升級版IV的內(nèi)容變化：
1. ?拒絕簡單的“調(diào)包”——增加3次“機器學(xué)習(xí)的角度看數(shù)學(xué)”和3次“Python數(shù)據(jù)清洗和特征提取”咖熟，提升學(xué)習(xí)深度杂腰、降低學(xué)習(xí)坡度昨悼。
2. ?增加網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理和編寫捣辆，從獲取數(shù)據(jù)開始换况，重視將實踐問題轉(zhuǎn)換成實際模型的能力，分享工作中的實際案例或Kaggle案例：廣告銷量分析厅各、環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測和分析镜撩、數(shù)字圖像手寫體識別、Titanic乘客存活率預(yù)測队塘、用戶-電影推薦袁梗、真實新聞組數(shù)據(jù)主題分析宜鸯、中文分詞、股票數(shù)據(jù)特征分析等遮怜。
3. ?強化矩陣運算淋袖、概率論、數(shù)理統(tǒng)計的知識運用锯梁，掌握機器學(xué)習(xí)根本即碗。
4. ?闡述機器學(xué)習(xí)原理，提供配套源碼和數(shù)據(jù)陌凳；確卑葑耍“懂推導(dǎo)，會實現(xiàn)”冯遂。
5. ?刪去過于晦澀的公式推導(dǎo)，代之以直觀解釋谒获，增強感性理解蛤肌。
6. ?重視項目實踐(如工業(yè)實踐、Kaggle等)批狱，重視落地裸准。
7. ?對比不同的特征選擇帶來的預(yù)測效果差異。
8. ?思考不同算法之間的區(qū)別和聯(lián)系赔硫，提高在實際工作中選擇算法的能力炒俱。
9. ?涉及和講解的部分Python庫有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn，涉及的其他“小”庫在課程的實踐環(huán)節(jié)會逐一講解爪膊。
10. ?每個算法模塊按照“原理講解->自己動手實現(xiàn)->使用已有機器學(xué)習(xí)庫”的順序权悟，切實做到“頂天立地”。
課程大綱
1推盛、機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)1 - 數(shù)學(xué)分析
機器學(xué)習(xí)的一般方法和橫向比較
數(shù)學(xué)是有用的：以SVD為例
機器學(xué)習(xí)的角度看數(shù)學(xué)
復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)分析
直觀解釋常數(shù)e
導(dǎo)數(shù)/梯度
隨機梯度下降
Taylor展式的落地應(yīng)用
gini系數(shù)
凸函數(shù)
Jensen不等式
組合數(shù)與信息熵的關(guān)系
2峦阁、機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2 - 概率論與貝葉斯先驗
概率論基礎(chǔ)
古典概型
貝葉斯公式
先驗分布/后驗分布/共軛分布
常見概率分布
泊松分布和指數(shù)分布的物理意義
協(xié)方差(矩陣)和相關(guān)系數(shù)
獨立和不相關(guān)
大數(shù)定律和中心極限定理的實踐意義
深刻理解最大似然估計MLE和最大后驗估計MAP
過擬合的數(shù)學(xué)原理與解決方案
3、機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)3 - 矩陣和線性代數(shù)
線性代數(shù)在數(shù)學(xué)科學(xué)中的地位
馬爾科夫模型
矩陣乘法的直觀表達
狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
矩陣和向量組
特征向量的思考和實踐計算
QR分解
對稱陣耘成、正交陣榔昔、正定陣
數(shù)據(jù)白化及其應(yīng)用
向量對向量求導(dǎo)
標量對向量求導(dǎo)
標量對矩陣求導(dǎo)
3、機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)3 - 數(shù)理統(tǒng)計與參數(shù)估計
統(tǒng)計量
期望/方差/偏度/峰度
中心矩/原點矩
矩估計
深刻理解最大似然估計
過擬合的數(shù)學(xué)原理與解決方案
最大后驗估計MAP
偏差方差二難
4瘪菌、Python基礎(chǔ)1 - Python及其數(shù)學(xué)庫
解釋器Python2.7與IDE：Anaconda/Pycharm
Python基礎(chǔ)：列表/元組/字典/類/文件
Taylor展式的代碼實現(xiàn)
numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用
多元高斯分布
泊松分布撒会、冪律分布
典型圖像處理
5、Python基礎(chǔ)2 - 機器學(xué)習(xí)庫
scikit-learn的介紹和典型使用
損失函數(shù)的繪制
多種數(shù)學(xué)曲線
多項式擬合
快速傅里葉變換FFT
奇異值分解SVD
Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網(wǎng)絡(luò)
卷積與(指數(shù))移動平均線
股票數(shù)據(jù)分析
6师妙、Python基礎(chǔ)3 - 數(shù)據(jù)清洗和特征選擇
實際生產(chǎn)問題中算法和特征的關(guān)系
股票數(shù)據(jù)的特征提取和應(yīng)用
一致性檢驗
缺失數(shù)據(jù)的處理
環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測和分析
模糊數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)校正方法诵肛、算法、應(yīng)用
7默穴、回歸
線性回歸
Logistic/Softmax回歸
廣義線性回歸
L1/L2正則化
Ridge與LASSO
Elastic Net
梯度下降算法：BGD與SGD
特征選擇與過擬合
Softmax回歸的概念源頭
最大熵模型
K-L散度
8曾掂、回歸實踐
機器學(xué)習(xí)sklearn庫介紹
回歸代碼實現(xiàn)和調(diào)參
Ridge回歸/LASSO/Elastic Net
Logistic/Softmax回歸
廣告投入與銷售額回歸分析
鳶尾花數(shù)據(jù)集的分類
回歸代碼實現(xiàn)和調(diào)參
交叉驗證
數(shù)據(jù)可視化
9惫谤、決策樹和隨機森林
熵、聯(lián)合熵珠洗、條件熵溜歪、KL散度、互信息
最大似然估計與最大熵模型
ID3许蓖、C4.5蝴猪、CART詳解
決策樹的正則化
預(yù)剪枝和后剪枝
Bagging
隨機森林
不平衡數(shù)據(jù)集的處理
利用隨機森林做特征選擇
使用隨機森林計算樣本相似度
10、隨機森林實踐
隨機森林與特征選擇
決策樹應(yīng)用于回歸
多標記的決策樹回歸
決策樹和隨機森林的可視化
葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹/隨機森林分類
11膊爪、提升
提升為什么有效
Adaboost算法
加法模型與指數(shù)損失
梯度提升決策樹GBDT
XGBoost算法詳解
12自阱、XGBoost實踐
自己動手實現(xiàn)GBDT
XGBoost庫介紹
Taylor展式與學(xué)習(xí)算法
KAGGLE簡介
泰坦尼克乘客存活率估計
13、SVM
線性可分支持向量機
軟間隔的改進
損失函數(shù)的理解
核函數(shù)的原理和選擇
SMO算法
支持向量回歸SVR
14米酬、SVM實踐
libSVM代碼庫介紹
原始數(shù)據(jù)和特征提取
調(diào)用開源庫函數(shù)完成SVM
葡萄酒數(shù)據(jù)分類
數(shù)字圖像的手寫體識別
SVR用于時間序列曲線預(yù)測
SVM沛豌、Logistic回歸、隨機森林三者的橫向比較
15赃额、聚類
各種相似度度量及其相互關(guān)系
Jaccard相似度和準確率加派、召回率
Pearson相關(guān)系數(shù)與余弦相似度
K-means與K-Medoids及變種
AP算法(Sci07)/LPA算法及其應(yīng)用
密度聚類DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
譜聚類SC
聚類評價和結(jié)果指標
16、聚類實踐
K-Means++算法原理和實現(xiàn)
向量量化VQ及圖像近似
并查集的實踐應(yīng)用
密度聚類的代碼實現(xiàn)
譜聚類用于圖片分割
17跳芳、EM算法
最大似然估計
Jensen不等式
樸素理解EM算法
精確推導(dǎo)EM算法
EM算法的深入理解
混合高斯分布
主題模型pLSA
18芍锦、EM算法實踐
多元高斯分布的EM實現(xiàn)
分類結(jié)果的數(shù)據(jù)可視化
EM與聚類的比較
Dirichlet過程EM
三維及等高線等圖件的繪制
主題模型pLSA與EM算法
19、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
樸素貝葉斯
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表達
條件概率表參數(shù)個數(shù)分析
馬爾科夫模型
D-separation
條件獨立的三種類型
Markov Blanket
混合(離散+連續(xù))網(wǎng)絡(luò)：線性高斯模型
Chow-Liu算法：最大權(quán)生成樹MSWT
20飞盆、樸素貝葉斯實踐
GaussianNB
MultinomialNB
BernoulliNB
樸素貝葉斯用于鳶尾花數(shù)據(jù)
樸素貝葉斯用于18000+篇新聞文本的分類
21娄琉、主題模型LDA
貝葉斯學(xué)派的模型認識
共軛先驗分布
Dirichlet分布
Laplace平滑
Gibbs采樣詳解
22、LDA實踐
網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理和代碼實現(xiàn)
停止詞和高頻詞
動手自己實現(xiàn)LDA
LDA開源包的使用和過程分析
Metropolis-Hastings算法
MCMC
LDA與word2vec的比較
23吓歇、隱馬爾科夫模型HMM
概率計算問題
前向/后向算法
HMM的參數(shù)學(xué)習(xí)
Baum-Welch算法詳解
Viterbi算法詳解
隱馬爾科夫模型的應(yīng)用優(yōu)劣比較
24孽水、HMM實踐
動手自己實現(xiàn)HMM用于中文分詞
多個語言分詞開源包的使用和過程分析
文件數(shù)據(jù)格式UFT-8、Unicode
停止詞和標點符號對分詞的影響
前向后向算法計算概率溢出的解決方案
發(fā)現(xiàn)新詞和分詞效果分析
高斯混合模型HMM
GMM-HMM用于股票數(shù)據(jù)特征提取
