为低维数据# r8 S" T. s& M+ n+ U# I% W, m' A. ]
7-6 scikit-learn中的PCA! R2 V+ m6 J) n/ Z) I6 a4 }. ~
7-7 试手MNIST数据集
; ]2 C& k7 b# V; U! Z1 g- T7-8 使用PCA对数据进行降噪
& I: J: J) b5 R- u5 M8 A7 l7-9 人脸识别与特征脸 p# {4 C0 V3 C6 b S
% s& I5 J! V! r第8章 多项式回归与模型泛化, p: L0 B n* u# F J, {
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...
. v" i% }2 ~2 T$ a) m U, i) U4 U8-1 什么是多项式回归
" {) O- k* m/ `3 I+ d. x8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline+ M+ n4 x+ p! e C8 o0 Q
8-3 过拟合与欠拟合
$ w t' F |* U# \6 M8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集; k ^) U' H5 f6 m O0 o2 A
8-5 学习曲线
4 K' b" {% X6 b/ K8-6 验证数据集与交叉验证0 J' g7 R0 q2 L+ H+ N4 Y2 V/ o1 P
8-7 偏差方差平衡
4 y5 i' J! ]9 T% m9 I( w$ Y8-8 模型泛化与岭回归
8 X4 m: A! Y3 z' Q, g1 e8-9 LASSO
, n2 o: e' Q" C8-10 L1, L2和弹性网络
# w0 o5 {# s* C0 M. q2 W% @2 E- K; r, k) B6 n/ _
第9章 逻辑回归
" {: z+ q+ }, \. l# \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。 ...
) q3 k3 Z: z0 @' P( N9-1 什么是逻辑回归3 A# ? \, }, m" b3 A5 V9 o9 p
9-2 逻辑回归的损失函数
, c* M3 v* C6 `: |7 k9-3 逻辑回归损失函数的梯度 a1 [- T }6 G s$ ? b
9-4 实现逻辑回归算法
) z4 S3 l7 M+ ~ ^2 P9-5 决策边界
* n, x; G( X8 y# ^. T9-6 在逻辑回归中使用多项式特征. C2 y9 L- i% l2 q; \4 B- [
9-7 scikit-learn中的逻辑回归
* R i5 b2 x& v9 K7 ?: a+ {5 m9-8 OvR与OvO+ S+ L4 N9 n7 `6 a( ^1 K
2 q; P4 e! U+ E: h: E* F第10章 评价分类结果: M' G4 H2 C( Z& h' _: y- |4 v
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 O3 i. M* Q5 ^: T$ z5 j% V* `10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵% w7 J/ Q8 G. Y& W" X- p
10-2 精准率和召回率
- T( S8 x9 i5 S: W8 P/ z10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
$ [1 I' \( a7 E* O4 r$ R: w10-4 F1 Score
' L) t/ F! T( D10-5 精准率和召回率的平衡
# u0 I" x' U0 }1 P10-6 精准率-召回率曲线2 l: r+ U6 x; o S
10-7 ROC曲线( p4 @& p2 \! h/ P5 t
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
0 }( Q$ K, \# x% V4 R j! a1 [ e
; t+ W1 Y. B- M, U# n第11章 支撑向量机 SVM) ^+ n; o7 w6 R/ z$ W6 {, Z
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。 ... L) K. g2 S6 ~. u2 m2 n2 f6 [
11-1 什么是SVM5 ]& k: c6 u9 ~0 T2 F
11-2 SVM背后的最优化问题# q7 S+ S2 I6 `" }2 w2 j
11-3 Soft Margin SVM- m9 t9 }- c' u$ Q8 x
11-4 scikit-learn中的SVM
& A* u; } S2 k' a/ i" o v11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
$ B) N# O8 c" v" I11-6 到底什么是核函数
q* H# }* ^9 f& J& L' r11-7 RBF核函数
; V0 K- ]$ [2 L11-8 RBF核函数中的gamma9 x2 M" f9 L! D; E7 Z
11-9 SVM思想解决回归问题1 b Y, s; p' S$ [& r+ E9 i% f
) H/ a0 V/ c8 V2 y0 Q第12章 决策树2 T( {3 B# B Y* z
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。 ...
) j v/ G U6 m; G12-1 什么是决策树5 R1 |9 S7 P9 U( f9 X* ~0 J
12-2 信息熵/ x$ p2 d# o' ?- B! h& W, h
12-3 使用信息熵寻找最优划分
$ F, a# b% b1 u5 l* s12-4 基尼系数
) G% O- }7 @' H# U9 c12-5 CART与决策树中的超参数2 B/ @# [$ y b* G
12-6 决策树解决回归问题
! @7 \- p8 }. \1 p% [12-7 决策树的局限性$ A6 l9 S" T2 {& ?$ N! ^
. h* k/ b) r. {1 z
第13章 集成学习和随机森林* d5 W, l6 O: M. U/ v; N
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。 ...
% W* u( G; H- d# H) G+ c13-1 什么是集成学习
' n) H' @# w8 w& X13-2 Soft Voting Classifier' h# U1 r" l: u6 w
13-3 Bagging 和 Pasting
; k/ r+ r; w* }13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
) S0 x4 y- S' |( n13-5 随机森林和 Extra-Trees
! p5 {% d, [+ c _3 P; Q/ X13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting) `0 k9 P& k2 i! q
13-7 Stacking
9 G) Z) @- j& T) G* k" K
! ^) w% Q' G$ L/ H% ]7 }第14章 更多机器学习算法
2 Q7 ^5 L' q' M( I, X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...
% t8 J- g, {$ @( R$ g& ]14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
' [" B: T- G6 N$ n4 Y! L14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
: Q3 n+ `5 d8 I4 ~
& T4 Q% M- k h- i〖下载地址〗9 \7 V% H, _. A0 x
4 j9 N% F" o( w5 j+ O/ T7 t! k4 W9 [1 u) f/ G1 S0 I. `; `
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〖下载地址失效反馈〗
+ A5 B5 d- S. M0 a# [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
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