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〖课程介绍〗:. G6 }$ ^5 [% {9 d" a2 _# \
* {6 M8 N0 [+ a( q8 C# r& @7 y 适用人群5 N1 T/ I2 d2 D6 w; x4 C% C- `" a% Y% t
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& J1 W! ]; \3 w9 `( o$ D
0 B& M3 i, t& w1 T7 x6 L' s! }1 k/ m$ W* r& x8 M
课程概述9 @1 }8 \( o8 n4 I/ `' C7 Q9 M2 d0 a [& Q9 I; T0 [' y
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
4 E6 t& L% y7 q. ^% u+ _ 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。7 l" j2 X6 r9 C7 l6 `% b( w
2 j( U) n, a- {, q
〖课程目录〗:/ B1 m& ~; h( k% v9 F) t
" }. Q" R. q2 G( V H 章节1:对机器学习的正确认识9 g0 a3 p5 C; d& K% D$ b8 l" s
课时1人工智能、机器学习和深度学习的关系39:19
6 s# F3 L: A. C) B; O8 X$ k 课时2机器学习需要哪些工具15:03
0 |0 o. b4 e& f/ Y 课时3源代码和其他资源下载3 X5 t1 M1 c: l3 P- H
课时4Jupyter Notebook简介与安装06:23- z, C& @9 G6 J% q* d
课时5使用Jupyter Notebook07:58
$ p! `# n O- s3 p/ l 课时6远程访问Jupyter Notebook04:482 J! x* b8 b+ G6 \
0 A& r9 G) A5 P8 p 章节2:项目实战：预测人们的幸福指数' ]+ {8 O/ ^+ L1 U( x4 a
4 Q6 I1 V# N, O- P( W, d 课时7项目简介02:01; S3 n0 P, j: w) g" s: Q4 ~3 ~4 C0 p0 E
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
6 N! L- F0 b+ \' D 课时9机器学习的主要挑战06:24( }) g& x, S- H5 [4 C
章节3:项目实战：预测房价
, l( @! C4 V- ?5 z& E" [8 g- G 课时10准备训练数据09:33
- }* l N: Z' I6 r' J( z+ u1 j 课时11查看和可视化数据集06:10; d3 C" C; V9 G, C+ c
课时12准备训练集和测试集09:18- [. ~$ a* e0 r/ I! ^- S' r& G6 n: T$ v: y+ `
课时13用更完美的方式产生训练集和测试集24:28
4 o6 ?5 v" l7 ]+ C 课时14用sklearn API拆分训练集和测试集08:12' b9 u" w, Z& J5 Y1 S2 @( N
|4 g" I. `9 m, g H% q+ _4 G 课时15分层抽样12:335 `* e0 Q. G M! D; f& H
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 [
' \, _# {, u4 G4 w: U 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$ @
- L7 }" f' T5 x2 t 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 J8 [/ X+ T& k2 n3 ~, I
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
2 a" I% V$ f9 b$ P 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
9 |! e" H5 {, B* i# R+ }1 v% n0 b 课时21自定义转换器16:146 v5 e, K& _8 W v/ W* O" C: Q: i2 q+ L" i2 ]8 B2 V) r
课时22数据转换管道（pipeline）17:42
# U* z5 J! z# y4 \ 课时23选择、训练模型以及预测房价17:29
( M+ x. {1 f1 a. Q. b, ? 课时24评估模型的性能17:35% g5 e- _8 e9 s+ \* Y
课时25用交叉验证评估和选择模型11:37
4 O: Q1 N$ [ X; q# q7 t 章节4:项目实战：识别手写数字. F- L7 M6 ^' |6 v$ w. \7 k
, h6 y6 Z$ P# s. }8 L+ B. p 课时26项目概述04:340 g, o3 f* J9 t% s+ `
课时27使用sklearn内置的图像数据10:21! \% J/ @5 q5 L1 E
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
6 C# ^1 u- D9 U: C) w9 O 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 \
/ [& b6 V8 R$ K. K! y4 D 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
1 _* V, s3 B6 H$ f 课时31对数字图像进行二元分类08:28
, R0 L3 N; T+ Q6 U$ W& {* r. h% v9 f 课时32使用K-fold交叉验证法评估分类器模型的性能16:10! a' p2 D* `& z/ Z
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, j/ [) V, Y) B) t- e
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' @8 ^% [) U) }0 z# Y; A+ T$ o; f4 ?
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
( F% A) G/ O; Q. f+ n# I" }. D 课时36ROC曲线与模型评估13:571 |' y6 Q& N' p0 e& ~6 t: @% F" ?
1 d0 f- R7 d) a0 _% |: C 课时37比较随机森林分类器和梯度下降分类器的ROC曲线17:09# l5 e+ k3 ?. ?9 v' B
课时38多类别分类器27:44- |, I. v0 T' u7 p& c7 q
& B8 c6 w1 o* Y) b G2 }7 n 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 z& t' l6 P 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" G1 a( y8 R# R* s! Z2 @) _3 v: i* k
课时41多标签分类17:39
0 p1 a6 W [% c0 P5 @# W& \ 课时42去除图像噪声10:58/ J7 @/ Q* _& V
章节5:k-邻近算法" F* i# v( M- O5 M( ~. ], d8 P5 ~% P* f7 B( C/ {# Q% \3 p2 j
课时43实现原理15:10% M- g- L" C$ n3 T& K0 T: \. @- r
, M% }8 @8 k9 w5 f4 ^" r, x 课时44用k-邻近算法进行分类24:586 @/ T5 U1 t, }
4 `. n: w$ S# C! M8 ?& }" C 课时45用k-邻近算法进行预测14:21$ P* X# u5 h X# \) c8 h2 V
$ a3 V" N' f- ^; F/ H 课时46绘制拟合曲线08:39
+ X5 d$ Z: ~/ N9 F4 |- n j4 _ 章节6:项目实战：用k-邻近算法预测糖尿病 z! n& U8 G5 ?; Y% J' b
课时47准备训练数据和测试数据09:22' {( x! t+ V; y3 H9 Z: z6 L' W* T) B, t- k& m9 \
课时48比较和选择分类模型11:46' m# e" v+ W- M3 _8 T; x! J3 v m" ]; Y% O& D% F5 w
课时49训练模型与预测糖尿病08:41+ x% `! o4 e. }4 {; S, g1 t2 d* Z1 Y2 z) j, I" x
课时50绘制学习曲线16:05% g* s; V( Y, T E* z
7 j0 g$ T. i3 c 课时51选择相关特征与数据可视化14:10
, ?: U. t. C( n* F! d5 F 章节7:线性回归算法# N" Y: u( ]( h- l6 i6 g3 Z" g
7 c% h. v2 I* {7 n3 k8 Q. M, P3 d& y% o 课时52线性回归都讲了什么05:30. l# c5 A1 r2 y/ R; c1 q, z
课时53线性回归模型概述10:56; H; i7 L+ y( k9 c K8 ^, `* T" [ y4 s5 u+ w* J6 b. ]' m
课时54使用标准方程进行线性回归拟合23:36$ o& R; _4 E# y) _) e4 t: Z/ K* I0 u i+ r" z
课时55梯度下降算法原理20:01$ J) c6 K; E; ]: n$ X4 Q
课时56批量梯度下降20:49+ r' X6 `) @6 S5 t$ L1 s( W/ _/ Y' Y
2 `0 J- g7 @4 R 课时57比较不同学习率的迭代效果19:385 w& u4 U* A1 N. i
课时58随机梯度下降21:06
5 y6 K7 W+ h6 n( z 课时59下批量梯度下降03:41
2 m) C F2 j! X1 z3 m# }; K) T 课时60比较4种线性回归算法07:49( g0 Y3 n4 z) Q& B
0 h4 e" Y8 _$ y& f; R4 ] 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
/ p* n7 v/ ~, g! C 章节8:支持向量机（SVM）* H$ D3 _7 u! M: K. z2 c8 O
课时62线性SVM分类15:55) u% i8 F8 ^9 f4 d
3 _8 u5 ~' G W5 O' j! Y X, _2 h 课时63添加特征使数据集线性可分离15:31
+ X% k) s; R9 ^& X 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
7 G& G* x( z0 J; J* k T 课时65基于多项式核的SVM分类器10:255 O& d+ S/ c! |* m5 k# L4 ?
8 t0 c8 N' f6 E# V% d# q6 y 课时66高斯RBF的相似特征20:58
' M7 G9 V! ?8 A1 n0 d 课时67基于高斯RBF核函数的SVM分类器09:54
' N' r( Q& R3 _# v1 q; B4 }; `. z
& c& j( y) [$ O) e
4 z6 t |! c6 z2 X$ Y$ A- C
( `/ E/ N1 f: \$ w3 Q- Y
0 y7 L: u' `1 d/ Q" Q
* W9 o; L9 d2 A0 _- }* e! H" u! F9 L) @" t2 E. A
( @4 N" O; j7 ?0 @5 Q: n" X" o' E9 x1 S7 n
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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发表于 2022-6-26 19:42:01
好好学习。。。666