4 {9 X' i& C7 ~% N" {, A
% N" O9 L/ [2 h( A# K- u) _
〖课程介绍〗
+ T1 H6 D: q0 ~/ u2 d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。
9 W4 `6 h! }9 ]) O; P5 E0 y: H7 b0 t
〖课程目录〗
. F9 Q ~& B/ W; n第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
. ~5 H4 I! p/ V9 j' D: U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！...# B: i1 e5 N5 L2 }6 d1 k- j! F- @
1-1 什么是机器学习 试看
; g. P* w a6 p# H& e' Y1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
' e- A7 L* n: V6 G. n7 C1-3 课程所使用的主要技术栈 试看5 r" ]9 A- s6 ~* w
2 N G {: z. K4 M6 ^+ u. E第2章 机器学习基础9 i5 @% R/ H9 B* m
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...+ N/ I5 c" ~% L
2-1 机器学习世界的数据0 Q- z8 r+ q2 | G- I7 |3 r
2-2 机器学习的主要任务
6 t, K/ g6 G* ~& u* U6 b% N, D& C) L$ `2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
9 R/ `$ ?: P$ E- P& v4 R+ b2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
3 y0 V$ z# y& q7 l; r( r2-5 和机器学习相关的“哲学”思考) ?+ R/ |$ z$ ~* S
2-6 课程使用环境搭建
6 C; P$ O9 \3 O* u5 h) o1 J& s. s1 H1 J+ f
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib5 l' R. p; \/ B% _$ S; 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！...
' O1 W; b6 A1 |* x3-1 Jupyter Notebook基础6 ^. Q5 a" E. S4 w6 u, ?7 d6 D
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
0 \' y. ^# [0 S G5 z# m: P: `3-3 Numpy数据基础" }8 \# P6 C$ W! ]# ]: [- g# _) E
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)1 H9 A; x5 `2 u7 }4 x6 N
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作" G( {5 t$ v% z+ o
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割0 g. s0 |8 q) g1 c. M7 ^
3-7 Numpy中的矩阵运算
3 @% w$ C- _$ Y0 u3-8 Numpy中的聚合运算7 `3 c6 o Z% f; S1 I1 p/ A
3-9 Numpy中的arg运算
; U1 i- K% w3 b- s B3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing8 A/ W9 a M0 F0 x% _7 L f
3-11 Matplotlib数据可视化基础9 }) U4 j: w9 u4 z' k
3-12 数据加载和简单的数据探索3 ?2 @) W3 I J; _5 Z+ ^4 a9 Y
; T' U6 L6 U" \) l9 i* h第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN6 ^4 t H! c$ Q
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...9 Q( [9 b4 h: R( g; Q
4-1 k近邻算法基础
" l* k/ s% c3 }2 u4 R `% C$ U g4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
! g: G( R7 C& u2 M- N8 k+ n) @4-3 训练数据集，测试数据集
+ C8 R' t5 X C8 F7 p& i- Z! J! x* p2 w4-4 分类准确度
* t |; |* n8 p5 }: Q4-5 超参数# ?! W. m) p. D) ` Z
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
' q4 x) K R; }4-7 数据归一化
) j$ s1 ^/ Y! j/ C% Z4 g5 W- n4-8 scikit-learn中的Scaler
6 s% K: y4 r' w9 A9 k4-9 更多有关k近邻算法的思考
* J) k% M. V8 o7 A
- M& @. t% j8 u) ^1 ~第5章 线性回归法
9 H; U5 B: z, M( C9 X% C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。...
5 T1 R! d P& D' `# s5 C5-1 简单线性回归# P) @/ j* C& c/ m
5-2 最小二乘法
* P! \; Z+ U6 i$ E" M7 ]5-3 简单线性回归的实现
, d; o# x" y# T5-4 向量化
. W, Y- e3 D: d8 l. o" k( x9 e5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
5 k1 W# H6 Y8 l4 m5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared( x/ W2 h' ]- W( u& x
5-7 多元线性回归和正规方程解
! u, x" h4 U: e! d5-8 实现多元线性回归3 ~9 t7 K+ v# m
5-9 使用scikit-learn解决回归问题- m8 A8 e! G \3 F
5-10 线性回归的可解释性和更多思考& {% Y! k! n1 |- o. S! }
* F8 `: i; V6 ~: d' b/ ^0 a第6章 梯度下降法
4 Q, m: W3 |2 ?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。...1 S. ^, m4 U8 a, s
6-1 什么是梯度下降法
; n* @& W2 a# x4 G6-2 模拟实现梯度下降法: v9 H4 y; A! Z) i) z+ w k
6-3 线性回归中的梯度下降法+ G& O% s, F$ ]
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
7 i- w, `+ K( D# s7 x4 {6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化" P( t9 Q0 ]# W5 z1 K
6-6 随机梯度下降法# Y+ g) ?# t9 T( m8 r
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
0 ? K, l9 `7 R6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法( a3 [( }6 G Q5 c1 n
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论: c9 q! V4 s( G6 K' P. z
4 r& d( ]8 h/ G' }* s$ N
第7章 PCA与梯度上升法
- ]9 I* n" K1 n1 F+ X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...) |3 E; P% D( C% g' a; Y
7-1 什么是PCA
, ]2 ^6 F! S7 P! {5 b7-2 使用梯度上升法求解PCA问题( r. O# ?5 N7 } r/ M' w
7-3 求数据的主成分PCA
& I, \, F5 e4 m1 M o7 J7-4 求数据的前n个主成分) q# ~ R8 G. [, s6 \
7-5 高维数据映射为低维数据. | J# H9 B' I7 d7 w3 U+ `( e
7-6 scikit-learn中的PCA* F0 A8 a* N9 T& [& @+ Z/ D
7-7 试手MNIST数据集: \& X1 ?! m8 S% Z- _
7-8 使用PCA对数据进行降噪
# u. m( ]( p! J% l4 r7-9 人脸识别与特征脸
) R; c$ g" L% u6 Y0 b* W7 o7 q6 D6 f* N [' v
第8章 多项式回归与模型泛化2 U5 e, d* U! `3 {
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...
. o5 } Y# `- L/ d9 f' _8-1 什么是多项式回归
0 w% v7 }5 w2 D% t+ R8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline, |) d" p4 k, e0 g8 L
8-3 过拟合与欠拟合" R+ K1 Y# {4 L0 F2 _
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
1 y Q Y* r$ T X7 q" f' t8-5 学习曲线$ N o b5 h2 {, o; V& p
8-6 验证数据集与交叉验证3 |0 l/ G+ a/ s
8-7 偏差方差平衡* m9 p+ K! j8 Q+ i# n$ x
8-8 模型泛化与岭回归$ Y3 O( M9 v4 m Y
8-9 LASSO) U5 Y# X2 H2 F4 E1 y' C
8-10 L1, L2和弹性网络
' H0 m& |3 N& X. D! d7 J" p' F+ I) |' c/ D) k, a# H- @
第9章 逻辑回归
2 U7 K% n% L# u5 R0 \% v8 T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。 ...
- [/ N6 z1 c3 [( O; s0 Z% t. e9-1 什么是逻辑回归
1 i( x& T6 A2 s9 o. J3 K9-2 逻辑回归的损失函数
4 j# _/ y. R( s" k* g- S# `2 s- V0 Q9-3 逻辑回归损失函数的梯度
6 Q7 c. Z) L6 M4 `6 }* t! Q! B9-4 实现逻辑回归算法
) D+ P9 K: _7 o9-5 决策边界7 B# r4 m4 v( I! S# P$ {, c, [4 j, `. M
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征4 H; E4 L3 z! F; r0 z. d& C
9-7 scikit-learn中的逻辑回归4 w; J3 T1 E; F& S/ ^
9-8 OvR与OvO9 n% Z }2 i2 J5 z y
6 z) w4 L% E- v& j* D& w( E4 a! ~
第10章 评价分类结果( k% d5 ?+ l/ g7 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...
+ m- Z& _& `) e" C3 G4 ~: H& u10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
0 `7 |0 y5 d" r& ~; E% n10-2 精准率和召回率" m% r9 g5 s0 H; s. s$ D
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
% [3 z. i3 m9 S- F- j: E+ A10-4 F1 Score
% q! F" Q4 E% l9 I2 T$ w& r10-5 精准率和召回率的平衡 M# B( _9 C+ @+ V6 Q1 H" ^& K
10-6 精准率-召回率曲线
7 a" R. Q3 i) f10-7 ROC曲线
! w. @) I7 m2 D$ _10-8 多分类问题中的混淆矩阵4 a* w& q- v# R% ~- M
; a5 @8 C6 L/ L7 x! f第11章 支撑向量机 SVM2 W& |9 c, e0 ^# d9 g
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。 ...
( N) z( h3 ]7 s' C- ]8 Z5 G11-1 什么是SVM$ _3 N% \( o$ k2 O t- W+ c
11-2 SVM背后的最优化问题
8 j. j' N" s: d; |11-3 Soft Margin SVM
$ _$ q2 N) v M" H/ |- t11-4 scikit-learn中的SVM
5 X8 v$ |% H+ `; G: M: h- G Q11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
* _% p# B3 ]3 B- H3 |11-6 到底什么是核函数
* j7 b- o( f7 r3 Z' O11-7 RBF核函数) U' h2 N# j: \+ J7 ^
11-8 RBF核函数中的gamma9 m$ D7 k7 E, q$ F9 g
11-9 SVM思想解决回归问题% h3 ^- A8 G' E: y. U1 I2 O+ M
5 W3 r+ e6 x4 ^( v- {
第12章 决策树% X9 C9 \3 E. J# t
在这一章，我们将学习另外一个大名鼎鼎的机器学习算法：决策树。决策树本身非常简单，背后并没有复杂的数学模型，但使用好决策树也有很多技巧。我们将深入了解什么是熵模型，什么是基尼系数，怎样使用决策树解决分类问题，怎样获得分类的概率，怎样用决策树解决回归问题，以及使用决策树的注意事项。 ...
' D9 \5 u5 r6 G0 n* _12-1 什么是决策树
# ^4 S" [9 q7 Q0 Y6 h* W& G12-2 信息熵
( ^, y; w& b- V4 B9 ^2 G* v12-3 使用信息熵寻找最优划分2 j3 f; S% R" c
12-4 基尼系数: }/ E- d8 V' I0 ?9 K- N: c, ]7 r- h
12-5 CART与决策树中的超参数/ u" U( h+ X5 e' \) [; z: }
12-6 决策树解决回归问题9 ?8 E4 t S& y0 X+ A
12-7 决策树的局限性
$ M- `8 H/ z. E! F. f9 J1 {9 s' o; {3 B: v0 }
第13章 集成学习和随机森林
& m7 X9 [6 Q. z- D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。 ..." ]+ x/ c% r: p Q( p3 f6 r
13-1 什么是集成学习" h! i: j/ D4 Z8 `
13-2 Soft Voting Classifier
% W9 J4 b1 e# [/ o: r* M' L3 c0 Y13-3 Bagging 和 Pasting6 V8 {9 [3 H5 m/ u: U1 r% ^/ N
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
5 P# }% i/ z' |2 o13-5 随机森林和 Extra-Trees8 }4 }3 o7 j" |9 ?! I1 T0 U6 n
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting9 y# V3 e! n$ {
13-7 Stacking+ `! I1 c% g* x/ ^+ q, w& z# j
: S7 X1 w' I5 t/ c4 n
第14章 更多机器学习算法/ T5 h Y% @5 M3 H1 n; v% 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...
" v0 m. u! \- m+ \4 ?$ h14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！, A" s; G. ]' h v1 d
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
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5 x* A# ~- R$ v% X〖下载地址〗
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5 ~ W X b- r: v4 s* I( V
/ O/ c1 S/ l) ^+ O+ `3 z----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
; V: e0 B- B# T# w+ ?8 }
5 h$ o. b4 I9 w4 j5 p N8 ?( A3 K〖下载地址失效反馈〗
5 y4 p- [- L! M! p( W. `6 e: 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
p3 Z6 r% @1 \0 z: w& u9 M) N, ]* {) B$ g2 b; Z) W
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( q0 P2 E1 d, Q& c1 h- |〖客服24小时咨询〗
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