《經(jīng)典算法與Python實戰(zhàn)》機器學習必修

《經(jīng)典算法與Python實戰(zhàn)》機器學習必修 課程內(nèi)容目錄：

01-1-1課程內(nèi)容和理念

02-1-2-1本章總覽

02-1-2初識機器學習

02-2-2-2數(shù)據(jù)長什么樣：常見數(shù)據(jù)集、典型實例、如何使用

02-3-2-3研究哪些問題：分類、回歸等

02-4-2-4如何分門別類：監(jiān)督、無監(jiān)督、強化學習等

02-5-2-5機器學習的七大常見誤區(qū)和局限

03-1-3-1本章總覽：相互關系與學習路線

03-1-3課程使用的技術棧

03-10-3-10Numpy數(shù)組矩陣運算：一元運算、二元運算與矩陣運算

03-11-3-11Numpy數(shù)組統(tǒng)計運算：常用的都在這兒了

03-12-3-12Numpy數(shù)組arg運算和排序

03-13-3-13Numpy數(shù)組神奇索引和布爾索引

03-14-3-14Matplotlib數(shù)據(jù)可視化：基礎繪制與設置

03-2-3-2Anaconda圖形化操作

03-3-3-3Anaconda命令行操作

03-4-3-4JupyterNotebook基礎使用

03-5-3-5JupyterNotebook高級使用：常用魔法命令

03-6-3-6Numpy基礎：安裝與性能對比

03-7-3-7Numpy數(shù)組創(chuàng)建：特定數(shù)組、等差數(shù)組、隨機數(shù)組

03-8-3-8Numpy數(shù)組基礎索引：索引和切片

03-9-3-9Numpy非常重要的數(shù)組合并與拆分操作

04-1-4-1本章總覽

04-2-4-2KNN算法核心思想和原理

04-3-4-3KNN分類任務代碼實現(xiàn)

04-4-4-4數(shù)據(jù)集劃分：訓練集與預測集

04-5-4-5模型評價

04-6-4-6超參數(shù)

04-7-4-7特征歸一化

04-8-4-8KNN回歸任務代碼實現(xiàn)

04-9-4-9KNN優(yōu)缺點和適用條件

05-1-5-1本章總覽

05-10-5-10復雜邏輯回歸及代碼實現(xiàn)

05-11-5-11線性算法優(yōu)缺點和適用條件

05-2-5-2線性回歸核心思想和原理

05-3-5-3邏輯回歸核心思想和原理

05-4-5-4線性回歸代碼實現(xiàn)

05-5-5-5模型評價：MSE、RMSE、MAE和R方

05-6-5-6多項式回歸代碼實現(xiàn)

05-7-5-7邏輯回歸算法

05-8-5-8線性邏輯回歸代碼實現(xiàn)

05-9-5-9多分類策略

06-1-6-1本章總覽

06-10-6-10LASSO和嶺回歸代碼實現(xiàn)

06-11-6-11模型泛化

06-12-6-12評價指標：混淆矩陣、精準率和召回率

06-13-6-13評價指標：ROC曲線

06-2-6-2損失函數(shù)

06-3-6-3梯度下降

06-4-6-4決策邊界

06-5-6-5過擬合與欠擬合

06-6-6-6學習曲線

06-7-6-7交叉驗證

06-8-6-8模型誤差

06-9-6-9正則化

07-1-7-1本章總覽

07-2-7-2決策樹核心思想和原理

07-3-7-3信息熵

07-4-7-4決策樹分類任務代碼實現(xiàn)

07-5-7-5基尼系數(shù)

07-6-7-6決策樹剪枝

07-7-7-7決策樹回歸任務代碼實現(xiàn)

07-8-7-8決策樹優(yōu)缺點和適用條件

08-1-8-1本章總覽

08-2-8-2神經(jīng)網(wǎng)絡核心思想和原理

08-3-8-3激活函數(shù)

08-4-8-4正向傳播與反向傳播

08-5-8-5梯度下降優(yōu)化算法

08-6-8-6神經(jīng)網(wǎng)絡簡單代碼實現(xiàn)

08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸

08-8-8-8模型選擇

08-9-8-9神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)缺點和適用條件

09-1-9-1本章總覽

09-10-9-10SVM優(yōu)缺點和適用條件

09-2-9-2SVM核心思想和原理

09-3-9-3硬間隔SVM

09-4-9-4SVM軟間隔

09-5-9-5線性SVM分類任務代碼實現(xiàn)

09-6-9-6非線性SVM：核技巧

09-7-9-7SVM核函數(shù)

09-8-9-8非線性SVM代碼實現(xiàn)

09-9-9-9SVM回歸任務代碼實現(xiàn)

10-1-10-1本章總覽

10-2-10-2貝葉斯方法核心思想和原理

10-3-10-3樸素貝葉斯分類

10-4-10-4樸素貝葉斯的代碼實現(xiàn)

10-5-10-5多項式樸素貝葉斯代碼實現(xiàn)

10-6-10-6貝葉斯方法優(yōu)缺點和適用條件

11-1-11-1本章總覽

11-2-11-2集成學習核心思想和原理

11-3-11-3集成學習代碼實現(xiàn)

11-4-11-4并行策略：Bagging、OOB等方法

11-5-11-5并行策略：隨機森林

11-6-11-6串行策略：Boosting

11-7-11-7結合策略：Stacking方法

11-8-11-8集成學習優(yōu)缺點和適用條件

12-1-12-1本章總覽

12-2-12-2聚類算法核心思想和原理

12-3-12-3k-means和分層聚類

12-4-12-4聚類算法代碼實現(xiàn)

12-5-12-5聚類評估代碼實現(xiàn)

12-6-12-6聚類算法優(yōu)缺點和適用條件

13-1-13-1本章總覽

13-2-13-2PCA核心思想和原理

13-3-13-3PCA求解算法

13-4-13-4PCA算法代碼實現(xiàn)

13-5-13-5降維任務代碼實現(xiàn)

13-6-13-6PCA在數(shù)據(jù)降噪中的應用

13-7-13-7PCA在人臉識別中的應用

13-8-13-8主成分分析優(yōu)缺點和適用條件

14-1-14-1本章總覽

14-2-14-2概率圖模型核心思想和原理

14-3-14-3EM算法參數(shù)估計

14-4-14-4隱馬爾可夫模型代碼實現(xiàn)

14-5-14-5概率圖模型優(yōu)缺點和適用條件

15-1-15-1本章總覽

15-2-15-2泰坦尼克生還預測

15-3-15-3房價預測

15-4-15-4交易反欺詐代碼實現(xiàn)

15-5-15-5如何深入研究機器學習