; o5 N& x1 _ B; c& h" D, [
; m% r Q4 M- ?- y' S9 F〖课程介绍〗% B1 {) `: _: ~4 ~
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。
+ ~9 m* v! g. s; M. {& ~9 u5 w/ ^: Z' x1 d, w
〖课程目录〗% D. H" e; c. g/ R
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习# l- n/ @7 x( `* E$ U& 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！...
% m: A9 u; |% z1-1 什么是机器学习 试看
+ b) i ?& R1 N) B J; A1-2 课程涵盖的内容和理念 试看( w8 ?. f" Q% g: _- Z5 }
1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
9 n6 |, y" i$ l! I, E+ `4 K8 d6 k( I! \8 ?/ I. o6 `3 T* D+ h
第2章 机器学习基础
& e, O$ I# c* Z/ 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...
v, c& Y6 X2 P, G) e2-1 机器学习世界的数据, C x& u4 \) w9 F* K: [2 J+ v
2-2 机器学习的主要任务6 S& f9 {' J2 T7 z% U) w1 b
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习. o: H- Q) `, \8 E9 ~
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习* ?) ? j$ T$ c& h! V) x2 I
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
- O5 v' v, P4 t( S9 k2-6 课程使用环境搭建1 v$ x) N- t) j3 K P* S3 z
/ G* @* x5 o, t* C. u; h M( A
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib* {9 J! w% i0 P& |/ 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！...1 ^: K2 ~ ~0 H# L
3-1 Jupyter Notebook基础
% E% q8 N k( n Q- _- f! }3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
& o1 f _2 q% q5 P0 i% w3 \3-3 Numpy数据基础+ m, I" L& w) L4 J# l! d' c& H
3-4 创建Numpy数组(和矩阵), T3 ]$ b' ^" f2 P
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作. b* ?2 {5 I, `% K5 ~1 p
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
4 M- p: T0 m' [4 s% W3-7 Numpy中的矩阵运算3 K9 `" d" ]4 o
3-8 Numpy中的聚合运算
4 }( L7 W9 P2 k5 I- B3-9 Numpy中的arg运算
0 Z0 q3 {4 H8 _4 V& l2 M6 k! s3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
) k) ?. B. _& {' z# q3-11 Matplotlib数据可视化基础2 B3 X2 w, A0 }5 H" @! j
3-12 数据加载和简单的数据探索9 s! \- w6 [7 N* U; B: ?" ~
3 ?6 @6 ]: s& ^- y& ^" }
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
, U6 Q, }( d x7 zk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..., I. |! i! }: N" ~* F3 {
4-1 k近邻算法基础
4 K$ j% }% R& x. l9 z, z0 k- `4 W- I4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装" O c6 K* u+ b/ O- j
4-3 训练数据集，测试数据集7 G' ^$ Y5 L- l+ N
4-4 分类准确度
& f% J5 U$ t/ Z" K4-5 超参数
0 b0 y$ c/ o% l2 }# I4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
& n9 f- N5 D/ Y7 \: E7 C4-7 数据归一化+ q* i6 d+ X, h7 a! C" n6 F& f
4-8 scikit-learn中的Scaler" v- W* w9 o7 g8 r5 z% i* o9 B& S
4-9 更多有关k近邻算法的思考1 f8 ~! o, K/ {6 C" q" U
2 T7 F) W: ^* B0 a6 |
第5章 线性回归法
, f: i( n. X$ z% v7 X, m/ I' e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。...
, X6 \5 `/ Y! H5-1 简单线性回归+ S# \$ d# t# B
5-2 最小二乘法
+ y4 n( M# \9 E3 a" G5-3 简单线性回归的实现& f2 q3 w7 m" v1 a# i% a
5-4 向量化
/ T9 v* m# W4 M2 u- G; C5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE& L4 R, q! O8 _6 v. V7 Q+ {
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared- M# A3 @2 X; @- @3 q6 z8 X
5-7 多元线性回归和正规方程解
$ L. Z: m Y2 p0 H) c6 P1 A. i$ ^5-8 实现多元线性回归
! K7 i) s5 V9 J+ \) L% \( a8 A( k5-9 使用scikit-learn解决回归问题
1 S9 \+ D% B+ r, b5-10 线性回归的可解释性和更多思考
; |; g: d- l! t. F. X% b
/ T. n+ n5 c4 ?第6章 梯度下降法! i1 [! R) K; ]' v( a. A
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。...0 u# [1 j+ E" v) l
6-1 什么是梯度下降法
}' o5 b0 q* r9 u6-2 模拟实现梯度下降法& j( Y! m6 V5 T3 A
6-3 线性回归中的梯度下降法
- D v" I/ P- m. o, g6-4 实现线性回归中的梯度下降法
) }: f8 n% f7 E1 `7 @6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
" I* ^5 ?/ r1 e6-6 随机梯度下降法
) \. o* ^: k0 Z5 ~; a( {6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法& l% J. O! ^9 K* x+ f8 s/ K
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法# K! H; s6 n8 f) T* L* H
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
: C g- Z$ N2 f" O/ [4 Y* K; |' H2 v8 T1 k9 {' ` j/ n/ M' @2 Y
第7章 PCA与梯度上升法
! e0 k& t: U) A: o0 [/ 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...
7 A6 C$ p) X3 A5 t5 X4 `6 a7-1 什么是PCA
; \9 E; j) _( A3 m6 ]7-2 使用梯度上升法求解PCA问题) v4 X! Y7 T, ?5 ^) K" o, \8 c8 l
7-3 求数据的主成分PCA' d9 @3 t, b/ K! N+ M% o8 z
7-4 求数据的前n个主成分
. s. }% L H9 o3 ?. t: B# o7-5 高维数据映射为低维数据
) [5 g. v6 ^5 S7-6 scikit-learn中的PCA
6 R0 N* r+ g9 Q4 ?) C0 v0 ]7-7 试手MNIST数据集
+ Q8 ^. C! T8 v7-8 使用PCA对数据进行降噪
6 R: i; y, o/ g7-9 人脸识别与特征脸% u% l0 ?% s ~( u; i! k5 o
P9 a1 T' _ {( o5 s5 u第8章 多项式回归与模型泛化
' T2 E4 Z( P+ K$ n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...% D! t! A- M& j; K
8-1 什么是多项式回归
( o4 @5 a' f+ w! W; k8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
$ ^! }6 g( I9 |( Q8-3 过拟合与欠拟合3 u/ J# {0 U9 N
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集' V8 [) F$ _8 I+ L2 n
8-5 学习曲线
9 A: {" Q" _* o5 C9 b" W0 d8-6 验证数据集与交叉验证
# ^" n4 ]& K0 \6 w5 s# R8-7 偏差方差平衡' n, O: V2 z! S
8-8 模型泛化与岭回归
! S/ X) v+ L% Y$ F. j1 T c8-9 LASSO
9 O( E9 a" H F. U( L" `8-10 L1, L2和弹性网络+ V; r, K+ b4 g, Q- \
( _; T& @/ H) i5 y* h第9章 逻辑回归. \, w: u z& O' ]( y B
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 r# K, ^4 H, Q9-1 什么是逻辑回归2 t d9 N) N$ C: K
9-2 逻辑回归的损失函数1 Q2 N6 v. m2 u( w
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
( {# _6 \! F5 l6 ^2 y9-4 实现逻辑回归算法( k7 J3 o- G) w$ b- \+ W! s: ]
9-5 决策边界
f- E4 J \! |& @/ o$ v9-6 在逻辑回归中使用多项式特征! u0 F, ?9 U5 k& f" c' O
9-7 scikit-learn中的逻辑回归
! ]* W0 s* S% G' F7 o% {9-8 OvR与OvO2 w0 D' Y7 Q- h8 ]: h C$ O% [
5 r! R6 s; p8 f8 c6 U! g
第10章 评价分类结果! s7 q+ e; l+ p: o
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.../ D$ a+ m1 L; O# e0 h
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
0 X0 O) R& \0 K$ z6 _ s9 J10-2 精准率和召回率! {; c: ^+ O0 P' F, U# W/ m
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率* g" d% O- T5 J% Y
10-4 F1 Score6 o4 M* w4 d! W9 M- X( @, _
10-5 精准率和召回率的平衡
5 w0 |2 @ q4 ^ b9 v! h1 l10-6 精准率-召回率曲线8 f) M5 z: m+ l- b' c
10-7 ROC曲线6 v* [; J+ {$ R j' e3 ~, P7 B0 g
10-8 多分类问题中的混淆矩阵. S, i+ Q; F: p& I
1 B5 c* p# z3 O
第11章 支撑向量机 SVM d4 A: }1 K( j* ~* N; b) q8 v
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 n+ h2 U3 u% O# Z
11-1 什么是SVM
( [0 d6 ^9 h$ G& l% t4 h11-2 SVM背后的最优化问题
" I& z* l0 \0 Z5 a+ a: p* \11-3 Soft Margin SVM
. v" G0 a" n2 f0 G r! U0 L11-4 scikit-learn中的SVM/ T* ~7 e* `5 X/ `& |, Q$ v: o: Q ~
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数2 k4 c( `3 E; V
11-6 到底什么是核函数2 O$ B! S# F) x/ _. }7 r
11-7 RBF核函数0 x( ]+ |+ V/ n+ z i
11-8 RBF核函数中的gamma! ?3 `( P% G' Z$ U5 N+ L$ k$ ]) x
11-9 SVM思想解决回归问题
5 l6 f7 Q4 k! _6 \$ @; o K& F2 h9 Y& F: e* J7 o$ f
第12章 决策树: F' }) r% E N
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。 ...+ Z4 i% R7 b) L) Q
12-1 什么是决策树 h; ]4 N+ F. G& j0 e* y6 K' N
12-2 信息熵: Q! M" ~% E9 C# C! |. a
12-3 使用信息熵寻找最优划分5 b' ^3 t, v0 _2 X t* [
12-4 基尼系数
+ B1 K- C2 f# S; E12-5 CART与决策树中的超参数4 Y3 Q& S. t6 b% a2 T7 C( w
12-6 决策树解决回归问题+ n7 d. T F! M& v+ D
12-7 决策树的局限性: o# {0 U: S. g9 t, O
* `9 X, y& H7 p" x
第13章 集成学习和随机森林& \1 W2 k( \2 o( X5 |
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。 ..., q7 N1 T" B! Z' `- J& B1 E6 j
13-1 什么是集成学习) Z( Z6 s5 j; S! p1 q
13-2 Soft Voting Classifier* I3 h) E4 P1 Z9 q; ^1 W% F
13-3 Bagging 和 Pasting
# H2 A% A1 G6 d( Z2 S13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
+ |, ? }+ O* O1 g* g4 O13-5 随机森林和 Extra-Trees* b1 ^) D. b! u9 C4 ?9 l: c: S
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
+ F6 p7 e7 Z: ?7 E13-7 Stacking4 \$ I7 ~8 Y$ o8 c
& W5 g0 C" I9 H" C; Q) F3 ^+ o6 z
第14章 更多机器学习算法7 r& P; B& {" ~. R/ `5 y, w2 n' z
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 L4 g; |/ k i4 R. r. W14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！: ]0 U( x* I& c, f# c
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？3 h7 z2 p, ^+ w f$ l& x- Z; M
, J, ]( b* Q; T1 i( u+ d〖下载地址〗" U# l; q" L3 N, h" P6 C$ r
/ J) V4 `6 |7 Q8 g0 n: w) t: ~! k
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------% E8 j4 W' b1 M; q. q' Q
: s. Y% [8 I' @; p0 ^
〖下载地址失效反馈〗
M3 z/ d5 y* S! I: c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
$ {7 S2 A- u3 l' z3 t+ Z, b. X$ ?' z- o. U0 e
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗- f* H1 e o; k( J+ d# M; F
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
, m" }" l) u2 T/ b5 k: Q: q: ]! ]
6 @: s8 U! b3 F2 t% n3 K〖客服24小时咨询〗, Y4 Y+ _3 L' w6 U' e
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。, z+ A: M1 ?4 u$ K
' H0 C/ ?- e# ]2 E5 D
|
|
[复制链接]
Python3入门机器学习 经典算法与应用 [
