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Python3入门机器学习 经典算法与应用（网盘免费分享）

2019年09月20日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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python3入门机器学习  经典算法与应用（网盘免费分享）

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  • 第1章 欢迎来到 python3 玩转机器学习

    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！...

    •  1-1 什么是机器学习试看
    •  1-2 课程涵盖的内容和理念试看
    •  1-3 课程所使用的主要技术栈试看
  • 第2章 机器学习基础

    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...

    •  2-1 机器学习世界的数据
    •  2-2 机器学习的主要任务
    •  2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
    •  2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
    •  2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
    •  2-6 课程使用环境搭建
  • 第3章 jupyter notebook, numpy和matplotlib

    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！...

    •  3-1 jupyter notebook基础
    •  3-2 jupyter notebook中的魔法命令
    •  3-3 numpy数据基础
    •  3-4 创建numpy数组(和矩阵)
    •  3-5 numpy数组(和矩阵)的基本操作
    •  3-6 numpy数组(和矩阵)的合并与分割
    •  3-7 numpy中的矩阵运算
    •  3-8 numpy中的聚合运算
    •  3-9 numpy中的arg运算
    •  3-10 numpy中的比较和fancy indexing
    •  3-11 matplotlib数据可视化基础
    •  3-12 数据加载和简单的数据探索
  • 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 knn

    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...

    •  4-1 k近邻算法基础
    •  4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
    •  4-3 训练数据集，测试数据集
    •  4-4 分类准确度
    •  4-5 超参数
    •  4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
    •  4-7 数据归一化
    •  4-8 scikit-learn中的scaler
    •  4-9 更多有关k近邻算法的思考
  • 第5章 线性回归法

    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。...

    •  5-1 简单线性回归
    •  5-2 最小二乘法
    •  5-3 简单线性回归的实现
    •  5-4 向量化
    •  5-5 衡量线性回归法的指标：mse，rmse和mae
    •  5-6 最好的衡量线性回归法的指标：r squared
    •  5-7 多元线性回归和正规方程解
    •  5-8 实现多元线性回归
    •  5-9 使用scikit-learn解决回归问题
    •  5-10 线性回归的可解释性和更多思考
  • 第6章 梯度下降法

    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。...

    •  6-1 什么是梯度下降法
    •  6-2 模拟实现梯度下降法
    •  6-3 线性回归中的梯度下降法
    •  6-4 实现线性回归中的梯度下降法
    •  6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化
    •  6-6 随机梯度下降法
    •  6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
    •  6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法
    •  6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
  • 第7章 pca与梯度上升法

    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...

    •  7-1 什么是pca
    •  7-2 使用梯度上升法求解pca问题
    •  7-3 求数据的主成分pca
    •  7-4 求数据的前n个主成分
    •  7-5 高维数据映射为低维数据
    •  7-6 scikit-learn中的pca
    •  7-7 试手mnist数据集
    •  7-8 使用pca对数据进行降噪
    •  7-9 人脸识别与特征脸
  • 第8章 多项式回归与模型泛化

    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...

    •  8-1 什么是多项式回归
    •  8-2 scikit-learn中的多项式回归与pipeline
    •  8-3 过拟合与欠拟合
    •  8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
    •  8-5 学习曲线
    •  8-6 验证数据集与交叉验证
    •  8-7 偏差方差平衡
    •  8-8 模型泛化与岭回归
    •  8-9 lasso
    •  8-10 l1, l2和弹性网络
  • 第9章 逻辑回归

    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。 ...

    •  9-1 什么是逻辑回归
    •  9-2 逻辑回归的损失函数
    •  9-3 逻辑回归损失函数的梯度
    •  9-4 实现逻辑回归算法
    •  9-5 决策边界
    •  9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
    •  9-7 scikit-learn中的逻辑回归
    •  9-8 ovr与ovo
  • 第10章 评价分类结果

    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...

    •  10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
    •  10-2 精准率和召回率
    •  10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率
    •  10-4 f1 score
    •  10-5 精准率和召回率的平衡
    •  10-6 精准率-召回率曲线
    •  10-7 roc曲线
    •  10-8 多分类问题中的混淆矩阵
  • 第11章 支撑向量机 svm

    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。 ...

    •  11-1 什么是svm
    •  11-2 svm背后的最优化问题
    •  11-3 soft margin svm
    •  11-4 scikit-learn中的svm
    •  11-5 svm中使用多项式特征和核函数
    •  11-6 到底什么是核函数
    •  11-7 rbf核函数
    •  11-8 rbf核函数中的gamma
    •  11-9 svm思想解决回归问题
  • 第12章 决策树

    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。 ...

    •  12-1 什么是决策树
    •  12-2 信息熵
    •  12-3 使用信息熵寻找最优划分
    •  12-4 基尼系数
    •  12-5 cart与决策树中的超参数
    •  12-6 决策树解决回归问题
    •  12-7 决策树的局限性
  • 第13章 集成学习和随机森林

    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。 ...

    •  13-1 什么是集成学习
    •  13-2 soft voting classifier
    •  13-3 bagging 和 pasting
    •  13-4 oob (out-of-bag) 和关于bagging的更多讨论
    •  13-5 随机森林和 extra-trees
    •  13-6 ada boosting 和 gradient boosting
    •  13-7 stacking

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