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2017年3月14日开课6月份结束 价值899 资料齐全-小象
2017年3月14日，共24次课，每次2小时$ P r% i" \5 a5 {0 X% Z* M$ C
升级版IV的内容特色：
1. 拒绝简单的“调包”——增加3次“机器学习的角度看数学”和3次“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。
2. 增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。
3. 强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。
4. 阐述机器学习原理，提供配套源码和数据；确保“懂推导，会实现”。! t/ {' ^( @( s" C8 U: w+ l4 ~
5. 删去过于晦涩的公式推导，代之以直观解释，增强感性理解。
6. 重视项目实践(如工业实践、Kaggle等)，重视落地。
7. 对比不同的特征选择带来的预测效果差异。! h. B) t) ?: q1 ~5 O a, Y6 {8 i
8. 思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。
9. 涉及和讲解的部分Python库有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn，涉及的其他“小”库在课程的实践环节会逐一讲解。. v) j( O; [6 `
10. 每个算法模块按照“原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库”的顺序，切实做到“顶天立地”。4 F5 y5 Y+ z! s4 a# m7 v+ V
课程大纲：
第一课：机器学习的数学基础1 - 数学分析6 a0 K, W+ i A- e8 p' r0 }4 D9 D
! h, n1 O: l( M( j+ I
1. 机器学习的一般方法和横向比较
2. 数学是有用的：以SVD为例& U, @. b( r! t1 F; D
3. 机器学习的角度看数学
4. 复习数学分析
5. 直观解释常数e$ d& p1 \, X" }0 v
6. 导数/梯度
7. 随机梯度下降
8. Taylor展式的落地应用' n# b- {4 a( l1 Q7 q
9. gini系数
10. 凸函数9 ^! F+ T# F* G: L. W$ U- N
11. Jensen不等式3 f3 d4 L O7 d4 h5 }3 y3 u7 [- [
12. 组合数与信息熵的关系
: o& P. C% ]5 t9 x
第二课：机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
1. 概率论基础- S, E- K/ e+ G6 P2 v* g
2. 古典概型% I, h, F) m; M% B; C5 J5 Q
3. 贝叶斯公式& W$ w! y+ Y! e
4. 先验分布/后验分布/共轭分布- H+ k% ?, u1 `1 U) ?5 V2 F2 Y
5. 常见概率分布
6. 泊松分布和指数分布的物理意义' S. c+ j; Z u7 c7 T( \, t
7. 协方差(矩阵)和相关系数 k) {6 x$ E+ g! {# q
8. 独立和不相关
9. 大数定律和中心极限定理的实践意义
10.深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP
11.过拟合的数学原理与解决方案
7 d1 S& S: G( O
第三课：机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数
1. 线性代数在数学科学中的地位% p/ {4 T+ d& }
2. 马尔科夫模型4 r" a3 j2 k3 W7 ~: u7 {+ Z% J
3. 矩阵乘法的直观表达
4. 状态转移矩阵6 g7 O* y, E9 g+ _5 H) M+ c3 Z+ s
5. 矩阵和向量组. y' O# k, ?1 q; n% f' x6 l% I6 X) v
6. 特征向量的思考和实践计算' m- ~( w, W5 G
7. QR分解% N9 F0 [# F. ]9 {9 F
8. 对称阵、正交阵、正定阵$ D2 C& n4 M$ r) ]5 c& M* H
9. 数据白化及其应用6 V. `5 o6 Y9 ~/ @- p9 l, _
10.向量对向量求导0 I9 M# C0 I6 T* N) J, q% b
11.标量对向量求导
12.标量对矩阵求导
第四课：Python基础1 - Python及其数学库
1. 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm1 ^. e5 i! O& w0 \- ]$ G' q# M
2. Python基础：列表/元组/字典/类/文件
3. Taylor展式的代码实现0 P& H9 O8 t) z- m' Q) }$ l
4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用, ?( Q m( e# q" n
5. 多元高斯分布
6. 泊松分布、幂律分布
7. 典型图像处理, W+ o0 R; \4 A, H) B6 m
5 A/ g. }/ i1 X$ K
第五课：Python基础2 - 机器学习库3 \: X* u3 `9 y# b9 {/ l5 E
1. scikit-learn的介绍和典型使用# D$ Q2 p9 c9 h' S4 u% m* h
2. 损失函数的绘制5 P! e9 v9 X, r2 ^6 I7 A
3. 多种数学曲线
4. 多项式拟合
5. 快速傅里叶变换FFT
6. 奇异值分解SVD: t* \4 D$ @: e( y
7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络0 m5 B9 ^ N. t0 B, c
8. 卷积与(指数)移动平均线
9. 股票数据分析
第六课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择
; ]1 X0 F! y3 H9 z" Y
1. 实际生产问题中算法和特征的关系
2. 股票数据的特征提取和应用
3. 一致性检验# X# \' \% D% K) k
4. 缺失数据的处理
5. 环境数据异常检测和分析- z( c" }9 l5 W# e) P3 D% g
6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用
第七课： 回归
0 m6 G3 N4 P$ S9 M
1. 线性回归+ c% _& n& R+ h+ m7 B
2. Logistic/Softmax回归
3. 广义线性回归
4. L1/L2正则化
5. Ridge与LASSO& X3 y% j3 `; o
6. Elastic Net8 H5 ^0 F3 e' O6 W
7. 梯度下降算法：BGD与SGD, e' L6 a8 o* L
8. 特征选择与过拟合6 D) i; V* \, e3 f% A
9. Softmax回归的概念源头
10.最大熵模型
11.K-L散度2 u9 C# B6 @3 B% R* z0 @
0 b6 A8 l! h0 l& @
第八课：回归实践
1. 机器学习sklearn库介绍
2. 回归代码实现和调参/ |2 c4 Y) F; r! o! T2 \
3. Ridge回归/LASSO/Elastic Net3 g5 |+ g, L9 a0 V
4. Logistic/Softmax回归- C; q- B* u! y$ o' B' l
5. 广告投入与销售额回归分析
6. 鸢尾花数据集的分类" Q$ j$ J: q" @; q: x: p4 Q5 p* W" a
7. 回归代码实现和调参+ A0 D$ L' t4 s1 z, Q
8. 交叉验证
9. 数据可视化9 m {9 F( e6 n, L, [
" z) a7 l5 t# f4 @+ `( h% B3 q
第九课：决策树和随机森林
1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息: o q/ Z! s& R& }& J
2. 最大似然估计与最大熵模型9 @0 X2 [: F1 [# f$ T: ~/ a
3. ID3、C4.5、CART详解: Z6 T2 a- \! Z3 J1 t$ i0 z8 N
4. 决策树的正则化
5. 预剪枝和后剪枝
6. Bagging; U @6 s% \! O/ c6 a
7. 随机森林+ I) A- P3 n$ |
8. 不平衡数据集的处理: a2 ?& P- D" o( T
9. 利用随机森林做特征选择/ T5 g6 a' [# j4 `: c
10. 使用随机森林计算样本相似度. \# v7 b; h3 ^# T
第十课：随机森林实践
1. 随机森林与特征选择
2. 决策树应用于回归: [& W8 h- w0 l; i1 l; {5 ^
3. 多标记的决策树回归) D% H! M5 E" m1 y! P" d m7 A* V+ S
4. 决策树和随机森林的可视化( a4 G" L- o" A8 j) R. q# ?
5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类- _% z; x0 N6 G% A6 }
. v3 j* q: Y5 s( U+ X$ k* X
第十一课：提升
# ]2 P/ n4 y: a% `: H4 T" W# m- P
1. 提升为什么有效7 ~. D' o% V5 [* S( x
2. Adaboost算法; {: {: t7 H, w, n% S( I" c6 M9 S
3. 加法模型与指数损失 Z% e. S1 m& l9 H4 Q. \$ N4 W
4. 梯度提升决策树GBDT& q0 R0 V; ^: I% c8 e% m/ T& ^
5. XGBoost算法详解& R0 l! k- b5 p1 l4 y
V7 H1 [$ B6 W2 _+ W5 ?# B' v1 p
第十二课：XGBoost实践& V( F" i0 Q8 X, k7 z- G( B
1. 自己动手实现GBDT
2. XGBoost库介绍: V& R2 X+ P, ?* `3 ]8 y
3. Taylor展式与学习算法
4. KAGGLE简介! F& A+ ?& C" C! o
5. 泰坦尼克乘客存活率估计
& {! P3 O! X* U6 B" {2 w1 L
第十三课：SVM
* ]7 O1 h7 f4 s1 H/ d
1. 线性可分支持向量机5 V S' P' V @5 _' X N" x, G
2. 软间隔的改进
3. 损失函数的理解
4. 核函数的原理和选择2 O, i9 b# a/ E% F6 n
5. SMO算法
6. 支持向量回归SVR
第十四课：SVM实践
D+ ~9 y- b( a! l
1. libSVM代码库介绍
2. 原始数据和特征提取" t" p) D5 }; m$ B) W Q4 p
3. 调用开源库函数完成SVM
4. 葡萄酒数据分类
5. 数字图像的手写体识别* a; y+ t+ V; [" x9 w: Y, P Y# X2 h- u1 J
6. SVR用于时间序列曲线预测! L+ w4 r* }3 n7 ^5 {+ ]* h: S
7. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较& T) c8 R' R: E) j9 S7 K& M
第十五课：聚类) B: r' V9 L2 S% R) ^0 a
6 i+ E# Z3 D* x9 C, p4 ?2 L; d, g
1. 各种相似度度量及其相互关系2 C' J5 m1 F5 L( H! X
2. Jaccard相似度和准确率、召回率, ]$ [+ }, Z2 @. d9 ~: I5 S' O4 O
3. Pearson相关系数与余弦相似度: H$ r( ^8 v4 @
4. K-means与K-Medoids及变种3 t' r2 H1 O- [+ G) _
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用- n- Y4 k7 A% p D$ @
6. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)5 }7 K( B$ p8 z
7. 谱聚类SC
8. 聚类评价和结果指标$ r/ R! c" e g" o2 U8 u* Y7 _/ J
第十六课：聚类实践
1. K-Means++算法原理和实现
2. 向量量化VQ及图像近似
3. 并查集的实践应用. y( m0 X" j$ V0 C3 S: R4 s
4. 密度聚类的代码实现
5. 谱聚类用于图片分割! W5 B5 X4 x/ ~( s1 z5 @5 o7 f {0 {
第十七课：EM算法
" e' W- c! _, f4 M1 R. z
1. 最大似然估计$ e0 _" N0 z; @
2. Jensen不等式- C5 b+ w/ @- g) ~+ L
3. 朴素理解EM算法5 E" Y, d6 @' Y6 j2 V
4. 精确推导EM算法
5. EM算法的深入理解
6. 混合高斯分布
7. 主题模型pLSA+ J2 P4 P8 _- T, O a0 u2 J, L# T
3 K* Y% V7 l" D. S5 Z8 u$ X" z8 y
第十八课：EM算法实践7 b% s1 ?: N* ^, s" g1 t
8 y) a( Y, M, f- N+ X, w
1. 多元高斯分布的EM实现7 J7 _8 z. L, n* ?5 [1 _$ i" K0 i
2. 分类结果的数据可视化
3. EM与聚类的比较+ S T9 K, l/ h& n
4. Dirichlet过程EM. E2 V) d; x8 s6 D, Z. E: R( B: W
5. 三维及等高线等图件的绘制
6. 主题模型pLSA与EM算法
第十九课：贝叶斯网络
1. 朴素贝叶斯
2. 贝叶斯网络的表达
3. 条件概率表参数个数分析
4. 马尔科夫模型8 h: Z/ d5 o# G' |, u
5. D-separation5 ?9 ^$ h! Y% A, Y' R1 {$ B5 R+ _
6. 条件独立的三种类型7 X* S" l. `1 @4 Y( I
7. Markov Blanket
8. 混合(离散+连续)网络：线性高斯模型8 S& e) ?$ z5 ]
9. Chow-Liu算法：最大权生成树MSWT
第二十课：朴素贝叶斯实践
1. GaussianNB
2. MultinomialNB
3. BernoulliNB& F" v* m" [ C# m% O
4. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
5. 朴素贝叶斯用于18000+篇新闻文本的分类
8 ?. W- x% M* K; \+ D# Z. i
第二十一课：主题模型LDA- O* v9 o& s6 c# m- l
1. 贝叶斯学派的模型认识! w7 p- b1 C# ~' [$ f% t
2. 共轭先验分布, l8 l3 ~1 K7 y) v/ F& k8 h
3. Dirichlet分布0 `1 T' p3 Z8 M; a! S5 a
4. Laplace平滑/ L2 v0 a* h* l4 d0 i
5. Gibbs采样详解3 v d- u. T! S
第二十二课：LDA实践
1. 网络爬虫的原理和代码实现7 }: l9 k; _ I, C. q. [$ X' r
2. 停止词和高频词
3. 动手自己实现LDA% Z. i' { d, d3 h \2 M3 a! G
4. LDA开源包的使用和过程分析4 ?" F( l! f3 [! m2 D
5. Metropolis-Hastings算法
6. MCMC
7. LDA与word2vec的比较
3 P! V, S$ h: v* V) j2 n
第二十三课：隐马尔科夫模型HMM
- ^/ h2 h; n- X/ D8 B T) c9 S4 V
1. 概率计算问题, Y7 d( N. S# D9 |3 K
2. 前向/后向算法5 ?0 t9 b \/ G) G- w8 W
3. HMM的参数学习7 l3 {* X, g" X+ e9 M8 _* ~
4. Baum-Welch算法详解4 `) C: f0 l1 d: `
5. Viterbi算法详解& [ l/ Y4 C+ b+ K
6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较/ g, V: A4 `9 T- g
* S4 g, N G" i6 J3 t
第二十四课：HMM实践
1. 动手自己实现HMM用于中文分词
2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析# J" { q- E+ e1 Y1 w
3. 文件数据格式UFT-8、Unicode' w7 Z9 [8 G; O) ^7 T: A
4. 停止词和标点符号对分词的影响* Y' Z1 v* P; @8 ?2 s6 y
5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案; o: } s' d2 T* Y u; q
6. 发现新词和分词效果分析
7. 高斯混合模型HMM
8. GMM-HMM用于股票数据特征提取 + z: K& E# l5 t: C3 ]
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发表于 2019-3-20 18:01
