python3机器学习视频教程学习算法与应用实践

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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

 

python3机器学习算法与应用实践课程大纲

 

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

 

python3机器学习算法与应用实践课程大纲

 

python3与机器学习

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