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Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能

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发表于 2020-7-1 14:55:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能
主讲:liuyubobobo 全栈工程师课时:时长 25小时
Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能
bobo老师特为机器学习初学者量身打造,使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力。
售价 : 48金钱
提取码 : 购买后方可查看

课程介绍





Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能
bobo老师特为机器学习初学者量身打造,使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力。

适合人群及技术储备要求
如果你对机器学习感兴趣,想从业于机器学习,或是准备参加机器学习相关比赛,本课程非常适合你

学前必备技术
Python3基础语法
具备高等数学,线性代数,概率论基本知识
课程对机器学习基础知识要求是0基础

另:
1:Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能来自某课网,原价499,由编程猿整理发布!编程猿承诺,本站所有课程百分百高清,完整,原画,包含所有的视频+素材+课件+源码,官方同步体验!
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7:点击下方链接进行试看,在线看默认流畅,调节成原画,最好直接下载到本地是超清
提取码:tsjh
如需咨询请点击

课程目录:
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

    欢迎大家来到《Python3玩转机器学习》的课堂。在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机器学习的世界。本门课程对机器学习领域的学习,绝不不仅仅只是对算法的学习,还包括诸如算法的评价,方法的选择,模型的优化,参数的调整,数据的整理,等等一系列工作。准备好了吗?现在开始我们的机器学习之旅!...
        1-1 什么是机器学习 试看
        1-2 课程涵盖的内容和理念 试看
        1-3 课程所使用的主要技术栈 试看
    第2章 机器学习基础

    机器学习到底是什么鬼?这一章将带领大家深入理解机器学习的世界,让大家去熟悉那些看似陌生的专业术语。监督学习,非监督学习,半监督学习,增强学习,批量学习,在线学习,参数学习,非参数学习。看完这一章,这些概念你就统统了解啦。不仅如此,本章还包含相当深刻地和机器学习相关的哲学探讨,让你深入思索有关机器学习...
        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
        2-6 课程使用环境搭建
    第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib

    工欲善其事,必先利其器。在本章,我们将学习和机器学习相关的基础工具的使用:Jupyter Notebook, numpy和matplotlib。大多数教程在讲解机器学习的时候,大量使用这些工具,却不对这些工具进行系统讲解。我特意添加了这个章节,让同学们在后续编写机器学习算法的过程中,更加得心应手!...
        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(和矩阵)的基本操作
        3-6 Numpy数组(和矩阵)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Fancy Indexing
        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

    k近邻算法本身是一个思想非常简单的算法,但是这个简单算法背后,也蕴含着丰富的内容。在这一章,我们将详细介绍k近邻算法的原理,进而对训练数据集,测试数据集,分类准确度,超参数,数据归一化,样本距离等基础概念进行详细的探讨。我们将详细了解scikit-learn框架中对算法的封装,并实现我们自己的算法框架。我们还将学...
        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

    线性回归法是机器学习领域的经典算法,很多更复杂的算法都是以线性回归为基础的。在这一章,我们将深入学习线性回归法背后的原理,同时仔细探讨如何评价回归算法。大家将对MSE,RMSE,MAE和R Squared等回归问题的评价指标有充分的理解。在实现层面上,我们还将学习机器学习领域的一个重要的实现技巧:向量化。...
        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,RMSE和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 线性回归的可解释性和更多思考
    第6章 梯度下降法

    梯度下降法是在机器学习领域的一个重要的搜索策略。在这一章,我们将详细讲解梯度下降法的基本原理,一步一步改进梯度下降算法,让大家理解梯度下降法中各种参数,尤其是学习率的意义。同时,我们还将引申出随机梯度下降法和小批量梯度下降法两个方法,让大家对梯度下降法家族有一个全方位的认识。...
        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 梯度下降法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

    通常教材会使用非常多的数学概念来讲解PCA,在这个课程中,我们将另辟蹊径,绕开繁重的数学概念,使用梯度下降法的姊妹方法:梯度上升法来求解PCA问题,进而深刻理解PCA的基本原理,如何使用PCA进行数据的降维。我们还将给出多个PCA的应用场景,不仅让大家亲手实践出PCA降维的巨大威力,也让大家看到PCA在降噪,人脸识别等...
        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 关于 MNIST 数据集的最新获得方式
        7-9 使用PCA对数据进行降噪
        7-10 人脸识别与特征脸
    第8章 多项式回归与模型泛化

    在这一章,我们将接触非线性问题。我们将学习多项式回归的思想,使用线性回归的思路来解决非线性问题。进一步,我们将引申出或许是机器学习领域最重要的一个问题:模型泛化问题。我们将深入探讨什么是欠拟合,什么是过拟合,怎样检测欠拟合和过拟合。什么是交叉验证,什么是模型正则化。听起来拗口的Ridge和Lasso都是什么鬼...
        8-1 什么是多项式回归
        8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline
        8-3 过拟合与欠拟合
        8-4 为什么要有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

    据统计,逻辑回归是机器学习领域最常用的分类算法,没有之一!在这一章,我们将逐渐揭开逻辑回归的神秘面纱,了解如何应用线性回归的思路,来解决分类问题。我们将综合之前所学习的很多内容,一点一点来完善我们的逻辑回归模型。我们还将继续深入分类问题,学习对分类结果概率的估计,以及决策边界等重要概念。 ...
        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

    对机器学习分类算法结果的评估,是一个公认的复杂问题。在这一章,我们将来阐述这个问题为什么复杂。我们如何更好地看待我们的机器学习算法给出的结果。学习诸如混淆矩阵,准确率,精确率,召回率,F1,以及ROC等诸多评价分类结果的指标。通过这一章的学习,大家将更好地理解自己的机器学习算法给出的结果,从而在实际应用...
        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

    在这一章,我们将深入学习大名鼎鼎的支撑向量机SVM。我们将从线性SVM开始,理解SVM的思路,进而深入理解SVM解决非线性问题的方式——核函数。我们将重点学习两个最重要的核函数:多项式核和径向基函数核。我们更会使用真实的数据集实验,看到SVM的优缺点。最后,我们还将探讨使用SVM解决回归问题的思路。 ...
        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

    在这一章,我们将学习另外一个大名鼎鼎的机器学习算法:决策树。决策树本身非常简单,背后并没有复杂的数学模型,但使用好决策树也有很多技巧。我们将深入了解什么是熵模型,什么是基尼系数,怎样使用决策树解决分类问题,怎样获得分类的概率,怎样用决策树解决回归问题,以及使用决策树的注意事项。 ...
        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

    集成学习的思想是机器学习领域解决问题的一种重要思想。我们将从集成之前已经学习过的算法出发,进而引入集成学习的经典算法:随机森林。我们将看到集成学习的威力。在这一章,我们还会对其他集成学习的思想,如AdaBoost, Gradient Boosting, Stacking等算法进行介绍。 ...
        13-1 什么是集成学习
        13-2 Soft Voting 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

    相信通过这个课程的学习。同学们学到的不仅仅是一个一个零散的机器学习算法,更对机器学领域解决问题的方式有了一个系统性的认识。学会了这种思维方法,相信大家都可以更好地继续深入学习机器学习。在最后,我将给大家介绍scikit-learn的文档,希望大家能够借助scikit-learn这个强大的机器学习库,继续探索机器学习这个当下...
        14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油!
        14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习?

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编程猿真的不错!
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相当不错,感谢无私分享精神!
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帮你顶下哈!!
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沙发!沙发!
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没看完~~~~~~ 先顶,好同志
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专程过来好评一下
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发表于 2020-7-5 19:47:58 | 显示全部楼层
有道理。。。
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不知该说些什么。。。。。。就是谢谢
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