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$ t5 N: W$ C) `1 R/ J" G0 X

4 a$ n3 ^- _7 i" v$ E: {- r
1 Q1 ~# W4 B/ [( _3 {0 t$ T+ l3 x+ U& |" i. |2 p
1-1   什么是机器学习
0 |3 S3 @* g: Y: h2 R* Z. }5 @8 g4 u3 F* p
1-2  课程涵盖的内容和理念. \. |" Q6 w# v1 R3 j

; _8 }% R9 c9 y% E* y' w. X1-3  课程所使用的主要技术栈7 K- R5 }! G* O, V0 |; `1 s

1 D% w/ H3 z) [1 L8 h& Q, E/ ]9 L% f9 U- {
( |# g# l7 m$ v$ a; K: ]+ F
第2章 机器学习基础; q4 B+ E2 b( h/ V

6 c( h+ a/ T% H- Z# D
; E6 H0 ~2 X% J+ r8 V+ d. }. d9 d% [
* O0 @  |) i1 @  @; R5 r! R2-1  机器学习世界的数据# Z2 }1 Q$ O" ]7 c- T

7 t( N- v8 {$ f1 h) r3 ?2-2  机器学习的主要任务
6 h# [7 ?: p3 T5 v/ w2 b% x' q5 [6 g7 ^# Y2 P
2-3   监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习3 h$ [& s( n- ^- \- m
: F3 e$ M, L2 f: _% F0 x5 r) G
2-4  批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习) v% ^5 X2 O- u; T, }  k; y
. Z' L: ?5 Q$ b
2-5  和机器学习相关的“哲学”思考
/ W. u; w1 z, K% q
6 }) j' K& n0 W5 \$ L! H# z- j2 j2-6  课程使用环境搭建
4 g$ C3 Y& V! n6 Q$ W& Z( @4 R
! ^* h, F' _6 ^$ Z4 l, \1 l, l) o, a) U3 g0 ~) I- H  M
! n0 r( c9 V: ^" `# h2 C2 e
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
9 `* ]# O8 E& `$ [2 I
; u( y* o6 f. u9 l+ f4 L
( m) n" f' g4 h0 r" D0 r' c$ ?( u) D2 x6 R$ k
3-1  Jupyter Notebook基础+ D) U- [0 I# v/ x3 g4 G
+ D( v! k" X  M9 s! r* N
3-2  Jupyter Notebook中的魔法命令
5 O% y! [- W1 Z+ y  O
9 L( o' I3 o8 D9 r1 l% d3-3  Numpy数据基础9 N3 o5 s- v1 Q+ t  Q& t
( i7 P3 S- E- ]3 z8 s) Y7 O9 W* h
3-4  创建Numpy数组(和矩阵)+ {6 f6 k, ~1 o

* S" S, z2 F* _* ~, Y3-5  Numpy数组(和矩阵)的基本操作
, [& A1 }$ W2 D* N# p0 n' v9 L
9 p# a6 y0 j0 D, [- o. w3 X4 I: s  Y3-6  Numpy数组(和矩阵)的合并与分割9 X3 ]+ _5 A) U" Y% i1 h# {) U
$ o- e) e& k# }* G
3-7  Numpy中的矩阵运算5 a4 u1 ~1 q5 t. R  s1 ?
! k1 |1 c+ C  O. ^
3-8  Numpy中的聚合运算, P1 O# v& @" h! _3 Z
$ s+ U' o1 Q5 r6 x9 R3 `
3-9  Numpy中的arg运算
+ j2 o, x: @/ [: M1 C2 C* ?+ @4 E7 L
3-10  Numpy中的比较和Fancy Indexing
' C  _3 |& e1 N5 y4 I; O- T1 d* y# H5 Y% i. G* l
3-11  Matplotlib数据可视化基础" w' m! F$ q- b- q( _5 e  ^) g
0 r* O, s& l5 I
3-12  数据加载和简单的数据探索0 \" f% i9 @$ ~
. P3 U7 Y8 \! j( b0 q

9 S1 x4 P" a/ C$ R* ]' `
+ _6 Z7 s+ j; [- C第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
' y$ Y4 R3 V8 q$ p2 S* L$ r& f) k; h/ V( K4 U; I* u7 }$ h$ g4 D8 N

) A3 ^" B6 V3 ?( B/ Z0 s
9 i% `8 N' B8 n: q5 `( b4-1  k近邻算法基础
" X  q+ ?& ?: ]2 A. [( H4 B
* x; S; k0 M. N% l# e4-2  scikit-learn中的机器学习算法封装& J* |; a, e2 f4 f

7 V' k) ~- x9 B9 n4-3  训练数据集,测试数据集- ]0 W  b0 U* [6 @+ A3 s/ ~6 P8 L
% t3 T# B! E3 E7 N" P( m
4-4  分类准确度) Y' o4 h! u/ h% E* Y0 B/ m
# F5 |/ E; K$ M, Z
4-5  超参数
5 g8 G6 ~1 M2 D& n9 h# I7 b! f$ D% m' u: Y/ M7 h" a* \
4-6  网格搜索与k近邻算法中更多超参数  M4 I( D" P3 p3 c+ l9 Z0 A

: j2 x2 I1 b, m2 D, _; l4-7  数据归一化6 h0 q! D: _+ M, t: o

8 }' X7 B% j' F4-8  scikit-learn中的Scaler' F. J8 V% G* I6 }

% d. N; F/ A8 s3 F( ?4-9  更多有关k近邻算法的思考% M5 |+ _# W3 |& `% I

) F8 }- ^* C% ]
( M  I: B/ u, B" Z: n/ A' Y# T6 E: E  b; U
第5章 线忄生回归法
0 ]/ h# {6 h# ^/ ]: ^
* z: n0 k  T$ @4 t& ^5 V4 V3 C" u# c) t
% j( V1 T$ ?7 S) M$ N2 B
5-1  简单线忄生回归
& T( V- @$ @7 z4 V9 }3 B; |+ `5 y( I9 _& w8 U2 I
5-2  最小二乘法  _% k( K! K: L, q( |6 ~5 z
8 X, n- U) \' _' V& s+ h
5-3  简单线忄生回归的实现
  x- [8 t' U6 t' b
" O# r& C% V3 H, n  ~5-4  向量化! \- z. S+ s" O- U! A+ f% ~5 b- w" e
+ h7 ~2 @( K2 X" N' C4 O6 F
5-5  衡量线忄生回归法的指标:MSE,RMSE和MAE7 T' ^6 i. F% U/ M) f  Y
% R7 {3 f; q+ {6 G- v& S
5-6  最好的衡量线忄生回归法的指标:R Squared
! s( S6 ~5 `: g: p8 F% W( T/ C
( a  z1 U2 k+ {6 B/ g5-7  多元线忄生回归和正规方程解
6 w$ P( C/ m2 Z: `- M2 ~
: {  T0 j* i0 b5-8  实现多元线忄生回归
" n: s; L9 }& _% _' G: ?2 c4 i( _
5-9  使用scikit-learn解决回归问题. X* U6 a* h/ V' g

$ N" B- V& w+ n0 D1 j7 d5-10  线忄生回归的可解释忄生和更多思考
" Y$ o8 ^3 W3 R& q$ S1 ~
  ~) s( A9 _; u! L0 z/ d
) A9 T; e5 O* s  ~4 D  s
2 W; Y2 d  X% h  _第6章 梯度下降法1 L" M" W( W; M: Q: W# K) b
2 y2 B0 K% @/ j5 |7 T

" f6 }9 a0 [3 M0 l; w
$ {/ u! J" k; W  j9 c4 z$ X6-1  什么是梯度下降法( T1 P+ ?* Z- S4 Z
% x( e  w" r5 H  M3 I3 `7 U' M: L
6-2  模拟实现梯度下降法
/ [( X) {5 s" p9 |  a
1 A# L4 Z2 S: l0 k6-3  线忄生回归中的梯度下降法
/ _% L& B3 H0 @0 r# |
% u/ f! }7 a% }* Z7 f! Q6-4  实现线忄生回归中的梯度下降法
0 j# q% l! \/ t8 Y) P+ A& g. t' I3 D, ~, W
6-5  梯度下降法的向量化和数据标准化! U5 Z) r5 U. T- e
. T3 b5 P9 u9 @5 P5 E
6-6  随机梯度下降法
! k# \4 P4 q% d
0 u8 l' u! o& B/ p" K, V% H' v6-7   scikit-learn中的随机梯度下降法
3 H8 F' R: z! k( g! q; i5 C- u6 ?9 V# g" w' t
6-8   如何确定梯度计算的准确忄生?调试梯度下降法; i5 Q. G. I  A" ~1 m/ s/ {$ I

, B9 E: s; O+ f9 x0 |  L1 O& f6-9  有关梯度下降法的更多深入讨论. i! b% S# F% |9 r" m* y. C
+ J8 U1 k6 g& g/ g. |2 @+ E3 p5 f2 c
" v) Y' r8 [- W# r8 g+ v& [6 E4 h

: v$ Z9 g& |. D/ R! f7 m第7章 PCA与梯度上升法
5 a& O+ E* a) g7 X# T. S) d& V) F
4 g* ?+ K. T; v" w0 j+ @, B1 @; z; e
7 s, A2 U" x: Z) d% T$ w* j" `3 U
7-1  什么是PCA) R8 q2 X( Z. F& ]6 d# x
9 o8 q$ e+ p4 W8 w3 q
7-2  使用梯度上升法求解PCA问题
& I( [+ }. W( j1 \0 F) @/ M1 ]/ o) @* X- g
7-3  求数据的主成分PCA3 w, \4 J3 C, @# [- y

* N! a0 ~1 ~, _; a- q7-4  求数据的前n个主成分- J' y! U2 u" a' S: [( v
8 d1 v) q+ n# N$ L  X" I
7-5  高维数据映射为低维数据
2 g: T! ^) \) M$ y% D/ s
$ I% |2 L! v3 a4 {/ R7-6  scikit-learn中的PCA
$ C" {1 g+ y7 c, K$ Q) b4 Y
1 c9 s8 y6 C1 k& |7-7  试手MNIST数据集8 r" O) Y: l. ^, U+ j
& ?% Q& n, ~. U, D& ~
7-8  使用PCA对数据进行降噪, [' U% R9 e0 Q4 {, M
5 \4 ^) J; C3 s9 ?  _, F0 l: G
7-9  人脸识别与特征脸
6 G# }) ]5 k0 F# a& Q; i# s* {. G) F' d2 o) B

  A. }$ o+ h% y2 B
( ?5 B6 W0 L0 }2 j0 }第8章 多项式回归与模型泛化
' ^8 n3 u# f- w$ F
" t, l6 ]- d7 H2 n5 B+ q
4 c& D  B$ e8 Q. p* a' n  ?% {7 \2 k4 Y- [5 b9 X
8-1  什么是多项式回归
4 M6 s/ X7 `/ |- K' o. O; i$ p2 H! x  R/ j
8-2   scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
  @' W+ e( A. R% i1 ?
- u: ~& p3 h# J: i8-3  过拟合与欠拟合% J" e* a! x2 {1 P- O9 Y' D% @
) ?& a( Z- b4 f4 M
8-4  为什么要有训练数据集与测试数据集
1 ?8 }" i% j6 v( k
- U3 D! w% M) w3 x8-5   学习曲线
- H# F4 Q; Y  f
/ e* g# \; d9 f- ?6 U3 r! C8-6   验证数据集与交叉验证
  m' G+ T- ~: T, {0 _* a' D3 s) W8 L8 A8 w5 a
8-7  偏差方差平衡
" {, L8 S5 r8 ^" j) E+ M
( H9 N2 @$ y6 L9 \: U8-8   模型泛化与岭回归
# y& S) H. R) d4 s' G4 O% q
, B. f# ]# I0 `, ^  l1 _8-9   LASSO
+ C$ ]: l: O# y+ G, K9 z" e) d5 \( Y0 f
8-10   L1, L2和弹忄生网络
3 |  y9 Z. w2 B, W. t5 z
. E: V" E, Y% T+ g
1 B* a1 K3 N+ R# k8 U
$ a3 R( N) _) t0 T, [2 `# w第9章 逻辑回归" J: ]3 w0 w1 N
& |2 r6 E- M$ v- O0 E
3 R+ g& n0 K: L( q7 c5 w8 f

- ]% `0 i' Z8 C# w1 M2 ]9-1  什么是逻辑回归
5 Y& D+ B" R  H$ e) `' x2 h# T" Y: R2 @; E( n
9-2  逻辑回归的损失函数& Z  J; B  ~' `$ D: a
" C9 ^( ?' c6 E9 W2 Q% }
9-3   逻辑回归损失函数的梯度
' B' {# `$ S2 M$ P0 s( I
9 v& }. T' J0 y- g. ~9-4  实现逻辑回归算法& [- L+ h( e4 F9 N
' y5 x  x- k8 o9 P. ~/ Z& X
9-5  决策边界
( ~3 Y7 f$ _& o( u
+ k" T1 y6 Q6 \; O* R$ k; H9-6  在逻辑回归中使用多项式特征) f" x  n6 \7 r8 }9 p. B$ b9 a4 M. X

9 o4 P: z! n$ w3 {- l/ b2 o/ D9-7  scikit-learn中的逻辑回归
9 K4 n1 K+ G- M8 m4 Q) i: e. v# n2 ~1 i# f. U5 b5 H: @6 P
9-8   OvR与OvO7 M: z' u; y  ^8 c& m2 w

/ H: j5 `! e0 `$ u- R' w& O. `/ Z5 b2 e, D) e8 q( A5 c! I1 i  k

& P0 r/ p5 |) s/ j7 u第10章 评价分类结果5 z- r& A/ u' I; b
0 F6 c' W) n4 e1 a' `  ^

3 R7 b5 _! i* D' l% o1 f' j/ R' N9 r* P
10-1  准确度的陷阱和混淆矩阵( e$ V7 b$ N* w9 ?: p$ m

4 ]( t( H0 t  e( ?0 O& n6 q! {10-2  精准率和召回率
+ w. l  Q/ }* S
! M' F  ^% u& `; M! A10-3  实现混淆矩阵,精准率和召回率0 W# m8 V' e4 T4 K" X/ z
+ u9 ~8 a+ Z* {  p/ ?$ w0 R
10-4  F1 Score
9 S( f- @$ \/ |% C
" W9 f) j: ?( H' t! f1 N10-5  精准率和召回率的平衡
  N% _+ I  D$ [* |  u. m8 n+ a- Y  i2 q! D6 ^
10-6  精准率-召回率曲线
! i6 U; O$ d5 P8 W  b# g/ I. a0 D% F3 D3 e3 [4 {
6 m8 @+ i8 v6 _
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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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