学途无忧

标题: Python3入门机器学习经典算法与应用 [打印本页]

作者: admin 时间: 2018-9-7 15:29
标题: Python3入门机器学习经典算法与应用

第1章欢迎来到 Python3 玩转机器学习
欢迎大家来到《Python3玩转机器学习》的课堂。在这个课程中，我们将从0开始，一点一点进入机器学习的世界。本门课程对机器学习领域的学习，绝不不仅仅只是对算法的学习，还包括诸如算法的评价，方法的选择，模型的优化，参数的调整，数据的整理，等等一系列工作。准备好了吗？现在开始我们的机器学习之旅！...

第2章机器学习基础
机器学习到底是什么鬼？这一章将带领大家深入理解机器学习的世界，让大家去熟悉那些看似陌生的专业术语。监督学习，非监督学习，半监督学习，增强学习，批量学习，在线学习，参数学习，非参数学习。看完这一章，这些概念你就统统了解啦。不仅如此，本章还包含相当深刻地和机器学习相关的哲学探讨，让你深入思索有关机器学习...

第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
工欲善其事，必先利其器。在本章，我们将学习和机器学习相关的基础工具的使用：Jupyter Notebook, numpy和matplotlib。大多数教程在讲解机器学习的时候，大量使用这些工具，却不对这些工具进行系统讲解。我特意添加了这个章节，让同学们在后续编写机器学习算法的过程中，更加得心应手！...

第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
k近邻算法本身是一个思想非常简单的算法，但是这个简单算法背后，也蕴含着丰富的内容。在这一章，我们将详细介绍k近邻算法的原理，进而对训练数据集，测试数据集，分类准确度，超参数，数据归一化，样本距离等基础概念进行详细的探讨。我们将详细了解scikit-learn框架中对算法的封装，并实现我们自己的算法框架。我们还将学...

第5章线性回归法
线性回归法是机器学习领域的经典算法，很多更复杂的算法都是以线性回归为基础的。在这一章，我们将深入学习线性回归法背后的原理，同时仔细探讨如何评价回归算法。大家将对MSE,RMSE,MAE和R Squared等回归问题的评价指标有充分的理解。在实现层面上，我们还将学习机器学习领域的一个重要的实现技巧：向量化。...

第6章梯度下降法
梯度下降法是在机器学习领域的一个重要的搜索策略。在这一章，我们将详细讲解梯度下降法的基本原理，一步一步改进梯度下降算法，让大家理解梯度下降法中各种参数，尤其是学习率的意义。同时，我们还将引申出随机梯度下降法和小批量梯度下降法两个方法，让大家对梯度下降法家族有一个全方位的认识。...

第7章 PCA与梯度上升法
通常教材会使用非常多的数学概念来讲解PCA，在这个课程中，我们将另辟蹊径，绕开繁重的数学概念，使用梯度下降法的姊妹方法：梯度上升法来求解PCA问题，进而深刻理解PCA的基本原理，如何使用PCA进行数据的降维。我们还将给出多个PCA的应用场景，不仅让大家亲手实践出PCA降维的巨大威力，也让大家看到PCA在降噪，人脸识别等...

第8章多项式回归与模型泛化
在这一章，我们将接触非线性问题。我们将学习多项式回归的思想，使用线性回归的思路来解决非线性问题。进一步，我们将引申出或许是机器学习领域最重要的一个问题：模型泛化问题。我们将深入探讨什么是欠拟合，什么是过拟合，怎样检测欠拟合和过拟合。什么是交叉验证，什么是模型正则化。听起来拗口的Ridge和Lasso都是什么鬼...

第9章逻辑回归
据统计，逻辑回归是机器学习领域最常用的分类算法，没有之一！在这一章，我们将逐渐揭开逻辑回归的神秘面纱，了解如何应用线性回归的思路，来解决分类问题。我们将综合之前所学习的很多内容，一点一点来完善我们的逻辑回归模型。我们还将继续深入分类问题，学习对分类结果概率的估计，以及决策边界等重要概念。 ...

第10章评价分类结果
对机器学习分类算法结果的评估，是一个公认的复杂问题。在这一章，我们将来阐述这个问题为什么复杂。我们如何更好地看待我们的机器学习算法给出的结果。学习诸如混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1，以及ROC等诸多评价分类结果的指标。通过这一章的学习，大家将更好地理解自己的机器学习算法给出的结果，从而在实际应用...

第11章支撑向量机 SVM
在这一章，我们将深入学习大名鼎鼎的支撑向量机SVM。我们将从线性SVM开始，理解SVM的思路，进而深入理解SVM解决非线性问题的方式——核函数。我们将重点学习两个最重要的核函数：多项式核和径向基函数核。我们更会使用真实的数据集实验，看到SVM的优缺点。最后，我们还将探讨使用SVM解决回归问题的思路。 ...

第12章决策树
在这一章，我们将学习另外一个大名鼎鼎的机器学习算法：决策树。决策树本身非常简单，背后并没有复杂的数学模型，但使用好决策树也有很多技巧。我们将深入了解什么是熵模型，什么是基尼系数，怎样使用决策树解决分类问题，怎样获得分类的概率，怎样用决策树解决回归问题，以及使用决策树的注意事项。 ...

第13章集成学习和随机森林
集成学习的思想是机器学习领域解决问题的一种重要思想。我们将从集成之前已经学习过的算法出发，进而引入集成学习的经典算法：随机森林。我们将看到集成学习的威力。在这一章，我们还会对其他集成学习的思想，如AdaBoost, Gradient Boosting, Stacking等算法进行介绍。 ...

第14章更多机器学习算法
相信通过这个课程的学习。同学们学到的不仅仅是一个一个零散的机器学习算法，更对机器学领域解决问题的方式有了一个系统性的认识。学会了这种思维方法，相信大家都可以更好地继续深入学习机器学习。在最后，我将给大家介绍scikit-learn的文档，希望大家能够借助scikit-learn这个强大的机器学习库，继续探索机器学习这个当下...

作者: nbbz 时间: 2019-3-21 11:43
正需要，支持楼主大人了！

作者: oouuvs 时间: 2019-3-21 14:26
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作者: daijiandong 时间: 2019-3-26 19:09
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作者: jinmin527 时间: 2019-3-30 19:55
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作者: liuhao16a 时间: 2019-4-10 01:55
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作者: liyuankun55 时间: 2019-5-7 18:01
非常不错支持老朱支持楼主啥也不说了，感谢楼主分享哇！

作者: advt 时间: 2019-5-17 11:29
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作者: testing 时间: 2019-5-18 14:54
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作者: lv5751394 时间: 2019-5-31 17:51
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作者: Ricardo 时间: 2019-6-2 13:51
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作者: woshisz0413 时间: 2019-6-5 11:43
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作者: 子月二一 时间: 2019-6-8 09:44
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作者: yukiho 时间: 2019-7-11 10:04
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作者: sntyo 时间: 2019-7-12 10:38
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作者: fy1716 时间: 2019-7-18 21:11
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作者: 1573 时间: 2019-7-20 08:16
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作者: xuetu8 时间: 2019-7-31 15:56
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作者: xxxxxzxin 时间: 2019-8-3 10:32
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作者: 晓三aaa 时间: 2019-8-11 16:52
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作者: mengnanisha 时间: 2019-8-17 13:31
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作者: trig_von 时间: 2019-8-24 12:15
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作者: 450837248 时间: 2019-8-24 15:04
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作者: liuke 时间: 2019-8-30 23:31
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作者: hhhhwyf 时间: 2019-8-31 15:04
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作者: lj7766 时间: 2019-9-1 21:02
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作者: elin0512 时间: 2019-9-6 00:51
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作者: victorcao 时间: 2019-9-6 03:52

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作者: tang123456 时间: 2019-9-6 10:39
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作者: fafafa 时间: 2019-10-5 21:34
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作者: caomaoboy7 时间: 2019-10-10 19:43
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作者: JirkDoo 时间: 2019-10-14 11:39
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作者: shage100 时间: 2019-10-14 12:04
Python3入门机器学习经典算法与应用

作者: monkeyboard 时间: 2019-10-19 18:51
蹭一蹭热度

作者: hanhing 时间: 2019-10-31 22:44
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作者: 新大陆 时间: 2019-11-16 09:38
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作者: qiwu 时间: 2019-11-21 16:22
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作者: bll 时间: 2019-11-21 16:34
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作者: Meltemi 时间: 2019-11-24 19:11
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作者: xt_zy_temp 时间: 2019-11-28 21:09
我需要下载看看

作者: xieth 时间: 2019-11-30 00:04
我只是路过打酱油的

作者: zyb112233 时间: 2019-12-6 23:17
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作者: piao33 时间: 2019-12-10 14:21

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作者: a921952689 时间: 2019-12-10 16:51
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作者: zhumeng1582 时间: 2019-12-10 18:35
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作者: yuanweiliang 时间: 2019-12-11 21:11
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作者: readm 时间: 2019-12-11 21:22
撒大撒多撒大所多所啥也不说了，感谢楼主分享哇！

作者: xiaoliang 时间: 2019-12-13 14:16
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作者: aqchenyd 时间: 2019-12-17 15:14
谢谢谢谢

作者: wwb721 时间: 2020-1-14 11:33
awesome course and tutorials

作者: chenyong0402 时间: 2020-1-14 11:51
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作者: weilin421 时间: 2020-1-15 17:55
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作者: xuetu2000 时间: 2020-1-18 10:05
Python3入门机器学习经典算法与应用

作者: 616697902 时间: 2020-1-19 19:59
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作者: yongbuyanqi 时间: 2020-1-20 13:47
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作者: strivelearn 时间: 2020-1-20 23:47
么有分，谁能送我点积分啊::>_<::

作者: aiur 时间: 2020-2-1 20:16
如果您要查看本帖隐藏内容请回复

作者: demodeom 时间: 2020-2-2 10:32
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作者: leizeonban 时间: 2020-2-3 14:03
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作者: capricorn123 时间: 2020-2-4 10:35
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作者: banana_xray 时间: 2020-2-10 15:41
想入门机器学习搞算法

作者: 18040550710 时间: 2020-2-11 14:07
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作者: 混乱牧师 时间: 2020-2-15 19:07
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作者: Q10Viking 时间: 2020-2-18 09:28
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作者: Johnson蚂蚁 时间: 2020-2-20 14:10
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作者: keepfit 时间: 2020-2-23 09:35
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作者: 18259525110 时间: 2020-2-29 16:57
谢谢分享

作者: fjw1129 时间: 2020-2-29 17:39
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作者: lijm1206 时间: 2020-3-5 03:06
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作者: hyq6279 时间: 2020-3-5 08:22
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作者: 469250376@qq.co 时间: 2020-3-5 21:48
python3入门机器学习

作者: jason2k 时间: 2020-3-7 19:54
确实是难得好帖啊，顶先

作者: senlin 时间: 2020-3-8 16:12
ooooooooooooooooooo

作者: 594502135 时间: 2020-3-10 10:21
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作者: 15232686877 时间: 2020-3-27 15:38
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作者: 卓越365 时间: 2020-3-29 15:15
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作者: zybniubi 时间: 2020-3-30 16:59
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作者: qwj 时间: 2020-4-8 23:57
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作者: kacker 时间: 2020-4-23 03:19
阿斯顿发送到发

作者: zzztest 时间: 2020-4-23 11:44
我只是路过打酱油的

作者: 孤星独吟 时间: 2020-5-9 05:45
Python3入门机器学习经典算法与应用

作者: alger 时间: 2020-5-13 15:51
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作者: roger_20 时间: 2020-5-20 09:36
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作者: lzphappy 时间: 2020-5-22 12:24
RE: Python3入门机器学习经典算法与应用 [修改]

作者: tian2001 时间: 2020-5-23 08:01
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作者: betago 时间: 2020-6-1 12:30
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作者: 卡卡星辰 时间: 2020-6-5 09:32
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作者: xyf 时间: 2020-6-10 09:31
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作者: 1335956896 时间: 2020-6-10 22:49
学习学习学习

作者: william_123 时间: 2020-6-12 07:54
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作者: wangzhao01e 时间: 2020-6-12 08:37

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作者: SAMCYC 时间: 2020-6-12 12:14
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作者: ye21st 时间: 2020-6-13 01:16
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作者: abaispring 时间: 2020-6-13 21:36
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作者: wdl9973 时间: 2020-6-15 14:12
感谢分享

作者: lomeixiok 时间: 2020-6-18 15:49
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作者: chuanchic 时间: 2020-6-23 14:23
Python3入门机器学习经典算法与应用轻松入行人工智能

作者: 1468697939@qq 时间: 2020-6-23 14:25
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作者: zjtest 时间: 2020-8-19 10:57
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