Python3入门机器学习 经典算法与应用

  [复制链接]

2118

主题

2133

帖子

3万

积分

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
37884
admin 发表于 2021-6-4 15:40:22
25630 101
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
: ~" \& Y& i, z' h! s# [' K  J% c: y& {4 U' G  T

" F! S, {/ o7 O
& m- _; I5 l1 R& r1-1   什么是机器学习, W+ A3 z7 k$ M
5 ^' p6 Q: l8 Z% D% z1 ?
1-2  课程涵盖的内容和理念
7 k- J. |# _& e/ Z( g% [6 b# a; s& m4 O% n
1-3  课程所使用的主要技术栈
* h, |6 O) X0 H: g8 K3 p; w  |& z6 ?
6 N& [0 _0 P) n, [; g: m  J8 x( i, b: J8 m

1 \" J. P1 K9 X5 f9 a) h2 l& i第2章 机器学习基础
8 i7 g' A# d# |$ p" {" B8 i( w( x+ S# y2 T4 u" l
! W1 y2 H/ b, W7 d. U% b

6 b1 C' d/ h' H8 L; t( R/ S+ u( s+ F2-1  机器学习世界的数据
  z: H6 I7 z* l/ j4 R/ R9 U. ]7 \8 h/ [% Q
2-2  机器学习的主要任务
! |' Q, W0 [/ [1 b8 u9 C3 I& E: x& ?* E0 x
2-3   监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习; H; K8 j; o/ O# W" N
. s2 X1 K; N! u  R9 J4 Z
2-4  批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习3 m& ]* F- \. S; K
/ h' t" @0 S% x1 }
2-5  和机器学习相关的“哲学”思考
& n- G- q& x* p8 R( k8 P  u# v1 @/ ?' e
2-6  课程使用环境搭建/ x+ `/ x$ g  I: c' ^* Z, u
8 A8 A6 w/ P4 A# D

/ z# n' z1 V6 e' g% E! [, m; ]
( y) k( T! L, g/ L/ A; c" T第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
1 c. D) l7 Z3 u& N) h; _$ I, \3 |/ n, |

6 |/ t3 J9 `9 S4 ]$ z7 B
' G# K: Y+ k! ?3 z3-1  Jupyter Notebook基础
6 \" e5 @+ v- _2 W  ~3 e: D, m6 l
3-2  Jupyter Notebook中的魔法命令
0 _+ P  e4 d) R( `: a( j; ^" |$ d! ?" i9 N
3-3  Numpy数据基础4 ]( M$ k! l2 [& T3 Q8 O+ j

7 o2 d8 F( f1 E2 {* c# v3-4  创建Numpy数组(和矩阵)- J  F- Y0 n0 L; y
/ O( f2 w' U$ O% [3 S
3-5  Numpy数组(和矩阵)的基本操作7 N  q6 ]( W! _5 r( f

( h% n9 S* g4 F( U4 N3-6  Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
% h3 G. w! u8 _6 D  A! O1 Q* m; q# X& F2 E4 r9 h' t
3-7  Numpy中的矩阵运算
! r( R$ H/ \0 i! g4 K; Z, E/ v- V- n$ N5 d3 Z; Y6 A- h) U
3-8  Numpy中的聚合运算
: Y7 l" J' M% J0 C2 t* O  t  O5 D1 Z
/ x" A1 G. h7 X3-9  Numpy中的arg运算
, I3 V6 l2 f" z) v: v; a& O- z  y; A
3-10  Numpy中的比较和Fancy Indexing
2 b: O! I3 t* X8 c7 ^2 e5 D/ h
! B9 b! A: z$ [# o3-11  Matplotlib数据可视化基础
7 E6 e" O" S+ F% m8 A; X8 g4 {( b$ T$ i# h& V$ M
3-12  数据加载和简单的数据探索' V+ m7 b0 S5 F! ?' V% {
. K9 r: {$ w; L. A5 r1 Y/ N9 r+ a

/ P% w' Y: _" a
, u- b3 ^% v& I. N第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN% B9 ?# x( A5 L4 B# Z6 [) W+ u
) F0 Q( `1 e1 I$ o1 {3 l, _9 U: k( O
0 C0 X5 O2 z. z8 i% w4 l0 [' w

: O. c, ^' R+ Z. k1 T4-1  k近邻算法基础( @( k7 i* T! k7 ~$ }9 J: t

2 t  I0 }: z( k4 r! x" a4-2  scikit-learn中的机器学习算法封装3 B- X& O; r9 K0 A1 _2 v

. L1 V* q8 [2 q3 G4-3  训练数据集,测试数据集
1 t  t% Y9 f) a2 [$ o2 J( U! b2 b! O" N5 y2 A6 ~
4-4  分类准确度
- r6 {# g) v' p. N2 C3 m7 t; l6 I: N1 a
4-5  超参数
# J% _* S. t) D& S- q3 K- r" ~) f& x
4-6  网格搜索与k近邻算法中更多超参数; S$ O3 V: r( `$ s/ n
" u; \2 j' s+ ^# H( Y2 M. O& P
4-7  数据归一化1 P0 ~2 D2 w% I8 R1 s
/ r5 ]" V* R/ J4 }+ _4 u: R8 ]
4-8  scikit-learn中的Scaler/ |. O5 O; q0 k* X4 n
' [3 f- M5 q% [  ?1 m/ D
4-9  更多有关k近邻算法的思考
4 o' N) W' X3 u  W. S2 u) t8 U! }. n/ k2 h8 A, V+ f$ Q

  C0 p- D# L/ `* a5 x1 {8 |2 i1 `3 q( Z* R/ Q4 D# s4 I$ Z
第5章 线忄生回归法
+ D! q7 z5 d& n2 {& k5 w
7 Y# A! n9 J4 E( ?1 V( o1 G' c, n
2 V/ o$ G# d7 T- ], z( E0 `& m) |' F3 F' g9 L  u/ l
5-1  简单线忄生回归2 l; T4 k, ^$ Q$ ~. Z  n9 ~
8 ]  Y5 f. c: @) N! Z) w- s
5-2  最小二乘法# h4 [$ d" a7 S1 q" a; f, U

0 w: |, x7 A$ y5-3  简单线忄生回归的实现
' M2 C0 K4 W+ o, ^9 U$ G9 ~
( G9 I/ e/ g# }. x5-4  向量化3 b' l% l! G0 u! d5 Z: Z

7 q; p7 L" F& ^% Z+ J: B9 h5-5  衡量线忄生回归法的指标:MSE,RMSE和MAE! O+ Q9 u9 U& o" z8 C8 P, K8 U

' T! T( I% I/ ]+ Q9 c/ w7 f8 o1 p5-6  最好的衡量线忄生回归法的指标:R Squared
6 L) o% J# L( j; D7 A* K
) G" E3 W) _/ }; m$ h5-7  多元线忄生回归和正规方程解8 x' y/ n: f  V0 V" a7 ?9 C- H; {
4 E, \$ ]9 U5 o7 X  n+ e
5-8  实现多元线忄生回归/ F" ]3 s! C/ V8 u: A' Z( B2 u! o( }

6 h! H# d* t, i5-9  使用scikit-learn解决回归问题/ h( S; t7 a$ g- e% G" C

2 n$ ~+ a0 l! ?3 o- t' s6 B$ J5-10  线忄生回归的可解释忄生和更多思考# r5 p/ W* c) Y8 S" Q6 G' p5 E! y
2 Q* m" \# O: K2 A6 h" [

) k5 P, m* ^7 j, P" ^2 f# O! {9 A* w- e: A% B
第6章 梯度下降法" r# @. b, s2 {) k

, X) ]9 P( W9 Q9 J# q2 P0 p
$ N% I: M9 c1 I  O! X
8 d4 f6 L2 L" }- H6-1  什么是梯度下降法: W& B$ K% U/ E0 \
; W- s$ k, V; q$ a; e
6-2  模拟实现梯度下降法: l8 e3 K, M# J# a, t  S" W6 T
. Q$ c3 \7 G) ~  S; f
6-3  线忄生回归中的梯度下降法4 |1 P0 k( V4 f8 w8 h  C7 |& V" H
& W1 {4 \/ Z) P0 e7 C: C" S0 K
6-4  实现线忄生回归中的梯度下降法. x' D& B* @: c5 E/ \

: d( Y5 Y- ]6 d- }, B! y; L$ u6-5  梯度下降法的向量化和数据标准化2 d* c+ W0 h* O" E8 _

) r' U9 g( ]# ]6-6  随机梯度下降法- j0 i" J& r5 j, ^* z, [

/ N, f3 @- ~3 l6-7   scikit-learn中的随机梯度下降法
4 T% R$ C+ ]  s7 R$ c
5 _" b8 h; w0 p0 v6 D6-8   如何确定梯度计算的准确忄生?调试梯度下降法! N$ B6 q+ m6 P6 B- T5 S
$ f* H* ?& ^# O
6-9  有关梯度下降法的更多深入讨论  M. P. d( B/ ]( ~# R8 O1 Q
% u7 {) J/ ?- |/ |$ C0 }8 Z

1 L9 ^% [5 ]" T# C
( z, F3 e  b, u, y, W第7章 PCA与梯度上升法3 d+ q" n' S* v# z. B  b3 E

0 |' A) O9 y: o' L, y1 M/ y3 F8 ?' r$ w+ c0 ^' X2 Q# [8 o* b% v! \$ f0 N
; p2 t7 Y4 L! _5 n! D* w% \9 K
7-1  什么是PCA
5 O/ O  c% ?' t; O$ F) p, g& Y) l4 E! p: Q4 I9 }
7-2  使用梯度上升法求解PCA问题' I/ @7 I  n, T- L
# r5 P) p  _: q  x
7-3  求数据的主成分PCA% s) U1 C& W5 \& a7 R4 [
' ]' q+ Q9 W0 b# E: v- x
7-4  求数据的前n个主成分
# ^" C1 _9 e) R# j& Y
5 q7 K+ L, q7 e: k5 A7-5  高维数据映射为低维数据
8 p: M% c0 m2 C2 f. |: |
+ `8 V4 D: l5 x" @' f3 ^7-6  scikit-learn中的PCA6 @/ W# u: T& L6 \

. @0 H- Q7 _: G* ?" ^4 i7-7  试手MNIST数据集
  C1 @4 N( w, D' B
5 S1 `7 z& d0 y% W3 L+ m+ ?1 w: m7-8  使用PCA对数据进行降噪' T8 t8 G6 L3 Q

1 S0 \, k- J4 H  W  o# V' N0 Z+ Y7-9  人脸识别与特征脸
- P8 ^2 `: ~+ e. o) x6 m0 V( j4 A' O
0 l( H/ a; X1 h

; e+ w2 E1 Z2 P7 ?第8章 多项式回归与模型泛化) X$ S2 N( l% t( [" D* c

# e, r; I, T/ b1 {5 ^! o6 N! D+ E( T

0 i4 o5 x' q3 K1 O  {& F0 n5 A" l! l8-1  什么是多项式回归
6 `& `- n, U# r5 @
% k0 s( t+ D" C* I# [. b8-2   scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
* \8 F( y5 v1 d( @3 C6 f3 |3 v5 G. h  J4 H% b% c6 D
8-3  过拟合与欠拟合9 t" }' Z" n, E' L: \; G

3 K) ?' z5 R3 K0 N  @8-4  为什么要有训练数据集与测试数据集
6 M/ n$ p- {$ ?" I
8 o4 B* T6 l! R; R; w8-5   学习曲线
1 X3 W" e' r- Y' j& }, \& ~, L
+ J9 d6 _' A& y5 h1 ]8-6   验证数据集与交叉验证
# w1 d- j2 B+ {" r7 W) ?/ V3 B* U$ [0 I+ j0 J+ f
8-7  偏差方差平衡
) c+ d  @; U/ g; b+ l; h; a, g) c+ L0 q7 b4 Z/ T  C4 @& f
8-8   模型泛化与岭回归9 J' W: o0 y5 Y$ ^4 X) g

- d) S) g" s! c3 G8-9   LASSO
) L' s: c9 N0 r* f2 k5 |
5 ^- i4 k& T5 n2 @7 `  R& B, u8-10   L1, L2和弹忄生网络+ E* O7 |0 B+ {9 _4 `  [

* ]  T% ]1 @7 Y8 y1 N+ p) J/ n
1 E- d8 C5 }/ y; I3 H4 z. [' Q! L% d, M3 E% J, H* m4 d
第9章 逻辑回归& {* a* G9 w" Q' b4 [

! z" Q3 d2 M/ y. y( ^
/ a- s/ Q  J- t; q( H, a$ d# ?# u% K2 }' y8 y1 J/ o$ {1 b* `  ~
9-1  什么是逻辑回归( j8 C# z5 Y: x

/ b$ F) @# H0 {  u8 d9-2  逻辑回归的损失函数7 x5 A8 x, B% J8 x* z* \8 i

7 m9 V2 M: R" a3 r: f+ m' Q  O9-3   逻辑回归损失函数的梯度
. g2 C6 K5 x" c& R, L( ^, D& k: G( {/ \& n5 M% C% B
9-4  实现逻辑回归算法
3 q, o! @3 u0 q6 f  p" x( L& O) B; M
: r* l/ ^3 K( h' M8 u$ ?( {9-5  决策边界) _8 ^# o) n* `- n

9 [! c7 T& _4 Q- V! I9-6  在逻辑回归中使用多项式特征* W+ f) {; D# D
; a  b) e6 U# c$ M$ l+ ~$ t3 X
9-7  scikit-learn中的逻辑回归$ I9 \8 G/ a$ i" ~1 U$ D; x

& t/ Z+ T+ N$ v& o+ {" r9-8   OvR与OvO
0 e9 B. M$ C. t  g
5 T0 x- H: }) c! \+ o5 ^
1 y5 z$ K( w1 y' w% V% y
; O: a) ^1 a7 ?5 C( l. b5 H第10章 评价分类结果
9 a) R) [& V; A; W+ k/ Z/ P
5 o) u2 ?1 H2 L8 I) d) Q9 u2 d1 [' J8 I* d

+ d; O9 L5 R, S0 f" l10-1  准确度的陷阱和混淆矩阵  p. F1 c% l6 m4 Y; U
" M% ?/ ?/ b( A4 |2 S
10-2  精准率和召回率% J& a& X- @. s' c( E" r
. K+ m0 P* I% y2 @  @
10-3  实现混淆矩阵,精准率和召回率6 Z0 h/ f  {$ h* L+ T, ]1 A1 O
3 |: C# N7 W$ M# @3 s" \4 r' {
10-4  F1 Score
; w( ^+ f2 m: @& ]6 Q  j9 t; }3 n6 |! |! l6 |
10-5  精准率和召回率的平衡+ W4 f- x6 N+ E8 Z8 O' a
& Z: I6 `' i; u2 @7 o  a4 N- T
10-6  精准率-召回率曲线7 t8 L+ J2 R: t' z  S* A: h

$ j) z, X4 ]) c1 r# [
5 V" u1 W" _8 c9 U0 k6 Y4 \  `' e下载地址:5 a& }5 E5 G$ f+ H/ F  X/ o: F
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
回复

使用道具 举报

李中文1 发表于 2021-6-4 15:46:15
111111111111111
回复

使用道具 举报

123457735 发表于 2021-6-4 22:33:38 来自手机
<<ython3入门机器学习 经典算法与应用>>[复制链接]
回复

使用道具 举报

飞一航符cx 发表于 2021-6-7 17:51:39 来自手机
<<ython3入门机器学习 经典算法与应用>>[复制链接]
回复

使用道具 举报

mbmwhfyn615732 发表于 2021-6-8 20:50:57
好东西拿走了
回复

使用道具 举报

陌上人如玉__ 发表于 2021-6-9 21:16:21
回帖看看下载地址
回复

使用道具 举报

小珍248 发表于 2021-6-11 10:45:24
谢谢拿走了
回复

使用道具 举报

帆影哉 发表于 2021-6-12 11:43:31
<<ython3入门机器学习 经典算法与应用>>[复制链接]
回复

使用道具 举报

刘岑岑故 发表于 2021-6-12 14:41:05
太多需要的课程了
回复

使用道具 举报

喝多的板砖剂 发表于 2021-6-17 14:00:28
ititititititititititit
回复

使用道具 举报

懒得打字嘛,点击右侧快捷回复 AD:IT直通车VIP会员全站免金币下载
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

遇到问题联系客服

安全保证百分百处理 

如您充值或开通会员后资源无法下载

本站有售后服务,联系客服修复即可

[联系客服]-[会员充值]

更多课程

由于QQ吞消息严重,网站启用邮件对接VIP会员服务,有事请发邮件到 wangkefuwu@outlook.com

关于本站

VIP介绍 加入我们

售后服务

QQ客服 Email邮件

网站声明

IT直通车(www.itztc.com)是一个IT视频教程、软件、书籍资源整合分享平台
站内所有资源均来自于互联网,版权归属原资源作者,如无意侵犯您的版权,请联系我们删除处理。

Archiver|手机版|小黑屋|IT学习网 |网站地图

Powered by Discuz! X3.4  © 2001-2013 IT直通车 ICP证:粤ICP备13026616号 增值电信业务经营许可证:粤B2-20140196

返回顶部 返回列表