Python3入门机器学习 经典算法与应用

Python3入门机器学习 经典算法与应用资源概述:

这门课将带你入门机器学习，一共28小时40分钟。讲师bobo老师之前拿过ACM亚洲区奖牌，创业过，做过将近20款独立App，在算法这块很厉害!

这门课是专门给机器学习小白准备的，用的是Python3和scikit-learn这个流行的机器学习框架。课程将带你一步步把经典的机器学习算法搞明白，包括K近邻、线性回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习这些。每讲一个算法，不光说原理，还会带着你手写代码实现，让你真正理解这个算法是怎么回事。

课程特点:既讲原理又讲应用,不是光让你“调库”，而是深入算法内部，推导运行原理。同时结合大量编程实践，解决真实场景的问题，比如用机器学习做图像去噪、用手写识别数据集做分类、从人物照片里提取“特征脸”甚至涉及人脸识别基础。还会对比不同算法的优缺点，告诉你什么场景该选哪个算法，同一个算法换不同的参数会有什么影响。

目录结构:

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 试看

第2章 机器学习基础

第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第5章 线性回归法

第6章 梯度下降法

第7章 PCA与梯度上升法

第8章 多项式回归与模型泛化

第9章 逻辑回归

第10章 评价分类结果

第11章 支撑向量机 SVM

第12章 决策树

第13章 集成学习和随机森林

第14章 更多机器学习算法