Python3入门机器学习经典算法与应用☝☝☝

时间：2022-01-23 15:04:45

Python3入门机器学习经典算法与应用

（一个人学习或许会很枯燥，但是寻找更多志同道合的朋友一起，学习将会变得更加有意义✌✌）

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

学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目，学到的不只是一门课程，更是不断思考的能力

  • 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

Python3入门机器学习经典算法与应用☝☝☝

部分课程内容截图：

Python3入门机器学习经典算法与应用☝☝☝

链接：https://pan.baidu.com/s/10cAG2pZ_DC4I_dFWKWbEzw 

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  • 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

    希望大家学完后，都能走上人生高峰，迎娶白富美✌✌

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