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  • 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
    3-10 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 到底什么是核函数
    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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