3 @7 \( M0 ?+ o+ \7 ~
# j M7 @& {- U6 J. r' F〖课程介绍〗
- u& o& V& Q# f5 E( J5 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。2 B, s) x* v5 t. J2 p
7 f; p) D4 g# e! M8 ^3 e) c〖课程目录〗
1 y. n- c+ N7 g+ f第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
, `; P! Z# c# K* J9 j! A: n8 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！...
, O; M% a& e1 u ~" D1-1 什么是机器学习 试看7 e0 G0 X1 U* M8 g6 J
1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
, o" R2 j6 Q. a( F6 R; L9 u$ n1-3 课程所使用的主要技术栈 试看& J. h. M+ M* F8 Y$ N
$ _7 s+ K4 z, b, L0 r/ @ w2 m
第2章 机器学习基础
5 s! N& `& H9 Z5 d0 c: y7 b1 [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...! T( {( }1 E1 J3 Q9 N7 N- B
2-1 机器学习世界的数据
, C/ U4 t, o" P/ D2-2 机器学习的主要任务
0 M8 L% {/ l8 ^; P% i2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
2 ^/ h6 w$ @2 P& g `2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
! m. K* J! h3 {$ M, D* t2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
( E9 l! i& f$ C: w2-6 课程使用环境搭建' m! G# J3 R% q2 D
! T8 E O9 G. x第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib0 u1 y8 H3 l$ R/ p1 |0 P! M" p6 y* a
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 n$ k5 }/ y" y7 a) w7 j
3-1 Jupyter Notebook基础
- t7 q* N6 ^8 b3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令' f1 N' ?1 t) p4 p
3-3 Numpy数据基础
1 Z+ B7 C$ @7 l3-4 创建Numpy数组(和矩阵)( D- w) U% C- X9 r9 g7 k% | k
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作3 F% m% \1 E9 P$ H) ]
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割& w5 E1 i( C7 F I- m/ q7 s
3-7 Numpy中的矩阵运算
& g5 L- e" I* u3-8 Numpy中的聚合运算4 @" }% D1 g4 W) k+ d, ]
3-9 Numpy中的arg运算
9 r1 `/ k3 e" {3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing1 c+ J4 M( k* r/ Q- }3 B. [
3-11 Matplotlib数据可视化基础6 |2 ?5 O$ W0 Y% C
3-12 数据加载和简单的数据探索/ l) p5 Z5 s. }: I0 q) X# U
( y2 g& f; v$ N# F第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN3 w8 l% _: }" e1 W7 f
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...* J2 _4 v+ X: a8 ~
4-1 k近邻算法基础0 R ?9 j7 `' j0 f* g* @, b( k
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
8 X! ^( s1 w, B, ^/ h( ?4-3 训练数据集，测试数据集
: n# s: j' p( f, W- C4-4 分类准确度. }! S" h9 ^# H5 W/ V4 t$ }6 {
4-5 超参数
$ d5 |$ m4 e$ w) H4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数3 c u: M, D+ u# K6 ^
4-7 数据归一化
. L; q- f6 d' M. X4-8 scikit-learn中的Scaler3 B, b/ B9 ]# ?4 i
4-9 更多有关k近邻算法的思考
: t, u/ D. c- S( u [, \4 H$ P! l. Y
第5章 线性回归法
$ v! D3 [; C0 I! W q; 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。...& ?' n1 g& u" C. V
5-1 简单线性回归2 s8 D$ z; B3 G+ X9 k: a
5-2 最小二乘法, i5 Y5 G9 v% ` H
5-3 简单线性回归的实现
- |) u5 t# R4 a( a" D4 x- O5-4 向量化
# P' y2 T0 U& `) U5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE% n6 {" Y& D M, i% S( j
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared m+ l9 P4 ?( [) j- p$ c5 W
5-7 多元线性回归和正规方程解+ d/ c- x8 S0 D0 i9 r6 @; ~# `+ E
5-8 实现多元线性回归6 `0 f; \; |% ~) ^) D" C3 \
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
, y' b X9 H% O5-10 线性回归的可解释性和更多思考
$ B/ ]- j; \) g) q9 J n% {0 ~' E' k- o
第6章 梯度下降法' d% L. s1 ^& F
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。...
, C+ t O s: s. e; v$ D7 I, Q% o6-1 什么是梯度下降法
7 i. Z2 }$ D% {1 g. w2 |/ L+ f6-2 模拟实现梯度下降法
* \$ R w" `1 L6-3 线性回归中的梯度下降法
" b3 u, i5 Y Y5 Y& T% X! w! S3 c6-4 实现线性回归中的梯度下降法7 o, I4 T. s {/ C
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
* `8 e: V* _. N- z- ~2 N: }6-6 随机梯度下降法5 E, U! F" u0 Y b3 q3 O# Q, |$ M
6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
* R; R7 q |; f$ ~7 q% Z6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法8 Z8 |2 [0 O( m. ?
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
9 o/ V1 Q& ]; @, l! l) v5 g4 H3 e
, I% R3 h1 v5 f9 e) {' Q第7章 PCA与梯度上升法
$ [& S# W( I6 x, H' 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...
) P( X. w$ P. d7-1 什么是PCA- C, n2 K w) ?! L0 e5 |; H+ ]
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题2 V/ S" O+ Z1 y$ |; S
7-3 求数据的主成分PCA
" d1 Y' l$ r- d7 B7-4 求数据的前n个主成分
. h" ]5 O0 t! W3 Q& W* F7-5 高维数据映射为低维数据
/ A0 _% @, t$ e5 k+ d7-6 scikit-learn中的PCA1 L- \9 ?" K* j3 _% E
7-7 试手MNIST数据集$ K, L! b5 m0 w, C
7-8 使用PCA对数据进行降噪
3 {6 X7 B* d g) }0 E& M' J9 m. k; W7-9 人脸识别与特征脸
- u0 ]! b* A/ N9 C5 x5 Y' _ ]' H0 ^% }+ u& `9 t: C% ?" I& ~
第8章 多项式回归与模型泛化
0 J; p. ~. z: l) C, l, T4 j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...+ {* Q4 r% f; W$ w( ^7 O$ u
8-1 什么是多项式回归
0 G6 t: q/ |9 B+ P/ W8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
( t. X5 y0 c" `' Z* [8-3 过拟合与欠拟合0 k6 L2 ~( h" i4 V: O: G
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
& X2 \5 d$ g& x4 E1 c! }8-5 学习曲线
! V2 v2 k; K* M q0 J: I3 K+ |. r# D8-6 验证数据集与交叉验证
( w; C. K$ e$ Y& @: c2 f8-7 偏差方差平衡& ?" J" Q- ~$ U9 e3 f
8-8 模型泛化与岭回归! B# G8 c: s3 T0 t2 w2 U
8-9 LASSO: Y) T1 F+ w2 p: \0 C6 F" m7 i
8-10 L1, L2和弹性网络
$ v- L3 P3 i& c; d' B2 V; t; |8 l# g( {! l$ t5 w5 A
第9章 逻辑回归
) t' }, H5 L( K/ d# k1 Y! L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。 ...
0 b# G8 L8 g( `9 Q5 }9-1 什么是逻辑回归8 \" w# f i1 D! X4 G+ U* M n
9-2 逻辑回归的损失函数
% H `0 [, k8 m. f9-3 逻辑回归损失函数的梯度
; z8 G% A$ ?- H+ [* ?; z9-4 实现逻辑回归算法- ~# i# N' H+ A7 s; P
9-5 决策边界8 i& C2 l% d/ E- D
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征! C h$ C8 Y. ?
9-7 scikit-learn中的逻辑回归' r. |2 T# q; N. A, L
9-8 OvR与OvO
( O8 x$ X# r+ o( h( p; ^! B {: J" T+ J3 Y# z- R2 Q8 L
第10章 评价分类结果
6 q. \ w6 |$ K" f% 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...# M) z- U# ]) }9 O ?
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵3 ?+ h. V( d) l6 ?1 L' {) ?
10-2 精准率和召回率
$ A* o# S6 n) c+ x1 {6 M, a7 Z$ j" G10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
0 g" q6 G8 o: |$ i10-4 F1 Score' L! N2 N& J. _
10-5 精准率和召回率的平衡3 C1 @ ^/ s* F ?4 L7 {7 {# _
10-6 精准率-召回率曲线
9 w/ {; ]9 C( q; x# U9 b6 y! D10-7 ROC曲线4 ]& t) _ B L; O
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
9 |/ I1 a) g' j V8 R
; a* E- t; l1 q. y! O第11章 支撑向量机 SVM8 _; N9 C1 b- w5 a& z, b
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。 ...
5 Y. q- E- d* _, D. d2 o11-1 什么是SVM4 h3 V& b- v7 c+ @5 ~6 @; I
11-2 SVM背后的最优化问题' M Z8 w+ u( j1 u; z
11-3 Soft Margin SVM S( o. ?2 N- t) J3 @, u
11-4 scikit-learn中的SVM
" p" o _+ q5 B+ h2 ?11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
) i, f+ u1 ^) X" \6 d11-6 到底什么是核函数+ ~& X: @6 d2 U( H+ P
11-7 RBF核函数9 R+ ^! x/ y( k
11-8 RBF核函数中的gamma
/ E1 ?4 K: f& a& z6 `6 r, U3 R0 C11-9 SVM思想解决回归问题
1 @9 U7 v- D" I. @- V/ S4 K M* l7 t1 o2 m- X8 R
第12章 决策树! `5 F3 i7 s6 k: J6 p
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。 ...- ]5 }2 I1 `: ?+ r4 E$ c& w. L
12-1 什么是决策树
0 f+ t1 w) P, i12-2 信息熵+ H5 J6 b) m' G6 O
12-3 使用信息熵寻找最优划分
% F; ~: ?' J$ a+ h$ W+ z12-4 基尼系数
1 ~$ [ i$ ~" J D$ ^12-5 CART与决策树中的超参数
* o9 N6 D9 Q2 c9 f* V8 b12-6 决策树解决回归问题
. H; U A% i0 n) [9 i$ \12-7 决策树的局限性8 R" Q' q8 _. P+ h9 [
: q+ h' ]% f0 [3 n: `0 P; F
第13章 集成学习和随机森林! b5 E3 w h- H, [1 u$ {2 a' Y
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。 ...( b4 t4 o. T2 t9 p, E" x
13-1 什么是集成学习
1 J0 ^2 }6 V5 R$ ] \% Z, C13-2 Soft Voting Classifier
; }5 R8 Z% K- P7 H9 ]7 U) j13-3 Bagging 和 Pasting
3 x/ q" f, v) g3 B; C13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论/ q9 S1 e6 W7 \: e
13-5 随机森林和 Extra-Trees
5 d, Y/ L- u9 ]" I" F13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
* Y4 ^ n+ E! d" a* }; k13-7 Stacking6 g- L Y0 x8 z3 R+ [
% u! a0 Q2 a! S第14章 更多机器学习算法4 ^8 q' k* C9 x0 M. i; U H
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...
/ Y2 N; U P4 |' a14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
4 o, h5 A8 U1 M4 H2 `, e14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习？
) L' m5 A; S, w) X7 Q! W0 Y$ G3 d* Y% s8 F
〖下载地址〗
$ p1 H; @0 `6 R) |* l, b r9 r1 V/ V" G9 |- `; W0 F7 m4 h* w c
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----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------# d T& d ?! E0 D& M) [) q
* O) O: a* V. \, t$ _# D( L" S
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