当前位置：首页 > 大数据视频教程-基础与教学实战 > 正文

python3机器学习视频教程学习算法与应用实践

浏览4991+

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

点击到视频教程获取页面

相关文章
	python教学视频教程百度云python3实战大家好，今天给大家带来的课程是python教学视频教程百度云，python3入门与进阶的基础到深入课程、python3进阶到强化课程、python3编程实战课程全集。学习该python教学视频教程百度云课程之前，显然我们对python做一个简单的认识和了解…..
	机器学习视频教程零基础启蒙入门全集本套机器学习零基础入门课程是理论加实践的方式循序渐进的教学和指导，学员只学习理论知识的话，无法实际运用工作中，只学习使用实践的话又不能深入理解其原理，因此本门机器学习课程以理论核心知识讲解为核心，操作实践为辅助…..
	深度学习基础视频教程深入进阶与强化学习深度学习技术是有前提条件的，毕竟这不是一门简单的技术，机器学习的扎实的基础是深度学习的前提条件，当然本课程考虑到那些没有接触过机器学习的学员，因此本课程首先会从机器学习的课程讲解和学习，然后才会学习深度学习基础教程、进阶与强化教程三个阶段…..
	spark基础教程spark2.x入门到精通教程如果学员想选一套比较系统全面的课程学习spark，那么无疑本次spark基础教程到精通课程是你最好的选择，本套课程汇集了基础知识点、高级知识点、高级性能调优、高级内核源码、项目实战演练、spark2.x最新特性等六大板块，278讲海量课时覆盖了spark的所有可涉及到的知识点…..
	spark大型项目实战打造智能客户系统教程本套spark大型项目实战的功能介绍主要有：通过爬虫技术向互联网爬取大量的数据，导入到Hbase中进行清洗，最后将数据存储到Mongodb中，接下来通过IK分词器进行数据切分放入到hadoop中的HDFS。spark读取HDFS中的数据做模型计算…..