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Python3 机器学习简明教程

1 机器学习介绍     1.1 什么是机器学习     1.2 机器学习的应用     1.3 机器学习基本流程与工作环节         1.3.1 数据采集与标记         1.3.2 数据清洗         1.3.3 特征选择         1.3.4 模型选择         1.3.5 训练和测试         1.3.6 模型使用     1.4 机器学习算法一览 2 Python 3 机器学习软件包     2.1 多种机器学习编程语言比较     2.2 开发环境 Anaconda 搭建         2.2.1 Windows         2.2.2 macOS         2.2.3 Linux     2.3 Jupyter Notebook 介绍     2.4 Spyder 介绍     2.5 Numpy 介绍         2.5.1 Numpy 数组         2.5.2 Numpy 运算         2.5.3 Numpy Cheat Sheet     2.6 Pandas 介绍         2.6.1 十分钟入门 pandas         2.6.2 Pandas Cheat Sheet     2.7 Matplotilb 介绍         2.7.1 Pyplot 教程         2.7.2 plots 示例         2.7.3 Matplotilb Cheat Sheet     2.8 scikit-learn 介绍         2.8.1 scikit-learn 教程         2.8.2 scikit-learn 接口         2.8.3 scikit-learn Cheat Sheet     2.9 数据预处理         2.9.1 导入数据集         2.9.2 缺失数据         2.9.3 分类数据         2.9.4 数据划分         2.9.5 特征缩放         2.9.6 数据预处理模板 3 回归     3.1 简单线性回归         3.1.1 算法原理         3.1.2 预测函数         3.1.3 成本函数         3.1.4 回归模板     3.2 多元线性回归     3.3 多项式回归         3.3.1 案例:预测员工薪水     3.4 正则化         3.4.1 岭回归         3.4.2 Lasso 回归     3.5 评估回归模型的表现         3.5.1 R平方         3.5.2 广义R平方         3.5.3 回归模型性能评价及选择         3.5.4 回归模型系数的含义 4 分类     4.1 逻辑回归         4.1.1 算法原理         4.1.2 多元分类         4.1.3 分类代码模板         4.1.4 分类模板     4.2 k-近邻         4.2.1 算法原理         4.2.2 变种     4.3 支持向量机         4.3.1 算法原理         4.3.2 二分类线性可分         4.3.3 二分类线性不可分支持         4.3.4 多分类支持向量机         4.3.5 Kernel SVM - 原理         4.3.6 高维投射         4.3.7 核技巧         4.3.8 核函数的类型     4.4 决策树         4.4.1 算法原理         4.4.2 剪枝与控制过拟合         4.4.3 信息增益         4.4.4 最大熵与EM算法 5 聚类     5.1 扁平聚类         5.1.1 k 均值         5.1.2 k-medoids     5.2 层次聚类         5.2.1 Single-Linkage         5.2.2 Complete-Linkage 6 关联规则     6.1 关联规则学习     6.2 先验算法Apriori     6.3 FP Growth 7 降维     7.1 PCA(主成分分析)     7.2 核 PCA     7.3 等距特征映射IsoMap 8 强化学习     8.1 置信区间上界算法         8.1.1 多臂老虎机问题

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带你动手编程的强化学习系列课,拯救各位学习困难户!

如今,深度强化学习算法被认为是最有可能实现通用人工智能计算的方法。 由于深度强化学习算法融合了深度学习、统计、信息学、运筹学、概率论、优化等多个学科的内容,入门门槛高是事实。 虽然市面上有着很多优秀的AI著作,但自己学起强化学习算法仍然是一团浆糊。作为一个科技小编,其实我清楚我的问题出在哪里。就像学游泳,只学理论而不下水,永远学不会。 只懂原理而不进行编程训练,那永远也别想学会强化学习算法! 淦!道理说的头头是道,可如何动手,去哪动手? 问题就出在这里。市面上大部分强化学习资料的重心用在了描述算法原理上,

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