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《机器学习》升级版IV,从理论到实践2017年6月价值899

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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
开课时间:
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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