& v% B5 k) a w0 G1 _! }8 I- g% m. P6 a, H. ]- z$ i/ F
〖课程介绍〗. S4 T. F# _# P7 @% C: A/ T) o8 }
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。; m5 X" d1 O" V6 [7 a$ U. P
8 v) d/ N! ^, B" [7 g7 r& _0 _〖课程目录〗' v1 X0 {$ R- S* l B
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习8 ]# q7 Z3 W! X5 }" R, @0 E& B
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！...
" D$ Z5 }, a3 q0 X3 p1 o& e+ F1-1 什么是机器学习 试看4 r: [9 Y: M# \% Y" R! Y
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
) o, f/ g# ^# i+ P% ]2 W* j- g1-3 课程所使用的主要技术栈 试看8 D Y7 ]; j' ~8 U
3 K( k8 a/ r% r2 I' G
第2章 机器学习基础
2 m9 _9 p9 U+ S3 o% L" t9 R6 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...
; t$ D: i( p: P, V; @9 `$ O: ]2-1 机器学习世界的数据
0 P4 f: Z0 {- {* V. t, t2-2 机器学习的主要任务
5 V- ?3 L ~5 W3 S; k2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
' N7 Z8 Z+ I) k: ?9 o2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习/ P( D3 e( H! m: |: {" \4 A9 K2 d
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考5 l t% u6 W8 h
2-6 课程使用环境搭建1 B% R" x; S! ^/ y+ e% d
/ Y9 X7 ^# S: @* H/ J8 |0 [* Z
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
$ ^# J/ I: P) C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！...
; s0 a, f( z3 D! ]( M9 V3-1 Jupyter Notebook基础' w$ C# m) Y* n/ J/ q
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令( w3 h: x* M- J8 [ _7 n6 r" z
3-3 Numpy数据基础9 A" r& T! `0 y5 _7 [. E
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)0 Z# ]% ^3 R; v- V3 k! M
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作3 H7 {5 k2 E1 t. e
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割% S; t4 A% F; r8 e. n2 Y3 N
3-7 Numpy中的矩阵运算( C- c+ Q" @: Z. @
3-8 Numpy中的聚合运算
4 k9 r- v" Z M3-9 Numpy中的arg运算; [/ \" q# V( {5 l- P" n6 t
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing2 F3 T/ i+ n$ K' r1 j
3-11 Matplotlib数据可视化基础8 H8 d5 P- d% c7 A( w* }
3-12 数据加载和简单的数据探索0 \" r9 v! [1 M" \; c9 y
2 U& a P, K& L/ x* n/ G第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN- ?$ d& b' h1 p' z
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...
) U3 ~' ] C- S; W# x* r4-1 k近邻算法基础
/ M. ^, `7 E9 F) i3 i8 K0 v9 f4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装- p$ M% H4 z' K% B8 x6 D
4-3 训练数据集，测试数据集3 P$ W2 |8 Y: ~/ A- l5 t
4-4 分类准确度
3 E- O; {' v: f4 p- o+ G4-5 超参数
1 o' o5 ~& |* |( Q9 G4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数& P2 z5 p7 l; C8 G* o$ H9 }
4-7 数据归一化
6 G! W- E$ U9 M; }$ W) x, l4-8 scikit-learn中的Scaler
. N% j$ N' n' k2 Z9 S4-9 更多有关k近邻算法的思考3 S+ y* ?3 ?- w$ r* p& t3 j
2 G6 Q! m! J8 @/ Z. \/ b! R
第5章 线性回归法7 a( B. d) ?& V2 p( }
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。...
4 h$ d6 R, i9 `% F7 m4 m5-1 简单线性回归: R) F! d a3 V; T% o9 b2 \" N, K
5-2 最小二乘法
/ ~! ~7 H& I% B) M7 ]5 j5-3 简单线性回归的实现4 n6 R, T$ A+ i% K2 C* J! p7 `
5-4 向量化/ v3 U8 E4 e) U* u. s
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
- j3 c! H k0 q' D% [8 ]1 W; X5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared k0 [% g7 n- b; _
5-7 多元线性回归和正规方程解/ ?( Q$ C- t8 U! M& S! @
5-8 实现多元线性回归
; [' [/ ^% \8 K6 U5-9 使用scikit-learn解决回归问题
5 n9 }6 ]9 [& w, ~* e$ k5-10 线性回归的可解释性和更多思考* W. s( k5 y4 d
+ p7 [% o3 f* Y$ F& u4 @第6章 梯度下降法1 {0 ~6 P+ w4 p' v; p! i$ `: N
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。...
# n6 Y$ ~& m2 d. j/ a7 U6-1 什么是梯度下降法
( q* u2 n( R C2 r6-2 模拟实现梯度下降法
7 b: _+ R$ U2 U. f* D$ w( W6-3 线性回归中的梯度下降法
8 F' \3 O+ ?- _( P0 G2 u* {6-4 实现线性回归中的梯度下降法1 U+ d3 R3 R3 W9 S+ O
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化+ W4 n$ Q& I: y! B7 I$ S/ p5 E* O, }) M
6-6 随机梯度下降法2 r# k5 I& x3 R& \" Z5 a* y
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
+ }, a, _1 |: T, w6 h0 X' n6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
j2 B9 f, e9 N/ G# d1 t( L2 b6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论, X7 E0 s$ J3 y1 E/ O4 B) T
/ x9 Q+ j$ _: ]) K8 I/ s h1 v2 ?/ c第7章 PCA与梯度上升法
- V& d7 w- a8 C) a/ A" x9 g- M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...& e5 d# D7 d8 z
7-1 什么是PCA t3 A) X2 A1 o& m7 q
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题0 A# V0 M* k, Q' n3 B4 G
7-3 求数据的主成分PCA- I; d L5 b$ l' K
7-4 求数据的前n个主成分
) p& u0 K4 F1 r0 \7-5 高维数据映射为低维数据
o, ]4 [. S* v, Y4 N p7-6 scikit-learn中的PCA* |; L2 I+ g! L. v; ]+ F& ^
7-7 试手MNIST数据集, k# ?, Q0 k, N; v. I/ l" v0 s
7-8 使用PCA对数据进行降噪
2 T) C" y( F$ i7-9 人脸识别与特征脸
7 A8 X2 Y4 v! m/ S/ [7 a
3 U# K$ T7 _+ I第8章 多项式回归与模型泛化
, J9 m- I ^7 J, I4 z/ |" M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...
5 d5 X9 J7 P o. B8-1 什么是多项式回归
* p! N" U6 L& o4 [5 s8 G6 u8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline, A" A: U2 J3 l/ B
8-3 过拟合与欠拟合" g, z: \5 N6 T Y f
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集5 [4 Q; L3 P2 ]6 t u. B, D4 i. ]
8-5 学习曲线7 d& K# O4 }! O8 Y2 I5 ], [
8-6 验证数据集与交叉验证5 S! n$ v/ w3 h/ L
8-7 偏差方差平衡+ ~% [3 i! I* N% B, ]
8-8 模型泛化与岭回归) b1 \ ~8 p! ~% r' n
8-9 LASSO+ z& v$ X+ _7 @ O
8-10 L1, L2和弹性网络2 S3 a( C; g6 h2 u0 T
4 V! N" t- m9 `$ I( u
第9章 逻辑回归
n; }; D$ o( R( u! K3 e8 o K3 p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。 ... e$ B& p& |. ^) t4 U& K- j
9-1 什么是逻辑回归2 e5 ^: h/ {* A
9-2 逻辑回归的损失函数
8 V' U' y) u; o9-3 逻辑回归损失函数的梯度1 s2 @% b( Q P! T& L
9-4 实现逻辑回归算法+ W0 I# d" z1 z- `
9-5 决策边界 o, r( x# R- C; a
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征- H" d/ P+ N* G9 Z
9-7 scikit-learn中的逻辑回归) s8 D% Y' A: a4 {0 M
9-8 OvR与OvO
5 a& p+ ]4 `" E5 I3 d$ E n' V" H5 G8 ^5 Y4 E5 w7 o- ] H
第10章 评价分类结果& B2 S% ^$ ] w8 R4 v6 `# k
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...6 Q1 H% G! R7 n: L( j
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵8 ]0 V" w: M& t% p2 X
10-2 精准率和召回率
, c1 G7 z: A D10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
; m; b! e2 H0 ]. ]; z/ ]. {$ k K9 G10-4 F1 Score
. j' B% d I6 z \+ o10-5 精准率和召回率的平衡
* J% }& |) Z1 k: K) [" A10-6 精准率-召回率曲线) ^$ F. S# J6 d% C7 R( ]; d* f* Q2 C
10-7 ROC曲线
$ z3 P7 ]5 I8 D5 n6 K F' d& ~* I10-8 多分类问题中的混淆矩阵
$ d% F: I" A" B: @2 X2 P, b. e( k8 S- W5 Q% A
第11章 支撑向量机 SVM5 o: [% @; {( y7 X
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。 ...
3 }: P' z6 y# M5 f11-1 什么是SVM0 ?1 [' P; a; Q0 ?4 O7 o0 i
11-2 SVM背后的最优化问题
' m/ A1 Z8 h! R! V1 q* r9 c11-3 Soft Margin SVM* e8 E' a6 n8 ?
11-4 scikit-learn中的SVM0 }8 j4 a+ s( c
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
; M+ s4 A8 _3 l9 N: Z1 H11-6 到底什么是核函数. r9 V* l5 b$ C d
11-7 RBF核函数
3 j% [ z5 \+ o# j% V3 k11-8 RBF核函数中的gamma
0 L- m! }+ x3 u5 B% X* G9 F' H11-9 SVM思想解决回归问题
% B( o+ m& n6 J
- |( L5 c# I, x& ?! S! m第12章 决策树. V$ I) ~5 U' p" 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。 ..., d1 L6 @. p* X, c8 y- v* I- A
12-1 什么是决策树* F2 v* U7 I% b0 r# z
12-2 信息熵5 }6 U1 X2 K5 p
12-3 使用信息熵寻找最优划分8 L2 {1 `9 F ?! q) v& X8 t6 x
12-4 基尼系数
2 T3 F$ w" ^$ c) ]+ Y& z12-5 CART与决策树中的超参数9 {. E: Z& g4 s2 f
12-6 决策树解决回归问题+ d/ f; T! d6 c+ r; ]9 d \
12-7 决策树的局限性1 o% z) ^1 a' Z5 A: B$ M, c6 J4 d
* U, r% b. p0 c# A% J r4 B
第13章 集成学习和随机森林
$ B1 y( ^& R/ T3 R) g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。 ...8 b9 b# A2 G; S0 p2 A# r: |2 y+ e. C
13-1 什么是集成学习- G/ V; J5 o% P( C b
13-2 Soft Voting Classifier
5 o2 f7 ^/ K& z13-3 Bagging 和 Pasting
' q/ [) d3 X& A: m13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
& Z- H' U. d, t/ ?7 V- {13-5 随机森林和 Extra-Trees
$ f/ B* m0 d) g, T' }4 [13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting1 A0 p# @! K3 p
13-7 Stacking
/ `& K3 H$ e, i. v9 T' y. F" U. S, p0 i$ ]8 H' Y& y Y
第14章 更多机器学习算法
0 D0 M! E" d" [2 k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...9 R" O: B& p7 Y' h; r. L# u
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！0 | B1 H% O ~2 f J' T4 z
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？# M4 i+ e( U! Y$ x3 X6 a. {
, r0 i7 j. a3 a) l+ U6 U7 i2 A" \5 _
〖下载地址〗% x n6 P5 c1 \2 y
( L2 n( R! h" X+ u/ \* }' J
% Y( c- ^$ z t- Y2 m----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------5 z8 J% r5 q# ~
; {' w+ f: g' b S0 _) o* }& T3 [4 r〖下载地址失效反馈〗; F+ B, S' V* ?6 E5 e
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+ b8 j- A3 u b
0 ]* }) f% f. M" ?* s, T( J4 Z
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- m" d" u( _# {. y& o$ r9 X/ ? |
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