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1 E5 t' @7 \4 F% D# h" u4 }* C〖课程介绍〗* Y! q8 p2 E( m
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。
* l: q1 X2 q& Q
0 Q. r* k8 ~; m& Y) d& ]3 u+ F〖课程目录〗3 h4 P4 D* a9 I, C
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
# I! Y; A9 C$ {8 L& ?4 Y# t& m; w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！...4 G7 U5 g; g1 F
1-1 什么是机器学习 试看
! z) `/ v% W7 u4 x8 R6 ~1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
( W! W. o) C, g7 _3 i1-3 课程所使用的主要技术栈 试看7 j' L/ a$ \8 N7 l2 M
, s( I- G7 R) O! h: w' R8 A1 Y! G! Q( I
第2章 机器学习基础
* h0 s; W g7 L; _) W B: j& d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...
- M4 Y5 R5 b% R1 Q- Y- X3 I2-1 机器学习世界的数据
7 N6 a7 ?: z4 F( ?; V7 S2-2 机器学习的主要任务" V* f7 E, z8 n4 r
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习# H. H+ ~# z: f
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
9 X7 ^, m+ D5 U7 g2-5 和机器学习相关的“哲学”思考 W; M1 c# O( Y: c& Z( c7 o5 u
2-6 课程使用环境搭建9 S5 e' v; L: f9 d H& X& X9 ?
* {* b+ q1 v2 V3 e) \第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
6 j0 I7 D$ s/ x- b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！... y N; ^& Q" n: O4 T
3-1 Jupyter Notebook基础1 g2 N2 U) g3 U; {$ l* A( w! G
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
* F5 Y* b& j/ |' A9 N2 L8 o3-3 Numpy数据基础
, M$ m# P D; E9 B9 y" k+ E3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
5 t# v: q2 P! j: N( V3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作8 O/ k" K `6 [2 ~
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割- z8 p3 q. C+ l( c2 g; C
3-7 Numpy中的矩阵运算4 y8 u; l- a5 e6 ^2 e3 u
3-8 Numpy中的聚合运算
( P1 G* I0 n% y" N8 G" b3-9 Numpy中的arg运算7 r: I. m9 Q$ @" R
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing# v/ t4 @9 m: |) X
3-11 Matplotlib数据可视化基础# w' i7 A2 o' s- b8 U
3-12 数据加载和简单的数据探索
; v5 e+ k& W M7 G& X8 ?* h# P* G* W- E- ^: `
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN5 m0 v3 i$ i4 D. @& q5 ~4 V
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...- Z, S: p/ b$ V, E0 P7 w
4-1 k近邻算法基础" N. w; B G; A b* ^
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装. F- ] ]) Y) D5 h( N9 F
4-3 训练数据集，测试数据集
. l2 K" ]. d6 f5 R1 P4-4 分类准确度
8 i& [& o8 | S9 w4-5 超参数7 n0 t3 Y9 {2 Z ?& B" B7 W
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
' r* E. ]( @+ b. l8 \. y" g4-7 数据归一化# ? ~0 G. z) s' {9 e+ {* h
4-8 scikit-learn中的Scaler7 |4 _! K: O3 q, b% y# q
4-9 更多有关k近邻算法的思考$ W4 L+ A! P( [
2 l2 w5 z5 C9 {/ _ v3 G0 o; ?! z- @
第5章 线性回归法
* n# z8 l; d% Y" k( o* c. I+ l; \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。...0 }$ h: g5 e* e. ]% r
5-1 简单线性回归
! E' e5 u4 t( w6 c& ^2 W, K5-2 最小二乘法; m- L% H6 U* m
5-3 简单线性回归的实现
. X8 ^. R, c/ \" V5 a5-4 向量化
, p1 |6 G' N' j( P' Z5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE- K; Z' b) F0 A$ r
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared6 ^3 O' P: h# k* O5 {6 s, Q& d) n
5-7 多元线性回归和正规方程解; r) j' g0 b/ \6 X+ O
5-8 实现多元线性回归
' a5 E( z1 n$ `. q5-9 使用scikit-learn解决回归问题
1 A9 H; @: u- ~# d5-10 线性回归的可解释性和更多思考
$ d. G6 c$ Q6 D9 Z E; [4 Y7 h- M6 B* t( l
第6章 梯度下降法: {* M: h! v5 }/ M: W6 o$ U8 j
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。...
7 l4 `( @$ J' m7 a' |6-1 什么是梯度下降法9 X6 W6 e6 u# ^. f
6-2 模拟实现梯度下降法8 y$ J$ T* o& {, E" x# S, z
6-3 线性回归中的梯度下降法
! W4 z; w$ w5 d8 s( X2 n6-4 实现线性回归中的梯度下降法0 S0 Q7 E M" F; W Y9 r2 J: q
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
4 j6 q4 G4 \ _, d6-6 随机梯度下降法
: D+ {# G2 _+ s. C, Y6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法9 _3 V7 I0 b0 i& x& v
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
3 D5 s* N7 C) f3 u" x8 Z$ U [6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论! e9 P# M) `" O6 e8 I: b
6 K: Q3 e$ J2 ~( \+ q
第7章 PCA与梯度上升法
; e% h9 V$ n, r$ ^2 m: q7 [: f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...
! a- [5 c: f* e! E1 s0 S& f. _8 A5 F# c7-1 什么是PCA
) d) J( Q6 W: ~4 g7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
- P; K# q" [! I7-3 求数据的主成分PCA
9 G# \. l$ L1 l7 m' Z% ^% A3 N7-4 求数据的前n个主成分7 K$ A- l, g$ l: ^
7-5 高维数据映射为低维数据
8 p& a# ?) g! o7-6 scikit-learn中的PCA
) f$ y: H% |6 B8 Z( I% k# v7-7 试手MNIST数据集
( T; Y# L3 }0 X7-8 使用PCA对数据进行降噪
, l2 {) b' q2 A7-9 人脸识别与特征脸
6 m' G; w# Q; X7 ?! T8 j
" [+ x9 k8 R) G1 x6 Z第8章 多项式回归与模型泛化! U7 S" b: E& q
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 G7 U; x: E6 t! L* w, Q8-1 什么是多项式回归
9 t3 f9 h$ M3 f d* i0 t8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline9 ]3 U9 |7 ?5 T9 ? h: c3 M
8-3 过拟合与欠拟合+ d4 d5 E7 q: |/ \! k5 [# T0 T; |
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集- \3 @9 R# G) ^6 c( m3 Y
8-5 学习曲线5 {/ K7 |$ }2 D; S E5 I
8-6 验证数据集与交叉验证+ V8 D2 A( e7 W4 m! }9 V, q: x6 N
8-7 偏差方差平衡0 m$ Y- L! V8 J# ^3 ?& s$ P
8-8 模型泛化与岭回归1 e; n& Y7 U5 y- z
8-9 LASSO
7 p0 K- q% E: N) n8 x; U( P5 C8-10 L1, L2和弹性网络
- [2 [0 [( r, \- F9 e; t0 @# s; `9 R& I" c
第9章 逻辑回归8 a. D4 Q0 Q/ m( S7 U0 h5 b3 v
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。 ...
1 n1 V, N: Z0 I3 O9-1 什么是逻辑回归
7 V, |+ N* n( [* H9 A9-2 逻辑回归的损失函数
6 E3 A' y+ H8 R+ T) m' W, h6 Y$ J+ |9-3 逻辑回归损失函数的梯度
3 f }4 A c+ |+ E9-4 实现逻辑回归算法, P1 a4 H: W" _, [; t% i" q; d
9-5 决策边界' G1 I) p( h z# c7 d
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征' Y7 d$ X( `1 Q- z$ Z8 M3 t0 e
9-7 scikit-learn中的逻辑回归
( t K' x# W9 N' X4 r4 \ [9-8 OvR与OvO0 l9 a$ n; H$ y$ o! _
' D; h4 \ M6 I7 B1 D5 j第10章 评价分类结果5 e- {; {# j1 a; K1 a+ g- y
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...
1 s ^% r6 l/ L8 R10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵+ ^. }2 G: I1 j2 g# n: r, {
10-2 精准率和召回率
5 h. S% b1 w) C4 N# _10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率5 {! K$ I' j+ v6 c" R3 {
10-4 F1 Score3 b" \, z0 T5 M J
10-5 精准率和召回率的平衡
5 y) ?3 |5 m; \/ }5 l% E- v10-6 精准率-召回率曲线* q# G9 P, j7 g* q T/ x; G
10-7 ROC曲线
2 b, X$ y3 M* J; V# G2 z10-8 多分类问题中的混淆矩阵 {9 _7 f. _% u g7 ]/ n
7 U& K, u- T. g( W- E
第11章 支撑向量机 SVM
X- k: |1 ^# h# U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。 ...: g2 ?- {% x; a6 e: ^- L* Z
11-1 什么是SVM- v' H/ D! Y; Z; ~) [4 R' k
11-2 SVM背后的最优化问题( D5 S3 |0 H% e! T+ s8 T9 p
11-3 Soft Margin SVM
2 P' ?0 A' D) o5 L: ]$ [. O11-4 scikit-learn中的SVM
5 a% s* H" s8 e11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
9 e' s6 p2 t8 Q/ [5 b9 _3 {11-6 到底什么是核函数
`. T9 N% j$ k$ q, R, N; l8 c11-7 RBF核函数% {- w$ Q% [/ P N$ z9 f/ J
11-8 RBF核函数中的gamma1 O2 B9 Z5 i9 s5 B6 y
11-9 SVM思想解决回归问题
# d5 s+ q3 d+ T+ ~, o
- ] M. e Q7 _* O: v第12章 决策树8 I* C4 `4 z/ ~9 s2 `% J( S
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。 ...
, @7 J4 z5 B: X# I" |# ]3 s4 P/ C12-1 什么是决策树
: k i* c/ l+ L: Q5 g. H1 _+ z12-2 信息熵; M, u+ e" v' n: l! I
12-3 使用信息熵寻找最优划分
+ O3 H3 \* L8 {6 P W- p12-4 基尼系数
* m G0 C5 R6 w$ g% I& |; R# W12-5 CART与决策树中的超参数7 T; E8 I% u: |; Y
12-6 决策树解决回归问题3 t- U4 Q) G6 ~5 o! [1 i
12-7 决策树的局限性& s# @4 {- z2 Q
% d7 p& q+ G# y
第13章 集成学习和随机森林 z ?: L0 a! M
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。 .../ G& A/ f5 c! h. z f' D
13-1 什么是集成学习
( H; ~: Y9 V- ?! s; t C% J13-2 Soft Voting Classifier& X- P/ Z" _% R5 K1 [. j8 F1 @
13-3 Bagging 和 Pasting
" Z' `& M/ S$ {( C% n; {13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论0 c" H2 ~( q5 M( {* s2 [, L1 @3 r7 S
13-5 随机森林和 Extra-Trees7 ]$ m7 g6 i3 o1 S3 n- z" ]
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
( T1 U% M4 l. [5 Z13-7 Stacking
, R7 X' ~3 _5 U e, c9 n9 m! m% v( d- ]" e
第14章 更多机器学习算法7 e9 o' b) J3 D6 T9 O4 \# i6 P 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.... Z2 Y6 q/ L# i7 Y
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
$ h7 i' |! ^7 C- ~0 W* L14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？ o" g% O$ c4 d, B
6 y) [# L7 N; Z& K6 b: E& I) d〖下载地址〗
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. U/ n R- [4 |" b/ j〖下载地址失效反馈〗
* r! B" h/ ~& q6 I2 I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& n& l% }& c, B( D! z2 H0 T2 p2 u
! S, }3 `" o4 |: x+ T- d( i! q
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。! H- e7 g+ \& |$ q" q4 R
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