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Python机器学习算法 升级版课程

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  • TA的每日心情
    开心
    2018-9-6 18:52
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    发表于 2017-4-18 23:54:07 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法,以及每种算法的示例和代码实现(Python)、如何做算法的参数调试、机器学习算法的应用场景介绍等。

    【课程内容】

    数学基础1 - 数学分析

    • 机器学习的角度看数学
    • 复习数学分析
    • 直观解释常数e
    • 导数/梯度与SGD
    • Taylor展式
    • 凸函数
    • 概率论基础
    • 古典概型
    • 贝叶斯公式
    • 常见概率分布

    数学基础2 - 数理统计与参数估计

    • 统计量
    • 期望/方差/偏度/峰度
    • 协方差(矩阵)和相关系数
    • 独立和不相关
    • 大数定律
    • 中心极限定理
    • 中心矩/原点矩/矩估计
    • 深刻理解最大似然估计
    • 过拟合的数学原理
    • 偏差方差二难

    数学基础3 - 矩阵和线性代数

    • 线性代数是有用的:以SVD为例
    • 马尔科夫模型和矩阵乘法、状态转移矩阵
    • 矩阵和向量组
    • 特征值和特征向量
    • 对称阵、正交阵、正定阵
    • 数据白化及其应用
    • 向量对向量求导
    • 标量对向量求导
    • 标量对矩阵求导

    数学基础4 - 凸优化

    • 凸集的严格数学表达
    • 凸集保凸运算
    • 分割超平面/支撑超平面
    • 凸函数/上境图
    • Jensen不等式
    • Fenchel不等式
    • K-L散度
    • 凸优化
    • 共轭函数和对偶函数
    • 鞍点解释
    • 用对偶方法求解最小二乘问题
    • 强对偶KKT条件

    Python基础及其数学库的使用

    • 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm
    • Python基础:列表/元组/字典/类/文件
    • numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
    • 典型图像处理

    Python基础及其机器学习库的使用

    • scikit-learn的介绍和典型使用
    • 损失函数的绘制
    • 多种数学曲线
    • 多项式拟合
    • 股票数据分析、卷积、(指数)移动平均线

    回归

    • 线性回归
    • 高斯分布
    • Logistic回归
    • 最大似然估计
    • 梯度下降算法:BGD与SGD
    • 特征选择与过拟合

    回归实践

    • 机器学习sklearn库介绍
    • Ridge回归、LASSO
    • Logistic/Softmax回归
    • 回归代码实现和调参
    • 交叉验证
    • 数据可视化

    决策树和随机森林

    • 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
    • 最大似然估计与最大熵模型
    • ID3、C4.5、CART详解
    • 决策树的评价
    • 预剪枝和后剪枝
    • Bagging
    • 随机森林

    随机森林实践

    • 手写随机森林实践
    • 调用开源库函数完成随机森林
    • 数据结构的综合使用
    • gini系数

    提升

    • 提升为什么有效
    • Adaboost算法
    • 加法模型与指数损失
    • 梯度提升决策树GBDT

    XGBoost

    • 自己动手实现GBDT
    • XGBoost库介绍
    • Taylor展式与学习算法
    • KAGGLE简介
    • 泰坦尼克乘客存活率估计

    SVM

    • 线性可分支持向量机
    • 软间隔的改进
    • 损失函数的理解
    • 核函数的原理和选择
    • SMO算法
    • 支持向量回归SVR

    SVM实践

    • libSVM代码库介绍
    • 原始数据和特征提取
    • 调用开源库函数完成SVM
    • SVR用于时间序列曲线预测
    • SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较

    聚类

    • 各种相似度度量及其相互关系
    • Jaccard相似度和准确率、召回率
    • Pearson相关系数与余弦相似度
    • K-means与K-Medoids及变种
    • AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
    • 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
    • 谱聚类SC
    • 聚类评价和结果指标

    聚类实践

    • K-Means++算法原理和实现
    • 向量量化VQ及图像近似
    • 并查集的实践应用
    • 密度聚类的代码实现
    • 谱聚类用于图片分割

    EM算法

    • 最大似然估计
    • Jensen不等式
    • 朴素理解EM算法
    • 精确推导EM算法
    • EM算法的深入理解
    • 混合高斯分布
    • 主题模型pLSA

    EM算法实践

    • 多元高斯分布的EM实现
    • 分类结果的数据可视化
    • EM与聚类的比较
    • Dirichlet过程EM
    • 三维及等高线等图件的绘制
    • 主题模型pLSA与EM算法

    贝叶斯网络

    • 朴素贝叶斯
    • 贝叶斯网络的表达
    • 条件概率表参数个数分析
    • 马尔科夫模型
    • D-separation
    • 条件独立的三种类型
    • Markov Blanket
    • 混合(离散+连续)网络:线性高斯模型
    • Chow-Liu算法:最大权生成树MSWT

    朴素贝叶斯实践

    • GaussianNB
    • MultinomialNB
    • BernoulliNB
    • 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
    • 朴素贝叶斯用于路透社新闻文本分类

    主题模型LDA

    • 贝叶斯学派的模型认识
    • 共轭先验分布
    • Dirichlet分布
    • Laplace平滑
    • Gibbs采样详解

    LDA实践

    • 网络爬虫的原理和代码实现
    • 停止词和高频词
    • 动手自己实现LDA
    • LDA开源包的使用和过程分析
    • Metropolis-Hastings算法
    • MCMC
    • LDA与word2vec的比较

    隐马尔科夫模型HMM

    • 概率计算问题
    • 前向/后向算法
    • HMM的参数学习
    • Baum-Welch算法详解
    • Viterbi算法详解

    HMM实践

    • 动手自己实现HMM用于中文分词
    • 多个语言分词开源包的使用和过程分析
    • 文件数据格式UFT-8、Unicode
    • 停止词和标点符号对分词的影响
    • 前向后向算法计算概率溢出的解决方案
    • 发现新词和分词效果分析
    • 高斯混合模型HMM
    • GMM-HMM用于股票数据特征提取

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    wuti123 + 5 很给力!
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  • TA的每日心情
    开心
    17 小时前
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    发表于 2017-4-20 18:24:44 | 显示全部楼层
    啥也不说了,楼主就是给力!
  • TA的每日心情
    擦汗
    14 小时前
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    发表于 2017-4-20 18:34:29 | 显示全部楼层
    不错,又占了一个沙发!
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    发表于 2017-4-20 18:34:57 | 显示全部楼层
    楼主就是给力
  • TA的每日心情

    11 小时前
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    发表于 2017-4-20 18:47:45 | 显示全部楼层
    ddddddddddddddddd
  • TA的每日心情
    开心
    4 小时前
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    发表于 2017-4-20 19:00:07 | 显示全部楼层
    看帖看完了至少要顶一下,还可以加入到淘帖哦!
  • TA的每日心情
    慵懒
    11 小时前
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    发表于 2017-4-20 19:12:18 | 显示全部楼层
    多谢分享了啊,感谢
  • TA的每日心情
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    发表于 2017-4-20 19:43:34 | 显示全部楼层
    看了LZ的帖子,我只想说一句很好很强大!
  • TA的每日心情
    开心
    11 小时前
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    发表于 2017-4-20 19:44:03 | 显示全部楼层
    果断回帖,如果沉了就是我弄沉的很有成就感
  • TA的每日心情

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    分享达人论坛元老灌水之王老司机腰缠万贯活跃会员

    发表于 2017-4-20 19:51:59 | 显示全部楼层
    啥也不说了,楼主就是给力!

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