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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
3-1 Jupyter Notebook基础
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
3-3 Numpy数据基础
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
3-7 Numpy中的矩阵运算
3-8 Numpy中的聚合运算
3-9 Numpy中的arg运算
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
3-11 Matplotlib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
4-1 k近邻算法基础
4-2 scikit-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
4-8 scikit-learn中的Scaler
4-9 更多有关k近邻算法的思考
第5章 线忄生回归法
5-1 简单线忄生回归
5-2 最小二乘法
5-3 简单线忄生回归的实现
5-4 向量化
5-5 衡量线忄生回归法的指标：MSE，RMSE和MAE
5-6 最好的衡量线忄生回归法的指标：R Squared
5-7 多元线忄生回归和正规方程解
5-8 实现多元线忄生回归
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
5-10 线忄生回归的可解释忄生和更多思考
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 线忄生回归中的梯度下降法
6-4 实现线忄生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忄生？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
7-6 scikit-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和弹忄生网络
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
9-7 scikit-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
10-4 F1 Score
10-5 精准率和召回率的平衡
10-6 精准率-召回率曲线
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发表于 2021-6-4 15:40:22
发表于 2021-6-4 15:46:15
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