1 b9 n0 B/ u T$ Z6 K8 m9 a! r/ M' w, H% z$ D1 B+ {
〖课程介绍〗
; V1 c, K: d6 p3 h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。
' d0 W2 X5 X$ C+ ?- e4 A/ d* H3 V+ I: I
〖课程目录〗
/ |/ Z9 c+ m8 f第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习: ]5 b; {( P; W# F
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！...
7 E% K! }/ m* w, D+ @1-1 什么是机器学习 试看; ]3 W' V" y( i# k; W }
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看, T" V$ a# D/ H9 |
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看: t& G. k. n# @8 i
u( o( g% U. N0 F& _; v- H4 l
第2章 机器学习基础
6 J" E1 B4 g5 e) q) E) B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...3 n" u( h! A$ {
2-1 机器学习世界的数据% @# f- |* }/ E) \4 n
2-2 机器学习的主要任务
* E6 n+ K0 K! M! D5 n- J5 c2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
& A. d# ]/ _5 M7 ]0 D+ m2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习& l4 H2 {1 ^- r p! w3 m# q6 G
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
' Q; h) u& K- R2-6 课程使用环境搭建
* E; D3 O% C* A6 ^8 z9 M+ i4 r$ e9 j
' z" U* y( C& l, r4 ~3 |- M. U+ h' w第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib2 Y" h: x) _6 m- h+ g
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！...
: {4 c7 M1 K: ?' ^3-1 Jupyter Notebook基础+ }; Z0 m) i2 B" W# T+ P
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令, z. j( |% u+ S# l) m- e" @
3-3 Numpy数据基础
; @7 n; s/ @2 H7 Y( P7 I3 o3-4 创建Numpy数组(和矩阵)! W* Z. f! D0 P3 Z: M
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
0 T( X3 G9 R9 Z3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
, D8 s8 r, V; [+ s7 N. ~; _4 e3-7 Numpy中的矩阵运算
3 c/ H3 n" }% X# h2 j q3-8 Numpy中的聚合运算+ k0 {9 |% J" W
3-9 Numpy中的arg运算 H; V: |' F# `6 M' Y
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
8 k# `4 g/ q/ V9 V3 l3-11 Matplotlib数据可视化基础4 W3 M& e/ I8 K, h3 @
3-12 数据加载和简单的数据探索
8 E# Z% X0 F+ P, {8 [2 I) ~& V. \ `$ g. U
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN, z) l! k$ K( ?; N) ]- D; O
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...
( i U; \) n. P7 g4-1 k近邻算法基础
( |' }$ U$ b. `; ]0 M- B' M3 Z4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
6 p2 Q8 [( e/ ?+ R& _' a! t4-3 训练数据集，测试数据集
. p( X1 O5 c, U4-4 分类准确度9 h' x4 v7 V) G/ F8 L! _
4-5 超参数; \' n" H& l3 t% C T6 U
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
2 r, d, Q. b @9 U# g& c) u r4-7 数据归一化8 f; H% w! N" q, a$ R& g" W: n
4-8 scikit-learn中的Scaler( r9 F2 Q: ^* v# f
4-9 更多有关k近邻算法的思考2 K+ [5 o1 _" [
# j9 N( I! [" {2 l! K; ?
第5章 线性回归法
+ m, z0 [7 r- p/ a/ U0 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。...+ N, K/ h0 I/ M: i; Q9 r
5-1 简单线性回归
7 J& ^, s2 W+ E' J) ^5-2 最小二乘法5 I- c; G8 c0 A, A
5-3 简单线性回归的实现, \/ h {$ u$ \# Y$ h+ J1 F
5-4 向量化
7 U# p& B3 Y+ j; }* d6 L/ l6 m" i. Q/ M5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE* f1 l" i& F1 O' ?$ ]9 b7 O8 F |
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
% {' q8 U3 A& i$ D+ w; n5-7 多元线性回归和正规方程解: L$ f8 m4 Y; I
5-8 实现多元线性回归" z! N3 [& r8 ]! I% S4 X$ r
5-9 使用scikit-learn解决回归问题: J3 }% [) l, E
5-10 线性回归的可解释性和更多思考# E A$ c' w* D
1 ^$ x6 Q1 V- ^( h9 _) k, x第6章 梯度下降法
+ B' H) u: t' x& J% v3 }! P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。...& B$ \5 N; U% i) @6 I% n/ \
6-1 什么是梯度下降法
7 E( {& a7 N$ _2 W7 O6-2 模拟实现梯度下降法( u7 p3 E7 I2 [1 S# c. l
6-3 线性回归中的梯度下降法
s# F: ?+ `3 C( C, w8 F6-4 实现线性回归中的梯度下降法 J! o0 O' c/ J" t1 g
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化* g/ \2 h. Q5 w5 V! C% {
6-6 随机梯度下降法6 s' T$ n- Z3 g, V
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法5 ]* G; t. }* |8 n1 l
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法/ |* c: ]( p' k! K4 M. G3 Q
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论* B1 \" x6 \9 X! Q6 p$ m/ O+ \
/ L. y0 t( y S5 V第7章 PCA与梯度上升法! ?. G k2 S- u) k( o9 z
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...
. T9 i) _ A |9 l8 M7 S2 W; W7-1 什么是PCA
7 ]' `! o* M$ H# S$ m. G0 q7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
2 N1 Y! \! z" H$ O2 j7-3 求数据的主成分PCA
' {+ R. y5 O* G/ E7-4 求数据的前n个主成分& w$ X. H k; L' r4 c# S
7-5 高维数据映射为低维数据- m; V6 b1 [: l4 l- L R
7-6 scikit-learn中的PCA# E+ j9 M' K9 S/ _8 ^0 @- l9 A
7-7 试手MNIST数据集
$ B; o7 y) V; b3 S8 o5 `7-8 使用PCA对数据进行降噪
/ g; j0 `$ m! z& U7-9 人脸识别与特征脸! Y: b8 A$ r4 t3 n, {) m# G
. o2 d1 @" C- w/ w, B, h
第8章 多项式回归与模型泛化; X: ] {* u! f5 p4 y
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...+ |$ k8 [9 S3 C$ a
8-1 什么是多项式回归7 \6 v( D8 j3 T1 R$ B7 M3 |( {) q
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
# W9 D' w) z D8-3 过拟合与欠拟合 {+ E- z E2 d4 n0 Z9 f
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集9 x+ r+ l8 B |" V. h7 n
8-5 学习曲线1 n& [9 m8 Q6 o$ d* ~& f: c) X K' B
8-6 验证数据集与交叉验证) V6 C1 B v+ p3 _2 v( z1 {3 B
8-7 偏差方差平衡4 `: z1 V+ m, ]4 w2 H
8-8 模型泛化与岭回归8 B* N2 L8 C% |9 R$ e6 z; E
8-9 LASSO
# z4 d. C8 E# Z8-10 L1, L2和弹性网络
# T' Y5 D, ]/ }# r( `
) `: W5 u5 A# f6 {8 ^; r, g) }" \2 h; k第9章 逻辑回归
- {# B$ H( Y6 J' r9 w" G6 R1 A, c" H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。 ...
, o8 j; c% h9 Y. d8 s o, Z9-1 什么是逻辑回归7 [. s! M' k' G/ y7 @+ W5 D- i! h3 S
9-2 逻辑回归的损失函数
! j' v# ?: V- ^7 W9-3 逻辑回归损失函数的梯度
) |5 x1 B S" Y. D6 V9-4 实现逻辑回归算法. r/ S+ t! j' l9 g* T% s+ z' f
9-5 决策边界
4 v2 D3 s& C& z3 |% w3 L; ]( m9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
% K. h: i3 W5 K( K* n9 n4 J O9-7 scikit-learn中的逻辑回归! z4 z# _) R$ F) P/ L1 F
9-8 OvR与OvO
, e2 [& i* r" ]# b+ S) f k" `8 G, v2 J& p5 p
第10章 评价分类结果' b. g. p9 q s9 V' G2 n6 C
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...% v2 @ ^( X7 x6 s
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵5 A* f$ q4 |0 B
10-2 精准率和召回率$ |8 n3 N. k) |0 U9 W$ r+ n
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率+ e. Z8 {% Q, E" r2 u
10-4 F1 Score9 m9 G5 J3 v! ^& }, F1 Q
10-5 精准率和召回率的平衡
8 f3 S8 ^5 P" c) r! c10-6 精准率-召回率曲线
6 C' @& U/ k7 k10-7 ROC曲线 K( v) Q: m8 d) a
10-8 多分类问题中的混淆矩阵0 a' K% ~: [9 ]3 Z
' y+ ]0 f: D+ k% y( L第11章 支撑向量机 SVM F, h' [# [$ ~3 ?0 T% o
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。 ...( K3 m' n5 q2 K
11-1 什么是SVM' `1 s4 T$ M+ \0 |4 Z5 S
11-2 SVM背后的最优化问题 C; R- O7 R: t1 v
11-3 Soft Margin SVM! J$ E& R/ m: b5 G0 C: ?1 s* \
11-4 scikit-learn中的SVM
! b, s) I' l8 i4 h* r" m; Z& M11-5 SVM中使用多项式特征和核函数% X, Z6 p. S( u4 D
11-6 到底什么是核函数/ [1 v. x& R/ O# B
11-7 RBF核函数9 K# }5 Y9 s/ \9 P
11-8 RBF核函数中的gamma: W; Q2 Z; h4 G; w
11-9 SVM思想解决回归问题
% C' O) a7 k( o/ d0 Y' r: |: C' H; z% N7 P' |2 ?
第12章 决策树
- d# X5 R2 I; a% L8 w( c( h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。 ...
& e, H1 Q6 r& Z12-1 什么是决策树" q0 Q# }) {' N; i: ~% J1 O9 e
12-2 信息熵
/ K( V6 F, A) Y* u: E+ F6 O12-3 使用信息熵寻找最优划分2 h9 E' J# E* B' E7 N& l( N$ a
12-4 基尼系数
$ Z" \+ V: {1 r$ N D; l12-5 CART与决策树中的超参数
4 N G9 X% e5 [9 m! B% W5 w12-6 决策树解决回归问题
: H5 j# B4 f) W3 f: z! `, G12-7 决策树的局限性; c. ?1 J) M7 k' n& o4 w
- f E6 y! f7 E3 p G% Y
第13章 集成学习和随机森林! e7 F& R; w+ Q5 }8 T- T
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。 ...
- h* b9 J, e' |% y13-1 什么是集成学习7 f/ n E( r% `3 x, V0 I
13-2 Soft Voting Classifier
7 b- d& i6 f; P" k13-3 Bagging 和 Pasting' y0 {6 g( }( V, [& W" \# m4 p( |7 O
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
" G2 L8 V% d" j9 Z$ D13-5 随机森林和 Extra-Trees' _# V( N# P( S( X
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
7 b$ M$ V l& p13-7 Stacking2 c7 n7 l; T$ d& e+ B$ [: K
9 j. ^! l' c- T: I7 _$ Q3 A第14章 更多机器学习算法5 L' p T% {. Y. t) s
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..., @, d$ Z- [2 u7 o1 K* v, _
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
3 L2 ?7 x+ _. J+ k y3 R14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
2 F2 [) n4 J; w; [& _& L4 }3 m1 t; l0 r8 u2 o3 e- c- \
〖下载地址〗
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〖下载地址失效反馈〗. p$ R) _6 o% c# B) P3 X
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' o0 E9 _' X$ D. j5 f n( U. k
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