深度学习预备知识: 使用 Python 实做线性回归

这堂课是数据科学: 使用 Python 实作深度学习的先修课程,而且是机器学习相当重要的基础,想要学习好机器学习,先练好基本功吧!

想要学习使用 Python 实作深度学习/机器学习,这个课程讲师在课程说明有列出学习顺序课程。

繁體中文課程介紹

我将从这门课程中学到什么?

  • 推导和求解线性回归模型,并将其应用于数据科学问题
  • 在Python中编写自己版本的线性回归模型

规定为何?

  • 如何使用微积分获取导数
  • 基本Python 编程

课程说明

本课程教你如何使用在机器学习,数据科学与统计中的一种流行技术:线性回归。我们从根本上包含了理论:解决方案的推导,以及对现实世界问题的应用。我们向你展示如何在 Python 中编写自己的线性回归模块。

线性回归是你可以学习的最简单的机器学习模型,但是有很多深度,你会在未来几年回来使用它。这就是为什么它是一个伟大的介绍课程,如果你有兴趣在以下领域采取你的第一步:

  • 深度学习
  • 机器学习
  • 数据科学
  • 统计

在第一部分中,我将向你展示如何使用1-D线性回归证明摩尔定律是真的。

你说什么?摩尔定律是非线性的?

你是对的!我将告诉你线性回归如何仍然可以被应用。

在下一节中,我们将把1-D线性回归扩展到任何维度的线性回归 – 换句话说,如何创建一个可以从多个输入学习的机器学习模型。

我们将应用多维线性回归给予患者的年龄和体重去预测他/她们的血液收缩压。

最后,我们将讨论一些在运行数据分析时需要注意的实际机器学习问题,例如一般化( generalization ),过拟合( overfitting ),火车测试(train-test)拆分等等

本课程不需要任何外部材料。所有需要的东西(Python和一些Python程序库)都可以免费获得。

如果你是一个程序员,并且你想透过学习数据科学来提高你的编程能力,那么这门课程是为你设计的。如果你有技术或数学背景,并且想知道如何应用你的技能成为软件工程师或“骇客”,本课程可能是有用的。

本课程重点介绍“如何建造和理解”,而不仅仅是“如何使用”。任何人都可以在阅读一些文档后的15分钟内学会如何使用 API。这不是关于“记住事实”,而是关于透过实验“让自己理解”。它将教你如何将模型内部中发生了什么事可视化。如果你想要的不仅仅是肤浅地看机器学习模型,这个课程是为你设计的。

注记:

所有这个课程的代码可以从我的github /lazyprogrammer / machine_learning_examples目录下:linear_regression_class 下载

确定你总是使用 “git pull ”,所以你会有最新的版本!

你已经具备困难的前提条件/知识:

  • 微积分
  • 线性代数
  • 机率
  • Python 编程 : if/else, loops, lists, dicts, sets
  • Numpy 编程 : 矩阵和矢量操作,加载一个 CSV 文件

小技巧(为了完成课程):

  • 使用 2x 倍速观看
  • 采取手写笔记。这将大大提高您保留信息的能力。
  • 在讨论板上提出很多问题。越多越好!
  • 意识到大多数练习需要几天或几周才能完成。

有用的课程顺序

目标受众为何?

  • 对数据科学,机器学习,统计和人工智能感兴趣的人
  • 想要一个对这个主题简单介绍的数据科学新鲜人
  • 希望透过进入技术的趋势领域,数据科学,提升他/她们的职业生涯
  • 自学的程序员想要提高自己的计算机科学理论技能
  • 想要了解统计数据最常用算法之一背后的理论基础的分析专家

讲师简介 

Lazy Programmer Inc. 数据科学家和大数据工程师

我是一名数据科学家、大数据工程师和全端软件工程师。

我有电脑工程的硕士,专长为机器学习和模式辨识。

我曾在网络广告和数字媒体企业担任过数据科学家和大数据工程师,围绕所谓的数据建构各种高流量的 web 服务。我曾经使用 Hadoop / Pig / MapReduce 创建新的大数据管道,也曾创建机器学习模型来预测点击率,使用线性回归、Bayesian Bandits 和协同过滤 ( collaborative filtering )创建新闻推荐系统,并使用A / B测试验证结果。

我曾在大学部与研究所教授数据科学、统计学、机器学习、算法、微积分、电脑图学和物理学,任职的学校如哥伦比亚大学、纽约大学、Hunter 学院和 The New School。

有多家企业已从我的 Web 编程专业知识中受益。我做所有的后端(服务器)、前端(HTML / JS / CSS)和运营/布署工作。 我使用的技术包含:Python、Ruby / Rails、PHP、Bootstrap、jQuery(Javascript)、Backbone 和  Angular。至于保存/数据库,我采用 MySQL、Postgres、Redis、MongoDB等。

英文字幕:有

  • 想要了解如何将英文字幕自动翻译成中文? 请参考这篇 How-To

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