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$ d& U; ?" ]; _$ u  x- g" A! J7 v

! t4 t) R- W; u5 B0 \; b: c) e* j* ?) Y

& i& I, d- Z' ?' ]/ q1 N1-1   什么是机器学习
- ]$ {& R9 S1 ]$ K! M7 v6 A8 X+ e# C5 |5 Z! d& W
1-2  课程涵盖的内容和理念, }4 F$ t$ |# t

, z8 g" C8 I4 g/ j) }1-3  课程所使用的主要技术栈
+ B7 p# F  E9 s% b$ s. W8 Z* D% @: L) c2 G" C% Q

5 I4 t( [, X* u, P- j& `( u
, C% n" ^. D$ s第2章 机器学习基础4 }( O5 b% u0 q0 Y: Y9 C# X
& G) k, c' [4 ?8 R; w4 J

: a% x6 L3 R1 _5 J1 `9 n$ q- }
6 k" o+ ~. e4 \' _8 J! B1 c2 C2-1  机器学习世界的数据' Z! p& Q, H! U5 `* s5 R6 x! L
$ r9 i/ p9 _- b6 w. Z: y) U
2-2  机器学习的主要任务8 q, Q! e0 g. A
: N2 x6 S* g" y( ?3 o) U0 V
2-3   监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习
5 o' n, o& \3 S- Q$ n" |# a& ^' b) ~: a5 L8 u; G3 X/ n4 x
2-4  批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习
$ m/ e. [8 \8 x5 P$ _% q$ P8 [; K
2-5  和机器学习相关的“哲学”思考! W7 V" b8 p6 B6 a( i4 |

6 ~7 }8 W. B9 Z% e2-6  课程使用环境搭建& {8 {8 E! }( [6 q3 Y
, y4 K( [; w7 w$ m0 k. E

3 R9 f5 B" c$ P* p9 h8 G8 s, J! V% {" [# q% b: j* ^. I
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib7 d3 T5 ?: V2 _# q( N6 N/ j% d; n9 `$ ^

) h: P! M+ a& o0 |
( e' H  N! e, g+ m" k8 X" v, D9 R) {% b
3-1  Jupyter Notebook基础
; q% G7 t1 g4 T- u5 Y: J; E% L' v4 k. {) w) p3 F1 {
3-2  Jupyter Notebook中的魔法命令+ S7 B0 i) @. }; {
! ?2 Z7 _" r1 s: ^9 t" f* f
3-3  Numpy数据基础
* q$ o9 n$ Y" F0 d+ n2 s! X7 ]6 j1 O6 R  k: `( A$ @6 U
3-4  创建Numpy数组(和矩阵)
# G1 a: Y+ R6 T
! V- {1 e7 i+ g# |) ?3-5  Numpy数组(和矩阵)的基本操作1 e+ x$ e  Z- s; N% f" G

& N1 S2 ]" V6 H4 M7 y! T. |3-6  Numpy数组(和矩阵)的合并与分割$ T+ l( P9 Z3 G6 ?# @, G' X" i
  Z+ ]9 _3 t2 M/ i
3-7  Numpy中的矩阵运算
8 |! _3 N! p' B- b) a1 d
. q& c" O) j$ s2 r2 ~, W3-8  Numpy中的聚合运算) `/ n; j! E5 n0 `6 A* Y' X
- {! _* w; O" p  D7 i! z
3-9  Numpy中的arg运算  C: G- x+ T6 b2 l2 ^1 V
6 @1 r2 w6 C/ G, T- K, i9 [
3-10  Numpy中的比较和Fancy Indexing/ g- T4 ^! I/ @+ ]
: r+ U5 u( u# V" h* Y) s' X" P
3-11  Matplotlib数据可视化基础8 V/ [( V1 M5 W* _6 K

4 a. O- G! }( u7 j. `, A! q, V3-12  数据加载和简单的数据探索, g* V5 x3 ?: M/ `' e2 g. S
; j4 m9 `" U% ?* k  S8 J4 c
" b! e8 z6 Y, o* y, C

3 o0 u$ h8 K( [第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
' G4 T& g$ J3 e, C# @  w" D; J
# i& k, z( L0 ~9 e$ N- x8 q" v4 E- u- ^( _6 M( F: ^! [
4 D7 D" X4 Z& D6 _# o7 ^' ~0 b
4-1  k近邻算法基础
8 w! K" x6 ^% @+ _  h8 y# i( t4 \) u/ i- L
4-2  scikit-learn中的机器学习算法封装% t  W$ B5 H/ |

9 }( G$ r, L* _4-3  训练数据集,测试数据集* d4 c+ Z) S$ P& J2 e! }3 Q
/ {* @7 d6 j2 [- N
4-4  分类准确度5 G0 [% u1 Y' |' E/ I
0 `* w* R: z+ y* q6 Q6 l6 S
4-5  超参数
# ?* A1 S" p9 ~5 d
3 ~3 d+ C0 j0 L! [7 U8 ~4-6  网格搜索与k近邻算法中更多超参数
9 x6 \* y6 d9 x. n' L3 _# g6 D! ]- Z7 q% B8 j# u
4-7  数据归一化& M- A' q& {7 [6 _

- S  f7 \* w- ~; h) \9 R/ U4-8  scikit-learn中的Scaler
5 G- ?' Z/ o* U8 z0 a3 M
# d+ J% v' T3 K" G4-9  更多有关k近邻算法的思考
; a% [9 c% f% i3 h
1 E, N/ q$ `3 l& q
0 h$ ^6 }) v( ?% K- F2 u, x0 S' i% n% h/ _2 X; O
第5章 线忄生回归法
) ]% i: m, e* n. C* u, }5 z/ l( X2 ]# E/ T% [$ A

2 P, N. f% R) q0 Q  v: Q9 n0 d' A# c
5-1  简单线忄生回归
+ z$ J. ?2 @' ^- i: H% b
5 R; r7 h+ \, @1 D1 z1 T6 W0 s5-2  最小二乘法2 ?, E; z. w; m/ f9 V: B

8 H* a- D0 C( K# T$ K+ P* i5-3  简单线忄生回归的实现) e  ?6 Y4 b( {. }+ \& r# A6 c
6 [& `3 B& _8 q4 j! H( P; o9 ^
5-4  向量化
8 t3 G/ H1 b# G4 j+ C
2 a+ u7 W& K) h+ L1 a  ~9 J% H5-5  衡量线忄生回归法的指标:MSE,RMSE和MAE1 Q3 u! n3 D, x; v! ^$ S

8 O8 p( b1 Y4 G; m9 M: f/ ]5-6  最好的衡量线忄生回归法的指标:R Squared: l4 o, t: V: Z/ }7 n3 ?/ \) N

( t1 j8 x) w5 m# C: @( C: i5-7  多元线忄生回归和正规方程解
0 [0 B4 V8 }. G+ F! r) p8 {. u$ q* A- G9 Z3 r
5-8  实现多元线忄生回归
7 i6 V5 z* C# J- j. `4 S& G1 A# _! x5 E) i6 @( [
5-9  使用scikit-learn解决回归问题; ~) ], o: {- N& D3 E

, [2 B' e; V; d, U5-10  线忄生回归的可解释忄生和更多思考
! q: K* o' m: e/ |. A, j& K4 K% Q7 X" J( m

! J/ ~. W, E) T" ]9 ]3 ?$ i. t  T3 `
第6章 梯度下降法
+ V- M5 j/ u  B! V5 @
8 h0 A8 B2 ]& s7 l+ c7 d2 [4 H
. t4 x% _, a( g; t+ v- w) w+ ]& F  ]
6-1  什么是梯度下降法& \9 ]5 L7 g) I( S
) \* V" p4 H6 _( e1 h
6-2  模拟实现梯度下降法+ I! J" y4 q. [
% p& t$ [$ E3 T- ?
6-3  线忄生回归中的梯度下降法+ ^5 x+ I  @+ s" f" E( d
5 }* `9 R6 O( a* M$ B1 m
6-4  实现线忄生回归中的梯度下降法
* P: _3 m8 g) _
: Z6 L( m. G: _6-5  梯度下降法的向量化和数据标准化
* l9 D( p' g" \0 m! ~' L) D" i* |2 b4 T1 u( O
6-6  随机梯度下降法; y2 C: l( D* R& g8 T/ @, z. l
7 w. a! P7 K1 `
6-7   scikit-learn中的随机梯度下降法
* Z1 C( d+ D' X4 D8 f% [! \1 P' c
& x% a: Q* q, V$ E) ~' p6-8   如何确定梯度计算的准确忄生?调试梯度下降法% C$ R4 |& x/ v6 i

8 M* @+ z# {. I6-9  有关梯度下降法的更多深入讨论
( B: j/ z! r% U  [" I. x% c+ d1 e6 Y2 q, @' V0 U1 g
; ], V& v, Z+ k: k

; r( l/ C$ _' z; r1 u- t第7章 PCA与梯度上升法4 t. _6 h* X8 m& A, m
4 N1 T6 x& t  `( n* {$ E+ L5 \

- G! @/ y) N+ l, j4 O
" k7 N, i9 G' s  f0 q7-1  什么是PCA
' @  {* y( n) l
9 |7 F; h1 E4 a* ?, B, V3 O) n7-2  使用梯度上升法求解PCA问题% L6 @' G# F0 N! |5 Q

' b* z$ m, c9 Y8 j1 h7 T7-3  求数据的主成分PCA
. R* M  z' b9 P: W: ^0 v
, a% [8 y+ G, v! a. M; r1 Q/ P- f+ ]- S3 f2 c7-4  求数据的前n个主成分
" K  J, |3 O8 @% G  t& S3 T4 c; f2 E  Y0 j9 l2 r
7-5  高维数据映射为低维数据
7 J/ g$ M% `, ]# L
  v3 H& ~9 k9 s! w4 H; J0 V% [' `7-6  scikit-learn中的PCA
! B5 h3 A* D" a, m; [; f# X4 [5 b! }6 |* G
7-7  试手MNIST数据集* F7 d3 k+ _1 ]5 G" t
1 D2 Z, l5 S- z% j$ F5 l
7-8  使用PCA对数据进行降噪% d+ ^1 F+ B2 X  o( Z

, ~6 X+ b1 t$ `6 o) Z/ i7-9  人脸识别与特征脸
' c2 i$ W, w& \* G, H/ W* z
! o' y# n+ s: ]  ?$ j; q4 w2 q, R$ K6 u6 M9 y5 G* q
' A4 l& D$ q8 \8 r
第8章 多项式回归与模型泛化& `& [1 {( m  Z2 |1 Y

; H! K  S. H5 L. d5 w
9 z$ `9 n# S# Z
% O" g- b) ?& I8-1  什么是多项式回归9 L- \2 U' e% d! Z6 m
" m: }& d6 F0 @2 S& J
8-2   scikit-learn中的多项式回归与Pipeline! s) O& i3 }  ^4 k& u8 S) @% [! a
; N8 f9 Q( @, J  @# y8 e
8-3  过拟合与欠拟合! {3 X; d: k% Z7 K

0 {3 Q1 U. ^+ v, e, |8-4  为什么要有训练数据集与测试数据集
7 F6 E& ]+ d+ x' r; y  u2 t3 @# P) x
8-5   学习曲线- o) s8 t/ {* ~* k! ?6 j. q- H& m
9 R* M7 g7 M4 q
8-6   验证数据集与交叉验证
3 d4 }6 O# ]) X. b7 m2 q: D
) D5 p5 s5 L- k7 _# ~* P- `" _8-7  偏差方差平衡5 i. u2 i" |* A5 l% \" s2 q
; a0 d  y8 k7 J( l
8-8   模型泛化与岭回归# e4 T# s  w( N; I
, i* E: }# m& x) K' M& U& F4 q! D  y
8-9   LASSO. `  n  c% p+ d' }1 a8 C' R: ^
( S/ J1 A' b1 C; u; |1 t) V/ D
8-10   L1, L2和弹忄生网络# V( w% M" a* R5 b& E- R
! e4 B  }+ U' |* W: n4 t/ E" q

" F: g; J; u8 L' k2 n! _7 l, ^( ~- e( \! x5 f6 H  C
第9章 逻辑回归: z  R8 V" l9 m1 D% b0 L$ @

  x# G7 J& m; N. B: D3 t: [8 O+ p  i" ^8 q( H( }& j( ^
4 Q0 p$ Z9 U# V  u) g1 a4 }
9-1  什么是逻辑回归
" V' Q0 ^- r+ e$ p, w- D
7 [$ X& k7 o) P9-2  逻辑回归的损失函数5 \6 Y9 r* t% h- {; ?; w

2 d4 q5 s) M, c- x- u0 c9-3   逻辑回归损失函数的梯度% A( u# N8 ^0 G5 ?# `% e

4 e0 l- |$ D3 F( a: F9-4  实现逻辑回归算法8 j3 i0 a5 g  D# R. W

2 [2 j  u# V' {$ V+ b  U9-5  决策边界
& Q* u2 V/ y6 W- m+ ?9 I; \
" a, V" H8 U) Q' E$ H( d9-6  在逻辑回归中使用多项式特征
4 i1 J5 d# [0 K) h% H: W7 \+ j% f; C3 c. F# Y
9-7  scikit-learn中的逻辑回归
& m7 p" }" r5 `& o* u. s4 q8 S+ W* ^: z
9-8   OvR与OvO
4 [) w% i) `$ E4 ]7 C' ?
" C# n- m& N& M7 D9 D( c$ x2 r: M3 \* q; |- L
5 [; A" w3 R. f  Z3 r; x; h
第10章 评价分类结果
% C, a+ |. Y4 x/ j% l& Q
! b7 R4 N+ d, m. w0 p' r
& j: b, N1 N5 \; K7 R) |0 l3 X# N1 Z
10-1  准确度的陷阱和混淆矩阵
- d; O' @$ `: G3 v' v2 w' s
! N9 _8 Y/ J/ H' N2 G10-2  精准率和召回率
5 \2 R% f' |% p- E: u' N
0 `% `+ E) I9 z, j10-3  实现混淆矩阵,精准率和召回率
, H+ p- M3 i0 z7 W% [+ G( N5 X2 N% y7 w3 B8 O
10-4  F1 Score3 N# B0 h, h. _5 |) v2 |

' T7 b% ]# h# A4 N& Y) v) ^10-5  精准率和召回率的平衡
  V/ u0 M/ o6 ^
6 _7 }# f) R0 Z- R* V! {# g$ a10-6  精准率-召回率曲线9 W8 b7 Z0 V# ~5 g
! n. T" u5 O& k8 o- a# v

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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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