[综合教程] 最新某象学院第七期升级版机器学习视频教程

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凯恩之恕 发表于 2019-10-1 21:16:29 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
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  价值899元】最新小象学院第七期升级版机器学习课程视频教程下载。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、以实际应用案例分析各种算法的选择等。
  课程大纲:
  第一课:机器学习的数学基础1 - 数学分析
  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
  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
  6. 导数/梯度
  7. 随机梯度下降
  8. Taylor展式的落地应用
  9. gini系数
  10. 凸函数
  11. Jensen不等式
  12. 组合数与信息熵的关系
  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
  2. 古典概型
  3. 贝叶斯公式
  4. 先验分布/后验分布/共轭分布
  5. 常见概率分布
  6. 泊松分布和指数分布的物理意义
  7. 协方差(矩阵)和相关系数
  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
  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
  2. 马尔科夫模型
  3. 矩阵乘法的直观表达
  4. 状态转移矩阵
  5. 矩阵和向量组
  6. 特征向量的思考和实践计算
  7. QR分解
  8. 对称阵、正交阵、正定阵
  9. 数据白化及其应用
  10. 向量对向量求导
  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/Pycharm
  2. Python基础:列表/元组/字典/类/文件
  3. Taylor展式的代码实现
  4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
  5. 多元高斯分布
  6. 泊松分布、幂律分布
  7. 典型图像处理
  8. 蝴蝶效应
  9. 分形与可视化
  第五课:Python基础2 - 机器学习库
  1. scikit-learn的介绍和典型使用
  2. 损失函数的绘制
  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
  7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
  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. 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
  4. 缺失数据的处理
  5. 环境数据异常检测和分析
  6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用
  7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
  8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
  9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类
  第七课: 回归
  1. 线性回归
  2. Logistic/Softmax回归
  3. 广义线性回归
  4. L1/L2正则化
  5. Ridge与LASSO
  6. Elastic Net
  7. 梯度下降算法:BGD与SGD
  8. 特征选择与过拟合
  第八课:Logistic回归
  1. Sigmoid函数的直观解释
  2. Softmax回归的概念源头
  3. Logistic/Softmax回归
  4. 最大熵模型
  5. K-L散度
  6. 损失函数
  7. Softmax回归的实现与调参
  第九课:回归实践
  1. 机器学习sklearn库介绍
  2. 线性回归代码实现和调参
  3. Softmax回归代码实现和调参
  4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net
  5. Logistic/Softmax回归
  6. 广告投入与销售额回归分析
  7. 鸢尾花数据集的分类
  8. 交叉验证
  9. 数据可视化
  第十课:决策树和随机森林
  1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
  2. 最大似然估计与最大熵模型
  3. ID3、C4.5、CART详解
  4. 决策树的正则化
  5. 预剪枝和后剪枝
  6. Bagging
  7. 随机森林
  8. 不平衡数据集的处理
  9. 利用随机森林做特征选择
  10. 使用随机森林计算样本相似度
  11. 数据异常值检测
  第十一课: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
  3. 多标记的决策树回归
  4. 决策树和随机森林的可视化
  5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
  6. 波士顿房价预测
  第十二课:提升
  1. 提升为什么有效
  2. 梯度提升决策树GBDT
  3. XGBoost算法详解
  4. Adaboost算法
  5. 加法模型与指数损失
  第十三课:提升实践
  1. Adaboost用于蘑菇数据分类
  2. Adaboost与随机森林的比较
  3. XGBoost库介绍
  4. Taylor展式与学习算法
  5. KAGGLE简介
  6. 泰坦尼克乘客存活率估计
  第十四课:SVM
  1. 线性可分支持向量机
  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
  5. SMO算法
  6. 支持向量回归SVR
  第十五课:SVM实践
  1. libSVM代码库介绍
  2. 原始数据和特征提取
  3. 葡萄酒数据分类
  4. 数字图像的手写体识别
  5. SVR用于时间序列曲线预测
  6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
  第十六课:聚类(上)
  1. 各种相似度度量及其相互关系
  2. Jaccard相似度和准确率、召回率
  3. Pearson相关系数与余弦相似度
  4. K-means与K-Medoids及变种
  5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
  第十七课:聚类(下)
  1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
  2. DensityPeak(Sci14)
  3. 谱聚类SC
  4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette
  5. LPA算法及其应用
  第十八课: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
  4. 密度聚类的代码实现
  5. 谱聚类用于图片分割
  第十九课:EM算法
  1. 最大似然估计
  2. Jensen不等式
  3. 朴素理解EM算法
  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
  第二十课:EM算法实践
  1. 多元高斯分布的EM实现
  2. 分类结果的数据可视化
  3. EM与聚类的比较
  4. Dirichlet过程EM
  5. 三维及等高线等图件的绘制
  6. 主题模型pLSA与EM算法
  第二十一课:主题模型LDA
  1. 贝叶斯学派的模型认识
  2. Beta分布与二项分布
  3. 共轭先验分布
  4. Dirichlet分布
  5. Laplace平滑
  6. Gibbs采样详解
  第二十二课:LDA实践
  1. 网络爬虫的原理和代码实现
  2. 停止词和高频词
  3. 动手自己实现LDA
  4. LDA开源包的使用和过程分析
  5. Metropolis-Hastings算法
  6. MCMC
  7. LDA与word2vec的比较
  8. TextRank算法与实践
  第二十三课:隐马尔科夫模型HMM
  1. 概率计算问题
  2. 前向/后向算法
  3. HMM的参数学习
  4. Baum-Welch算法详解
  5. Viterbi算法详解
  6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较
  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
  3. 文件数据格式UFT-8、Unicode
  4. 停止词和标点符号对分词的影响
  5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案
  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
 

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