python3机器学习视频教程学习算法与应用实践
python3机器学习视频教程简介
python3机器学习视频教程会系统体系的学习机器学习的算法，并且深入理解这些涉及到的算法的基本原理和背后的思想。
python3机器学习视频教程既能够讲解每一个算法的学习和应用，还能够将类似的算法归类，对不同的算法进行对比和实验，对相同算法的不同参数对比和实验，总结他们的优缺点。
学会了机器学习的算法就要应用到实践中去才是我们python3机器学习视频教程的目标，讲师会实际使用以上算法现场演练解决真实场景的问题。
机器学习概念
机器学习也是随着大数据的崛起成为了大红大紫的超热门领域，提到机器学习自然也就会想到算法，常规的算法是我们设计一个算法，让程序去执行，而机器学习是让机器学习某些特征，找出某些对应的关系规律完成某些任务。
机器学习教程技术栈
机器学习选用python3作为本门课程的首选语言，python3简练的语法可以快速建立机器学习的模型，其它语言是无法做到的。
课程所使用编程环境包括Jupyter Notebook，可以不需要每一次的运行来显示我们改变一些参数所得到的结果，可以快速直观的看到机器学习的数据结果。
python3机器学习视频教程需要大家有python的相关基础，最起码要了解python的语法知识，对于其它涉及到的框架知识都是边学习边讲解。
很多人认为学习机器学习就必须要有高深的数学理论，其实不然，入门机器学习还是比较简单的并不需要高深的数学知识，只不过想要在机器学习领域有一番建树的话，数学就是比较好的基石了。
python3机器学习算法与应用实践课程大纲
| 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 |
| 1-1导学 |
| 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 |
| 第3章 Jupyter Notebook, numpy和m |
| 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数组的基本操作 |
| 3-6 Numpy数组的合并与分割 |
| 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FancyIndexing |
| 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 线性回归法 |
| 5-1 简单线性回归 |
| 5-2 最小二乘法 |
| 5-3 简单线性回归的实现 |
| 5-4 向量化 |
| 5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE |
| 5-6 最好的衡量线性回归法的指标 R Squared |
| 5-7 多元线性回归和正规方程解 |
| 5-8 实现多元线性回归 |
| 5-9 使用scikit-learn解决回归问题 |
| 5-10 线性回归的可解性和更多思考 |
| 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 线性回归中的梯度下降法 |
| 6-4 实现线性回归中的梯度下降法 |
| 6-5 梯度下降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性 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中的多项式回归于pipeline |
| 8-3 过拟合与前拟合 |
| 8-4 为什么要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和弹性网络 |
| 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 |
| 10-7 ROC曲线 |
| 10-8 多分类问题中的混淆矩阵 |
| 第11章 支撑向量机 SVM |
| 11-1 什么是SVM |
| 11-2 SVM背后的最优化问题 |
| 11-3 Soft Margin SVM |
| 11-4 scikit-learn中的SVM |
| 11-5 SVM中使用多项式特征和核函数 |
| 11-6 什么是核函数 |
| 11-7 RBF核函数 |
| 11-8 RBF核函数中的gamma |
| 11-9 SVM思想解决回归问题 |
| 第12章 决策树 |
| 12-1 什么是决策树 |
| 12-2 信息熵 |
| 12-3 使用信息熵寻找最优划分 |
| 12-4 基尼系数 |
| 12-5 CART与决策树中的超参数 |
| 12-6 决策树解决回归问题 |
| 12-7 决策树的局限性 |
| 第13章 集成学习和随机森林 |
| 13-1什么是集成学习 |
| 13-2 SoftVoting Classifier |
| 13-3 Bagging和Pasting |
| 13-4 oob（Out-of-Bag）和关于Bagging的更多讨论 |
| 13-5 随机森林和Extra-Trees |
| 13-6 Ada Boosting和Gradient Boosting |
| 13-7 Stacking |
| 第14章 更多机器学习算法 |
| 14-1 学习scikit-learn文档 |
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