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; c( `- T+ W* |〖课程介绍〗
7 r. r" q5 e4 B1 h, T1 H" ~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/ \: ^) @8 y2 ]" D
- O' H2 i0 i. ]/ Q〖课程目录〗$ o9 D3 ]3 J; B3 r8 |9 m
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习% @" A8 n9 u# L8 ^! E n1 d
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！...- v- a$ H8 N1 x2 n8 T3 s
1-1 什么是机器学习 试看
! h" v, |$ D2 d3 K: u1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
& w8 G1 S C/ |6 y: i; t& R1-3 课程所使用的主要技术栈 试看8 O3 _% m3 V' j# V6 V. O6 D/ I/ ~
5 t/ M5 `- H+ b6 A/ O" D
第2章 机器学习基础
; H6 ]3 F; I% |7 `( Q" S0 P" f% T j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...
9 O5 d1 j8 @6 T2 P. K/ \7 Z: ?+ S2-1 机器学习世界的数据
4 R/ r+ h8 N) a3 G2-2 机器学习的主要任务* e. C, P* e m( G
2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
/ z& p" Q: s) ?7 Q- h, I2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习' p( t# e( q- \ \
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考+ U* ?" I, j6 j9 O
2-6 课程使用环境搭建
& `8 L0 V+ F' z5 e" \' } p6 ^% r2 |) M9 A
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3 A% P7 c: E8 |
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！...& }4 O$ S) c' v3 H* O( Z) Q
3-1 Jupyter Notebook基础
9 l7 {$ @- |( I4 v0 o/ {3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
4 \) {$ q; }2 V3 K q3-3 Numpy数据基础
7 X, u- z& e# C# m# o3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
+ q5 u& X6 R3 g/ O7 x# P3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作' m, ?& g0 T% A/ C
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
@; \8 g4 Q- _3 P/ X3-7 Numpy中的矩阵运算* K$ b) e8 h9 u" G: q' |9 O
3-8 Numpy中的聚合运算+ E* N" r4 d5 E$ y
3-9 Numpy中的arg运算
1 l, I" I a1 }4 |% |3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing/ c1 ~3 W# M4 n
3-11 Matplotlib数据可视化基础# u% @3 {0 a# Z9 a
3-12 数据加载和简单的数据探索
, P0 w; G; d8 R% l3 C+ x6 a/ {$ B0 |) i/ g7 H4 R
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN6 H6 ~, ^" g0 G2 h* H, v, W
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...
0 N" p3 z4 g R! V4 M1 W. r4-1 k近邻算法基础
- Y% O9 u3 R3 U3 d4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装! }/ l2 @2 }9 o+ m% |4 o
4-3 训练数据集，测试数据集; q, u- X4 j+ o: A& N. {0 L/ [
4-4 分类准确度
0 m! ^* T% I& h. a. ?% q+ I& D9 Y( e4-5 超参数: ~) C/ w0 R7 J5 [( t- u0 O
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
' n8 k1 `/ f, g% r0 E/ Q, K( B8 T4-7 数据归一化* n& M$ |' a" |# G$ E( n" ^
4-8 scikit-learn中的Scaler
! l) Y Y# k) ]1 y- z: S4-9 更多有关k近邻算法的思考
8 C j* r9 B" H9 }( G
7 O8 x: ^; E, H; k第5章 线性回归法1 o. o( l- Z. N
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。...
" ~/ ?. ?! w, r6 O; c% L5-1 简单线性回归
& W) E9 c3 J9 z* P5-2 最小二乘法
8 ^/ ^( O' e1 Y' g6 P7 Y3 D5-3 简单线性回归的实现' l- w& F+ n/ g! k8 _# V+ H3 W
5-4 向量化0 j1 o! x2 O+ x2 Y9 u# c' e
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE- F: ^- O$ O! k9 t4 M+ R6 m9 u
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared- [3 }6 `5 `4 @& k) h: K+ h
5-7 多元线性回归和正规方程解 ?6 ~* s) A' Z4 n+ [
5-8 实现多元线性回归* J1 s b0 f9 O& O
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
7 o; S4 X+ H0 I; Z5-10 线性回归的可解释性和更多思考+ J& K0 Y+ h- k$ [3 |, e/ A
$ r' C1 _9 }7 N) S
第6章 梯度下降法
' Z- O- H( U$ |; ?9 K/ C. Q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。...2 f& M3 M' c+ }$ L9 L" @& y4 d
6-1 什么是梯度下降法
5 }/ `0 k3 [7 o2 d7 a6-2 模拟实现梯度下降法: P& S" S+ b- ~7 N* q1 m
6-3 线性回归中的梯度下降法
2 v# ^$ u' d- S: [6-4 实现线性回归中的梯度下降法- {% j$ U/ N' ~* }) L* g& A
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化7 Q) _2 \) ^, N' B. C* [1 X$ X
6-6 随机梯度下降法
5 g/ a4 u$ m& ~6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法3 H8 x% e' b" K1 H9 }+ K
6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法 F0 J: N4 F/ T! \( E* k
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论0 V7 c8 ~8 `- u' L \' V7 H
/ i* |) z p, _5 ?) e- l) x第7章 PCA与梯度上升法
9 |. ]! O0 K$ k- ^% X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...
9 }/ |5 m$ y2 X$ y. F, Q }7-1 什么是PCA
, S$ t* _0 A* P# p3 F8 F. s7-2 使用梯度上升法求解PCA问题7 z+ i8 z* T# y- A3 Z, m
7-3 求数据的主成分PCA' G7 H8 {% G% u3 f% {
7-4 求数据的前n个主成分
1 n! z" q5 N, B3 h/ r6 R* b7-5 高维数据映射为低维数据
) r1 f( m! S5 E; q# `9 s7-6 scikit-learn中的PCA! ^5 z9 Y$ C6 \6 ]
7-7 试手MNIST数据集( ]" {2 C3 h) B. i2 z
7-8 使用PCA对数据进行降噪" X. m6 B$ k6 n% e
7-9 人脸识别与特征脸
; W4 h3 h3 D P, X& u; U; h3 C* }; v0 q* U* X) G2 U# o& I; ?& p
第8章 多项式回归与模型泛化
\- L( y" Q# 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...
, u' \, A- q4 c- a$ g1 [! H8-1 什么是多项式回归
1 |4 F3 q3 T* a: S: ?2 S# E) m8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline: W9 B& q8 w% K* [) Z% K
8-3 过拟合与欠拟合+ \ a4 N3 Z4 [' h0 _# `
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
4 E3 G8 o5 d# c- a8-5 学习曲线: b9 p6 e/ @. z- O2 s' p
8-6 验证数据集与交叉验证
O# q) H- J( X! g7 B, O$ |! k: o8-7 偏差方差平衡
* ?* ?6 g4 r+ u% I! j k) f! N8-8 模型泛化与岭回归+ ~& v" w$ w8 G
8-9 LASSO
1 j0 P' G7 C0 r w6 V( m8-10 L1, L2和弹性网络
5 L" x4 `% h/ s
& ? l+ G6 A: B- |# [/ A6 V' [ ~第9章 逻辑回归8 ~0 V; l* m: u- x) Z" m5 w
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。 ...
- b* V( Z6 F7 O [0 i: b, f4 l2 z: u9-1 什么是逻辑回归 Y- c* ^6 w" \9 A5 a5 q( g: O4 r: j
9-2 逻辑回归的损失函数2 l3 b! X6 O1 P) i$ q; E- ^2 @
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
. j/ z) {) h, e1 ?+ p8 P9 [9-4 实现逻辑回归算法
/ r1 e8 `# b9 S; p- n& J9-5 决策边界
! Q* j6 }. C3 I( {8 ?9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
; m6 Z! _$ ^( Z& r- l3 h9-7 scikit-learn中的逻辑回归; e% F4 ]. `2 ~2 W. j' w
9-8 OvR与OvO# W# Z P1 ?( P. J1 R' ]
+ G t2 K) {3 q7 T3 A$ F" d第10章 评价分类结果+ |' d/ E$ ^3 _+ w: 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...7 ], N* ?) V' [, A8 j" J4 t
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵) |8 k, \5 E/ l ?+ l! ]; |
10-2 精准率和召回率- W; v% C0 W9 X4 ^7 n( d7 Q3 _, u
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率" ~( b+ d, E/ N1 G/ \+ d6 `
10-4 F1 Score& P! a6 p5 D4 a
10-5 精准率和召回率的平衡1 h# {" n/ p1 q& w
10-6 精准率-召回率曲线
( O# R' y/ M# H5 z# p' Y# y10-7 ROC曲线
! ?" E" |( \- a10-8 多分类问题中的混淆矩阵# }5 A. I5 g& c2 k; @
, B( ~8 O' f$ R* H+ B第11章 支撑向量机 SVM
9 q2 c$ B) V# j- A5 Y# D8 {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 @5 w. r% ^: d3 e
11-1 什么是SVM
6 B. h# M. n; C11-2 SVM背后的最优化问题+ Q# ^( L# U5 a- M9 a
11-3 Soft Margin SVM6 G7 c; m( [) ]7 d
11-4 scikit-learn中的SVM) v9 G6 O5 M# |- m# I& N' y
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
\/ n8 }( ?1 s11-6 到底什么是核函数* u2 v/ ?( T6 w1 b* P$ F" A0 `6 a% X
11-7 RBF核函数4 C+ ~! n9 Z/ }/ x# S
11-8 RBF核函数中的gamma9 V* p+ [( p' V. x
11-9 SVM思想解决回归问题8 ]5 |* ]0 S. x* e) a& s
7 E: I1 @' G5 w7 X% G$ g/ ~8 U
第12章 决策树
h9 w. G: A( z6 ?, F! k% a4 l8 M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。 ...; @ v, r6 A! T5 a( Z
12-1 什么是决策树% L& K/ v' E, _. l# B" [- F6 `
12-2 信息熵- ` E9 G6 E: B$ y% o# u0 Z8 @
12-3 使用信息熵寻找最优划分
]! p; |" h5 r& a' e, v" M12-4 基尼系数0 k" _2 o+ I- N; J+ y9 o
12-5 CART与决策树中的超参数
" I' M; h5 {0 c! m4 D12-6 决策树解决回归问题
$ C! ^& }. Q% i3 V( i12-7 决策树的局限性1 }1 K8 J( I# E2 G/ |8 v1 @( O
" X1 j- k, s6 H4 K3 D: f
第13章 集成学习和随机森林
6 C3 m5 g' @1 u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 F4 R2 e3 J; x0 w13-1 什么是集成学习8 J. D& D* C! `- ^1 j/ k
13-2 Soft Voting Classifier4 j$ t1 P, a& p7 Y4 R) P$ I! g
13-3 Bagging 和 Pasting5 q0 o2 ~$ ~4 v9 L |3 w: G
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论; `+ S2 {1 e/ q6 v
13-5 随机森林和 Extra-Trees
4 N8 S$ N; }: y% J5 y0 j13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting, z+ j2 Y" A4 \2 c. B, d; L
13-7 Stacking% o. X+ U+ }6 _7 Y: x% Q
& H+ [. P/ _! ?" V, q第14章 更多机器学习算法4 M. R5 \# S' r# y
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...
+ D# o' M' r; ~. Q14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！# E- C& w8 e6 V; i+ N( y( z
14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？4 f2 P; F* X2 [3 y
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〖下载地址〗
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! B- C. F, p- Y g0 P6 a, i9 {% d% u ^
〖下载地址失效反馈〗4 w+ \( y6 \6 I
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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6 T+ V3 @- i9 _5 ]0 t( |有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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