機(jī)器學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐升級(jí)版視頻教程下載

 

 

課程介紹：

此套機(jī)器學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐升級(jí)版視頻教程的特點(diǎn)是從數(shù)學(xué)層面推導(dǎo)最經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及每種算法的示例和代碼實(shí)現(xiàn)（Python）、如何做算法的參數(shù)調(diào)試、以實(shí)際應(yīng)用案例分析各種算法的選擇等。教程共二十四課時(shí)，從理論到實(shí)踐，由淺入深，逐步講解，很容易理解上手的一套機(jī)器學(xué)習(xí)教程。


機(jī)器學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐升級(jí)版視頻教程包括：視頻+代碼

 

機(jī)器學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐升級(jí)版視頻教程內(nèi)容特色：

      1.  拒絕簡(jiǎn)單的“調(diào)包”——增加3次“機(jī)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”，提升學(xué)習(xí)深度、降低學(xué)習(xí)坡度。
      2.  增加網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的原理和編寫(xiě)，從獲取數(shù)據(jù)開(kāi)始，重視將實(shí)踐問(wèn)題轉(zhuǎn)換成實(shí)際模型的能力，分享工作中的實(shí)際案例或Kaggle案例：廣告銷(xiāo)量分析、環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測(cè)和分析、數(shù)字圖像手寫(xiě)體識(shí)別、Titanic乘客存   活率預(yù)測(cè)、用戶-電影推薦、真實(shí)新聞組數(shù)據(jù)主題分析、中文分詞、股票數(shù)據(jù)特征分析等。
      3.  強(qiáng)化矩陣運(yùn)算、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)運(yùn)用，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)根本。
      4.  闡述機(jī)器學(xué)習(xí)原理，提供配套源碼和數(shù)據(jù)；確保“懂推導(dǎo)，會(huì)實(shí)現(xiàn)”。
      5.  刪去過(guò)于晦澀的公式推導(dǎo)，代之以直觀解釋，增強(qiáng)感性理解。
      6.  重視項(xiàng)目實(shí)踐(如工業(yè)實(shí)踐、Kaggle等)，重視落地。
      7.  對(duì)比不同的特征選擇帶來(lái)的預(yù)測(cè)效果差異。
      8.  思考不同算法之間的區(qū)別和聯(lián)系，提高在實(shí)際工作中選擇算法的能力。
      9.  涉及和講解的部分Python庫(kù)有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn，涉及的其他“小”庫(kù)在課程的實(shí)踐環(huán)節(jié)會(huì)逐一講解。
      10.  每個(gè)算法模塊按照“原理講解->自己動(dòng)手實(shí)現(xiàn)->使用已有機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)”的順序，切實(shí)做到“頂天立地”。


機(jī)器學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐升級(jí)版視頻教程目錄結(jié)構(gòu)介紹：

 

第一課：機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)1 - 數(shù)學(xué)分析

      1.  機(jī)器學(xué)習(xí)的一般方法和橫向比較
      2.  數(shù)學(xué)是有用的：以SVD為例
      3.  機(jī)器學(xué)習(xí)的角度看數(shù)學(xué)
      4.  復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)分析
      5.  直觀解釋常數(shù)e
      6.  導(dǎo)數(shù)/梯度
      7.  隨機(jī)梯度下降
      8.  Taylor展式的落地應(yīng)用
      9.  gini系數(shù)
      10. 凸函數(shù)
      11. Jensen不等式
      12. 組合數(shù)與信息熵的關(guān)系

第二課：機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2 - 概率論與貝葉斯先驗(yàn)
      1.  概率論基礎(chǔ)
      2.  古典概型
      3.  貝葉斯公式
      4.  先驗(yàn)分布/后驗(yàn)分布/共軛分布
      5.  常見(jiàn)概率分布
      6.  泊松分布和指數(shù)分布的物理意義
      7.  協(xié)方差(矩陣)和相關(guān)系數(shù)
      8.  獨(dú)立和不相關(guān)
      9.  大數(shù)定律和中心極限定理的實(shí)踐意義
      10.深刻理解最大似然估計(jì)MLE和最大后驗(yàn)估計(jì)MAP
      11.過(guò)擬合的數(shù)學(xué)原理與解決方案

第三課：機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)3 - 矩陣和線性代數(shù)
      1.  線性代數(shù)在數(shù)學(xué)科學(xué)中的地位
      2.  馬爾科夫模型
      3.  矩陣乘法的直觀表達(dá)
      4.  狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
      5.  矩陣和向量組
      6.  特征向量的思考和實(shí)踐計(jì)算
      7.  QR分解
      8.  對(duì)稱陣、正交陣、正定陣
      9.  數(shù)據(jù)白化及其應(yīng)用
      10.向量對(duì)向量求導(dǎo)
      11.標(biāo)量對(duì)向量求導(dǎo)
      12.標(biāo)量對(duì)矩陣求導(dǎo)

第四課：Python基礎(chǔ)1 - Python及其數(shù)學(xué)庫(kù)
      1.  解釋器Python2.7與IDE：Anaconda/Pycharm
      2.  Python基礎(chǔ)：列表/元組/字典/類(lèi)/文件
      3.  Taylor展式的代碼實(shí)現(xiàn)
      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

第五課：Python基礎(chǔ)2 - 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
      1.  scikit-learn的介紹和典型使用
      2.  損失函數(shù)的繪制
      3.  多種數(shù)學(xué)曲線
      4.  多項(xiàng)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(wǎng)絡(luò)
      8.  卷積與(指數(shù))移動(dòng)平均線
      9.  股票數(shù)據(jù)分析

第六課：Python基礎(chǔ)3 - 數(shù)據(jù)清洗和特征選擇
      1.  實(shí)際生產(chǎn)問(wèn)題中算法和特征的關(guān)系
      2.  股票數(shù)據(jù)的特征提取和應(yīng)用
      3.  一致性檢驗(yàn)
      4.  缺失數(shù)據(jù)的處理
      5.  環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測(cè)和分析
      6.  模糊數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)校正方法、算法、應(yīng)用

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(guò)擬合
      9.  Softmax回歸的概念源頭
      10.最大熵模型
      11.K-L散度

第八課：回歸實(shí)踐
      1.  機(jī)器學(xué)習(xí)sklearn庫(kù)介紹
      2.  回歸代碼實(shí)現(xiàn)和調(diào)參
      3.  Ridge回歸/LASSO/Elastic Net
      4.  Logistic/Softmax回歸
      5.  廣告投入與銷(xiāo)售額回歸分析
      6.  鳶尾花數(shù)據(jù)集的分類(lèi)
      7.  回歸代碼實(shí)現(xiàn)和調(diào)參
      8.  交叉驗(yàn)證
      9.  數(shù)據(jù)可視化

第九課：決策樹(shù)和隨機(jī)森林
      1.  熵、聯(lián)合熵、條件熵、KL散度、互信息
      2.  最大似然估計(jì)與最大熵模型
      3.  ID3、C4.5、CART詳解
      4.  決策樹(shù)的正則化
      5.  預(yù)剪枝和后剪枝
      6.  Bagging
      7.  隨機(jī)森林
      8.  不平衡數(shù)據(jù)集的處理
      9.  利用隨機(jī)森林做特征選擇
     10. 使用隨機(jī)森林計(jì)算樣本相似度

第十課：隨機(jī)森林實(shí)踐
      1.  隨機(jī)森林與特征選擇
      2.  決策樹(shù)應(yīng)用于回歸
      3.  多標(biāo)記的決策樹(shù)回歸
      4.  決策樹(shù)和隨機(jī)森林的可視化
      5.  葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹(shù)/隨機(jī)森林分類(lèi)

第十一課：提升
      1.  提升為什么有效
      2.  Adaboost算法
      3.  加法模型與指數(shù)損失
      4.  梯度提升決策樹(shù)GBDT
      5.  XGBoost算法詳解

第十二課：XGBoost實(shí)踐
      1.  自己動(dòng)手實(shí)現(xiàn)GBDT
      2.  XGBoost庫(kù)介紹
      3.  Taylor展式與學(xué)習(xí)算法
      4.  KAGGLE簡(jiǎn)介
      5.  泰坦尼克乘客存活率估計(jì)

第十三課：SVM
      1.  線性可分支持向量機(jī)
      2.  軟間隔的改進(jìn)
      3.  損失函數(shù)的理解
      4.  核函數(shù)的原理和選擇
      5.  SMO算法
      6.  支持向量回歸SVR

第十四課：SVM實(shí)踐
      1.  libSVM代碼庫(kù)介紹
      2.  原始數(shù)據(jù)和特征提取
      3.  調(diào)用開(kāi)源庫(kù)函數(shù)完成SVM
      4.  葡萄酒數(shù)據(jù)分類(lèi)
      5.  數(shù)字圖像的手寫(xiě)體識(shí)別
      6.  SVR用于時(shí)間序列曲線預(yù)測(cè)
      7.  SVM、Logistic回歸、隨機(jī)森林三者的橫向比較

第十五課：聚類(lèi)
      1.  各種相似度度量及其相互關(guān)系
      2.  Jaccard相似度和準(zhǔn)確率、召回率
      3.  Pearson相關(guān)系數(shù)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(yīng)用
      6.  密度聚類(lèi)DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
      7.  譜聚類(lèi)SC
      8.  聚類(lèi)評(píng)價(jià)和結(jié)果指標(biāo)

第十六課：聚類(lèi)實(shí)踐
      1.  K-Means++算法原理和實(shí)現(xiàn)
      2.  向量量化VQ及圖像近似
      3.  并查集的實(shí)踐應(yīng)用
      4.  密度聚類(lèi)的代碼實(shí)現(xiàn)
      5.  譜聚類(lèi)用于圖片分割

第十七課：EM算法
      1.  最大似然估計(jì)
      2.  Jensen不等式
      3.  樸素理解EM算法
      4.  精確推導(dǎo)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

第十八課：EM算法實(shí)踐
      1.  多元高斯分布的EM實(shí)現(xiàn)
      2.  分類(lèi)結(jié)果的數(shù)據(jù)可視化
      3.  EM與聚類(lèi)的比較
      4.  Dirichlet過(guò)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

第十九課：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
      1.  樸素貝葉斯
      2.  貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)
      3.  條件概率表參數(shù)個(gè)數(shù)分析
      4.  馬爾科夫模型
      5.  D-separation
      6.  條件獨(dú)立的三種類(lèi)型
      7.  Markov Blanket
      8.  混合(離散+連續(xù))網(wǎng)絡(luò)：線性高斯模型
      9.  Chow-Liu算法：最大權(quán)生成樹(shù)MSWT

第二十課：樸素貝葉斯實(shí)踐
      1.  GaussianNB
      2.  MultinomialNB
      3.  BernoulliNB0
      4.  樸素貝葉斯用于鳶尾花數(shù)據(jù)
      5.  樸素貝葉斯用于18000+篇新聞文本的分類(lèi)

第二十一課：主題模型LDA
      1.  貝葉斯學(xué)派的模型認(rèn)識(shí)
      2.  共軛先驗(yàn)分布
      3.  Dirichlet分布
      4.  Laplace平滑
      5.  Gibbs采樣詳解

第二十二課：LDA實(shí)踐
      1.  網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的原理和代碼實(shí)現(xiàn)
      2.  停止詞和高頻詞
      3.  動(dòng)手自己實(shí)現(xiàn)LDA
      4.  LDA開(kāi)源包的使用和過(guò)程分析
      5.  Metropolis-Hastings算法
      6.  MCMC
      7.  LDA與word2vec的比較

第二十三課：隱馬爾科夫模型HMM
      1.  概率計(jì)算問(wèn)題
      2.  前向/后向算法
      3.  HMM的參數(shù)學(xué)習(xí)
      4.  Baum-Welch算法詳解
      5.  Viterbi算法詳解
      6.  隱馬爾科夫模型的應(yīng)用優(yōu)劣比較

第二十四課：HMM實(shí)踐
      1.  動(dòng)手自己實(shí)現(xiàn)HMM用于中文分詞
      2.  多個(gè)語(yǔ)言分詞開(kāi)源包的使用和過(guò)程分析
      3.  文件數(shù)據(jù)格式UFT-8、Unicode
      4.  停止詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)對(duì)分詞的影響
      5.  前向后向算法計(jì)算概率溢出的解決方案
      6.  發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)特征提取 

 

 

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