Python3入门机器学习 经典算法与应用

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admin 发表于 2021-6-4 15:40:22
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第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习2 S  d3 [  i$ R. W, Y

3 c9 a- }  Q! u6 a2 @# ~4 L5 X; D9 n! z7 h) }, m% ^, i9 J
# S+ G1 ]. o" J* N+ o% @
1-1   什么是机器学习# X% L* n4 |) ?6 c8 ?) F

( ]: r0 P0 ~; P% d+ z( _1-2  课程涵盖的内容和理念: Z8 a1 L3 G0 T1 w8 X
6 |" S8 }. l) p. [
1-3  课程所使用的主要技术栈
# Z8 W7 p2 [, A4 u: x( G5 O& V* _) D& V

& o0 ~+ P# [' O8 [% I
+ Z% t, u; J) a7 E+ e/ r第2章 机器学习基础: N* D; L1 B( U" v9 M- G

' Y1 s; e3 X# ~; Q. K0 I& b
6 X3 N$ J% i5 t; j1 [# U
0 b, Z0 z+ i0 |4 }; {2-1  机器学习世界的数据
" v3 |  m( ?0 g8 Z% q& T1 e+ b+ M/ O1 J' a/ u* U% ]: ~* E
2-2  机器学习的主要任务0 A) p- I  ]4 t6 [' r! h
& ]! J' `9 F' V! |6 Q
2-3   监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习
  s5 }" f9 F0 U) U4 h  t. N9 t, b# t- `4 q
2-4  批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习  |6 q- R( Z& s: ^
$ H" ?+ C$ _7 l& J- u
2-5  和机器学习相关的“哲学”思考
. h" T& E1 Z1 v5 O9 L: c7 [6 P! r+ R. _
2-6  课程使用环境搭建
9 W0 m& o! E% Z+ }9 E' o  |5 n) O: a& _8 |* g4 t# Z* C
: u" h% v2 Q7 V4 t# ~/ b. w

2 o, _; i+ M+ j第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib* Q2 I- R+ F. _2 w& R+ v

6 V6 S+ x. s9 Y' b$ \: Q3 a3 ^% B
! Y. n( t% ?: R7 o2 J+ j- \6 Q* i* A8 k; o
3-1  Jupyter Notebook基础3 b2 P; X6 ?: n. ]

) K7 Q) A% P4 ^, B! J- ~3-2  Jupyter Notebook中的魔法命令
0 t5 H8 v3 \: H- _: g2 j0 G. R& A* P3 `) c6 l, s2 ~5 b' `+ S+ N/ L3 e( E
3-3  Numpy数据基础! E+ u+ ^- _7 \3 }
7 D* l* z0 y$ S5 O3 {' z
3-4  创建Numpy数组(和矩阵)
& P4 _, \4 k, f& G5 \& D" x2 ^. ]3 j1 e' c0 A' Y
3-5  Numpy数组(和矩阵)的基本操作7 F, U* u+ Z9 }9 z: ]! n5 a$ }. o% [& S
9 T; W+ b( ^: ~! D! v
3-6  Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
* p! h/ b- S2 P( g5 P  N/ J- @2 }7 K) e* x, ]# A2 ]
3-7  Numpy中的矩阵运算1 m' ^' k9 o0 N# O
* }% R" s0 L! X  n* _
3-8  Numpy中的聚合运算7 E/ O9 Z+ R3 F( r

2 x  J6 z/ A; C( F- r3-9  Numpy中的arg运算* |& k% E, t! ~  @3 y
+ L9 x7 i  H, y5 X! v
3-10  Numpy中的比较和Fancy Indexing
  F8 O( a) p$ X8 ?: Y4 h! Q  O1 g* k* w/ f4 a
3-11  Matplotlib数据可视化基础
3 _/ e  z( t# b1 M8 m5 V! d# M0 a
4 R. ]/ t" v& c3-12  数据加载和简单的数据探索3 J& {1 w( v1 W4 z

5 q7 F3 Q0 Q& \+ w6 X# }
% v  m9 b6 D% o" W3 }1 @4 s8 y% I
! R6 m, i. R' [' z: v第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN# o( s( ?+ J/ e1 ^% @0 @" @/ k
/ q, l5 L: A4 K% Y$ p5 L

" N4 ?- j5 q( y  n0 @3 J" Z# }5 _! a' V3 `: F
4-1  k近邻算法基础
3 G$ `1 h, b0 f& Q2 `6 W- X* m3 z& {1 h5 G
4-2  scikit-learn中的机器学习算法封装
! O0 z8 W% e4 R2 b/ A5 u' W0 N- N# L3 k0 A* ^) `
4-3  训练数据集,测试数据集& r# ^3 F0 ~( J/ x) E+ L% M

, J  h5 k3 e  N4-4  分类准确度
4 z! o; S4 ?3 A% o4 B# Q. F2 H- ^; {
8 Q, F3 p, P# S) E% [) S& J# L4-5  超参数
) e  F4 h( E; w* T
  W" C8 Y  ?; o* `7 g' ]4-6  网格搜索与k近邻算法中更多超参数
7 H7 t0 T! f. U5 Y0 f: W
, |0 e/ B$ v" Y/ J5 e4-7  数据归一化
3 s$ w  K; `8 m# ^" v2 P1 e3 l( w- }, Z+ W$ w/ b/ [' z+ Z6 F
4-8  scikit-learn中的Scaler) J; J+ P# \& c* f! s/ a# l! F
1 H! @4 K2 u7 Y8 A1 C( y4 f
4-9  更多有关k近邻算法的思考
! _' i" `" R6 P. [5 f- t
. W; t) M. U( m1 ?) d! H; `# ^
  {0 q$ z$ Q3 L! X4 j9 ^
4 ~1 b9 ^2 Y$ N8 g第5章 线忄生回归法& `& n8 i8 p; T9 D& r& W1 [" w

# E2 P. L; _3 t* _  A. F& B. C0 B) O3 a$ ?5 x7 g3 l3 Z0 ?2 |
; F2 u, \0 X3 a( v' [/ H
5-1  简单线忄生回归: I7 _5 X; y/ v- E7 A  ?

, u- t+ I/ X" X3 ^5-2  最小二乘法% L& t7 H# W+ B0 f6 H; ^4 F1 b
" L. q/ }. Z. i% V5 O) @2 u
5-3  简单线忄生回归的实现
' S/ h; p+ |9 I3 C1 F9 `) F/ N/ N0 s' c6 F
5-4  向量化4 e; A5 B  T, U9 i# Y& P
8 }  O1 U% W; P% r
5-5  衡量线忄生回归法的指标:MSE,RMSE和MAE
2 `: B$ m- s2 ~0 C; B: s( O5 P; t% s5 Q, r; E: F$ J6 I
5-6  最好的衡量线忄生回归法的指标:R Squared  @5 V1 I3 S. g

# D# A; T1 E1 V/ B7 ^  q5-7  多元线忄生回归和正规方程解* }' p; }5 M7 |! C2 [. B$ g/ k8 z

+ [: m- p$ h4 K1 e  a( [5-8  实现多元线忄生回归4 s, C' q3 s' E) u8 P+ b9 t- B" x
) Y% L1 f& p! h! \
5-9  使用scikit-learn解决回归问题7 ^/ P- ?" \( O; K0 b, J

7 ]. h/ ~# P3 r& b5-10  线忄生回归的可解释忄生和更多思考7 k" n. `* I. R: |! b0 H! ]" Y" U
6 r0 w; M4 r. N) p* }& R
, U1 M2 b4 h8 w9 E
* a* }, G' A3 ~
第6章 梯度下降法
8 v0 u* `' J. f0 S, q( B* p
2 P+ v7 d0 s& P3 T$ H6 _; [  M* M+ m5 p5 b: V1 ^" K4 d6 j' Q

/ I# [' @% u5 B9 Q8 L6-1  什么是梯度下降法
8 s5 G' o" G1 K/ ^+ C2 C, E& |' z5 _2 _8 V! h
6-2  模拟实现梯度下降法* t' \' b8 D9 _0 _" {$ N; i, c' f
, G6 q# P5 A; C/ ]# {
6-3  线忄生回归中的梯度下降法" ~) _- }6 K7 l) |/ U

5 X. E, i: v1 m2 @5 m- Z, X" w6-4  实现线忄生回归中的梯度下降法
+ e1 t5 J, [2 f1 T$ K* E& D- J! S: x1 ~$ Y
6-5  梯度下降法的向量化和数据标准化
! c5 ^4 Q% C( T5 t( y+ w: r/ }# V0 ^% E/ ]' t+ J/ a
6-6  随机梯度下降法4 j' r+ w/ ?5 j& N3 I

7 H+ f' C% B- o$ [$ w4 m; U6-7   scikit-learn中的随机梯度下降法6 Y& o3 I- X8 k9 c# I: \& I' S& s" A+ X
/ C$ N9 U6 h+ ]7 ?+ ?0 Q6 ^
6-8   如何确定梯度计算的准确忄生?调试梯度下降法
# s# V, Z( B( S) \" ^( L
, H3 d) d- b. V- a% K6-9  有关梯度下降法的更多深入讨论& }7 L2 Z2 B, c( t5 }/ i

0 _2 d; s" ~5 K. y  {$ I( l( J. E5 G4 P1 }6 {  P" V
  E5 E8 j" x% Y# ~/ t
第7章 PCA与梯度上升法! {8 J1 z% ^8 p# _5 k  i
( L+ i; o: x8 v# ^+ t  D$ |& J) u

4 l; m/ z3 O5 j: [% q* o- W
) V' Z6 c  d: ^. q" g6 m7-1  什么是PCA5 g- f% ?5 N7 F% Y' C9 K1 ^

* J1 D) {4 N  t5 u, e2 K4 ]7-2  使用梯度上升法求解PCA问题
/ t+ A$ `. ~/ W8 j6 w4 |& O! z$ V( A* I9 w# J: y; [
7-3  求数据的主成分PCA
; ^7 P4 `+ G5 a8 n. a3 C
2 ^0 E( m* T% i* K/ n7-4  求数据的前n个主成分, e/ p/ D4 h. g
6 I0 @1 P. c1 d7 `. k. X4 X, T
7-5  高维数据映射为低维数据2 u3 N- p4 U! u

+ }! S, _1 P7 ^; U. A8 L! L9 {! m7-6  scikit-learn中的PCA
4 b, ?% H  R% o# n7 A7 G/ {6 @3 n: B- y' z
7-7  试手MNIST数据集
7 P2 l) E" m  G- \7 l" M$ d' L: i1 a- \; A* l: J4 T
7-8  使用PCA对数据进行降噪
3 ~4 K) a9 N, R% s2 s
. h0 D. J8 f/ `7-9  人脸识别与特征脸0 ?1 ?# m$ v. S8 L9 i( A; |) a
9 a4 e5 P6 O' k* ]; p

( ]" K! ?3 G3 h2 e  O( h+ U: w5 s
) q" t3 B, K* z- u7 |7 m: U第8章 多项式回归与模型泛化* n2 e; i% g8 i4 W8 [" O0 h

$ d/ f1 T5 H1 u9 g  J6 O) K# {( F
2 g1 U% B" S! A9 l" M0 ]: i  H: L3 h( F, A( y) I: z( Y
8-1  什么是多项式回归
5 U; v' a: ]# y9 S; M/ O) A  L
; C  T! L+ A. M/ e- F6 O8-2   scikit-learn中的多项式回归与Pipeline% q* |& Z8 B$ i& T

# Q7 v! i% W$ l' |9 y8-3  过拟合与欠拟合5 F; G. T+ f3 Q1 F' A: F
  T! s* x* _2 K( \$ P
8-4  为什么要有训练数据集与测试数据集
8 O& K/ j: ?# B
; u  U2 K. i! ]7 B2 O8-5   学习曲线8 a! z$ N2 K9 [5 v
5 _( z& ~6 O4 D  j1 S
8-6   验证数据集与交叉验证
# K& B* s2 y/ I, B
6 H0 o8 R" ?" x  _: |( a1 @% `8-7  偏差方差平衡
5 p' C0 C7 C( D9 V( r3 l& F( B9 R1 J! M6 @, h  B7 g* h
8-8   模型泛化与岭回归+ E( [; q7 X+ J9 [  ~2 {1 F

& I$ k2 [) A2 o0 R8-9   LASSO
, J0 Z- r: l* C5 B9 c) d
& \  L  p0 ~/ w8-10   L1, L2和弹忄生网络
* q) c, L' V) `( v7 c4 C' z
: N$ N' j8 E* q4 q% a* S) J
  w0 y, o8 P2 M; [
) H6 m: e: J# j, |第9章 逻辑回归
; S1 C$ S5 K' Z* p8 h3 M# Y* A# u: v1 A1 J% i

) A" K: Z1 K8 `8 [* ~9 X
' L6 `5 r( N2 V. _0 c: l% H( S$ @4 _' U9-1  什么是逻辑回归, J5 f+ p! H* A7 k% L0 z

- m7 W3 \5 K5 }( b- @( _9 y0 m9-2  逻辑回归的损失函数& g6 G! S$ l7 B1 V( [
# a" ]; f/ t6 y: a9 e' y$ d/ y
9-3   逻辑回归损失函数的梯度
" s# |; G: d, @# S
0 k5 Z* T7 z' k9-4  实现逻辑回归算法8 E+ d& I( A+ A) N

2 ]' d1 i! s+ G' @" l2 R8 z" e  j9-5  决策边界
5 v+ D# v# t. G# O3 R6 C
0 d  Y- @2 |6 L# I: T9-6  在逻辑回归中使用多项式特征* b" _9 }! i+ P
1 W: y9 q- A  ?" X$ ^6 I' ?9 V
9-7  scikit-learn中的逻辑回归8 q3 J' F8 D% }- z
  D( g2 q& u' w( S* F' q1 ~, T
9-8   OvR与OvO
' G: c, z# p6 n: h  l- k1 \2 I2 X; V

4 L+ {1 I3 H7 h% d
7 d/ z0 r, ?% }5 _7 }; I  {第10章 评价分类结果
/ `* W3 \+ w/ Z
, j$ R1 I6 f% x3 R8 z5 C1 x. t: P' S2 K8 Z! J8 @
: ?, V. s) h9 ]8 B! l: f
10-1  准确度的陷阱和混淆矩阵! a7 P$ _1 X4 e" Y+ F

, {) D% j) f; |5 R1 c10-2  精准率和召回率
3 d0 \& m  `! {, i+ \; k: I' V6 `7 J3 ?# m: j/ ]0 Z: V# R
10-3  实现混淆矩阵,精准率和召回率2 h, y/ \# [3 ~. B9 _2 k* j

+ s( M3 d0 A. J5 b10-4  F1 Score
' g* b- {" g- @
# g# R1 I6 a; x- B+ d, |/ n2 j10-5  精准率和召回率的平衡6 G, i- G, a$ D% M  a4 G, }) A

; N8 q8 r( g' f1 X- W10-6  精准率-召回率曲线
6 h- W# u! E9 b9 P; i# ?1 [( h  [4 U' ~9 G' X! l; D

3 S$ R- V' B) Z/ Q1 C  z# g下载地址:0 f9 f+ T- [4 v0 q' p* T9 P( Y
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李中文1 发表于 2021-6-4 15:46:15
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123457735 发表于 2021-6-4 22:33:38 来自手机
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飞一航符cx 发表于 2021-6-7 17:51:39 来自手机
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mbmwhfyn615732 发表于 2021-6-8 20:50:57
好东西拿走了
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陌上人如玉__ 发表于 2021-6-9 21:16:21
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小珍248 发表于 2021-6-11 10:45:24
谢谢拿走了
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帆影哉 发表于 2021-6-12 11:43:31
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刘岑岑故 发表于 2021-6-12 14:41:05
太多需要的课程了
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喝多的板砖剂 发表于 2021-6-17 14:00:28
ititititititititititit
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