Python机器学习课程（代码与教程）

作者 | machinelearningmindset 

编译 | Xiaowen

github:

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course

目录

• 简介

• 目的

• 机器学习

• 机器学习基础

• 监督学习

• 非监督学习

• 深度学习

  
  

简介

这个项目的目的是提供一个全面但简单的用python完成机器学习的教程。

目的

机器学习作为人工智能的一种工具，是应用最广泛的科学领域之一。大量关于机器学习的文献已经发表。本项目的目的是通过提供一系列使用python的简单而全面的教程来帮助读者学习机器学习。在这个项目中，我们使用许多不同的机器学习框架 (如Scikit-Learning) 构建我们的教程。在本项目中，你将了解：

• 机器学习的定义

• 开始和发展趋势

• 机器学习的分类和子类

• 机器学习中最常用的算法，以及如何实现这些算法

01

机器学习基础

1. 线性回归

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/overview/linear_regression  

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/overview/linear-regression.rst

2. 过拟合/欠拟合

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/overview/overfitting  

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/overview/overfitting.rst

3. 正则化

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/overview/regularization

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/overview/regularization.rst

4. 交叉验证

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/overview/cross-validation

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/overview/crossvalidation.rst

02

监督学习

1. 决策树

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/supervised/DecisionTree/decisiontrees.py

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/supervised/decisiontrees.rst

2. K近邻

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/supervised/KNN/knn.py

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/supervised/knn.rst

3. 朴素贝叶斯

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/supervised/Naive_Bayes

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/supervised/bayes.rst

4. 逻辑回归

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/supervised/Logistic_Regression/logistic_ex1.py

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/supervised/logistic_regression.rst

5. 支持向量机

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/supervised/Linear_SVM/linear_svm.py

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/supervised/linear_SVM.rst

03

无监督学习

1. 聚类

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/unsupervised/Clustering

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/unsupervised/clustering.rst

2. 主成分分析

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/unsupervised/PCA

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/unsupervised/pca.rst

04

深度学习

1. 神经网络概览

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/deep_learning/mlp

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/deep_learning/mlp.rst

2. 卷积神经网络

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/deep_learning/cnn

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/deep_learning/cnn.rst

3. 自编码器

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/deep_learning/autoencoder

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/deep_learning/autoencoder.rst

4. 循环神经网络

代码：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/docs/source/content/deep_learning/autoencoder.rst

教程：

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course/blob/master/code/deep_learning/rnn/rnn.ipynb

作者信息：

Creator: Machine Learning Mindset 

Supervisor: Amirsina Torfi 

Developers: Brendan Sherman*, James E Hopkins* , Zac Smith 

-END-

专 · 知

专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎登录www.zhuanzhi.ai，注册登录专知，获取更多AI知识资料！

欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程视频资料和与专家交流咨询！

请加专知小助手微信（扫一扫如下二维码添加），加入专知人工智能主题群，咨询技术商务合作~

专知《深度学习:算法到实战》课程全部完成！540+位同学在学习，现在报名，限时优惠！网易云课堂人工智能畅销榜首位！

点击“阅读原文”，了解报名专知《深度学习:算法到实战》课程