瞿炜机器学习必修课经典算法与Python实战学习笔记

瞿炜机器学习必修课经典算法与Python实战学习笔记

02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用    

02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等    

02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等    

02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限    

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线    

03-1-3课程使用的技术栈    

03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算    

03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了    

03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序    

03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引    

03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置    

03-2-3-2Anaconda图形化操作    

03-3-3-3Anaconda命令行操作    

03-4-3-4JupyterNotebook基础使用    

03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令    

03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比    

03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组    

03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片    

03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作    

04-1-4-1本章总览    

04-2-4-2KNN算法核心思想和原理    

04-3-4-3KNN分类任务代码实现    

04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集    

04-5-4-5模型评价    

04-6-4-6超参数    

04-7-4-7特征归一化    

04-8-4-8KNN回归任务代码实现    

04-9-4-9KNN优缺点和适用条件    

05-1-5-1本章总览    

05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现    

05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件    

05-2-5-2线性回归核心思想和原理    

05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理    

05-4-5-4线性回归代码实现    

05-5-5-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方    

05-6-5-6多项式回归代码实现    

05-7-5-7逻辑回归算法    

05-8-5-8线性逻辑回归代码实现    

05-9-5-9多分类策略    

06-1-6-1本章总览    

06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现    

06-11-6-11模型泛化    

06-12-6-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率    

06-13-6-13评价指标：ROC曲线    

06-2-6-2损失函数    

06-3-6-3梯度下降    

06-4-6-4决策边界    

06-5-6-5过拟合与欠拟合    

06-6-6-6学习曲线    

06-7-6-7交叉验证    

06-8-6-8模型误差    

06-9-6-9正则化    

07-1-7-1本章总览    

07-2-7-2决策树核心思想和原理    

07-3-7-3信息熵    

07-4-7-4决策树分类任务代码实现    

07-5-7-5基尼系数    

07-6-7-6决策树剪枝    

07-7-7-7决策树回归任务代码实现    

07-8-7-8决策树优缺点和适用条件    

08-1-8-1本章总览    

08-2-8-2神经网络核心思想和原理    

08-3-8-3激活函数    

08-4-8-4正向传播与反向传播    

08-5-8-5梯度下降优化算法    

08-6-8-6神经网络简单代码实现    

08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸    

08-8-8-8模型选择    

08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件    

09-1-9-1本章总览    

09-10-9-10SVM优缺点和适用条件    

09-2-9-2SVM核心思想和原理    

09-3-9-3硬间隔SVM    

09-4-9-4SVM软间隔    

09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现    

09-6-9-6非线性SVM：核技巧    

09-7-9-7SVM核函数    

09-8-9-8非线性SVM代码实现    

09-9-9-9SVM回归任务代码实现    

10-1-10-1本章总览    

10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理    

10-3-10-3朴素贝叶斯分类    

10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现    

10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现    

10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件    

11-1-11-1本章总览    

11-2-11-2集成学习核心思想和原理    

11-3-11-3集成学习代码实现    

11-4-11-4并行策略：Bagging、OOB等方法    

11-5-11-5并行策略：随机森林    

11-6-11-6串行策略：Boosting    

11-7-11-7结合策略：Stacking方法    

11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件    

12-1-12-1本章总览    

12-2-12-2聚类算法核心思想和原理    

12-3-12-3k-means和分层聚类    

12-4-12-4聚类算法代码实现    

12-5-12-5聚类评估代码实现    

12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件