搜索

【0051】2019年菜菜的机器学习

[复制链接]
查看339 | 回复0 | 8-26 19:26:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
【0051】2019年菜菜的机器学习
【课程目录】
需要课程联系qq2954529884
├─第一章 决策树与泰坦尼克号生存预测* \4 H" I0 q5 Z& z
│      1.引言,sklearn入门! z) \$ O3 e8 ^0 f# s! i1 N
│      2.决策树:概述
│      3.1分类树:参数criterion
│      3.2分类树:实现一棵树,随机性参数& c( \; [! ?# D% ~0 K& k
│      3.3 分类树:剪枝参数调优(1)9 g: [. |/ r" F
│      3.4 分类树:剪枝参数调优(2)
│      3.5 分类树:重要属性和接口. e" a% C( l* X# J/ A1 R% h! D
│      4.1 回归树:参数,属性和接口
│      4.2 回归树:交叉验证 (1)
│      4.3 回归树:交叉验证(2)
│      4.4 回归树案例:用回归树拟合正弦曲线
│      5.1 案例:泰坦尼克号生存者预测 (1)0 |& H6 F; x$ |7 d! b
│      5.2 案例:泰坦尼克号生存者预测 (2)" n2 x$ [5 h1 t. l1 Y
│      5.3 案例:泰坦尼克号生存者预测 (3)' J9 q8 `; L/ Q2 ]9 J/ }$ t3 X* |8 o7 x6 H
│      5.4 案例:泰坦尼克号生存者预测 (4)
│      
├─第二章 随机森林与医疗数据集调参
│      1 集成算法概述$ P- X& W* s. V* s5 K5 v% _( ]4 P
│      2.1 随机森林分类器* M' Y) A$ \( J/ b% o
│      2.2 参数boostrap & oob_score + 重要属性和接口
│      2.3 [选学] 袋装法的另一个必要条件# o4 I* O5 U( |" v& y
│      3.1 随机森林回归器
│      3.2 案例:用随机森林填补缺失值 (1)
│      3.3 案例:用随机森林填补缺失值 (2)
│      3.4 案例:用随机森林填补缺失值 (3)
│      3.5 案例:用随机森林填补缺失值 (4)% z6 D9 T" j  J/ K1 Z; s3 p
│      4. 机器学习中调参的基本思想
│      5.1. 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1)  C9 N' Y( f. _0 O
│      5.2 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2)0 ~; K7 G4 e- `* V( }% v! U1 U' P
│      
├─第三章 数据预处理与特征工程
│      0 概述 + 12期课纲
│      1.1 数据预处理1:数据归一化3 U. L7 U* x) D  Q# M- l5 @
│      1.2 数据预处理2:数据标准化8 D( l! A& G# U/ w9 \- w
│      1.3 数据预处理3:缺失值 (1)% [' w3 P  T6 i1 B& E
│      1.4 数据预处理4:缺失值 (2)  W; X( ], Y+ ^
│      1.5 数据预处理5:处理分类型数据
│      1.6 数据预处理6:处理连续型数据/ d- z* f& ?; k; F
│      2.1 特征选择1:过滤法-方差过滤 (1)/ h1 J8 \) y; A# Y6 P; a% i4 l. k3 k
│      2.2 特征选择2:过滤法-方差过滤 (2)2 u) m2 v! @3 K; N
│      2.3 特征选择3:过滤法-卡方过滤
│      2.4 特征选择4:过滤法-F检验和互信息法 (1)
│      2.5 特征选择5:过滤法-互信息法(2) + 总结, y, c# o/ G- b$ _* _' T  S* \
│      2.6 特征选择6:嵌入法 (1)2 Q8 y. ?8 b) ]+ b4 R
│      2.7 特征选择7:嵌入法 (2)
│      2.8 特征选择8:包装法 + 总结
│      
├─第四章 降维算法PCA与手写数字识别; Y  c% x- r& W% Y0 n3 ]
│      1 降维算法概述% v0 P. |; z* B: Q
│      2.1 降维究竟怎样实现?
│      2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (1)
│      2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (2)
│      2.3 PCA中的SVD,重要参数svd_solver
│      2.3 参数 + 案例:人脸识别中的components_应用
│      2.4 重要接口 + 案例1:用人脸识别看PCA降维后的信息保存量) _8 ^! h2 v. ^1 \( o
│      2.4 重要接口 + 案例2:用PCA实现手写数字的噪音过滤
│      2.5 原理,流程,重要属性接口和参数的总结
│      3.1 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (1; B6 z; F% x" b3 V/ t  L
│      3.2 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (2)
│      
├─第五章 逻辑回归和信用评分卡
│      0 前言7 c! u( k/ d* [5 ?4 D
│      1.1 逻辑回归概述:名为“回归”的分类器
│      1.2 为什么需要逻辑回归
│      1.3 sklearn当中的逻辑回归2 s5 ]+ _8 ?1 ~
│      2.1.1 二元逻辑回归的损失函数
│      2.2.1 正则化:重要参数penalty & C
│      2.2.2 逻辑回归的特征工程 (1)
│      2.2.2 逻辑回归的特征工程 (2)
│      2.2.2 逻辑回归的特征工程 (3)" {: }9 |: e1 e/ u, S2 z
│      2.2.2 逻辑回归的特征工程 (4)9 Z" j  H$ Y) _5 P. Y/ o0 x) [( x6 F3 _
│      2.3.1 重要参数max_iter - 梯度下降求解逻辑回归的过程0 ~: a: ~" O' x4 r
│      2.3.2 梯度的概念与解惑
│      2.3.3 步长的概念与解惑# O9 K' [9 N& M; Z, {% v
│      2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver & multi_class9 N& ]7 ]) S- c1 Z) l
│      2.5 样本不均衡与参数class_weight! D- N, G& x( O* z( I$ f# H% m
│      3.1 案例:评分卡与完整的模型开发流程
│      3.2.1~2 案例:评分卡 - 数据预处理(1) - 重复值与缺失值! N. v9 B0 I0 q# e2 b; Y8 h
│      3.2.3 案例:评分卡 - 数据预处理 (2) - 异常值  j% b) O+ N) I
│      3.2.4 案例:评分卡 - 数据预处理 (3) - 标准化
│      3.2.5 案例:评分卡 - 数据预处理 (4) - 样本不均衡问题/ J2 t( Y) i$ S- v' ^
│      3.2.6 案例:评分卡 - 数据预处理 (5) - 保存训练集和测试集数据
│      3.3 案例:评分卡 - 分箱 (1) - 概述与概念
│      3.3.1 案例:评分卡 - 分箱 (2) - 等频分箱 (1)
│      3.3.1 案例:评分卡 - 分箱 (3) - 等频分箱 (2)( ~; m/ ~2 `3 o2 G1 U
│      3.3.2 案例:评分卡 - 分箱 (4) - 选学说明3 `4 g$ s4 N4 U: i& ^" `9 b* P
│      3.3.3 案例:评分卡 - 分箱 (5) - 计算WOE与IV
│      3.3.4 案例:评分卡 - 分箱 (6) - 卡方检验、箱体合并、IV值等* q9 q5 d! f0 l) B9 _- P' X
│      3.3.5 案例:评分卡 - 分箱 (7) - 包装分箱函数
│      3.3.6 案例:评分卡 - 分箱 (8) - 包装判断分箱个数的函数
│      3.3.7 案例:评分卡 - 分箱 (9) - 对所有特征进行分箱
│      3.4 案例:评分卡 - 映射数据 (1)* b% \) Z/ S4 A- q1 q% e
│      3.4 案例:评分卡 - 映射数据 (2)' |; }/ h0 h' K- q
│      3.5 案例:评分卡 - 建模与模型验证
│      3.6 案例:评分卡 - 评分卡的输出和建立
│      
├─第六章 聚类算法与量化案例2 l; W3 S3 c  i1 _) c- a2 r4 I
│      0 概述
│      1.1 无监督学习概述,聚类vs分类- [8 P0 {% j* R
│      1.2 sklearn当中的聚类算法
│      2.1 Kmeans是如何工作的?
│      2.2 & 2.3 簇内平方和,时间复杂度
│      3.1.1 KMeans - 重要参数n_clusters* h( u% e. E+ t5 m
│      3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (1). V5 c- T) D6 W: c) b; c* g
│      3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (2) - 轮廓系数
│      3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (3) - CHI
│      3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (1)
│      3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (2)$ Q3 l5 S; `* X4 R
│      3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (3)4 J4 b8 I9 D8 T; i+ ]/ @
│      3.2 重要参数init & random_state & n_init:初始质心怎么决定?: H  v$ f5 ~4 ?9 \4 @' i4 e0 h
│      3.3 重要参数max_iter & tol:如何让聚类停下来?
│      3.5 重要属性与接口 & 函数k_means9 G( \& p- @* ]# U
│      4 案例:Kmeans做矢量量化 (1):案例背景, Y& g; \7 v. J  D1 c& |8 [, @
│      4 案例:Kmeans做矢量量化 (2)+ b" o7 L6 f: }+ I. z
│      4 案例:Kmeans做矢量量化 (3)$ G& ?0 n" S9 K3 s) ]9 k: }( j9 r
│      4 案例:Kmeans做矢量量化 (4)3 ~2 z& A9 n2 `9 V, u8 I! }
│      ! @2 l4 x) p% s% R1 w0 J1 Z
├─第七章 支持向量机与医疗数据集调参
│      0 本周要学习什么9 [1 V0 s6 T4 K
│      1.1 支持向量机概述:最强大的机器学习算法
│      1.2 支持向量机是如何工作的 & sklearn中的SVM
│      2.1.1 线性SVC的损失函数 (1)
│      2.1.1 线性SVC的损失函数 (2)
│      2.1.2 函数间隔与几何间隔
│      2.1.3.1 损失函数的拉格朗日乘数形态4 z& Q8 r1 y) K7 r9 f- n9 h
│      2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (1)
│      2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (2)# `$ E. l5 w/ o& ~, }: \
│      2.1.3.3 求解拉格朗日对偶函数极其后续过程  K$ M% X5 d, U  K: Z/ e& z& {
│      2.1.4 SVM求解可视化 (1):理解等高线函数contour
│      2.1.4 SVM求解可视化 (2):理解网格制作函数meshgrid与vstack
│      2.1.4 SVM求解可视化 (3):建模,绘制图像并包装函数6 k9 [( l5 z& P# P
│      2.1.4 SVM求解可视化 (4):探索建立好的模型! V9 N+ |7 a, J
│      2.1.4 SVM求解可视化(5):非线性数据集上的推广与3D可视化
│      2.1.4 SVM求解可视化(6):Jupyter Notebook中的3D交互功能2 ~3 a! I, j" i, F% R/ a
│      2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数:重要参数kernel% `1 \; g* R9 J  C
│      2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (1)
│      2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (2)8 ^. y  [2 E6 S& o
│      2.2.4 案例:在乳腺癌数据集上探索核函数的性质
│      2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1)
│      2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2)
│      2.3.1 SVM在软间隔数据上的推广
│      2.3.2 重要参数C & 总结) k% M7 ~$ g' b2 p
│      % e0 ]( E7 _$ h- v% s1 e. D1 F
├─第八章 支持向量机与Kaggle案例:澳大利亚天气数据集
│      0 目录:本周将学习什么内容5 q" P& l8 [! _+ q
│      1.1 简单复习支持向量机的基本原理
│      1.2 参数C的深入理解:多个支持向量存在的理由
│      1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题( x* y& |9 j: m' n2 c- Z9 a
│      1.3 如何使用参数class_weight (1)  R* J1 f1 L$ V% l. @# K6 f
│      1.3 如何使用参数class_weight (2): K  I% _: |5 X. I; B& L
│      2 SVC的模型评估指标
│      2.1 样本不平衡的艺术(1):精确度Precision: T5 I) {* I$ b
│      2.1 样本不平衡的艺术(2):召回率Recall与F1 measure* ]1 i( H. x- ?1 r$ ~
│      2.1 混淆矩阵与准确率4 r3 j: c- F* w! M# `, x
│      2.1.3 对多数类样本的关怀:特异度Specificity和假正率
│      2.1.4 sklearn中的混淆矩阵
│      2.2 ROC曲线:Recall与假正率FPR的平衡
│      2.2.1 概率与阈值
│      2.2.2 SVM做概率预测8 v# A. \( F6 U, {: H/ s
│      2.2.3 绘制ROC曲线 (1). w$ Z: _" h* q( O  N# J9 ~$ Z+ v+ _& E( B
│      2.2.3 绘制ROC曲线 (2)8 `, v  A/ P7 p
│      2.2.3 绘制ROC曲线 (3)
│      2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积
│      2.2.5 利用ROC曲线求解最佳阈值
│      3 选学说明:使用SVC时的其他考虑- V7 b# }7 Y7 E/ R1 X1 A! ^* {, M3 ]
│      4 案例:预测明天是否会下雨 - 案例背景
│      4.1 案例:导库导数据,探索特征
│      4.2 案例:分集,优先处理标签
│      4.3.1 案例:描述性统计,处理异常值
│      4.3.2 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理时间
│      4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (1)
│      4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (2)
│      4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (3)/ H' f! o+ z( E! v
│      4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (4)
│      4.3.4 案例:现实数据上的数据预处理 - 填补分类型变量的缺失值3 o7 \0 ?" c4 t! v1 d8 W$ I) u
│      4.3.5 案例:现实数据上的数据预处理 - 编码分类型变量
│      4.3.6 & 4.3.7 案例:现实数据集上的数据预处理:连续型变量
│      4.4 案例:建模与模型评估 (1)9 L; a  I. Z( I4 `
│      4.4 案例:建模与模型评估 (2)
│      4.5.1 案例:模型调参:追求最高的recall
│      4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (1)+ c! r. @7 I7 F  s8 a- y
│      4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (2)
│      4.5.3 案例:模型调参:追求精确度与recall的平衡
│      4.6 SVM总结与结语
│      
├─第九章 回归大家族:线性,岭回归,Lasso,多项式0 E. b: V) X1 d9 p  c( Y* S* s
│      0 本周要学习什么* m  a( t7 v4 Z! g. {0 E' E
│      1 概述,sklearn中的线性回归大家族
│      2.1 多元线性回归的基本原理和损失函数' |" p% d# T, r: d" ^. i$ p
│      2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的过程
│      2.3 多元线性回归的参数,属性及建模代码0 U+ s8 Q' h' Q5 g! [5 u
│      3.1 回归类模型的评估指标:是否预测准确?
│      3.2 回归类模型的评估指标:是否拟合了足够的信息?9 }4 ?  J3 |% U! b2 T# W
│      4.1 多重共线性:含义,数学,以及解决方案+ v$ {$ [: U  f! v! V
│      4.2.1 岭回归处理多重共线性- B# C7 K% t9 v) v4 m8 G
│      4.2.2 sklearn中的岭回归:linear_model.Ridge' q- X. M) Q: F1 _' {
│      4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数
│      4.3.1 Lasso处理多重共线性
│      4.3.2 Lasso的核心作用:特征选择- o' V- ]! Q) p6 s$ i
│      4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数# {9 n+ @2 [* `% i" S* f
│      5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据
│      5.1.3 线性vs非线性模型 (1):线性模型在非线性数据集上的表现$ f6 X, n0 e, `8 V5 g' r1 n6 S
│      5.1.3 线性vs非线性模型 (2):拟合,效果与特点3 _2 h5 r  s' f
│      5.2 离散化:帮助线性回归解决非线性问题1 G0 B- A$ O7 G; c# U
│      5.3.1 多项式对数据做了什么?
│      5.3.2 多项式回归提升模型表现& j+ t9 L7 T: s8 h
│      5.3.3 多项式回归的可解释性
│      5.3.4 多项式回归:线性还是非线性模型? + 本周结语
│      + l( \! U. P; m9 D0 g& z
├─第十章 朴素贝叶斯
│      0 本周要讲解的内容
│      1.1 为什么需要朴素贝叶斯7 t" L4 K% u! _( z
│      1.2 概率论基础 - 贝叶斯理论等式
│      1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (1)
│      1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (2)
│      1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (3)! t. b% I8 v# W5 _* A! ^
│      1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计
│      1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (1)( h! j& C5 q1 o8 `' `, o, Y& w
│      1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (2)& l0 |7 j, P; i4 Y4 B7 x; ~% A
│      1.3 sklearn中的朴素贝叶斯
│      2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯& X# z) ~) T  F& j6 ?9 s; Q8 V
│      2.1.2 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集
│      2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (1)3 y8 ^+ {. K+ I: g* e' G
│      2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (2) - 代码讲解 (1)/ H% u: x8 F/ {( D8 [5 V) H
│      2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (3) - 代码讲解 (2)- f# p7 y# e4 F7 X
│      2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (4) - 分析与结论
│      2.2.1 概率类模型的评估指标 (1) - 布里尔分数  Y7 g% X- s( ]
│      2.2.1 概率类模型的评估指标 (2) - 布里尔分数可视化
│      2.2.2 概率类模型的评估指标 (3) - 对数损失Logloss
│      2.2.3 概率类模型的评估指标 (4) - 可靠性曲线 (1)
│      2.2.3 概率类模型的评估指标 (5) - 可靠性曲线 (2). [& F* A; {5 w4 o3 G2 \/ J# D
│      2.2.4 概率类模型的评估指标 (6) - 概率分布直方图# P4 z$ o/ z# W: E
│      2.2.5 概率类模型的评估指标 (7) - 概率校准 (1)
│      2.2.5 概率类模型的评估指标 (8) - 概率校准 (2)
│      2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) - 认识多项式朴素贝叶斯8 M+ [, ^5 I9 Z) f; N8 F5 J/ H
│      2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (2) - 数学原理
│      2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (3) - sklearn中的类与参数
│      2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (4) - 来构造一个分类器吧4 g  d' w  x9 l  W$ z3 ~  ~1 |
│      2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) - 认识伯努利朴素贝叶斯: G2 P7 I( A. ?8 ~9 F8 Y( P
│      2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (2) - sklearn中的类与参数! T/ ~* l8 c" @0 B: _: a
│      2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (3) - 构造一个分类器
│      2.3.3 探索贝叶斯 - 朴素贝叶斯的样本不均衡问题' q+ l/ e6 V4 A% }, [  t" g
│      2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 处理样本不均衡问题
│      2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理  (1): w* N2 v$ I4 r1 |0 y5 w
│      2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理 (2)9 T, _1 v' _# w0 m- A6 \
│      3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (1) - 单词计数向量技术
│      3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (2) - 单词计数向量的问题' E9 \0 N' o6 H# i( n6 ^
│      3.1.2 案例:贝叶斯做文本分类 (3) - TF-IDF技术
│      3.2 案例:贝叶斯做文本分类 (4) - 探索和提取文本数据
│      3.3 案例:贝叶斯做文本分类 (5) - 使用TF-IDF编码文本数据/ P1 ]8 q# Y6 M) ]5 i4 l
│      3.4 案例:贝叶斯做文本分类 (6) - 算法应用与概率校准/ W  n2 R' g6 v/ B
│      $ G& V4 S5 i6 o* I* D# z4 Q0 i% Z
├─第十一章 XGBoost
│      0 本周要学习什么_l5wTP
│      1 XGBoost前瞻:安装xgboost,xgboost库与skleanAPI0 I' n6 ]" O/ [( W
│      2.1 梯度提升树(1):集成算法回顾,重要参数n_estimators
│      2.1 梯度提升树(2):参数n_estimators下的建模
│      2.1 梯度提升树(3):参数n_estimators的学习曲线
│      2.1 梯度提升树(4):基于方差-偏差困境改进的学习曲线
│      2.2 梯度提升树(5):控制有放回随机抽样,参数subsample
│      2.3 梯度提升树(6):迭代决策树:重要参数eta$ y3 R  D% f1 c# @
│      2.3 梯度提升树(7):迭代决策树:重要参数eta6 z  r' j& U% s- U' G
│      3.1 XGBoost的智慧 (1):选择弱评估器:重要参数booster
│      3.2 XGBoost的智慧 (2):XGBoost的目标函数,使用xgboost库建模  ]  W8 s- ~, t. h6 k  W
│      3.3 XGBoost的智慧 (3):求解XGBoost的目标函数 - 推导过程, Y' a5 D& \0 X7 L! j- I
│      3.3 XGBoost的智慧 (4):XGboost的目标函数 - 泰勒展开相关问题! }7 A9 b0 }1 ?" f$ E# S
│      3.4 XGBoost的智慧 (5):参数化决策树,正则化参数lambda与alpha% O- {( @+ X, n0 _# w" o% g
│      3.5 XGBoost的智慧 (6):建立目标函数与树结构的直接联系
│      3.5 XGBoost的智慧 (7):最优树结构,求解w和T
│      3.6 XGBoost的智慧 (8):贪婪算法求解最优树
│      3.7 XGBoost的智慧 (9):让树停止生长:参数gamma与工具xgb.cv( Q$ _6 {$ L! d% ^, b4 {
│      4.1 XGBoost应用 (1):减轻过拟合:XGBoost中的剪枝参数& U# d+ o$ z3 E2 ]3 g
│      4.1 XGBoost应用 (2):使用xgb.cv进行剪枝参数的调参
│      4.2 XGBoost应用 (3):使用pickle保存和调用训练好的XGB模型
│      4.2 XGBoost应用 (4):使用joblib保存和调用训练好的XGB模型
│      4.3 XGBoost应用 (5):XGB分类中的样本不平衡问题 - sklearnAPI
│      4.3 XGBoost应用 (6):XGB分类中的样本不平衡问题 - xgboost库
│      4.4 XGBoost应用 (7):XGB应用中的其他问题
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

335

主题

335

帖子

87

积分

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
87