python3機器學習視頻教程學習算法與應用實踐
python3機器學習視頻教程簡介
python3機器學習視頻教程會系統體系的學習機器學習的算法，并且深入理解這些涉及到的算法的基本原理和背后的思想。
python3機器學習視頻教程既能夠講解每一個算法的學習和應用，還能夠將類似的算法歸類，對不同的算法進行對比和實驗，對相同算法的不同參數對比和實驗，總結他們的優缺點。
學會了機器學習的算法就要應用到實踐中去才是我們python3機器學習視頻教程的目標，講師會實際使用以上算法現場演練解決真實場景的問題。
機器學習概念
機器學習也是隨著大數據的崛起成為了大紅大紫的超熱門領域，提到機器學習自然也就會想到算法，常規的算法是我們設計一個算法，讓程序去執行，而機器學習是讓機器學習某些特征，找出某些對應的關系規律完成某些任務。
機器學習教程技術棧
機器學習選用python3作為本門課程的首選語言，python3簡練的語法可以快速建立機器學習的模型，其它語言是無法做到的。
課程所使用編程環境包括Jupyter Notebook，可以不需要每一次的運行來顯示我們改變一些參數所得到的結果，可以快速直觀的看到機器學習的數據結果。
python3機器學習視頻教程需要大家有python的相關基礎，最起碼要了解python的語法知識，對于其它涉及到的框架知識都是邊學習邊講解。
很多人認為學習機器學習就必須要有高深的數學理論，其實不然，入門機器學習還是比較簡單的并不需要高深的數學知識，只不過想要在機器學習領域有一番建樹的話，數學就是比較好的基石了。
python3機器學習算法與應用實踐課程大綱
| 第1章 歡迎來到 Python3 玩轉機器學習 |
| 1-1導學 |
| 1-2 課程涵蓋的內容和理念 |
| 1-3 課程所使用的主要技術棧 |
| 第2章 機器學習基礎 |
| 2-1 機器學習世界的數據 |
| 2-2 機器學習的主要任務 |
| 2-3 監督學習，非監督學習，半監督學習和增強學習 |
| 2-4 批量學習，在線學習，參數學習和非參數學習 |
| 2-5 和機器學習相關的哲學思考 |
| 第3章 Jupyter Notebook, numpy和m |
| 3-1 jupyter notebook基礎 |
| 3-2 jupyter notebook中的魔法命令 |
| 3-3 Numpy數據基礎 |
| 3-4 創建numpy數組和矩陣 |
| 3-5 Numpy數組的基本操作 |
| 3-6 Numpy數組的合并與分割 |
| 3-7 Numpy中的矩陣運算 |
| 3-8 Numpy中的聚合運算 |
| 3-9 Numpy中的arg運算 |
| 3-10 Numpy中的比較和FancyIndexing |
| 3-11 Matplotlib數據可視化基礎 |
| 3-12 數據加載和簡單的數據探索 |
| 第4章 最基礎的分類算法-k近鄰算法 kNN |
| 4-1 k近鄰算法基礎 |
| 4-2 scikit-learn中的機器學習算法封裝 |
| 4-3 訓練數據集，測試數據集 |
| 4-4 分類準確度 |
| 4-5 超參數 |
| 4-6 網格搜索與k近鄰算法中更多超參數 |
| 4-7 數據歸一化 |
| 4-8 scikit-learn中的Scaler |
| 4-9 更多有關k近鄰算法的思考 |
| 第5章 線性回歸法 |
| 5-1 簡單線性回歸 |
| 5-2 最小二乘法 |
| 5-3 簡單線性回歸的實現 |
| 5-4 向量化 |
| 5-5 衡量線性回歸法的指標 MSE,RMS,MAE |
| 5-6 最好的衡量線性回歸法的指標 R Squared |
| 5-7 多元線性回歸和正規方程解 |
| 5-8 實現多元線性回歸 |
| 5-9 使用scikit-learn解決回歸問題 |
| 5-10 線性回歸的可解性和更多思考 |
| 第6章 梯度下降法 |
| 6-1 什么是梯度下降法 |
| 6-2 模擬實現梯度下降法 |
| 6-3 線性回歸中的梯度下降法 |
| 6-4 實現線性回歸中的梯度下降法 |
| 6-5 梯度下降的向量化和數據標準化 |
| 6-6 隨機梯度下降法 |
| 6-7 scikit-learn中的隨機梯度下降法 |
| 6-8 如何確定梯度計算的準確性 調試梯度下降法 |
| 6-9 有關梯度下降法的更多深入討論 |
| 第7章 PCA與梯度上升法 |
| 7-1 什么是PCA |
| 7-2 使用梯度上升法求解PCA問題 |
| 7-3 求數據的主成分PCA |
| 7-4 求數據的前n個主成分 |
| 7-5 高維數據映射為低維數據 |
| 7-6 scikit-learn中的PCA |
| 7-7 試手MNIST數據集 |
| 7-8 使用PCA對數據進行降噪 |
| 7-9 人臉識別與特征臉 |
| 第7章 PCA與梯度上升法 |
| 7-1 什么是PCA |
| 7-2 使用梯度上升法求解PCA問題 |
| 7-3 求數據的主成分PCA |
| 7-4 求數據的前n個主成分 |
| 7-5 高維數據映射為低維數據 |
| 7-6 scikit-learn中的PCA |
| 7-7 試手MNIST數據集 |
| 7-8 使用PCA對數據進行降噪 |
| 7-9 人臉識別與特征臉 |
| 第8章 多項式回歸與模型泛化 |
| 8-1 什么是多項式回歸 |
| 8-2 scikit-learn中的多項式回歸于pipeline |
| 8-3 過擬合與前擬合 |
| 8-4 為什么要訓練數據集與測試數據集 |
| 8-5 學習曲線 |
| 8-6 驗證數據集與交叉驗證 |
| 8-7 偏差方差平衡 |
| 8-8 模型泛化與嶺回歸 |
| 8-9 LASSO |
| 8-10 L1,L2和彈性網絡 |
| 第9章 邏輯回歸 |
| 9-1 什么是邏輯回歸 |
| 9-2 邏輯回歸的損失函數 |
| 9-3 邏輯回歸損失函數的梯度 |
| 9-4 實現邏輯回歸算法 |
| 9-5 決策邊界 |
| 9-6 在邏輯回歸中使用多項式特征 |
| 9-7 scikit-learn中的邏輯回歸 |
| 9-8 OvR與OvO |
| 第10章 評價分類結果 |
| 10-1 準確度的陷阱和混淆矩陣 |
| 10-2 精準率和召回率 |
| 10-3 實現混淆矩陣、精準率和召回率 |
| 10-4 F1 Score |
| 10-5 精準率和召回率的平衡 |
| 10-6 精準率、召回率曲線 |
| 10-7 ROC曲線 |
| 10-8 多分類問題中的混淆矩陣 |
| 第11章 支撐向量機 SVM |
| 11-1 什么是SVM |
| 11-2 SVM背后的最優化問題 |
| 11-3 Soft Margin SVM |
| 11-4 scikit-learn中的SVM |
| 11-5 SVM中使用多項式特征和核函數 |
| 11-6 什么是核函數 |
| 11-7 RBF核函數 |
| 11-8 RBF核函數中的gamma |
| 11-9 SVM思想解決回歸問題 |
| 第12章 決策樹 |
| 12-1 什么是決策樹 |
| 12-2 信息熵 |
| 12-3 使用信息熵尋找最優劃分 |
| 12-4 基尼系數 |
| 12-5 CART與決策樹中的超參數 |
| 12-6 決策樹解決回歸問題 |
| 12-7 決策樹的局限性 |
| 第13章 集成學習和隨機森林 |
| 13-1什么是集成學習 |
| 13-2 SoftVoting Classifier |
| 13-3 Bagging和Pasting |
| 13-4 oob（Out-of-Bag）和關于Bagging的更多討論 |
| 13-5 隨機森林和Extra-Trees |
| 13-6 Ada Boosting和Gradient Boosting |
| 13-7 Stacking |
| 第14章 更多機器學習算法 |
| 14-1 學習scikit-learn文檔 |
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