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! u' T- S! T i: `. c$ G〖课程介绍〗
; H' X: w d3 T$ `( t$ @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。" ~+ r( x% G0 Y; S
3 N( O$ j, \6 E' D$ J0 M
〖课程目录〗
6 r q4 s- @, o5 i: Z* ]& o/ d I" U第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
! \& A9 r2 Y9 _. I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！...
2 K6 b% V6 B8 k9 f1 u! I1-1 什么是机器学习 试看
& F* U+ F, r3 T+ A1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
x" i% J3 @. @+ U# R* i1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
7 i: U' j9 o* R- t! ^
0 R# l" I, \6 g$ U第2章 机器学习基础; j4 Y- E/ t }0 @
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...6 z6 k$ K. ?& o3 j( x
2-1 机器学习世界的数据- v2 |# @: u8 u( D1 F
2-2 机器学习的主要任务
% ?/ S- u1 S3 z) S# E* m, u8 h. b2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
* w) Q p! |6 G$ \2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习& R3 Y% f. a( z( o. S7 r
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
$ Z" C& T0 k2 e. G( ^+ q2-6 课程使用环境搭建7 v; J0 ^9 u) N) h7 f/ a7 b9 a
' m U! k- V: i) v
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib9 Y0 l% r6 n8 Z1 ~
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！...9 u. n2 \. U8 b. ?
3-1 Jupyter Notebook基础% I) M: }& D8 i9 z$ L% e
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令7 @3 _2 K5 k2 }) c2 D9 h# y
3-3 Numpy数据基础3 I# ]& f0 R) g9 k0 c+ R( e
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)( O& J& l; u# A J
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
I9 J* w3 M6 d, c1 _3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割4 F# I( H+ ^& C8 u4 ~
3-7 Numpy中的矩阵运算
3 G, J( [7 L' C, y/ k# X+ j3-8 Numpy中的聚合运算
; I" s% X5 ?: I& }3-9 Numpy中的arg运算 Y9 B. D8 ]$ T1 P, ?" l6 _
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
- S2 s# a2 r5 J% {, s( A1 ]3-11 Matplotlib数据可视化基础! ^ \4 Q$ k, Y- `5 Z& _8 o
3-12 数据加载和简单的数据探索) Y9 ~4 H: T' x: C5 I5 h
U6 _2 G' t l h/ Z
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
1 R6 a( {7 k. c" q$ G! _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...- R& d7 ?! [& p" [8 v( U4 F
4-1 k近邻算法基础* n0 k' Y5 b" y" x; N
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
& B. K4 ~8 q& ]3 c+ |6 d% D4-3 训练数据集，测试数据集
3 ~7 E9 T( O5 l9 } t" w/ H4-4 分类准确度
. U# h2 _4 B1 {9 H4 {1 V4-5 超参数
; f: ?* p* W, y3 A0 L+ i4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
# n" L1 r: p2 V! Z4 K) |' g! z4-7 数据归一化
2 B$ ~) ]$ ?0 ]- m5 \1 i: |2 F4-8 scikit-learn中的Scaler
/ Z& { O( l( @( _$ D8 p9 c4-9 更多有关k近邻算法的思考
$ d8 P; W" z6 L! S6 Z& f
3 t- ~7 o/ H1 E( P# F% k: l3 w" l第5章 线性回归法1 |& G/ ^ Z$ g2 h" h8 T9 p
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。...' Q G8 H8 H( p1 C& `( ?
5-1 简单线性回归4 C3 _% t: |' N6 k+ t- a
5-2 最小二乘法9 y- B; R$ ^7 W! z- C. ?
5-3 简单线性回归的实现/ m6 f% Z5 D" g) C5 Z
5-4 向量化
* z# @& l( D" M! ~& ~2 n r" D2 d5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
, b8 Z9 p4 S8 u$ g) K0 F5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared* u! U9 A2 [5 \# d
5-7 多元线性回归和正规方程解
5 i- X/ z t7 o! F% y8 }8 }5-8 实现多元线性回归# I; T, r R- V
5-9 使用scikit-learn解决回归问题% z* R9 X$ K8 F
5-10 线性回归的可解释性和更多思考7 c4 {0 y* T) J* m8 _# m2 ]1 }
/ B& N8 H4 H- T+ z0 H. Y$ u
第6章 梯度下降法
+ l2 Q* R$ q0 x5 p3 p3 j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。...- w s! F m/ Z( s' y+ }9 U# `
6-1 什么是梯度下降法
4 L$ n3 m1 l6 j& F, b( H7 P' ~6-2 模拟实现梯度下降法
1 o/ s7 e0 i4 W- ~3 \6-3 线性回归中的梯度下降法/ C( r1 d7 W/ i
6-4 实现线性回归中的梯度下降法
" I6 x' l2 v! n9 y3 C6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化6 A0 l% o% [1 V
6-6 随机梯度下降法
, z2 l: x2 \" c- p6 D9 x6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法. H7 J p0 N4 E$ r4 J( n$ s# j8 j
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法. c1 j# f: @0 [8 v; L1 v
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
A/ y! }. ?. a$ s9 U+ h( L. Q; n' B
第7章 PCA与梯度上升法
* g! V; L" X1 u6 Z* z& {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...
* ~; ~ ?4 X M. i* d# _) U' n9 P8 n7-1 什么是PCA
# y7 C% J: a& Q" K7-2 使用梯度上升法求解PCA问题' G. x; c4 r- u1 @: _" f
7-3 求数据的主成分PCA
' h; z. i1 x/ V2 q5 F1 T- _7-4 求数据的前n个主成分
1 B8 O% j# h: O6 y1 H7-5 高维数据映射为低维数据3 J h% K% o& C5 I! r/ {+ C8 K# l
7-6 scikit-learn中的PCA
$ a! X. Z- x5 W& J7-7 试手MNIST数据集- C- G- Q ~5 n: W0 P
7-8 使用PCA对数据进行降噪 |0 z$ w1 p0 H% Q3 [ ]! ?1 {
7-9 人脸识别与特征脸
4 D7 A3 s5 q0 Z, n1 f. T7 X) x; l& H- L9 z$ Q# ^4 ]) {
第8章 多项式回归与模型泛化4 v& X: w' r! L* m6 M) X3 X C# Y5 z
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..." [; K7 Q9 h; C! L1 B! Y
8-1 什么是多项式回归( C3 H$ I& b" U$ W' g% R* u2 q9 v" R
8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
8 c. M* D/ @# ~+ S5 E8-3 过拟合与欠拟合& W9 r7 h% P+ l: D; H
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
. f" q* S6 d2 a. g6 n8-5 学习曲线
/ x/ }& `6 N! \3 k& C1 w1 B8-6 验证数据集与交叉验证
4 Z2 \& T3 t9 v' x. p+ G8-7 偏差方差平衡) w- c0 r5 X V/ L4 N- s
8-8 模型泛化与岭回归
5 C7 y7 }, V* r8-9 LASSO% V# | n0 S( c' n4 P( R v
8-10 L1, L2和弹性网络* ~, O5 J1 B& a! |
e# E% B% D$ E2 o; x3 {9 [第9章 逻辑回归) f0 l& |0 o) x, 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。 ...* p( J# Q1 ^0 u2 w8 z
9-1 什么是逻辑回归
, G: c- o3 b9 Q( r2 }9-2 逻辑回归的损失函数( C5 X5 O- ~" d; N! n3 E$ A
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
* V V0 {* M& N5 d( T' I9-4 实现逻辑回归算法5 O& \! L. k& W
9-5 决策边界
+ b/ R$ a$ {3 X1 r8 v) y9-6 在逻辑回归中使用多项式特征/ W1 S9 j; A$ r/ S! c
9-7 scikit-learn中的逻辑回归& f5 ^7 }6 q& @; `1 J
9-8 OvR与OvO
) A: y; I: g9 @- y- j
+ m, O. X$ `/ I8 b- u7 Y第10章 评价分类结果
: J: e$ u: R- N* O1 e' L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...3 @5 ^1 h& ^3 l$ p5 X# d+ g
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵9 R5 N# k- R/ w8 b; @2 X; d- K" s
10-2 精准率和召回率
# Q0 b, x2 ?% ~. q1 S0 T) F10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
6 K- j+ O- b# ?. t* n0 @10-4 F1 Score5 f0 U" B% |" U. C0 i9 O
10-5 精准率和召回率的平衡
& Y& {9 S0 Y& M: o+ b" ~ H: L10-6 精准率-召回率曲线 n% U) L" V- @/ ]+ Q
10-7 ROC曲线4 l& Q6 N4 Z: l1 N* u" x7 ]9 M
10-8 多分类问题中的混淆矩阵' n+ Z r5 d; r* {: Z
& v7 F- i3 E- m/ i7 h2 M- j% J第11章 支撑向量机 SVM
/ O8 ~, S% M6 x- A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。 ..." P+ X" m: _- S4 m
11-1 什么是SVM
3 @1 p8 k0 r, F8 K: ?% y3 C11-2 SVM背后的最优化问题5 C F2 y4 g+ K8 T# I+ t
11-3 Soft Margin SVM& R m3 Y! K. y* A8 @
11-4 scikit-learn中的SVM
) `4 }. ]0 j! {' \" Q2 z) ~11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
+ a1 p! [, w1 p- V' y: A& G/ m; k11-6 到底什么是核函数3 Z- T" `+ b# W* Z: g% m
11-7 RBF核函数1 U% a! y$ e5 q: v9 f+ h
11-8 RBF核函数中的gamma( x! Y0 R& }' e) C( d
11-9 SVM思想解决回归问题
* v' O7 N$ _7 j) I- a' h; Z- b8 I8 l
第12章 决策树2 w7 o H2 u6 q2 V+ o5 H& Q% 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。 ...
t6 V7 b& h/ Y8 D, c+ `$ H12-1 什么是决策树- R. U0 n- y8 e- |: j
12-2 信息熵' N" J7 J2 w2 ?
12-3 使用信息熵寻找最优划分9 V. |; o8 e M0 d: o8 U
12-4 基尼系数
8 w0 {! c; A- N3 T6 V' M12-5 CART与决策树中的超参数
& C! d# \3 r, j+ W; v2 S# J12-6 决策树解决回归问题3 C3 {' W" Q) b2 q0 M1 G
12-7 决策树的局限性
' N, E4 I, t! y1 G. n5 ]3 j
1 b! J) P# n5 ]* Y/ y" X, G第13章 集成学习和随机森林
$ s5 L5 x0 Q6 i9 p( ?9 P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。 .... F- p$ G' J, {7 O8 ]
13-1 什么是集成学习2 R% N+ p2 S# f4 b
13-2 Soft Voting Classifier
/ M. |/ Z1 ?: }/ r7 a13-3 Bagging 和 Pasting) d5 P4 Y: F- X& l
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
+ D5 ~6 v" T h6 `: I13-5 随机森林和 Extra-Trees1 T4 j$ g2 T0 E, Z& n: W0 D
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting' A, h+ F% M- z6 v( e( |. O) {
13-7 Stacking( z/ R( U0 I. {& z/ u7 `
$ t9 s% Z- P: |* M2 l4 j- {& @第14章 更多机器学习算法, Z, f/ D3 c# x2 U# l, A2 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...
1 X! o/ y2 Z1 V& g2 l14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！; ~% C! w& W' }) 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？
8 m4 y3 Y1 U% A2 E7 \: {7 A) G- l& j2 I
〖下载地址〗' P9 F- c8 @: O/ k
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) O7 u3 L1 H5 m7 y) b
# r0 i& ^ {% M/ d* z, h# _* ~, [〖下载地址失效反馈〗( v, r' [% {- w: I, e- b6 [3 q$ U
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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) ?; [* ?9 [, R6 b9 E有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。; F0 M# I- E8 a
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