7 R" a9 X! ~. t# Z5 W, G9 V9 l+ E& i0 z7 s I ^" \2 `
〖课程介绍〗
5 x2 |( U( _ Y$ ^ i1 w, n$ N, x/ R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。) D9 z- _! `, z
8 }9 A. d! C! a$ {〖课程目录〗4 n, c: k+ K6 Q
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
+ B% H; J; }- p2 O8 n9 @8 q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！...6 R) D. \9 O( R% c5 \% U3 d% Q
1-1 什么是机器学习 试看
2 t! o" z2 Z, s1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
7 ^; U9 R# a5 U1-3 课程所使用的主要技术栈 试看( c- ]+ r5 D7 W9 M' `! h
- E- W# a! E4 x( ~; I/ y第2章 机器学习基础' Z+ Y8 F+ s5 K) M4 M# Z! ]$ L
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...7 i% e5 U& P h" r9 E2 q
2-1 机器学习世界的数据0 p/ e( x& p3 D7 |7 D+ l& R/ h
2-2 机器学习的主要任务% x8 x+ C; l* h, O3 {2 o
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
% B. r y. R3 J6 H5 T8 d6 T2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
$ d3 w2 d6 [- L+ C* ]) S2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
$ s" v4 F L7 R' q+ Y5 [) z2-6 课程使用环境搭建
3 B! p7 E9 v( P4 H. w; d4 C
& i" Y) k4 u% q3 Q% I6 w5 X1 k- z; }( \第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
! p# E! {& X* L& n* K/ i6 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！...0 h* k8 R5 K6 ^3 P1 Q0 N0 K
3-1 Jupyter Notebook基础
5 J1 J7 C: \" r1 k3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
2 W' c- `9 u. L3-3 Numpy数据基础/ G- M% l5 p% t" i. p
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)% [6 K, e8 {* Z' |
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
1 @2 k9 G3 I9 f4 S" C. j( Z& z3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
_; E; A: B, m3-7 Numpy中的矩阵运算
( [) i% h7 `# E8 C( r4 G! O3-8 Numpy中的聚合运算
+ R) c6 a- c2 M4 c2 a3-9 Numpy中的arg运算1 g# `& o7 t, c, T, W# o* C
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
2 t# z8 X: ]( Y6 E# Q. W1 M3-11 Matplotlib数据可视化基础6 U$ r* T7 K$ N: ~ T" x
3-12 数据加载和简单的数据探索. W, \' a% c( |. r7 g1 p; H
8 D/ J! B. ]2 P2 X o! o# T第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN! r5 x& u( I& b9 |' F
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 [. W: i* q# y; c! I4-1 k近邻算法基础$ [; b7 s8 U* u5 k# l! m
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装7 }" o( ]& T1 {8 u- ~5 m8 g
4-3 训练数据集，测试数据集
" ^) T* O7 _% B% Q4 C4-4 分类准确度
" m5 G5 l: Q/ }4-5 超参数
: ^- ~: J/ _. ?- r! U( P2 B5 d4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
+ U0 ~) N5 p' L; C( X9 o$ m0 v9 ~4-7 数据归一化
/ ?& l3 s0 _1 z) @# }; A4-8 scikit-learn中的Scaler
+ v2 M0 s( d* C: c1 U7 v4-9 更多有关k近邻算法的思考
0 y) C, @- U! M( J4 i2 c5 D8 q3 b$ x+ e6 ~5 [. _
第5章 线性回归法
! e7 Z5 v. K2 Q; T2 X9 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。.... B, x4 _( ], I
5-1 简单线性回归
" [& B. q2 E7 s# ?! i) Z( z5-2 最小二乘法
- e6 `/ x3 H( {8 H5-3 简单线性回归的实现
/ s2 j2 X1 l. ]2 }5-4 向量化
1 U$ l! Y1 p% h( M5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE7 m D& ~7 C- L- U% |3 Y! C
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared+ G f2 b" s7 `* h" J
5-7 多元线性回归和正规方程解) q. o- B, N+ T9 c/ T" L' X, [9 b
5-8 实现多元线性回归
_) P% `% J K- H- }' D6 ~* [5-9 使用scikit-learn解决回归问题- U9 O& H% x2 V
5-10 线性回归的可解释性和更多思考7 V, h$ G/ u, J( M) x0 y- Z
. u) }" a. \, C% ^% U- b) }第6章 梯度下降法
# C8 w8 G6 a, `. P8 ?+ O8 y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 }4 B6 W2 |" r7 w' i6-1 什么是梯度下降法
0 X0 U) m0 ~. M( Q+ T$ B7 i6-2 模拟实现梯度下降法
& s0 j) P% y9 e* u2 `8 V; r8 X6-3 线性回归中的梯度下降法7 U+ [1 d8 g: \7 ?- W
6-4 实现线性回归中的梯度下降法 h- K$ N6 [$ L W) I; i
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
( Z) l5 X+ W O/ O- X6-6 随机梯度下降法8 ]: p$ N# T/ ]' B! I; i
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
8 J6 W5 w: w; _# Q1 W/ f6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法% c6 h5 U: j0 @7 Q
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论9 O+ [1 O* | ?. `
0 f, h/ Z/ ^4 s3 S" s g7 v
第7章 PCA与梯度上升法
7 V+ U0 H, W2 K: 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...
. b) h2 r' B/ ?3 g( {9 l7-1 什么是PCA
+ u2 B' _2 [. ^7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
7 e3 S; h" I( ]7-3 求数据的主成分PCA& P2 q7 n! P2 o) N9 ~6 [$ Z) R: y
7-4 求数据的前n个主成分: T- E2 C* d5 b n& S2 m
7-5 高维数据映射为低维数据' N8 E8 P$ {7 {; c" \+ R$ }# Z1 Q) ]+ C
7-6 scikit-learn中的PCA
5 N$ M% @6 o# S4 v0 m: m7-7 试手MNIST数据集9 t- m% W& \) g9 g0 N( |8 m
7-8 使用PCA对数据进行降噪" G! u/ Z- u. f3 a {8 W! ~
7-9 人脸识别与特征脸
% J6 o/ M6 n7 e+ t' ^' _9 B* K7 b: n6 t. F6 j ], L% ~) d
第8章 多项式回归与模型泛化
' v2 u) z' j4 E% Q4 D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...4 l: ^& f9 q2 O$ ^( L+ ~7 A8 K
8-1 什么是多项式回归
* R4 ~* O: f t7 ?, i8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
3 G% ^ O' |) G% i8-3 过拟合与欠拟合* k) j: y5 v; G( @+ p! L8 o( C
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
' T& A* S- t8 X4 l7 w f. q8-5 学习曲线2 s8 j" T4 W* s8 ~8 G- p5 `5 H
8-6 验证数据集与交叉验证
( `- j2 ?" O: k Z( r% ^8-7 偏差方差平衡- Z* i) W) L; t2 h$ E% f) G: P
8-8 模型泛化与岭回归
1 z6 _3 D: f; r7 {* _5 }5 u B. G8-9 LASSO
! H6 A% J9 _' S8 g o2 y8-10 L1, L2和弹性网络
! M' _. V3 `: ~5 R7 E( _9 U5 p1 E) B' O
第9章 逻辑回归
/ Q" e- [+ t) q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。 ...' u& A0 u/ n2 l' P" l, \& w
9-1 什么是逻辑回归5 k# z' O% N, j/ a
9-2 逻辑回归的损失函数' I P6 `" V" T6 N
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
/ O& b* a3 v4 K$ r( @( r% {9-4 实现逻辑回归算法
2 X! o; c/ }; ^# \6 Y9-5 决策边界
- A H4 I) O1 W3 R4 v% {9 j$ C& l9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
4 d) y% U9 C/ C& g# y/ d5 j6 w9-7 scikit-learn中的逻辑回归
, n2 X8 Y4 t4 ]2 S' H9-8 OvR与OvO
) u& V+ E% B: k* P" B% ^! p+ ]9 L+ t9 F! h7 @4 P+ U# U e) w# r+ ]
第10章 评价分类结果
; X5 m! H0 V; X) H1 T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..." ^2 D+ Z8 v: }
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
' ^* \3 g0 Y* H* X8 |10-2 精准率和召回率
0 D' G; K2 u( a3 ?% ^/ G10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
/ E& M2 k% @: {: A4 {1 ?10-4 F1 Score
; h" y$ n6 E% J9 n, v6 \8 B10-5 精准率和召回率的平衡
+ ~2 Q6 I( u, |9 R" C0 B10-6 精准率-召回率曲线
( V' x, D# n" H2 \3 g10-7 ROC曲线
% w. j. p; | ~$ l; N* {10-8 多分类问题中的混淆矩阵
3 F5 H6 O( W9 R0 s5 P' `: `3 G' u' P; [3 o
第11章 支撑向量机 SVM
1 {5 |& m* }# p8 c, _+ E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。 .... k, K& n! V {$ e& J3 S6 I) \+ |
11-1 什么是SVM2 Q# h& G% S* R8 A; V
11-2 SVM背后的最优化问题: i2 ] b/ D6 t+ z/ N
11-3 Soft Margin SVM7 r+ ? s$ I- {7 b5 G/ T5 q
11-4 scikit-learn中的SVM. ^- T7 x/ G2 X6 { a* ^% o5 L: o
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
$ i( q" z {% U11-6 到底什么是核函数8 q. \! s4 r# I/ O# w
11-7 RBF核函数
* U! n& t% ~! N6 R* a- m11-8 RBF核函数中的gamma
5 L; @9 P3 h. h% ^! R0 J* T11-9 SVM思想解决回归问题- j' s/ v! R6 y3 C) R2 i
2 Q8 n* t# ]/ S6 k
第12章 决策树
9 z5 |1 V, \/ F; \* F& q' ^) ?# |8 A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。 ...
5 m. P8 l: T# K* m7 `8 w/ {12-1 什么是决策树
4 N X; @! A% e12-2 信息熵* m# x% C4 n. M$ h- Z& i, ^; l
12-3 使用信息熵寻找最优划分
4 S: I# ]/ _0 f) ?( \12-4 基尼系数. D$ C1 ^7 E" E' R8 H3 w
12-5 CART与决策树中的超参数
0 }( C: J- v6 A2 ]0 ?# u12-6 决策树解决回归问题* t# Y% M9 o4 l7 B( r& j
12-7 决策树的局限性, [5 ^- b Y2 I- o1 V7 W0 V9 b0 i
* V% t. I& v1 ~
第13章 集成学习和随机森林
) O( a) C% Z- i. `7 K' L0 N/ |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。 ...
4 J9 Q: n! b% e( Q: K. J3 L, C13-1 什么是集成学习
6 w3 d8 ~: L6 r. M13-2 Soft Voting Classifier
- ]; q; ~9 M+ O; g# ~13-3 Bagging 和 Pasting
+ q# t8 h( y6 d+ |13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论2 e1 P# T5 T) D- U
13-5 随机森林和 Extra-Trees- P, l+ { |. z' L2 U
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting! f& P6 l, F" n4 R2 s5 z& o
13-7 Stacking
/ f9 n7 i2 w2 U7 u j8 H( f% K# v a+ s$ `4 {( B3 h$ ~
第14章 更多机器学习算法
; d: h( G* N) n+ ] |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...2 n0 z w0 f, _* X2 q% h) O
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
! D4 V5 Q4 H9 j( |. u5 {, `14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
6 W- t e4 u9 a6 Z0 D a6 K, g+ s2 Y' Q* W1 C! ?) n9 p: p! H
〖下载地址〗
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, K/ E# f/ s/ f# E. v: F6 }8 W7 o9 ]
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------1 R6 ]: E/ z5 n
: `3 n; {& L0 f! |+ c8 ~
〖下载地址失效反馈〗7 B+ o! G2 L/ a- G( Y
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) s9 Q2 _' r) ]7 o
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