$ m# R8 m$ S4 c) M+ ]' x; \
, V6 v# G/ G2 K; |0 U9 j! G( \/ l# F
〖课程介绍〗
+ Y* s) B" F/ e# }* R$ T* {1 ~0 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。* z; x" m* V& H3 b) N. d
: k0 T7 v- w% W, `8 v: e, B〖课程目录〗
9 c, h" X; }9 x9 ^3 j. d第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
1 H& g) Q0 V& e2 y+ c1 t$ E9 g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！...
' t! c, z, s8 f" Q$ K6 i1-1 什么是机器学习 试看/ O# `/ z( d4 }$ Q! R
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
: w; g( w0 ]3 v0 | ]4 h" \$ F1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
1 r9 a6 h: h4 w. ]" T; n
9 a4 ~, I5 X0 ]' P3 T5 t' B' P2 C2 ~第2章 机器学习基础
( K) ?" @ u$ {" d4 {5 a' H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...
- f# `' {/ i0 P: I2-1 机器学习世界的数据
, N; y0 n2 V( E( s7 f2-2 机器学习的主要任务
! U2 R) q+ A$ j& U' q2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习( P# @1 W, A: l& c& a2 b5 ]
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习/ q; s; l/ K' m( D- C1 U, Q# ?
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
" Y, B8 l0 R$ U" c$ E9 w2-6 课程使用环境搭建
& F( U2 S6 G$ ?9 ^1 b# b! `9 _. o5 w* Y8 |# q# w; p
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib6 j! v0 d$ C" v3 A" n. S
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！...: e( [9 w% K$ k4 ^" {% T" I% I- o
3-1 Jupyter Notebook基础, d% ^: P, ^. _: Z6 c
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
, x y4 c( k6 b2 f3-3 Numpy数据基础
8 N5 h9 ~! p* \3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
6 m' _8 J0 c; k$ u. N% u: W3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
+ X, n8 u( e0 x% I. b4 y0 A* t& l3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
2 R4 R1 p% i* w3-7 Numpy中的矩阵运算
8 a+ k, y& O$ M3 K7 O$ g' B( u3-8 Numpy中的聚合运算
. X5 U7 g7 T/ j$ J% ]0 t' z3-9 Numpy中的arg运算
, N3 _) S0 V: b. m$ Z) N- p3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
" }6 ]. H* o5 O9 y" t/ Q3-11 Matplotlib数据可视化基础0 |5 x3 F8 A1 {- [" \
3-12 数据加载和简单的数据探索1 j0 h& i0 H# B' o7 B4 d# m% p
/ p& }( q( D1 J) ]$ V
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN( B+ G1 B) W0 T; k
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...
+ N% W3 G) R1 G9 |4-1 k近邻算法基础
6 u$ p: f3 r% V& |1 S4 o4 K) u7 [3 N4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
, E1 e) N8 g0 K4-3 训练数据集，测试数据集3 C) m# Y: k' C4 i6 ~7 Z) j% j! Y
4-4 分类准确度
0 x$ {1 P4 d# @% G5 }4-5 超参数" z" X+ f8 \. G" p
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数" {( h- d3 M, i2 H2 N
4-7 数据归一化" D/ ]3 V3 Y$ j5 R2 v; S
4-8 scikit-learn中的Scaler. n, i% [( r. u. m
4-9 更多有关k近邻算法的思考4 f. K0 ?% l& }. c9 D
( [: S1 T. j2 u6 k第5章 线性回归法
0 ]6 ]* ]' G2 E! V/ K% G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 z" Q9 r8 p& r
5-1 简单线性回归! I# y; C% ?! \
5-2 最小二乘法
/ x$ H- C) V4 \( @0 M5-3 简单线性回归的实现" h2 n6 R5 E% a7 b( t6 D, ^
5-4 向量化
9 W9 a$ c; u% M: G0 ^5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE: `) y v, B; R4 T
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared
. C8 p, y! A0 H G# H/ U5-7 多元线性回归和正规方程解
% Y! J I' J' t9 d' ?5-8 实现多元线性回归9 y; C) _, } c- D/ }
5-9 使用scikit-learn解决回归问题* S' a! |/ O$ ^1 |% r/ ^0 [8 [
5-10 线性回归的可解释性和更多思考
$ A; e& F8 F% z/ A% {; {6 R! Q: E3 C) n6 O6 w
第6章 梯度下降法
2 d& p( I7 {2 \' z/ |$ N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。...
$ L+ S5 @; v2 C- ]/ \3 o: R, [# d6-1 什么是梯度下降法
) E+ J9 {* v8 o# y6-2 模拟实现梯度下降法6 X* l0 m* V$ m+ b" d n
6-3 线性回归中的梯度下降法 e" p6 H7 U( _; k1 u. R
6-4 实现线性回归中的梯度下降法' s: F, K' r, s7 h
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化% `9 z, K& Y4 @, q# D& x7 U
6-6 随机梯度下降法
$ N" G q6 T- G" K! t, h0 C6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
2 K9 C' ~' n$ A- F+ K( u f6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
& p7 s* {: U/ n4 _9 s" \# s6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论" h+ K4 d7 D& \# F
& d g8 V5 m, C: q8 `( K4 q* s
第7章 PCA与梯度上升法" u$ @4 h" x; u! ^
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...' A: U: t/ |: z- ?
7-1 什么是PCA
5 V$ c5 A4 l' ]7 }* Y7-2 使用梯度上升法求解PCA问题5 ^+ ]% |& J; b+ P! F8 c
7-3 求数据的主成分PCA9 f( G+ w6 q/ {3 E6 `2 O) t
7-4 求数据的前n个主成分0 Z: X$ F! K/ A2 E+ G% ^0 d
7-5 高维数据映射为低维数据' I7 M; S$ w' D# E$ P. `8 c3 z
7-6 scikit-learn中的PCA$ o1 z, D1 ~/ K* {( e+ n
7-7 试手MNIST数据集. e8 p( f" u( _& q; B9 U0 ]+ S
7-8 使用PCA对数据进行降噪
* b9 J$ v/ n- v" C0 {7-9 人脸识别与特征脸, \ f e+ {( L- `' c
/ n* X2 h+ v% |! C2 J$ P
第8章 多项式回归与模型泛化0 K+ T- }+ a: W5 ~. o* 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...
{& ]; {; w( ]% f. B8 D# `. Y! E8-1 什么是多项式回归- c. b, F% [* l+ V
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline8 M# _4 A" i0 R# l" J: _$ X) Z/ ~
8-3 过拟合与欠拟合4 Q) {2 g( u, W6 `" F8 [- ?
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
) ]! Z( Q6 W7 _8-5 学习曲线; P( _% Q& Z- _* }/ y) [5 B0 u$ ?
8-6 验证数据集与交叉验证0 _+ Q* M. l5 s) ?5 |0 ` f
8-7 偏差方差平衡
" H5 u: ]; Q) Q8-8 模型泛化与岭回归. w6 R4 I, \! d9 j6 M
8-9 LASSO
- @! @4 q+ t0 A+ j# ~8-10 L1, L2和弹性网络
. D" E; ~8 ?9 C, K# J" I& q1 v7 V! k2 ?6 A5 W% S
第9章 逻辑回归
# D: ^% W7 n8 B, s1 f! V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。 ...
1 D: f M+ ~7 N4 Z2 h6 G; ]; G9-1 什么是逻辑回归! }8 T* h/ u5 j: ~, {% E
9-2 逻辑回归的损失函数
% d( y( t, q/ [3 z. {9-3 逻辑回归损失函数的梯度! h6 C7 h9 v' O L6 Q' f
9-4 实现逻辑回归算法5 ?9 z0 N' Z; z# I: l0 N/ a
9-5 决策边界
0 K/ R" S L6 |. J0 N# j1 M9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
. n% R5 X9 I2 O3 ^7 l9-7 scikit-learn中的逻辑回归
' B! C8 W# O6 i6 Y% i9 i2 K! z9-8 OvR与OvO
H: r& L8 g9 e' R. ` `$ ?) W% x K9 [, M
第10章 评价分类结果1 t$ g8 i' U: i/ V9 ^7 e! P
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...
5 ?, @: r, U9 P% W: T10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵- s% C& `- z1 [$ N7 b: a
10-2 精准率和召回率5 d) E- M0 `" J+ ]& o* `. ?+ W
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率9 l6 `4 _; T# V( f
10-4 F1 Score' m; u0 p/ }5 w" t
10-5 精准率和召回率的平衡; A/ P9 K' B6 S) ~% l
10-6 精准率-召回率曲线
; |) {, S5 R: f3 v) ?10-7 ROC曲线
+ ?! p* e6 Z$ }$ e4 u' G U10-8 多分类问题中的混淆矩阵- b$ R3 R: d6 P8 i
0 o* U, S1 i5 n/ e& O5 Z第11章 支撑向量机 SVM* Z: g# r; `% R; [% q
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。 ...
6 I/ u9 V' X8 p/ H# G) ^2 J& s11-1 什么是SVM
$ @) w& ]# V* {2 i- n1 i$ P3 v: g" [11-2 SVM背后的最优化问题# V6 R& A5 n j, L8 J$ K1 `
11-3 Soft Margin SVM0 M( s% @3 Y* c5 O* h( |
11-4 scikit-learn中的SVM6 M" K6 T, S2 s# F1 v
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数7 z) | a7 x5 Y! e0 O
11-6 到底什么是核函数# B0 @, x' s! V& k& z. f; [
11-7 RBF核函数
9 F% l! P. Z; t- v2 G4 `4 a1 c3 f11-8 RBF核函数中的gamma; I4 s, q" T/ U' ]+ V
11-9 SVM思想解决回归问题
4 p3 N* w2 p+ r% ?% ^; p: M2 \1 M) w4 V' {
第12章 决策树
: Q, ^3 W. P/ ]3 ?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。 ...
6 U g8 z# R& E12-1 什么是决策树
8 x. E- q. ?( ^; x12-2 信息熵" p3 y2 }. F3 I8 u
12-3 使用信息熵寻找最优划分& i% i/ L. b. s" f" ]/ _! {" Q
12-4 基尼系数! Y" J* P% q# s4 n& S: ^
12-5 CART与决策树中的超参数
+ ~" z7 j! ^( L7 @( t4 z& D12-6 决策树解决回归问题- K# E2 c4 p0 t3 M4 Y! l7 b
12-7 决策树的局限性
" ~, ?6 h3 C* q- v2 s8 p
: I' Z4 A# X1 P) h第13章 集成学习和随机森林8 W9 {! Z$ f# U' n. g8 M
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。 ...
' B9 ]% V( _( d% q- j13-1 什么是集成学习
* z. A/ D5 A0 U13-2 Soft Voting Classifier
5 g. a/ N7 ]+ J6 Q- d0 K5 z13-3 Bagging 和 Pasting
: L3 ]; T1 _3 p1 Q9 K L7 _13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
/ F) W8 }+ E' s. a$ g& K13-5 随机森林和 Extra-Trees8 e9 l5 u0 X+ ^! c
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting+ A2 C. [, U1 J* A
13-7 Stacking0 p# T: h# a) z w, t
- I* Z3 g& `! s/ u( p; _第14章 更多机器学习算法1 }, O7 q! z+ D, N& P
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...9 D! d' O6 o" T+ Z9 q/ n2 T7 r
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！! K: @' x7 Q2 G: \
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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# U& ?5 l4 @8 v, ^9 J; l〖下载地址〗; i0 k9 a7 t% Z3 t, H; g4 t
% f$ t. f/ Y' O+ ~
; P6 C/ p% a' x5 I----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------4 r; u2 X2 b H" ~5 k) H! B" T( i
* S" u3 i1 K* S F9 M7 C0 ^' e〖下载地址失效反馈〗+ Y3 U0 c. b5 r$ j
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
3 T) W, I6 q) I: i. ~# b+ A. K/ E" B1 N( a w6 m' V% O" O4 a- ?
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