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1 (p1): 第1章 Python与机器学习
2 (p1-1): 1.1 scikit-learn模块库
3 (p1-1-1): 1.1.1 scikit-learn的缺点
4 (p1-1-2): 1.1.2 scikit-learn算法模块
5 (p1-1-3): 1.1.3 scikit-learn六大功能
8 (p1-2): 1.2 开发环境搭建
8 (p1-2-1): 1.2.1 AI领域的标准编程语言：Python
9 (p1-2-2): 1.2.2 zwPython：难度降低90％，性能提高10倍
11 (p1-2-3): 1.2.3 “零对象”编程模式
12 (p1-2-4): 1.2.4 开发平台搭建
12 (p1-2-5): 1.2.5 程序目录结构
13 (p1-2-5-1): 案例1-1：重点模块版本测试
17 (p1-2-6): 1.3 机器学习：从忘却开始
20 (p1-2-7): 1.4 学习路线图
21 (p2): 第2章 机器学习编程入门
21 (p2-1): 2.1 经典机器学习算法
22 (p2-2): 2.2 经典爱丽丝
24 (p2-2-1): 案例2-1：经典爱丽丝
26 (p2-2-2): 案例2-2：爱丽丝进化与文本矢量化
28 (p2-3): 2.3 机器学习算法流程
28 (p2-4): 2.4 机器学习数据集
29 (p2-4-1): 案例2-3：爱丽丝分解
33 (p2-5): 2.5 数据切割函数
34 (p2-6): 2.6 线性回归算法
35 (p2-6-1): 案例2-4：爱丽丝回归
40 (p3): 第3章 金融数据的预处理
40 (p3-1): 3.1 至简归一法
41 (p3-1-1): 案例3-1：麻烦的外汇数据
45 (p3-1-2): 案例3-2：尴尬的日元
49 (p3-1-3): 案例3-3：凶残的比特币
51 (p3-2): 3.2 股票池与Rebase
51 (p3-2-1): 3.2.1 股票池
52 (p3-2-2): 3.2.2 Rebase与归一化
53 (p3-2-2-1): 案例3-4：股票池Rebase归一化
57 (p3-3): 3.3 金融数据切割
58 (p3-3-1): 案例3-5：当上证遇到机器学习
63 (p3-4): 3.4 preprocessing模块
65 (p3-4-1): 案例3-6：比特币与标准化
69 (p3-4-2): 案例3-7：比特币与归一化
72 (p4): 第4章 机器学习快速入门
72 (p4-1): 4.1 回归算法
73 (p4-2): 4.2 LR线性回归模型
76 (p4-2-1): 案例4-1：上证指数之LR回归事件
81 (p4-3): 4.3 常用评测指标
83 (p4-4): 4.4 多项式回归
83 (p4-4-1): 案例4-2：上证指数的多项式故事
86 (p4-4-2): 案例4-3：预测比特币价格
87 (p4-5): 4.5 逻辑回归算法模型
88 (p4-5-1): 案例4-4：上证指数预测逻辑回归版
96 (p5): 第5章 模型验证优化
96 (p5-1): 5.1 交叉验证评估器
98 (p5-1-1): 案例5-1：交叉验证
101 (p5-2): 5.2 交叉验证评分
101 (p5-2-1): 案例5-2：交叉验证评分
103 (p6): 第6章 决策树
103 (p6-1): 6.1 决策树算法
105 (p6-1-1): 6.1.1 ID3算法与C4.5算法
106 (p6-1-2): 6.1.2 常用决策树算法
107 (p6-1-3): 6.1.3 sklearn内置决策树算法
109 (p6-2): 6.2 决策树回归函数
110 (p6-2-1): 案例6-1：决策树回归算法
115 (p6-3): 6.3 决策树分类函数
116 (p6-3-1): 案例6-2：决策树分类算法
121 (p6-4): 6.4 GBDT算法
122 (p6-5): 6.5 迭代决策树函数
123 (p6-5-1): 案例6-3：GBDT回归算法
128 (p6-5-2): 案例6-4：GBDT分类算法
133 (p7): 第7章 随机森林算法和极端随机树算法
135 (p7-1): 7.1 随机森林函数
137 (p7-2): 7.2 决策树测试框架
138 (p7-2-1): 案例7-1：RF回归算法大测试
140 (p7-3): 7.3 决策树测试函数
142 (p7-3-1): 案例7-2：上证的RF回归频道
146 (p7-3-2): 案例7-3：当比特币碰到RF回归算法
147 (p7-3-3): 案例7-4：上证和RF分类算法
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