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[『軟件編程』] 2017年最新Python機器學習升級版視頻教程

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  • TA的每日心情
    奮斗
    21 小時前
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    [LV.Master]伴壇終老

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    發表于 2017-12-21 15:31:50 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
    本課程特點是從數學層面推導最經典的機器學習算法,以及每種算法的示例和代碼實現(Python)、如何做算法的參數調試、以實際應用案例分析各種算法的選擇等。

    課程目錄:




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    第一課:機器學習的數學基礎1 - 數學分析
    1. 機器學習的一般方法和橫向比較
    2. 數學是有用的:以SVD為例
    3. 機器學習的角度看數學
    4. 復習數學分析
    5. 直觀解釋常數e
    6. 導數/梯度
    7. 隨機梯度下降
    8. Taylor展式的落地應用
    9. gini系數
    10. 凸函數
    11. Jensen不等式
    12. 組合數與信息熵的關系
    第二課:機器學習的數學基礎2 - 概率論與貝葉斯先驗
    1. 概率論基礎
    2. 古典概型
    3. 貝葉斯公式
    4. 先驗分布/后驗分布/共軛分布
    5. 常見概率分布
    6. 泊松分布和指數分布的物理意義
    7. 協方差(矩陣)和相關系數
    8. 獨立和不相關
    9. 大數定律和中心極限定理的實踐意義
    10. 深刻理解最大似然估計MLE和最大后驗估計MAP
    11. 過擬合的數學原理與解決方案
    第三課:機器學習的數學基礎3 - 矩陣和線性代數
    1. 線性代數在數學科學中的地位
    2. 馬爾科夫模型
    3. 矩陣乘法的直觀表達
    4. 狀態轉移矩陣
    5. 矩陣和向量組
    6. 特征向量的思考和實踐計算
    7. QR分解
    8. 對稱陣、正交陣、正定陣
    9. 數據白化及其應用
    10. 向量對向量求導
    11. 標量對向量求導
    12. 標量對矩陣求導
    第四課:Python基礎1 - Python及其數學庫
    1. 解釋器Python2.7與IDE:Anaconda/Pycharm
    2. Python基礎:列表/元組/字典/類/文件
    3. Taylor展式的代碼實現
    4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用
    5. 多元高斯分布
    6. 泊松分布、冪律分布
    7. 典型圖像處理
    8. 蝴蝶效應
    9. 分形與可視化
    第五課:Python基礎2 - 機器學習庫
    1. scikit-learn的介紹和典型使用
    2. 損失函數的繪制
    3. 多種數學曲線
    4. 多項式擬合
    5. 快速傅里葉變換FFT
    6. 奇異值分解SVD
    7. Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡
    8. 卷積與(指數)移動平均線
    9. 股票數據分析
    第六課:Python基礎3 - 數據清洗和特征選擇
    1. 實際生產問題中算法和特征的關系
    2. 股票數據的特征提取和應用
    3. 一致性檢驗
    4. 缺失數據的處理
    5. 環境數據異常檢測和分析
    6. 模糊數據查詢和數據校正方法、算法、應用
    7. 樸素貝葉斯用于鳶尾花數據
    8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
    9. 樸素貝葉斯用于18000+篇/Sogou新聞文本的分類
    第七課: 回歸
    1. 線性回歸
    2. Logistic/Softmax回歸
    3. 廣義線性回歸
    4. L1/L2正則化
    5. Ridge與LASSO
    6. Elastic Net
    7. 梯度下降算法:BGD與SGD
    8. 特征選擇與過擬合
    第八課:Logistic回歸
    1. Sigmoid函數的直觀解釋
    2. Softmax回歸的概念源頭
    3. Logistic/Softmax回歸
    4. 最大熵模型
    5. K-L散度
    6. 損失函數
    7. Softmax回歸的實現與調參
    第九課:回歸實踐
    1. 機器學習sklearn庫介紹
    2. 線性回歸代碼實現和調參
    3. Softmax回歸代碼實現和調參
    4. Ridge回歸/LASSO/Elastic Net
    5. Logistic/Softmax回歸
    6. 廣告投入與銷售額回歸分析
    7. 鳶尾花數據集的分類
    8. 交叉驗證
    9. 數據可視化
    第十課:決策樹和隨機森林
    1. 熵、聯合熵、條件熵、KL散度、互信息
    2. 最大似然估計與最大熵模型
    3. ID3、C4.5、CART詳解
    4. 決策樹的正則化
    5. 預剪枝和后剪枝
    6. Bagging
    7. 隨機森林
    8. 不平衡數據集的處理
    9. 利用隨機森林做特征選擇
    10. 使用隨機森林計算樣本相似度
    11. 數據異常值檢測
    第十一課:隨機森林實踐
    1. 隨機森林與特征選擇
    2. 決策樹應用于回歸
    3. 多標記的決策樹回歸
    4. 決策樹和隨機森林的可視化
    5. 葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類
    6. 波士頓房價預測
    第十二課:提升
    1. 提升為什么有效
    2. 梯度提升決策樹GBDT
    3. XGBoost算法詳解
    4. Adaboost算法
    5. 加法模型與指數損失
    第十三課:提升實踐
    1. Adaboost用于蘑菇數據分類
    2. Adaboost與隨機森林的比較
    3. XGBoost庫介紹
    4. Taylor展式與學習算法
    5. KAGGLE簡介
    6. 泰坦尼克乘客存活率估計
    第十四課:SVM
    1. 線性可分支持向量機
    2. 軟間隔的改進
    3. 損失函數的理解
    4. 核函數的原理和選擇
    5. SMO算法
    6. 支持向量回歸SVR
    第十五課:SVM實踐
    1. libSVM代碼庫介紹
    2. 原始數據和特征提取
    3. 葡萄酒數據分類
    4. 數字圖像的手寫體識別
    5. SVR用于時間序列曲線預測
    6. SVM、Logistic回歸、隨機森林三者的橫向比較
    第十六課:聚類(上)
    1. 各種相似度度量及其相互關系
    2. Jaccard相似度和準確率、召回率
    3. Pearson相關系數與余弦相似度
    4. K-means與K-Medoids及變種
    5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其應用
    第十七課:聚類(下)
    1. 密度聚類DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
    2. DensityPeak(Sci14)
    3. 譜聚類SC
    4. 聚類評價AMI/ARI/Silhouette
    5. LPA算法及其應用
    第十八課:聚類實踐
    1. K-Means++算法原理和實現
    2. 向量量化VQ及圖像近似
    3. 并查集的實踐應用
    4. 密度聚類的代碼實現
    5. 譜聚類用于圖片分割
    第十九課:EM算法
    1. 最大似然估計
    2. Jensen不等式
    3. 樸素理解EM算法
    4. 精確推導EM算法
    5. EM算法的深入理解
    6. 混合高斯分布
    7. 主題模型pLSA
    第二十課:EM算法實踐
    1. 多元高斯分布的EM實現
    2. 分類結果的數據可視化
    3. EM與聚類的比較
    4. Dirichlet過程EM
    5. 三維及等高線等圖件的繪制
    6. 主題模型pLSA與EM算法
    第二十一課:主題模型LDA
    1. 貝葉斯學派的模型認識
    2. Beta分布與二項分布
    3. 共軛先驗分布
    4. Dirichlet分布
    5. Laplace平滑
    6. Gibbs采樣詳解
    第二十二課:LDA實踐
    1. 網絡爬蟲的原理和代碼實現
    2. 停止詞和高頻詞
    3. 動手自己實現LDA
    4. LDA開源包的使用和過程分析
    5. Metropolis-Hastings算法
    6. MCMC
    7. LDA與word2vec的比較
    8. TextRank算法與實踐
    第二十三課:隱馬爾科夫模型HMM
    1. 概率計算問題
    2. 前向/后向算法
    3. HMM的參數學習
    4. Baum-Welch算法詳解
    5. Viterbi算法詳解
    6. 隱馬爾科夫模型的應用優劣比較
    第二十四課:HMM實踐
    1. 動手自己實現HMM用于中文分詞
    2. 多個語言分詞開源包的使用和過程分析
    3. 文件數據格式UFT-8、Unicode
    4. 停止詞和標點符號對分詞的影響
    5. 前向后向算法計算概率溢出的解決方案
    6. 發現新詞和分詞效果分析
    7. 高斯混合模型HMM
    8. GMM-HMM用于股票數據特征提取

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  • TA的每日心情

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    [LV.8]以壇為家I

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  • TA的每日心情
    開心
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    來合購真是沒錯,真多好東西!
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    發表于 2017-12-21 15:33:35 | 只看該作者
    看看是什么啊~~
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  • TA的每日心情

    2019-9-2 22:27
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情

    2019-11-1 10:03
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    發表于 2017-12-21 15:33:45 | 只看該作者
    非常不錯啊,感謝樓主無私的共享精神!
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