python机器学习（机器学习AZ实战）-慕源网

最近更新：2022年12月9日

python机器学习（机器学习AZ实战）

282。

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python机器学习，机器学习作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。

机器学习是关于计算机基于数据分布，学习构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。

机器学习的最主要的一项工作就是“训练模型”，训练模型的过程就是机器学习算法实现的过程，这里的算法和我们经常提及的算法有些区别，比如插入排序、归并排序等，它们的结果都是“计算出来的”，只要确定输入，就可以给定一个值，而机器学习的算法是“猜”出来的，既然是猜，那么就会有对有错，机器学习会根据猜的“结果”，不断的优化模型，从而得出正确率最高的“结果”。

描述

想了解机器学习？这门课程为您订做！

这门课程是英文课程Machine Learning A-Z的翻译和再创造。原版英文课程是Udemy上最畅销的机器学习课程。您在这门课里，会用深入浅出的方法学会复杂的模型，算法，还有基础的编程语句。

我们会手把手地教会您机器学习。每一节课都会让您获得新的知识，完备机器学习的知识架构，在享受机器学习的同时对这个领域有更深的理解。

这门课程十分有趣，包含了机器学习的方方面面。课程结构如下：

第一部分 – 数据预处理
第二部分 – 回归：简单线性回归，多元线性回归，多项式回归
第三部分 – 分类：逻辑回归，支持向量机（SVM），核函数与支持向量机（Kernel SVM），朴素贝叶斯，决策树分类，随机森林分类
第四部分 – 聚类：K-平均聚类分析
第五部分 – 关联规则学习：先验算法
第六部分 (待更新) – 强化学习：置信区间上界算法（UCB），Thompson抽样算法
第七部分 (待更新) – 自然语言处理：自然语言处理算法
第八部分 (待更新) – 深度学习：人工神经网络，卷积神经网络
第九部分 (待更新) – 降维（Dimensionality Reduction）：主成分分析（PCA），核函数主成分分析（Kernel PCA）
第十部分 (待更新) – 模型选择：模型选择，极端梯度上升

对于每个模型，除了学会理论基础之外，您还会学习如何将这些模型运用到各种实际生活的案例里，并且课程也包括Python和R的代码模板，您可以下载并且直接将代码运用到您自己的项目里。

课程内容

30 个部分• 227 个讲座• 32 小时

机器学习的应用机器学习的应用
机器学习是未来机器学习是未来
安装R和RStudio（MAC和Windows）
安装Python和Anaconda（MAC和Windows）

欢迎来到第1部分 – 数据预测数据预处理
下载数据集获取数据集
导入标准库导入库
导入数据集导入数据集
Python面向对象编程简介：类(classes)&对象(Objects)
缺失数据 Missing Data
分类数据分类数据
将数据分析训练集和测试集将数据集拆分为训练集和测试集
特征缩放 Feature Scaling
这里是我们的数据预处理模板！这是我们的数据预处理模板！
数据预处理数据预处理

欢迎来到第2部分 – 回归回归

如何下载数据集？
简单单线回归 – 原理 1
简单单线性回归 – 原理2
简单单线回归 – Python 1
简单单线回归 – Python 2
简单单线回归 – Python 3
简单单线回归 – Python 4
简单单线回归 – R 1
简单单线回归 – R 2
简单线性回归 – R 3
简单单线回归 – R 4
简单线性回归简单线性回归

如何下载数据集？
数据集和商业案例介绍数据集+业务问题描述
多元线性回归 – 原理 1
多元线性回归 – 原理2
多元线性回归 – 原理 3 – 虚拟变量虚拟变量
多元线性回归 – 原理 4
多元线性回归 – 原理5
多元线回归 – Python 1
多元线回归 – Python 2
多元线回归 – Python 3
多元线回归 – Python 4
多元线回归 – Python 5
多元线回归 – Python 6
多元线性回归 – R 1
多元线性回归 – R 2
多元线性回归 – R 3
多元线性回归 – R 4
多元线性回归 – R 5
多元线性回归多元线性回归

多项式回归 – 原理
如何下载数据集？
多项式回归 – Python 1
多项式回归 – Python 2
多项式回归 – Python 3
多项式回归 – Python 4
多款式回归 – R 1
多款式回归 – R 2
多款式回归 – R 3
多款式回归 – R 4

R平方 – 原理
广义R平方 – 原理
回归模型性能评价及选择 – 多元线回归作业最后一步
回归模型系数的含义解释系数

欢迎来到第3部分 – 分类 Classification

归辑归归 – 原理
如何下载数据集？
总归归 – Python 1
总归归 – Python 2
总归归 – Python 3
总归归 – Python 4
总归归 – Python 5
Python 分类代码模板 Python 分类模板
总归归 – R 1
总归归 – R 2
总归归 – R 3
总归归 – R 4
总归归 – R 5
R 分类代码模板 R 分类模板
递归回归逻辑回归

支持向量机SVM – 原理
如何下载数据集？
支持向量机 SVM – Python
支持向量机SVM – R

内核支持向量机 – 原理
高维投射映射到更高维度
核数技巧内核技巧
核心函数的类型
如何下载数据集？
内核支持向量机——Python
核SVM-R

贝叶斯定理贝叶斯定理
朴素贝叶斯 – 原理 1
朴素贝叶斯 – 原理2
朴素贝叶斯 – 原理 3
如何下载数据集？
朴素贝叶斯 – Python
朴素贝叶斯 – R

决策树 – 原理
如何下载数据集？
决策树 – Python
决策树 – R

随机森林 – 原理
如何下载数据集？
随机森林 – Python
随机森林 – R

伪阳性和伪阴性 False Positives & False Negatives
混合矩阵混淆矩阵
准确率悖论 Accuracy Paradox
累计准确曲线 CAP Curve
累计准确曲线分析 CAP曲线分析
第三部分 – 小结

欢迎来到第4部分 – 群聚类

K平均聚类算法 – 原理
K-Means 随机初始化陷阱
K-Means 选择类的个数 Selecting The Number of Clusters
如何下载数据集？
K平均聚类算法 – Python 1
K平均聚类算法 – Python 2
K平均聚类算法 – Python 3
K平均聚类算法 – R 1
K平均聚类算法 – R 2
K平均聚类算法 K-means clustering

欢迎来到第5部分 – 关联规则学习 Association Rule Learning

先验算法 – 原理
如何下载数据集？
先验算术 – R 1
先验算术 – R 2
先验算术 – R 3
先验算法 – Python 1
先验算法 – Python 2
先验算法 – Python 3

欢迎来到第6部分 – 强化学习强化学习

多臂老虎机问题多臂强盗问题
设置信区间上界计算法 – 原理
如何下载数据集？
设置信息区上界计算法 – Python 1
设置信息区上界计算法 – Python 2
设置信息区上界计算法 – Python 3
设置信息区上界计算法 – Python 4
设置信区间上界计算法 – R 1
设置信区间上界计算法 – R 2
设置信区间上界计算法 – R 3
设置信区间上界计算法 – R 4

Thompson 抽样算法 – 原理
Thompson 抽样算法 vs. 设置信区间上界算法
如何下载数据集？
Thompson 抽样算法 – Python 1
Thompson 抽样算法 – Python 2
Thompson 抽样算法 – R 1
Thompson 抽样算法 – R 2

如何下载数据集？
自然语言处理 NLP – R 1 （读取数据）
自然语言处理 NLP – R 2 （创造词袋）
自然语言处理 NLP – R 3 （大小写转）
自然语言处理 NLP – R 4 （清理数字）
自然语言处理 NLP – R 5 （清理标记点）
自然语言处理 NLP – R 6 （清理虚词）
自然语言处理 NLP – R 7 （词根化）
自然语言处理 NLP – R 8 （理多余空格）
自然语言处理 NLP – R 9 （建立稀疏矩阵）
自然语言处理NLP – R 10（最后一步）
自然语言处理 NLP – Python 1（读取数据）
自然语言处理 NLP – Python 2（初始清理）
自然语言处理 NLP – Python 3（大写转换）
自然语言处理NLP – Python 4（清理虚词）
自然语言处理 NLP – Python 5（词根化）
自然语言处理 NLP – Python 6（字串转换）
自然语言处理 NLP – Python 7（for 循环）
自然语言处理 NLP – Python 8（简略矩阵转换）
自然语言处理 NLP – Python 9（最大过滤）
自然语言处理 NLP – Python 10（最后一步）

什么是深度学习？什么是深度学习？

章节提纲
神经元 The Neuron
激活函数
神经网络如何运行？
神经网络如何训练？
阶梯下降梯度下降
随机梯下降 Stochastic Gradient Descent
反向传播 Back-propagation
如何下载数据集？
商业案例介绍
人工神经网络 Python – 1
人工神经网络 Python – 2
人工神经网络 Python – 3
人工神经网络 Python – 4
人工神经网络 Python – 5
人工神经网络 Python – 6
人工神经网络 Python – 7
人工神经网络 Python – 8
人工神经网络 Python – 9
人工神经网络 Python – 10
人工神经网络 R – 1
人工神经网络 R – 2
人工神经网络 R – 3
人工神经网络 R – 4

章节提纲
卷积神经网络是什么？什么是CNN？
第1步：卷积卷积
第1.1步：线性整流层ReLU层
第二步：最大池化Max Pooling
第三步：扁平化扁平化
第4步：全连接全连接
总结
如何下载数据集？
CNN Python 1 – 数据预测处理
CNN Python 2 – 导入标准库
CNN Python 3 – 初化CNN
CNN Python 4 – 添加卷积层
CNN Python 5 – 添加池化层
CNN Python 6 – 加持平层
CNN Python 7 – 添加全连接层
CNN Python 8 – 编译CNN
CNN Python 9 – 图像预测处理及计算
CNN Python 10 – 提高模型性能

欢迎来到第9部分！

主成分分析 PCA – 原理
如何下载数据集？
主要分析 Python 1 – 数据预测处理
主要分析 Python 2 – 运行PCA
主要分析 Python 3 – 预测结果
主要成分分析 R 1 – 数据预测处理
主要成分分析 R 2 – 应用PCA
主要成分分析 R 3 – 预测结果

如何下载数据集？
核数主成分分析 Kernel PCA – Python
内核数主成分分析 Kernel PCA – R

交叉验证交叉验证 – 原理
如何下载数据集？
交叉验证交叉验证 – Python
交叉验证交叉验证 – R
网格搜索 – Python 1
网格搜索 – Python 2
网格搜索-R

你会学到什么

完整掌机学习以及在Python和R里的应用
深度刻画各种机器学习的模型
做准确的预测和强大的分析
利器学习创造更多价值
利器学习解决私人问题
掌握并熟练处理强大的算法，例如强化学习，自然语言处理，还有深度学习
掌握并熟练处理先进的技术，例如对降低数据维数
解决了不同的问题如何选择合适的机器学习模型
建立强大的机器学习知识结构，并知道如何创建和运行不同的模型来解决任何问题
掌握 Python 和 R 上的机器学习
对许多机器学习模型有很好的直觉
做出准确的预测和强大的分析
建立强大的机器学习模型
为您的企业创造强大的附加值
将机器学习用于个人目的
处理强化学习、NLP 和深度学习等特定主题
处理降维等高级技术
知道为每种类型的问题选择哪种机器学习模型
建立一支强大的机器学习模型大军，并知道如何将它们结合起来解决任何问题