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' w C) a. h% W* _& s: H8 {7 }
〖课程介绍〗+ j1 y: ^& U9 O* |# |
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。 P( @3 h7 _# w" x
& b( h; ^. G) _6 t& }〖课程目录〗. @8 C2 ?/ `% L, n9 W
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
1 d+ m% i2 M, n# P$ x+ 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！...: S1 p- u1 x: H* b1 ^1 D
1-1 什么是机器学习 试看: D. n& ^! P( W! h2 B
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看) g+ n( X) a5 |% @ P
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看6 w( W" V& I" m/ ]
6 U/ w2 @! L5 n9 n第2章 机器学习基础
% L7 @% {9 b* ]/ z7 g% b- E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...
/ p3 q! n# [! P! Q3 R; z2 W- g) l2-1 机器学习世界的数据
- I5 A2 N, T# ^ W2-2 机器学习的主要任务( e, X) {% }* ~- N- R; W
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习8 A( Q; G# K' K0 ^+ W( z4 f
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习. U8 w4 j% F' |- E
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考6 t: i+ r* O% w1 h8 Y2 s7 c
2-6 课程使用环境搭建7 s; A% f" \3 o! D' |
* `1 O8 e7 d. m- Z5 d
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib; m8 k3 V% K9 f$ r: }5 b9 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！...: D/ S' U J7 y, v6 q
3-1 Jupyter Notebook基础) ~4 u$ c8 ?' ~+ C
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令0 y. n N% l+ Q% |+ m
3-3 Numpy数据基础
* \+ ^% D# c" i/ r3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
7 a2 o4 K- z* d+ c Q3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作4 W' [: z- U; q- O/ {
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
* \5 T1 M7 k- C3-7 Numpy中的矩阵运算- A3 `6 H* Z9 j$ p
3-8 Numpy中的聚合运算
- l8 E) N8 c9 G" K6 w. Q* [6 `' t# t; J3-9 Numpy中的arg运算8 J5 a" h* D' x9 {
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
7 M. Q5 t6 Q5 K9 P2 q4 f* v3-11 Matplotlib数据可视化基础( f# S+ a2 `( {& {2 y! m& z
3-12 数据加载和简单的数据探索
1 b. T% O5 ?1 G7 ]' x" t8 W% S/ r3 @/ _
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN! v8 K$ Q4 [3 N1 o3 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...% o/ v+ H5 U4 U8 e9 i4 d+ Z+ Y
4-1 k近邻算法基础7 E5 F1 M9 G8 f, h; s
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装& z. p5 S/ \* C% \* F' T" d4 R
4-3 训练数据集，测试数据集
6 B5 ? G# D. q4-4 分类准确度! n. {2 l p! y; [
4-5 超参数
5 N' `& C6 }( x5 g4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
* r" D/ p! p& x" Y: U* A4-7 数据归一化
, g+ C/ S) G# A! `3 w U# T4-8 scikit-learn中的Scaler
' |9 k0 @# C/ `1 p- {4 R4-9 更多有关k近邻算法的思考
: |6 w+ R7 C; h% R; |* e
7 {5 _! Y( a+ d1 q第5章 线性回归法1 v3 t6 p, B6 v0 S7 e. F6 `0 z! V
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。...
D9 E' ?' h1 m' c \5-1 简单线性回归9 f! ]. M9 }) Y# T( ?, o
5-2 最小二乘法' z3 E2 j5 |' l# E
5-3 简单线性回归的实现
" e0 K7 V6 [ x: }) J/ _2 e5-4 向量化
# n; P$ U' ~9 v5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
5 n( F ^. d: |$ K5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
1 C+ H0 e' c* S% {3 W5-7 多元线性回归和正规方程解. y s7 x% C, T
5-8 实现多元线性回归- G8 k8 l" O* ]' n- k8 x; ]3 ^
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
3 Q: x0 s6 ?( g# N& k, S5-10 线性回归的可解释性和更多思考
& a S2 c; I* ~0 x0 W- \; l
* x8 ~& y9 s% D; g* q第6章 梯度下降法
- i) y9 W `6 @, k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。...
' C9 X: q; _; x: g: w6-1 什么是梯度下降法
$ h9 d& o% p5 r6 X/ Z9 H6-2 模拟实现梯度下降法4 F# h& B6 p' B" e0 x
6-3 线性回归中的梯度下降法
( `. b& A) c6 M" U' I( v6-4 实现线性回归中的梯度下降法
5 a R4 Q/ j$ L4 B! \6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
& H' L5 A( [' V5 I6-6 随机梯度下降法- i9 K( C1 [+ M1 c
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法# G8 d$ D$ ~! Z4 [8 ~
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
7 g' ^# Z2 A5 g8 W! R- u6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论' }; L0 A2 ~# Q/ [8 ?* o; O
! s; y6 j- [) R% l g第7章 PCA与梯度上升法$ F2 R7 h f1 l+ k
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 [* k* R. I7 T! D+ t7 T7-1 什么是PCA% k5 g* i- ^/ U& f1 w- E4 n
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
+ D$ E* z. {4 }% G7-3 求数据的主成分PCA' {: o: Z* Y1 T/ F
7-4 求数据的前n个主成分% h. R0 P. |. d$ H
7-5 高维数据映射为低维数据
! J8 L/ p" Q; y1 z$ _7-6 scikit-learn中的PCA
0 A4 m D) A$ }8 i5 C7-7 试手MNIST数据集) K" p4 J/ `' }5 g7 L$ K
7-8 使用PCA对数据进行降噪
u/ E$ G4 X1 Y7-9 人脸识别与特征脸: {! _$ o8 t# }7 V. X* B
0 A7 E) z3 U3 B- I0 }* z+ a
第8章 多项式回归与模型泛化
5 X# K1 D8 Z$ i" K0 z) R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...6 c. D8 Z4 k6 \0 L; }9 p
8-1 什么是多项式回归
4 ?0 y( u. s2 S( \8 C7 N8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline G( o+ d; L( E1 ?3 P/ b8 \
8-3 过拟合与欠拟合0 d; F. X9 m! t2 h% Z
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集7 s, b- R) u- {1 e% ?, s! I3 Z1 ~
8-5 学习曲线
# q. @) P3 x+ d0 c1 X3 J; E8-6 验证数据集与交叉验证
" C7 E9 K* \8 j; I8-7 偏差方差平衡6 P5 p# ? W; t: l W
8-8 模型泛化与岭回归
$ k5 {& }7 G. A- Y3 m! x8-9 LASSO3 Y$ \ a" D+ v9 S
8-10 L1, L2和弹性网络
! U) N! j n9 A8 D
% _, ~9 E& M; o5 u3 N) o第9章 逻辑回归3 [' C* `& d6 S! U/ |& T4 |0 Z
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。 ...
- ^2 k) Y. T* i: @, T; R9-1 什么是逻辑回归9 ~. G; J7 z$ j" x; X" l
9-2 逻辑回归的损失函数
6 G6 y- v" d! I$ A* {9-3 逻辑回归损失函数的梯度
# `6 W3 [! |* \ E$ _4 R% {9-4 实现逻辑回归算法 j/ f; H x& y
9-5 决策边界1 V: E7 \# @6 H
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
- f7 o5 f+ q. i5 e/ o9-7 scikit-learn中的逻辑回归% y! Y, H }- f/ b: c, V
9-8 OvR与OvO
: D5 W& F( a- v) D7 J0 D7 ]" K
. V' Y9 z' Z( z4 S第10章 评价分类结果' K: u( o/ k5 c" O( 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...
j. \# c! E% K, V- {' D10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
! ^2 V) B p3 o, ~% G- L10-2 精准率和召回率, v; V r( ^8 J2 T( o! g: t
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率2 T0 e/ y/ w5 K% @: j9 x& v; [$ j: W
10-4 F1 Score) c! q7 h7 R% i% O! b1 i
10-5 精准率和召回率的平衡
, T3 n* d4 B( y- h+ H5 |10-6 精准率-召回率曲线
) Y$ d- u; {/ t" z3 A10-7 ROC曲线
9 F4 d9 O( d, {0 ~10-8 多分类问题中的混淆矩阵. q, y% r& [- q6 r: K
' h) k8 M/ ?2 e' ^) Q+ |: r. e
第11章 支撑向量机 SVM
& c* n. n+ \+ L. X. 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。 ...8 V1 V4 v# F" J
11-1 什么是SVM$ l- @2 K' k* ?; Q: _, h
11-2 SVM背后的最优化问题
4 l9 W6 i1 F3 h( a! P11-3 Soft Margin SVM
. `- C& I4 j; k) q. C6 a11-4 scikit-learn中的SVM/ ^0 I O9 S9 \. \
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数/ u2 `& F& _& H( s+ F+ N
11-6 到底什么是核函数
; G. \6 ^2 i( G' @) b11-7 RBF核函数
, j2 P' V& C+ j) i11-8 RBF核函数中的gamma
5 i" u( {4 ?+ J' q% e& u8 @# J11-9 SVM思想解决回归问题: ^* ~' q2 g/ Z& q) _( k
0 A# @0 p( S9 a( S- c; z8 h第12章 决策树
1 H2 x& {) d5 f g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。 ...
# T; p- Q8 O& q; \6 }12-1 什么是决策树
, w) q& e/ L, i2 n! _) Y: G12-2 信息熵3 z9 v4 _* F- Q- P, M
12-3 使用信息熵寻找最优划分( C5 ^6 m; |$ k R6 ?6 B
12-4 基尼系数3 a9 M: A2 f. S0 y% a
12-5 CART与决策树中的超参数% L. R3 Y9 X; I1 @2 @3 z
12-6 决策树解决回归问题
0 g2 p9 |1 z; S& A `7 U$ T, z$ A" i12-7 决策树的局限性
/ T& M$ F9 W9 M, i2 R* |% i9 j7 `6 H* }" p- [9 T
第13章 集成学习和随机森林
3 ?5 o! m. g% ^# n- g+ g( R! j% j) |% h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。 ...
0 G7 d" R& \5 D( u2 j. v7 G% J* ]+ U13-1 什么是集成学习
8 h1 n; B2 [ O' [# L0 W- Z13-2 Soft Voting Classifier' s8 k- U/ R, B/ B5 i* p D& k, t
13-3 Bagging 和 Pasting
, `) t$ ?: `1 q/ d. h( N13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
7 l" w4 a4 r' C. P13-5 随机森林和 Extra-Trees
8 k) P1 \6 t3 r/ ~: Z4 I13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
5 S* a4 u7 J# r( s9 H, }13-7 Stacking
4 r) J2 Z8 s+ u% _2 @" u# f7 x( ^2 j H& x ~% Y
第14章 更多机器学习算法! n6 Y0 b9 T6 n1 I+ J/ S( S' W
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 i/ o2 ]+ u# V# ^+ W* P14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！0 l4 F9 z( n* K: U4 f+ E
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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〖下载地址〗
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, r# h2 J% p, v) p' Z〖下载地址失效反馈〗# p+ N$ c' p: B- N: h$ b b% x8 E
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
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