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python3机器学习视频教程学习算法与应用实践

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分类：大数据视频教程-基础与教学实战文章来源：IT教程屋编辑作者：晴天

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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