开源软件名称（OpenSource Name）：liuyubobobo/Play-with-Machine-Learning-Algorithms
开源软件地址(OpenSource Url)：https://github.com/liuyubobobo/Play-with-Machine-Learning-Algorithms
开源编程语言(OpenSource Language)：
Jupyter Notebook
95.9%
开源软件介绍(OpenSource Introduction)：Python3 入门机器学习 - 课程官方代码仓
大家好， 欢迎大家来到我在慕课网上的实战课程《Python3 入门机器学习》的官方代码仓。这个代码仓将不仅仅包含课程的所有源代码，还将发布课程的更新相关内容，勘误信息以及计划的更多可以丰富课程的内容，如更多分享，更多练习，等等等等。大家可以下载、运行、测试、修改。如果你发现了任何bug，或者对课程中的任何内容有意见或建议，欢迎和我联系：）
个人网站：liuyubobobo.com [废弃重整中...]
电子邮件：[email protected]
微博: 刘宇波bobo http://weibo.com/liuyubobobo
知乎: 刘宇波 http://www.zhihu.com/people/liuyubobobo
知乎专栏：是不是很酷 https://zhuanlan.zhihu.com/liuyubobobo
个人公众号：是不是很酷：）
推荐一下这门课程的同学 @howie6879 倾情为大家制作的机器学习资源导航检索站：mlhub123，欢迎大家围观使用支持：）传送门：https://www.mlhub123.com/ 大家有更多机器学习领域的开源资源，也可以在这个项目的github页面：howie6879/mlhub123 提issue，给这个项目做贡献：）
课程源码目录
| 第一章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 |
章节文件夹 |
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| 1-1 什么是机器学习 |
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| 1-2 课程涵盖的内容和理念 |
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| 1-3 课程所使用的主要技术栈 |
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| 第二章 机器学习基础 |
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| 2-1 机器学习世界的数据 |
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| 2-2 机器学习的主要任务 |
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| 2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习 |
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| 2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习 |
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| 2-5 和机器学习相关的“哲学”思考 |
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| 2-6 课程使用环境搭建 |
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| 第三章 Jupyter Notebook, Numpy和Matplotlib |
章节文件夹 |
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| 3-1 Jupyter Notebook基础 |
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| 3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令 |
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| 3-3 Numpy数据基础 |
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| 3-4 创建Numpy数组(和矩阵) |
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| 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作 |
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| 3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割 |
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| 3-7 Numpy中的矩阵运算 |
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| 3-8 Numpy中的聚合运算 |
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| 3-9 Numpy中的arg运算 |
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| 3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing |
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| 3-11 Matplotlib数据可视化基础 |
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| 3-12 数据加载和简单的数据探索 |
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| 补充代码1: 更多Numpy的操作 |
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| 补充代码2: Numpy中的结构数组 |
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| 补充代码3: 简单的MNIST数据集数据探索 |
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| 第四章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN |
章节文件夹 |
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| 4-1 k近邻算法基础 |
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| 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装 |
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| 4-3 训练数据集，测试数据集 |
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| 4-4 分类准确度 |
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| 4-5 超参数 |
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| 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数 |
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| 4-7 数据归一化 |
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| 4-8 scikit-learn中的Scaler |
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| 4-9 更多有关k近邻算法的思考 |
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| 补充代码1: scikit-learn中的其他scaler |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码2: 网格搜索kNN中的不同距离定义 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码3: 使用我们自己的kNN算法处理手写数字识别问题 |
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playML |
| 补充代码4: 使用我们自己的kNN算法处理MNIST手写识别数据集 |
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| 第五章 线性回归法 |
章节文件夹 |
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| 5-1 简单线性回归 |
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| 5-2 最小二乘法 |
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| 5-3 简单线性回归的实现 |
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| 5-4 向量化 |
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| 5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE |
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| 5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared |
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| 5-7 多元线性回归和正规方程解 |
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| 5-8 实现多元线性回归 |
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| 5-9 使用scikit-learn解决回归问题 |
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| 5-10 线性回归的可解释性和更多思考 |
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| 补充代码1: 分类变量的处理 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码2: scikit-learn中同时处理数字变量和分类变量 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码3: FeatureUnion的使用 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 第六章 梯度下降法 |
章节文件夹 |
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| 6-1 什么是梯度下降法 |
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| 6-2 模拟实现梯度下降法 |
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| 6-3 线性回归中的梯度下降法 |
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| 6-4 实现线性回归中的梯度下降法 |
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| 6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化 |
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| 6-6 随机梯度下降法 |
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| 6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法 |
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| 6-8 如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法 |
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| 6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论 |
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| 补充代码1: 实现小批量梯度下降法 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码2: 三种梯度下降法的可视化比较 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 第七章 PCA与梯度上升法 |
章节文件夹 |
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| 7-1 什么是PCA |
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| 7-2 使用梯度上升法求解PCA问题 |
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| 7-3 求数据的主成分 |
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| 7-4 求数据的前n个主成分 |
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| 7-5 高维数据映射为低维数据 |
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| 7-6 scikit-learn中的PCA |
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| 7-7 试手MNIST数据集 |
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| 7-8 使用PCA对数据进行降噪 |
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| 7-9 人脸识别与特征脸 |
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| 补充代码1: 可视化三维数据的PCA过程 |
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| 补充代码2: IPCA |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码3: 随机化PCA |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码4: Kernel PCA |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码5: LLE |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码6: 更多降维方法 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 第八章 多项式回归与模型泛化 |
章节文件夹 |
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| 8-1 什么是多项式回归 |
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| 8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline |
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| 8-3 过拟合与欠拟合 |
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| 8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集 |
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| 8-5 学习曲线 |
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| 8-6 验证数据集与交叉验证 |
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| 8-7 偏差方差平衡 |
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| 8-8 模型泛化与岭回归 |
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| 8-9 LASSO |
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| 8-10 L1, L2和弹性网络 |
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| 补充代码1: scikit-learn中的学习曲线 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码2: 更多scikit-learn中的交叉验证 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码3: scikit-learn中的Elastic Net |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 第九章 逻辑回归 |
章节文件夹 |
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| 9-1 什么是逻辑回归 |
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| 9-2 逻辑回归的损失函数 |
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| 9-3 逻辑回归损失函数的梯度 |
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| 9-4 实现逻辑回归算法 |
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| 9-5 决策边界 |
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| 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征 |
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| 9-7 scikit-learn中的逻辑回归 |
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| 9-8 OvR与OvO |
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| 补充代码1: kNN的决策边界 |
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| 补充代码2: scikit-learn中的LogisticRegressionCV |
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| 补充代码3: 使用 LogisticRegression 处理 MNIST 数据集 |
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| 补充代码4: scikit-learn中随机梯度下降法训练逻辑回归 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 第十章 分类算法的评价 |
章节文件夹 |
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| 10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵 |
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| 10-2 精准率和召回率 |
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| 10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率 |
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| 10-4 F1 Score |
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| 10-5 精准率和召回率的平衡 |
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| 10-6 精准率-召回率曲线 |
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| 10-7 ROC曲线 |
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| 10-8 多分类问题中的混淆矩阵 |
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| 补充代码1: Precision-Recall曲线的面积 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码2: 多分类问题下的各项指标 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 第十一章 支撑向量机SVM |
章节文件夹 |
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| 11-1 什么是SVM |
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| 11-2 SVM背后的最优化问题 |
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| 11-3 Soft Margin SVM |
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| 11-4 scikit-learn中的SVM |
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| 11-5 SVM中使用多项式特征和核函数 |
notebook |
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| 11-6 到底什么是核函数 |
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| 11-7 什么是RBF核 |
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| 11-8 scikit-learn中使用RBF核 |
notebook |
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| 11-9 SVM思想解决回归问题 |
notebook |
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| 补充代码1: SVR调参解决波士顿房价问题 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码2: 更多SVM核函数 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码3: 手撕LinearSVC |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码4: 在PCA中使用Kernel——Kernel PCA |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 第十二章 决策树 |
章节文件夹 |
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| 12-1 什么是决策树 |
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| 12-2 信息熵 |
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| 12-3 使用信息熵寻找最优划分 |
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| 12-4 基尼系数 |
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| 12-5 CART与决策树中的超参数 |
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| 12-6 决策树解决回归问题 |
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| 12-7 决策树的局限性 |
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| 补充代码1: 决策树看学习曲线 |
notebook |
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| 补充代码2: 决策树看复杂度曲线 |
notebook |
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| 补充代码3: 决策树调参解决波士顿房价问题 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码4: 手撕决策树 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 第十三章 集成学习和随机森林 |
章节文件夹 |
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| 13-1 什么是集成学习 |
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| 13-2 Soft Voting Classifier |
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| 13-3 Bagging 和 Pasting |
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| 13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论 |
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| 13-5 随机森林和 Extra-Trees |
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| 13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting |
notebook |
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| 13-7 Stacking |
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| 补充代码1: 使用随机森林判断特征重要程度 |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码2: 调参使用Bagging |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码3: 调参使用RandomForests |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码4: 调参使用Extra-Trees |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码5: 调参使用AdaBoost |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码6: 调参使用Gradient Boosting |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 补充代码7: 手撕Stacking |
[整理中] |
[敬请期待] |
| 第十四章 结语，大家加油！ |
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| 14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！ |
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课程讲义的PDF版本不在github上提供，大家可以在慕课网上 "下载 -> 查看讲师源码" 中各个章节文件夹下找到。
大家加油！：）
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