: v( Q4 |2 b5 z$ {3 o2 u' _ W. l1 E1 f9 Z/ B, |$ q L, _% A
〖课程介绍〗
! }' A, ?, R& I2 h2 Y! Y: C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。: l* T, s& ]. x/ s
+ }! E1 t4 D1 r, p$ g) d! b〖课程目录〗
! y3 [/ d! o) x* B& o第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习; H/ G- v+ B2 ^" s+ {* j
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！...% ~! D' b8 v; c+ d* Q4 M' s
1-1 什么是机器学习 试看
( n2 I" U1 W8 G$ Q) u7 h5 i6 J1-2 课程涵盖的内容和理念 试看, a& i( f) @, U3 X- K u
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看) y) E4 S0 v6 [$ a1 `' ?
8 N0 c; j! {/ B* a7 ]第2章 机器学习基础
3 l# J7 F, L* }1 t% G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...% q* J" v H0 H/ R6 n' y1 f2 v1 ?
2-1 机器学习世界的数据7 d2 I+ F: s( g1 Y# p
2-2 机器学习的主要任务- v4 w* i. ]' F/ r+ I) r
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
3 i, h7 F( S$ `' e" p2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
& K5 V1 h& Z: K; _- K- c! g2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
: O- C6 O4 \- W2 Q0 u2-6 课程使用环境搭建% W% B& Z, S$ U2 i* U" }
# ]5 N* W( h% u# g5 {9 E第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
: N- w" Z$ g- 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！...
' s% o! m5 G* y9 ~( h' a2 O3-1 Jupyter Notebook基础
' L, v% `) j2 X. P4 z" L3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
$ s8 J3 `3 [( D) T1 N3-3 Numpy数据基础
" O2 r; i) u' O4 K5 F D! [3-4 创建Numpy数组(和矩阵); \( h/ h- `6 N) p# b' _+ A
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
" a3 [7 e' r$ L# V$ B3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割" j+ C+ m3 n! h9 p% Z, B
3-7 Numpy中的矩阵运算5 Z2 c$ u/ V9 u
3-8 Numpy中的聚合运算2 {; q3 p8 h4 F3 x: i: V# p5 x8 ~4 @
3-9 Numpy中的arg运算
, g5 b5 r% t5 s5 @9 L3 Z `5 w$ J3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing% A; a+ Z: t# `% D; I5 h
3-11 Matplotlib数据可视化基础
: p$ I4 \8 V7 T0 L3-12 数据加载和简单的数据探索* S! R$ F4 p+ M) W* U0 L4 i
Y3 g1 S; [. _/ D5 T& ~第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
6 {! O$ I( M7 I- Xk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...8 }/ |* q4 _. p8 a X2 ]. y' Y
4-1 k近邻算法基础
) A3 w9 m7 C- V7 l4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装 O5 V: C& s' H+ i" \
4-3 训练数据集，测试数据集6 t, R6 H) _4 P$ r( M0 t& u
4-4 分类准确度9 V3 V# B# ^# O% |$ O I
4-5 超参数
3 W7 x! `9 A; `6 L. H! w5 f, N4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
) C4 _( W6 _+ f! q% E- M) h. ~0 X( p4-7 数据归一化
; v8 k% N# f; _6 J4-8 scikit-learn中的Scaler( {6 i" y6 U+ ^ o, j
4-9 更多有关k近邻算法的思考
. Q/ _8 m$ q; E
$ r5 S6 m6 `7 v! y2 o第5章 线性回归法
& V/ p! [6 A% I% f( M# K I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。...
\2 \7 p3 j; m+ G+ u5-1 简单线性回归% ^, k4 L; O+ F$ o! [, E! v, W
5-2 最小二乘法
! ~" K' J+ o1 w) Z: \ U5-3 简单线性回归的实现- g' ?% }$ t u- Q! K
5-4 向量化9 D- P: S" U0 j" I# p
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE: a# I$ O+ d& ]/ n, j5 T# R
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared5 i0 a i0 m. Y! [, y! J
5-7 多元线性回归和正规方程解- i: E: k0 q3 P L- O) ]
5-8 实现多元线性回归
. V+ H& I+ `& U5-9 使用scikit-learn解决回归问题
4 X2 ^# y+ I/ c) f* d1 |" R5-10 线性回归的可解释性和更多思考4 i) c1 X) e6 w* _- D" \4 j1 a6 S) m
+ b6 R5 z3 z* ~2 h( j& K" D
第6章 梯度下降法. ~: m$ M. O7 g6 j g
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。...
9 B G- s0 J% c5 T! Y2 Q! m" `8 y: H6-1 什么是梯度下降法( o5 R8 @0 l% k+ O% x; \
6-2 模拟实现梯度下降法7 u% W& `& `& M7 [8 _! U, G
6-3 线性回归中的梯度下降法) T# J, a0 u. r1 P4 t
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
! i T9 t0 A' n- R( ?+ ?9 U( O6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化3 |1 `% B3 n# Y6 _8 ?1 s u
6-6 随机梯度下降法, o/ V6 i+ o& u: E$ J, n/ t
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法6 z/ S. h. x l$ E8 b0 K8 m
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
. E8 r0 c2 ~8 A( b6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论. K# I) O5 ?) ~7 y. v
1 u0 {2 [' ~, f" v1 ^- G第7章 PCA与梯度上升法
U/ X: d$ P* C; Q$ o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...
! U6 [) V0 u) C% q3 W4 e8 Q, o2 {7-1 什么是PCA
3 m1 P8 p$ w# A" o( X2 ~7-2 使用梯度上升法求解PCA问题- _% d. A4 R* Q) `' S
7-3 求数据的主成分PCA r/ c. Z7 k) L
7-4 求数据的前n个主成分/ M9 s% |" ^% n8 p. _, [
7-5 高维数据映射为低维数据
& a$ l; M9 U; u7-6 scikit-learn中的PCA
9 H% ?/ [, U' L( A" N7-7 试手MNIST数据集8 o* D, ?7 l% u, x' |& \1 j& v- U
7-8 使用PCA对数据进行降噪7 z. @; N, E1 b5 b# z
7-9 人脸识别与特征脸
9 p# J( E+ i) E) i: i
- o4 G' s. q& E, f8 N/ f- V( p第8章 多项式回归与模型泛化
6 b/ H+ c' ?5 H- m/ L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...
5 v6 E0 B$ F- p% ^$ Q; C5 Z) a v8-1 什么是多项式回归 z: Y( J- W% ~6 S. a
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline3 p; ~1 H7 L/ @: }7 O
8-3 过拟合与欠拟合/ t7 t ` @/ E4 K5 u
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
/ @7 Y& M4 ^* H8-5 学习曲线 Q3 M) K. k* d5 |
8-6 验证数据集与交叉验证
0 q, q e' N5 K# ^2 ]# ?7 Z5 w0 w* |! R# K8-7 偏差方差平衡
# |, O# g- i0 D" e8-8 模型泛化与岭回归" y# V9 [2 m& A- r
8-9 LASSO0 b, N3 G& |: ^5 N
8-10 L1, L2和弹性网络5 [+ F3 J/ S, b$ n$ ]. H3 E
3 d3 Q$ c, R7 @5 q& _5 x7 v
第9章 逻辑回归$ I1 O5 X' x- M" P( _3 o; p) |/ s& D
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。 ...
3 O& O8 [7 a. b C T9-1 什么是逻辑回归! {- m% n: n* {; _& [
9-2 逻辑回归的损失函数
4 @1 a0 Y" s+ R- ~& @9-3 逻辑回归损失函数的梯度' t k9 m. N! z$ I7 Q! t
9-4 实现逻辑回归算法 y- Z$ k7 n* {4 I- y. `
9-5 决策边界' h+ L1 P5 @, C2 Q) F4 q
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
: S8 u, ~. D) p4 @8 ~9-7 scikit-learn中的逻辑回归
1 O, c& s. z) @6 h6 g9-8 OvR与OvO
* P/ x" ?3 y+ `# J
3 i) s* e. g6 U+ ]第10章 评价分类结果
" }7 a* I3 j' {* p" r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...8 h! v* s; O2 J* j0 b2 s
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
" R b' k- u% u7 o10-2 精准率和召回率
- i/ P# l) M) \: ?. b R) a5 }. N10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率: n) p. D4 }* t6 [% ^9 U
10-4 F1 Score
; S9 k" k1 Y7 n/ ?3 G# ?2 Y# C% W10-5 精准率和召回率的平衡) o- u; ]) U @( p# w5 I
10-6 精准率-召回率曲线! }. L6 _% j" ?% Z
10-7 ROC曲线
) R" U; G% z" u) d R10-8 多分类问题中的混淆矩阵
0 @/ H2 }! X8 L# r2 F7 x* a7 j C1 M" \8 v) h2 E4 a
第11章 支撑向量机 SVM& w! d3 G; e T" Z& n
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。 ... E1 M9 [- J$ m5 g) ` K' G
11-1 什么是SVM1 Q$ B; S$ e% ?2 X! H" H5 }1 j) e* G
11-2 SVM背后的最优化问题. _' I+ |; a: h% H" e; L/ z
11-3 Soft Margin SVM* ~, |& H' W& I% [# e: s6 L* M
11-4 scikit-learn中的SVM+ [6 f- o1 C$ D0 U
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数! S) w" W7 |1 I G& o( y$ {/ v" M
11-6 到底什么是核函数
y# k7 O8 k1 G+ k% ?$ F- c11-7 RBF核函数
3 B, e( k7 k+ G# O# _) v- Z p11-8 RBF核函数中的gamma4 Y+ z! o/ ]1 K1 F+ x( g. a" X
11-9 SVM思想解决回归问题
O- L# H% h8 x! ]5 J, i
+ R$ f& Y2 n" z0 C1 R' q第12章 决策树
D( G8 }5 ^9 p6 c" f! `# O5 L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。 ...
, H/ o' s, I* p7 k1 ^; `3 h12-1 什么是决策树
, @: L3 \$ X$ \" B8 x/ {0 q12-2 信息熵
# o/ t0 H- n0 P* T12-3 使用信息熵寻找最优划分
( g2 {6 `1 G$ Q9 w6 }/ A12-4 基尼系数" P5 k2 Y0 ]4 c4 O$ {
12-5 CART与决策树中的超参数) t9 `: d1 z0 t9 s x/ t8 Q [
12-6 决策树解决回归问题( \. ]8 V9 S+ }% U
12-7 决策树的局限性% K; ?3 W( f/ W+ D5 i
# }7 I4 T/ Y3 C- c第13章 集成学习和随机森林8 y# ~' \' s) i, w. A2 L. W& 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。 ...4 S( d- h9 g9 o# ]) p) F' w4 s
13-1 什么是集成学习5 y7 Y/ n5 M4 }8 b
13-2 Soft Voting Classifier9 y4 Q, B$ r# u3 B/ N; u
13-3 Bagging 和 Pasting1 J' B/ d: W6 Y
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论. {6 m5 r: P4 C& m" m9 |: h
13-5 随机森林和 Extra-Trees
- \* H; W& \' {1 S13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting5 c r, _. z v0 ?" ~0 l. K
13-7 Stacking
) S, Z9 j Z+ u% s- ^ l
2 _( q* D( E+ H% G6 F# [; Q' ?第14章 更多机器学习算法
0 ~1 v! x6 ^. E, a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...
" G8 n% S1 } `, h" [6 m t0 h14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！, T7 m, w# Y9 Z8 B; L- X- L( w
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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4 V$ I" v2 g5 E: M* {, `& p8 L----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------. y; @1 |' e% L! S4 }: C- T0 k* z& r
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