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‎_posts/2019-01-08-python-ml-book.md‎

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title: "Python3 机器学习简明教程"
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author: iosdevlog
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date: 2019-01-08 19:40:48 +0800
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![Python3 机器学习 简明教程.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/910914-15c891b7cb33d10b.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
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1 机器学习介绍
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    1.1 什么是机器学习
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    1.2 机器学习的应用
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    1.3 机器学习基本流程与工作环节
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        1.3.1 数据采集与标记
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        1.3.2 数据清洗
20+
        1.3.3 特征选择
21+
        1.3.4 模型选择
22+
        1.3.5 训练和测试
23+
        1.3.6 模型使用
24+
    1.4 机器学习算法一览
25+
2 Python 3 机器学习软件包
26+
    2.1 多种机器学习编程语言比较
27+
    2.2 开发环境 Anaconda 搭建
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        2.2.1 Windows
29+
        2.2.2 macOS
30+
        2.2.3 Linux
31+
    2.3 Jupyter Notebook 介绍
32+
    2.4 Spyder 介绍
33+
    2.5 Numpy 介绍
34+
        2.5.1 Numpy 数组
35+
        2.5.2 Numpy 运算
36+
        2.5.3 Numpy Cheat Sheet
37+
    2.6 Pandas 介绍
38+
        2.6.1 十分钟入门 pandas
39+
        2.6.2 Pandas Cheat Sheet
40+
    2.7 Matplotilb 介绍
41+
        2.7.1 Pyplot 教程
42+
        2.7.2 plots 示例
43+
        2.7.3 Matplotilb Cheat Sheet
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    2.8 scikit-learn 介绍
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        2.8.1 scikit-learn 教程
46+
        2.8.2 scikit-learn 接口
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        2.8.3 scikit-learn Cheat Sheet
48+
    2.9 数据预处理
49+
        2.9.1 导入数据集
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        2.9.2 缺失数据
51+
        2.9.3 分类数据
52+
        2.9.4 数据划分
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        2.9.5 特征缩放
54+
        2.9.6 数据预处理模板
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3 回归
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    3.1 简单线性回归
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        3.1.1 算法原理
58+
        3.1.2 预测函数
59+
        3.1.3 成本函数
60+
        3.1.4 回归模板
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    3.2 多元线性回归
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    3.3 多项式回归
63+
        3.3.1 案例：预测员工薪水
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    3.4 正则化
65+
        3.4.1 岭回归
66+
        3.4.2 Lasso 回归
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    3.5 评估回归模型的表现
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        3.5.1 R平方
69+
        3.5.2 广义R平方
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        3.5.3 回归模型性能评价及选择
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        3.5.4 回归模型系数的含义
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4 分类
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    4.1 逻辑回归
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        4.1.1 算法原理
75+
        4.1.2 多元分类
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        4.1.3 分类代码模板
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        4.1.4 分类模板
78+
    4.2 k-近邻
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        4.2.1 算法原理
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        4.2.2 变种
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    4.3 支持向量机
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        4.3.1 算法原理
83+
        4.3.2 二分类线性可分
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        4.3.3 二分类线性不可分支持
85+
        4.3.4 多分类支持向量机
86+
        4.3.5 Kernel SVM - 原理
87+
        4.3.6 高维投射
88+
        4.3.7 核技巧
89+
        4.3.8 核函数的类型
90+
    4.4 决策树
91+
        4.4.1 算法原理
92+
        4.4.2 剪枝与控制过拟合
93+
        4.4.3 信息增益
94+
        4.4.4 最大熵与EM算法
95+
5 聚类
96+
    5.1 扁平聚类
97+
        5.1.1 k 均值
98+
        5.1.2 k-medoids
99+
    5.2 层次聚类
100+
        5.2.1 Single-Linkage
101+
        5.2.2 Complete-Linkage
102+
6 关联规则
103+
    6.1 关联规则学习
104+
    6.2 先验算法Apriori
105+
    6.3 FP Growth
106+
7 降维
107+
    7.1 PCA(主成分分析)
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    7.2 核 PCA
109+
    7.3 等距特征映射IsoMap
110+
8 强化学习
111+
    8.1 置信区间上界算法
112+
        8.1.1 多臂老虎机问题
113+
        8.1.2 置信区间上界算法原理
114+
    8.2 Thompson 抽样算法
115+
        8.2.1 抽样算法 - 原理
116+
        8.2.2 抽样算法 vs. 置信区间上界算法
117+
9 集成学习
118+
    9.1 Stacking
119+
    9.2 Bagging
120+
        9.2.1 随机森林
121+
    9.3 Boosting
122+
        9.3.1 XBoost
123+
        9.3.2 LightGBM
124+
        9.3.3 CatBoost
125+
        9.3.4 AdaBoost
126+
10 深度学习
127+
    10.1 什么是深度学习？
128+
    10.2 人工神经网络ANN
129+
        10.2.1 神经元
130+
        10.2.2 激活函数
131+
        10.2.3 神经网络如何运作？
132+
        10.2.4 神经网络如何训练？
133+
        10.2.5 梯度下降
134+
        10.2.6 随机梯度下降
135+
        10.2.7 反向传播
136+
        10.2.8 商业案例介绍
137+
    10.3 卷积神经网络CNN
138+
        10.3.1 卷积神经网络是什么？
139+
        10.3.2 卷积
140+
        10.3.3 线性整流层 ReLU Layer
141+
        10.3.4 最大池化
142+
        10.3.5 扁平化
143+
        10.3.6 全连接
144+
        10.3.7 商业案例介绍
145+
11 概率模型
146+
    11.1 贝叶斯网络
147+
        11.1.1 朴素贝叶斯
148+
        11.1.2 贝叶斯网络与有向分离
149+
        11.1.3 马尔科夫模型
150+
        11.1.4 实战案例
151+
    11.2 隐马科夫链模型HMM
152+
        11.2.1 隐马科夫链
153+
        11.2.2 隐马科夫链解法
154+
        11.2.3 隐马科夫链应用
155+
    11.3 主题模型
156+
        11.3.1 主题模型理论
157+
        11.3.2 主题模型算法
158+
        11.3.3 实战案例
159+
12 模型选择和提升
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    12.1 交叉验证
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    12.2 网格搜索
162+
13 项目实战
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    13.1 自然语言处理
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        13.1.1 自然语言处理简介
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        13.1.2 NLTK
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        13.1.3 正则表达式
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        13.1.4 文本清理
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        13.1.5 标识化处理
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        13.1.6 词干提取
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        13.1.7 文本分类
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        13.1.8 取样操作
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        13.1.9 词袋
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        13.1.10 实战案例:饭店评论
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    13.2 移动 App
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        13.2.1 Tensorflow Lite
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        13.2.2 Core ML
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        13.2.3 图片风格迁移
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        13.2.4 手写数字识别
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    13.3 Kaggle项目
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        13.3.1 波士顿房价
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        13.3.2 泰坦尼克
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        13.3.3 车价预测
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        13.3.4 Facebook招聘
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2019-01-07
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