动手学机器学习

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动手学机器学习课程

第三章 - 监督学习

• 动手学机器学习 KNN 算法: 配套代码
• 动手学机器学习决策树算法: 配套代码
  • 使用决策树对泰坦尼克号幸存者数据进行分类 : 配套代码
• 动手学机器学习逻辑回归算法: 配套代码
• 动手学机器学习线性回归算法: 配套代码
• 动手学机器学习支持向量机算法: 配套代码
• 动手学机器学习朴素贝叶斯算法: 配套代码
  • 朴素贝叶斯计算：建筑工人打喷嚏后患感冒的概率

第四章 - 集成学习

• 动手学机器学习随机森林算法: 配套代码
• 一文深入了解机器学习之集成学习
  • Adaboost 计算示例:配套代码
  • 一文读懂GBDT
  • Stacking 示例一（心脏）
  • Stacking 示例二（鸢尾花）

动手案例：Kaggle 房价预测中的集成技巧：实战与指南

第五章 - 聚类

• 动手学机器学习 Kmeans 聚类算法: 配套代码
• 动手学机器学习层次聚类算法
• 动手学机器学习：DBSCAN 密度聚类算法

第六章 - EM 算法

• 最大似然估计（MLE）简介.md
• 一文了解 EM 算法
• 一文了解 GMM 算法

第七章 - 特征工程

• 精通特征工程: 让数据真正为模型赋能
• 词袋模型（Bag of Words）介绍
• 时间序列数据及特征提取
• 数据探索-根据历史订单信息求RFM值：配套代码
  • 聚类-根据RFM值为用户分组画像
• GBDT特征提取：配套代码

第八章 - 模型评估

• 图解机器学习-模型评估方法与准则
• ROC & AUC 计算示例

其他资料

• 混淆矩阵评价指标
• 数学中希腊字母表

Kaggle入门：逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

Kaggle Titanic jupyter notebook

参考资料

上海交大 -《动手学机器学习》

• 第2章 机器学习的数学基础
• 第3章 k近邻算法
• 第4章 线性回归
• 第5章 机器学习的基本思想
• 第6章 逻辑斯谛回归
• 第7章 双线性模型
• 第8章 神经网络与多层感知机
• 第9章 卷积神经网络
• 第10章 循环神经网络
• 第11章 支持向量机
• 第12章 决策树
• 第13章 集成学习与梯度提升决策树
• 第14章 k均值聚类
• 第15章 主成分分析
• 第16章 概率图模型
• 第17章 EM算法
• 第18章 自动编码器

目录 sjtu-hands-on-ml 包含了课件和课后习题。

教学视频：上海交大张伟楠机器学习课程第1讲：机器学习简介I-哔哩哔哩

《精通特征工程》

配套代码：feature-engineering-book

极客时间 -《零基础实战机器学习》

极客时间

配套代码：let-us-machine-learning