Python3入门机器学习 经典算法与应用
【课程内容】
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
1-1 什么是机器学习
1-2课程涵盖的内容和理念
1-3课程所使用的主要技术栈
第2章 机器学习基础
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
3-1Jupyter Notebook基础
3-2Jupyter Notebook中的魔法命令
3-3Numpy数据基础
3-4创建Numpy数组(和矩阵)
3-5Numpy数组(和矩阵)的基本操作
3-6Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
3-7Numpy中的矩阵运算
3-8Numpy中的聚合运算
3-9Numpy中的arg运算
3-10Numpy中的比较和Fancy Indexing
3-11Matplotlib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
4-1k近邻算法基础
4-2scikit-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
4-8scikit-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
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
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
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
7-6scikit-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
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
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
9-7scikit-learn中的逻辑回归
9-8 OvR与OvO
第10章 评价分类结果
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
10-4F1 Score
10-5精准率和召回率的平衡
10-6精准率-召回率曲线
10-7ROC曲线
10-8多分类问题中的混淆矩阵
第11章 支撑向量机 SVM
11-1什么是SVM
11-2SVM背后的最优化问题
11-3Soft Margin SVM
11-4scikit-learn中的SVM
11-5SVM中使用多项式特征和核函数
11-6到底什么是核函数
11-7RBF核函数
11-8RBF核函数中的gamma
11-9SVM思想解决回归问题
第12章 决策树
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
12-5CART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
13-1什么是集成学习
13-2Soft Voting Classifier
13-3Bagging 和 Pasting
13-4oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论
13-5随机森林和 Extra-Trees
13-6Ada Boosting 和 Gradient Boosting
13-7Stacking
第14章 更多机器学习算法
14-1学习scikit-learn文档, 大家加油！
14-2学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习
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