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〖课程介绍〗:. G6 }$ ^5 [% {9 d" a2 _# \0 ]2 l6 h0 C) ]3 z* M3 N
适用人群5 N1 T/ I2 d2 D6 w; x
, S6 y6 @% j8 V' \ python程序员,机器学习工程师,人工智能工程师,机器学习爱好者, M$ L6 b# m4 }1 A
0 B& M3 i, t& w1 T7 x6 L) w( g" f _* ]& r
课程概述9 @1 }8 \( o8 n4 I/ `
2 F! h) \6 `) b7 b* C; T+ T8 d- B 本课程以最新的Python 3讲解，同时适用于Windows、Mac OS X和Linux系统。5 } E, U4 j9 z6 T! C+ L
3 I) F d. n) w Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。
+ A' |$ T |* ^8 T! f% Q
+ ?& ?3 O2 J& ~; |7 t1 M〖课程目录〗:/ B1 m& ~; h( k% v9 F) t
7 w" F: C9 H- o2 X0 R1 m 章节1:对机器学习的正确认识* j' g' J% N: f! k
课时1人工智能、机器学习和深度学习的关系39:19. q+ }% q- s3 z @) R1 Q
课时2机器学习需要哪些工具15:03
3 m6 M1 a$ T% I2 S1 x 课时3源代码和其他资源下载
1 K$ C4 h5 f. q, p. d2 W) X 课时4Jupyter Notebook简介与安装06:23
1 l5 E: ~: ]) h: t 课时5使用Jupyter Notebook07:582 `/ i: G- _5 w' c! \
课时6远程访问Jupyter Notebook04:482 J! x* b8 b+ G6 \0 X9 k7 a9 ? W. B0 |
章节2:项目实战：预测人们的幸福指数' ]+ {8 O/ ^+ L1 U( x4 a
% K% C @" h6 }% q* s/ c ] 课时7项目简介02:01; S3 n0 P, j: w) g" s, ]% d1 d0 }: e& J9 i- w
课时8训练线性模型，并预测幸福指数46:140 Y3 s. W4 i+ l/ f( }) V
: [2 n3 j9 p y( ~& _/ r7 K 课时9机器学习的主要挑战06:24
, T# F; R, O$ V( f& c0 z 章节3:项目实战：预测房价6 ]1 X( E3 J1 H8 Y! X6 V( \1 J
课时10准备训练数据09:33
* i1 H" `% ?" x2 z5 O, p+ r0 ^* t3 t 课时11查看和可视化数据集06:10" A, w, r; h" R7 E4 t2 Z0 u4 R
课时12准备训练集和测试集09:18- [. ~$ a* e0 r/ I
9 V: x7 g9 ^9 W 课时13用更完美的方式产生训练集和测试集24:28
3 ` f+ [* h7 M& {! I! ]- f- Z 课时14用sklearn API拆分训练集和测试集08:12' b9 u" w, Z& J5 Y1 S2 @( N6 {* r: ^( e, P% l4 b. z) n! E
课时15分层抽样12:33
$ P' Z/ @ P8 P; E' B 课时16通过可视化地理数据寻找模式11:262 ` c: l4 `0 ^6 Y: v: {4 [; O9 |+ @$ G' u4 @
课时17用两种方法检测属性之间的相关度19:56: S5 B7 o( a% g! D$ @
0 w, z" W3 Z7 x) A+ w 课时18为房屋数据集添加新属性，并计算与房屋均价的相关度08:02& t J. V" ?6 b2 C! Y1 J$ J# j- M; T% {. y% i. k
课时19清理数据：用转换器填补缺失值11:47- w5 k9 f6 z5 Z1 n" o/ r6 x
7 t. e! p, J8 Z t" K' r 课时20将文本类型属性转换为数值19:301 R; K/ Z. ~ q" c L1 l* J* P3 d
# m* B& C9 h+ a8 N" P0 e2 q$ K 课时21自定义转换器16:146 v5 e, K& _8 W v/ W* O
& }8 T/ l, _6 y 课时22数据转换管道（pipeline）17:42& G9 S7 ^" C' u' A+ D
课时23选择、训练模型以及预测房价17:29
% l& n+ h+ x) t4 S: Z; Y S 课时24评估模型的性能17:35
7 ^; P! P M( m/ J( u) L 课时25用交叉验证评估和选择模型11:37
0 A/ C: ~+ L+ q, _: L. T! \9 N 章节4:项目实战：识别手写数字. F- L7 M6 ^' |6 v$ w. \7 k- r' w# k+ ?3 `. Y& H! b- {4 {" y
课时26项目概述04:34% t8 _& a, T1 \8 e( [
课时27使用sklearn内置的图像数据10:21
# N: u N% |2 Q 课时28使用fetch_mldata函数获取MNIST图像数据集09:31! m; m8 K+ V# E e( S% { Y
! D+ R; y+ N$ y) n- y% e' l 课时29直接读取mat格式的MNIST图像数据集06:04% g: A, J2 ?1 Y8 y3 J/ u0 \
$ \+ Y; w2 f3 D0 x 课时30将多张图像文件合成一个图像22:10, v& Z4 J# C* x5 H9 `- Y
) t7 U8 U% k4 S# e) l% i 课时31对数字图像进行二元分类08:28
0 S+ T. u) t5 ? 课时32使用K-fold交叉验证法评估分类器模型的性能16:10
- y' ]' |9 e( }- Z% h 课时33使用混淆矩阵评估分类器模型的性能18:412 ~- L* _9 l+ ^ m6 Y/ p: Z! x, j3 C6 @, K4 N+ z
课时34用精度、召回率和F1分数评估分类模型18:13( ?4 B; ]' u* ]9 S' @! a- q2 ^3 c4 C. q7 @# Q9 r$ L; C
课时35调整阈值得到不同的精度和召回率37:21: a: {( r6 n& D9 d; T1 x; y+ w- H1 e; Z9 g; }
课时36ROC曲线与模型评估13:571 |' y6 Q& N' p0 e& ~6 t: @% F" ?
. |4 i a+ b N7 l7 q5 f 课时37比较随机森林分类器和梯度下降分类器的ROC曲线17:092 H' C6 k4 O3 t, a5 l
课时38多类别分类器27:44- |, I. v0 T' u7 p& c7 q
& @' g! _# \9 z2 x5 J 课时39通过对特征值进行转换提高分类效果07:55, U- u+ _4 e! b$ B9 r0 t6 n
7 s Q- `6 u, R& @1 I* Q 课时40通过分析错误类型改进分类模型15:369 W. g$ C) S+ c7 X" G
# Q5 s' x- H8 p( B 课时41多标签分类17:393 \0 D) y" ~& u7 u. h) [! r
课时42去除图像噪声10:58
& b$ Z% U2 ^0 Y; m: r @! W* R 章节5:k-邻近算法" F* i# v( M- O5 M( ~. ], d8 P5 ~% P
2 K5 J" o0 B+ U 课时43实现原理15:10% M- g- L" C$ n3 T& K0 T: \. @- r
: a( I1 U. W( d8 d0 R 课时44用k-邻近算法进行分类24:586 @/ T5 U1 t, }
5 ^, _! V0 B! `) {+ S+ x5 s) j 课时45用k-邻近算法进行预测14:21$ P* X# u5 h X# \) c8 h2 V
1 l& Y, [' M# L( B' ]9 f 课时46绘制拟合曲线08:39$ D$ X7 S# t$ U. } {
章节6:项目实战：用k-邻近算法预测糖尿病& {# P7 ]; x, m/ s; t3 V7 r6 h
课时47准备训练数据和测试数据09:22' {( x! t+ V; y3 H9 Z
2 I1 v1 p1 L' P, p# {" R0 W+ f; Z 课时48比较和选择分类模型11:46' m# e" v+ W- M3 _8 T; x
7 O4 |) o' q+ y! k4 L- N3 c 课时49训练模型与预测糖尿病08:41+ x% `! o4 e. }4 {; S, g1 t2 d
5 z! O/ V' W U# {8 J" \ 课时50绘制学习曲线16:05% g* s; V( Y, T E* z9 j$ a( j( }% o" q5 p, i
课时51选择相关特征与数据可视化14:104 K [3 N) b7 ~! R' e2 A
章节7:线性回归算法# N" Y: u( ]( h- l6 i6 g3 Z" g4 d. x2 }4 R6 `% Q2 @# z' J! Q$ `" \
课时52线性回归都讲了什么05:30" j9 C! K `1 T+ C8 y2 m
课时53线性回归模型概述10:56; H; i7 L+ y( k9 c K8 ^, `
0 A" y0 E7 S: }6 T1 L n* T9 P$ a 课时54使用标准方程进行线性回归拟合23:36$ o& R; _4 E# y) _) e
+ B& f7 H# C1 H) O9 R( @9 i& x 课时55梯度下降算法原理20:01. d4 V+ R% @! U. b
课时56批量梯度下降20:49+ r' X6 `) @6 S5 t$ L1 s( W/ _/ Y' Y% t I- y/ }9 l3 s: W% Z
课时57比较不同学习率的迭代效果19:38. L. h3 U Q* C4 x. [3 a$ M5 q5 l
课时58随机梯度下降21:06. n# x2 B- k% i0 H. J$ o* |. T
课时59下批量梯度下降03:41
) U8 \* v- Z2 E2 d( F, B 课时60比较4种线性回归算法07:49( g0 Y3 n4 z) Q& B$ n5 o) c: k1 R U$ R6 q B* h2 [
课时61用线性模型拟合非线性数据19:58& s4 a% O, n& t) Q; l' T9 v
' u3 D7 S) \0 U6 @ 章节8:支持向量机（SVM）
/ c* n7 Y; a4 I+ `" y0 T 课时62线性SVM分类15:55) u% i8 F8 ^9 f4 d& E/ y0 I* Z3 J! I. [- W' S% q
课时63添加特征使数据集线性可分离15:31( j& O6 f* k" t0 y. M _3 S# F) ~
课时64使用多项式特征的线性SVM分类器20:026 \ Y3 ]3 g+ c& B5 H( {! N
* p5 x @% S8 p! F" n5 [ 课时65基于多项式核的SVM分类器10:255 O& d+ S/ c! |* m5 k# L4 ?1 \( \) |1 c" W! t/ D& O Z
课时66高斯RBF的相似特征20:58! g% `2 E7 j5 c/ R
课时67基于高斯RBF核函数的SVM分类器09:54
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5 s9 t4 i7 _( J" L1 T
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8 F1 Y9 g- x. Y$ ~% U/ W% ?资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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8 ?+ d2 G8 b( j2 \- O" A) |; f( r% ^+ ]# }. o9 C Y( C4 f
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发表于 2022-6-26 19:42:01
好好学习。。。666