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〖课程介绍〗" u5 ?; S8 ^9 W% t
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。
) Y6 Q9 f4 b+ p' l( ]1 f& l# Z' B, V+ R8 {7 I
〖课程目录〗
8 o" K& Q ^5 M第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习" m0 f0 J2 n- _. M/ F4 |2 d" \
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 Z' x* H6 u7 u/ j# z
1-1 什么是机器学习 试看3 m. L) ^" f- I$ D9 s. _- H
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
+ u0 w1 M ~: u" n: B5 ?" M1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
2 F8 m- z; j; o* H& R3 y5 ~+ a
' B+ L8 c. ~1 e; C* l! W5 y! f第2章 机器学习基础
7 L( y: O8 `) l% I' J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...
2 o( z" P+ ?0 y7 o: W! P2-1 机器学习世界的数据# u. C* _- d3 u c
2-2 机器学习的主要任务. y0 b, I! S( l* \9 ^
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
2 y* X# ?5 S0 {& V7 S2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习* S7 V% v* d( c" n H4 {0 f% N
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
; }/ P1 P' S% b5 X! V) E2-6 课程使用环境搭建% d8 l ^/ {; R$ K9 a
c1 y" r" S6 t/ _第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib) }4 e3 X7 R0 O) 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！...9 {% v2 U9 m2 T
3-1 Jupyter Notebook基础7 V; b8 c, p' y- V
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令# u: X; [7 p( ^0 z% y
3-3 Numpy数据基础( ]3 f* C* `8 F4 {) |
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
F s9 ?$ C7 Z( G; i9 s3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
: I+ ?# b# c2 K' x3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
5 E, ^9 U5 {) ]3-7 Numpy中的矩阵运算( E: F- t2 V3 r$ S2 _
3-8 Numpy中的聚合运算
" N. |! x& b* y: O7 E7 u7 m: M3-9 Numpy中的arg运算" J' m N& N" E5 E3 r" r6 `$ e
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
% b( u' R9 i2 n+ ]/ M; V3-11 Matplotlib数据可视化基础4 c+ j$ t( D& W, F
3-12 数据加载和简单的数据探索
* Q# x* e! }0 }
0 K" Q- `( {7 `8 s% v第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
( {; {- M6 I4 U8 x, E) tk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...- |: t/ e' X% K# b' W
4-1 k近邻算法基础
% d# f& N% W+ J" W) X+ C# C4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
; L1 V( a8 C6 G9 |" } r; Z4-3 训练数据集，测试数据集
5 H* y+ {. A }5 H& C4-4 分类准确度
) [3 b$ d; `) v. N4-5 超参数9 f' K2 O- Q+ c$ O: e; z
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数8 f3 g6 T7 e# e$ P5 E& Q' a
4-7 数据归一化% r; b4 b4 P- p: t4 Z& G* r
4-8 scikit-learn中的Scaler
3 ]' F( o( T. o- U4-9 更多有关k近邻算法的思考
. B4 k: N8 H$ l( m. W: S9 J5 H! {
$ {) Q/ X3 Q" Q/ V第5章 线性回归法1 v2 d2 Y5 k. I* z4 O
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。...7 N1 M5 ~$ Z1 ^" A# p9 ~& t( e( p- `
5-1 简单线性回归
" z; }' L+ j6 C* t3 U5-2 最小二乘法
1 S2 R: ` Q% `3 q; a: v. K5-3 简单线性回归的实现7 Q6 O) p) Z* l. u' G) p+ x
5-4 向量化& e2 u" e: ]7 G2 J7 H
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
- s- y$ ~# O, A8 P9 U0 ~# D5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
$ ]1 x3 c, i7 o+ i8 @1 R5-7 多元线性回归和正规方程解- I3 g4 F0 D6 i2 ]% E' Y3 [# _! d9 S. ^/ ]
5-8 实现多元线性回归. D4 G" H- b3 W6 A/ [
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
' x1 V# b m# y- B2 g+ P5-10 线性回归的可解释性和更多思考
- ^: q' U" \( T9 B( T- f) c% B8 H* |& T
第6章 梯度下降法
+ b% Y: J1 h' N1 H& J0 i1 H' |& ~梯度下降法是在机器学习领域的一个重要的搜索策略。在这一章，我们将详细讲解梯度下降法的基本原理，一步一步改进梯度下降算法，让大家理解梯度下降法中各种参数，尤其是学习率的意义。同时，我们还将引申出随机梯度下降法和小批量梯度下降法两个方法，让大家对梯度下降法家族有一个全方位的认识。..." q- ]! I( w. T P/ j( i# I) j
6-1 什么是梯度下降法
$ b7 o9 j5 y2 m. _6-2 模拟实现梯度下降法
* o! K; s/ G/ F; Q( M8 a( W6-3 线性回归中的梯度下降法: n. z" G1 l, _; t0 M( W8 m& K
6-4 实现线性回归中的梯度下降法! R5 }) Y O( c- Y& ?% f6 K; C
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
: ~3 _1 z% P8 Q& ]+ G8 H6-6 随机梯度下降法4 k- o/ _/ L4 X. h
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法2 ~) u2 `$ N/ \) Z2 q' X4 j9 a
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
. z" v6 q, Y. n6 b% G. I0 I6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
9 R; r, v$ h% D, |, k4 z2 J4 ^. j# C* U
第7章 PCA与梯度上升法: C# ^9 b6 x7 [* A
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...
; R& U/ O8 v. h1 g5 B7-1 什么是PCA
; s7 r) l' _5 r( ?1 A7-2 使用梯度上升法求解PCA问题3 w+ `7 n3 W5 d# n7 x* A2 T E
7-3 求数据的主成分PCA2 h2 r: n! l2 j
7-4 求数据的前n个主成分
0 z/ ]; b/ A( f, N) H7-5 高维数据映射为低维数据# ^2 m) r1 J7 B+ _
7-6 scikit-learn中的PCA
6 p, v, p* S$ F& D: U q7-7 试手MNIST数据集7 F0 t9 d5 Z9 _' C' X t" J
7-8 使用PCA对数据进行降噪5 w% p6 g2 x4 Q3 n) Y
7-9 人脸识别与特征脸, R! h1 S5 t7 x1 ^" S; c
+ Q; \6 `, h1 y% j8 R
第8章 多项式回归与模型泛化
- S! Y6 G2 r5 R8 ^/ 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...: P$ u9 b! l% @: K5 q
8-1 什么是多项式回归( v7 `# t( q- f0 a
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
7 b; L5 c1 Q# p( p8-3 过拟合与欠拟合& N' y8 ]) ^/ @ V
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
" C8 G) z$ R% _) g- R3 n& W/ D8-5 学习曲线
q9 ?4 z; i' g4 |6 z( i5 a2 ]8-6 验证数据集与交叉验证
. S* Z! ~/ d9 y9 W4 N3 j$ n9 D8-7 偏差方差平衡
; ?4 V& C: C) b! p$ c2 u8-8 模型泛化与岭回归
! k3 g: Z' R6 j: K3 _* r+ X8-9 LASSO P( N, i* s7 b$ P- z, O+ v
8-10 L1, L2和弹性网络
7 M' [+ y0 D% k. g' C
+ I- y; \" d' S- M, o9 Z( ~1 D# m第9章 逻辑回归
4 L$ i! E6 \- E- u7 @* r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。 ...; Z4 Z" _; C" O W* u- x, J: B! P, M+ m
9-1 什么是逻辑回归
5 y" Z0 T8 y" V4 F" M/ w Q9-2 逻辑回归的损失函数# n, @5 T2 V0 t' Z
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
, f; o- B1 m9 u4 D1 ]8 p3 Y+ U9-4 实现逻辑回归算法
+ ?2 Z( ? ]1 j6 I$ e# Z! n9-5 决策边界, Y+ i1 P, P5 [/ [2 P
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征, x: v+ x! t9 B
9-7 scikit-learn中的逻辑回归; m1 ^/ d% b4 [6 B
9-8 OvR与OvO1 t# N) z$ H. c
, j; p& B2 ]3 o" K x. ]
第10章 评价分类结果$ `" b( q' `2 @& x
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...
$ L! I% T* i. P! g' R# W9 n+ a10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
* A: T6 ~5 G6 _10-2 精准率和召回率
) U& |1 `5 M2 D; P! ?10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率% b3 H4 M! t- \
10-4 F1 Score" p% K* i. I% P' d* {( @
10-5 精准率和召回率的平衡1 K% P, m' `- ]% i1 ]* B4 h9 ~: k
10-6 精准率-召回率曲线% N0 @9 ^. c* J- V3 X/ y
10-7 ROC曲线
. K: u* X3 ~7 S6 [10-8 多分类问题中的混淆矩阵5 s' K9 J. C' @, l' u$ p0 D- l5 n8 G
% g6 \" J; y$ R
第11章 支撑向量机 SVM
- T8 ?' @4 `% L! P! ?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+ j5 B5 y w# O0 N5 r5 R11-1 什么是SVM
" Q" }4 W/ j9 \; `& z9 L11-2 SVM背后的最优化问题
7 q7 Y# _( D: g6 c& p& x7 X11-3 Soft Margin SVM
; o; z# B, _ t0 f11-4 scikit-learn中的SVM
+ h9 z" C" _/ _# n& {+ i11-5 SVM中使用多项式特征和核函数, F- \; k2 ~" h3 _# v& l
11-6 到底什么是核函数: Y5 y+ ?% J, g) U0 }! a
11-7 RBF核函数
* j, v5 |$ G* @% j11-8 RBF核函数中的gamma
, }7 y' Y, H' C2 F' l' E( m11-9 SVM思想解决回归问题
' L4 e# I* Q6 g8 L; |$ O: W! `" T
第12章 决策树
! V4 S( L& k6 T# z7 I! }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。 ...
) q( l; ^% A6 } p& @& w' [4 o0 J12-1 什么是决策树
0 n; h K3 h. Z4 }% m12-2 信息熵
. p0 j# J: |- y' d( O+ T12-3 使用信息熵寻找最优划分
2 c6 e' R; h: M. d/ O12-4 基尼系数
& D1 r* w0 b: j1 x+ h a2 s9 w, l12-5 CART与决策树中的超参数8 v0 Y7 p7 z; S; H& J& t7 s
12-6 决策树解决回归问题
6 c* l; U# a3 o# J12-7 决策树的局限性
2 b: \3 T$ r) ?, f) U! X3 H0 e$ ? T6 N- p2 c
第13章 集成学习和随机森林5 ?' L. k3 o p8 z3 c: M. H9 O5 W
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 _, @) q# m: R4 B13-1 什么是集成学习
# N0 ?5 S" _6 F j13-2 Soft Voting Classifier
8 f0 Z) z3 j7 B: e. {* ]. T/ Q13-3 Bagging 和 Pasting
6 a" b9 R9 E& u6 b& K# F, H13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
/ ?! w& J% t' v) N13-5 随机森林和 Extra-Trees
/ {* S! D0 Q) \1 z" s13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting' E! J: j$ y" T1 u$ K2 Q4 }- U
13-7 Stacking1 h; k; r! g" o7 T
: i& ]* o7 {; W4 n: x* \
第14章 更多机器学习算法
9 F9 M; f+ w7 M, F& J5 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...7 v6 \/ b# S( u4 ^3 V5 v% |. m3 Y
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
0 l9 n0 N4 s! S/ }2 f& i14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
9 ^, |. [3 t" G0 _6 g1 W5 b2 a& j( R$ f: o+ F. v# v
〖下载地址〗
% `" G: W9 V. x% N" J r% l, n% F# n# o5 I0 a6 O2 V5 v
, |5 q7 x I) S- Q$ k( ^/ C
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------/ z2 ?- v! k/ a j" v% N6 C# N
`% f6 F8 h2 _/ H% D/ R
〖下载地址失效反馈〗
: i" w/ J, w5 a5 m% b" z' A; P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
$ T. R. F% T( |8 _" j# E0 r8 b2 u. F- s! h3 i1 e4 q1 }; h
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7 A% B' W6 ?% O0 D! q( {& ~3 l8 C9 f5 C7 U5 O$ N* t
〖客服24小时咨询〗6 W7 L" p! V; k6 m# C" I& E! N
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。. E/ X# E9 K3 h8 j' ` U3 _% N2 r
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