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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 13:33 编辑
: [# w4 B/ J8 W V$ u$ f; G
2 s, x/ B4 j- J课程目标：9 `4 j+ ]: x, j7 h9 j. P7 v z
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。
" z. ^6 m* X7 c/ A5 H, }
+ n) y& L3 G4 Q9 Q: N. F升级版第七期的内容特色：
8 ]0 Y" P( v+ B2 O4 U0 `9 j! H2 d1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序，“原理加实践，顶天立地”。
J7 B9 z. X4 t) u" i2 T6 U2.拒绝简单的“调包”——增加3次“机器学习的角度看数学”和3次“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。7 P+ M# {) `0 K
3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。, D1 C0 S5 @6 B: w4 A; b: R
4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。
0 W6 i# {. q4 b* W5 [5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据；确保“懂推导，会实现”。4 t0 ~# _6 C( ]* ]/ b8 r) T
6.删去过于晦涩的公式推导，代之以直观解释，增强感性理解。
8 b5 t( c) s7 e0 @/ C' S7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。) j' c+ T- n5 T" v: a
8.重视项目实践(如工业实践、Kaggle等)，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。
0 P) r' Z# o9 O; _9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn，涉及的其他“小”库在课程的实践环节会逐一讲解。1 ~7 E/ w% x( ~- b
$ g6 p4 z- I/ M" K! Z& [( i
课程大纲：
8 U* D" h: G1 J# g& r) j: O6 o第01课：机器学习的数学基础1 - 数学分析
3 ~& @1 E9 N+ p6 ]$ z# Y9 G1. 机器学习的一般方法和横向比较$ ^, @! r& t( a. H# g- D' O9 G2 g8 k( J
2. 数学是有用的：以SVD为例" [. r* ^2 e4 F0 v, R
3. 机器学习的角度看数学/ ]- Q( t! x9 C7 q5 t; \( c* h: Q
4. 复习数学分析
, I. \! a+ c* W1 V& O6 i; Z" ~, _5. 直观解释常数e
7 g0 G5 ?6 H' V6. 导数/梯度. }1 k& N& ~2 h, m1 v) J( A
7. 随机梯度下降
' R/ @ n5 Y$ K! N1 B+ N* b8. Taylor展式的落地应用
; A% K3 Z$ \( k8 ~9. gini系数
5 |4 p) ]& s8 j7 ?10. 凸函数" |7 i3 q L! S# n
11. Jensen不等式- [; { l/ J7 a
12. 组合数与信息熵的关系
# i: _* f6 y. ?( J) A# @. V第02课：机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
/ ?5 p" c, c6 n1. 概率论基础
# R2 Q& l7 E0 P2. 古典概型0 B! X& U( U6 [! h4 T4 Q: n: [
3. 贝叶斯公式. ~( f' ^( }1 t$ \' x6 N
4. 先验分布/后验分布/共轭分布
' ~% z1 }5 y$ w* s0 E7 _0 c5. 常见概率分布
/ F1 Y8 x4 ^0 m. c2 ?! j6. 泊松分布和指数分布的物理意义
8 j+ N% j$ A& R- c8 |9 A7. 协方差(矩阵)和相关系数
4 f/ N; r2 q( k: `8. 独立和不相关1 L' C1 }% r$ L8 w; W
9. 大数定律和中心极限定理的实践意义, F8 t: E# C: h6 b
10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP$ ^9 ^' W! m: O0 P
11. 过拟合的数学原理与解决方案! b, K a! O: u3 O. f, E+ B
+ x3 l( o5 W8 j) O* y [. s3 W8 P第03课：机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数
5 f+ D1 A4 `! N- T1. 线性代数在数学科学中的地位
5 n6 f) {& H; p* E6 Z* V( o/ s& n# N: h: r2. 马尔科夫模型3 G# [8 L* [: \. r$ S
3. 矩阵乘法的直观表达
8 Z7 \# x& H4 ]4. 状态转移矩阵1 V+ f; x/ Y* s- ~7 |; {4 [! W
5. 矩阵和向量组
: _5 e( s5 H# n' l( f6. 特征向量的思考和实践计算& ^/ q: n1 {6 p" n4 z& O- g
7. QR分解
3 T! Z1 {' Y( |0 h0 w8. 对称阵、正交阵、正定阵! i% u( ?0 e- T6 W* s, t6 u
9. 数据白化及其应用! v$ A2 E. r' ]1 d }
10. 向量对向量求导
' o/ `: U- @+ N6 X11. 标量对向量求导2 n# j& k' Y2 i, P2 Y! U
12. 标量对矩阵求导6 N' {4 u# D% m) w" q
2 i" N" v6 E% |2 P第04课：Python基础1 - Python及其数学库
- N9 p+ ?8 f6 T/ W3 g: E W1 W5 P! {) e1. 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm) U9 b2 F& x" d
2. Python基础：列表/元组/字典/类/文件
0 d/ Q; I, y7 `; o3. Taylor展式的代码实现
; Y4 @3 p9 u9 O: ^" s. B# T- L4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
) ^- R F+ Y+ [% C6 l' ^5. 多元高斯分布" M+ `: j1 F8 a' N9 ]
6. 泊松分布、幂律分布
7 j5 C, {: Q* j4 }* D. z7. 典型图像处理. B7 U5 ?% I8 @
8. 蝴蝶效应
& v+ i+ T, _$ ~7 j; c9. 分形与可视化
- k T* {. W P/ _1 E+ z1 w) g
3 r* A/ L) e5 ] c. q第05课：Python基础2 - 机器学习库/ U4 t7 i/ |" j, t) `! v z
1. scikit-learn的介绍和典型使用' L6 M9 K2 G4 y
2. 损失函数的绘制- I L: @0 l- y: I/ f& \: P% Z
3. 多种数学曲线" f7 O* W5 U* c
4. 多项式拟合* h( J% ~+ T: O$ t
5. 快速傅里叶变换FFT( V1 @9 X. p- g7 X3 K
6. 奇异值分解SVD
8 z/ P1 D3 l; i$ V8 x0 O4 ~- ?7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
$ [; Z" O6 ~; S }! W8. 卷积与(指数)移动平均线9 G0 }: v. H s& [ a
9. 股票数据分析
, n# w# Q0 k0 {% w8 ^: V. g
4 O4 l8 a: I- o$ T. I. g/ j+ D第06课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择
1 d7 i/ Q; A/ y2 A3 s6 e6 o1. 实际生产问题中算法和特征的关系5 ^' ?- S$ p! ]0 R
2. 股票数据的特征提取和应用; v( _. b2 N- E
3. 一致性检验. r7 u& |0 Q0 t( d. t* s
4. 缺失数据的处理! Q& C% @9 O. \# ^$ X
5. 环境数据异常检测和分析
; Q. t/ r j$ n9 I6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用0 v5 a. p' o0 O8 M _# v
7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
1 ?- r$ M9 L4 p$ B- O& V8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
" K) M; I4 y8 Y9 S9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类7 h9 Q) t# H: N5 a" |! y
6 z% Q# q7 C% a0 Q. z第07课： 回归( A% ~( o3 @ F) K# E
1. 线性回归; [, p6 {0 ]9 w
2. Logistic/Softmax回归0 Q3 h, H# \! h7 }( i: s" \
3. 广义线性回归
( h. z- m5 ^8 s8 E7 Q3 M- t3 R) i4. L1/L2正则化# A: |4 y: j5 D$ Y- ^0 O
5. Ridge与LASSO
4 T" O7 Z6 Y! _: ~ z) `6. Elastic Net+ e ?8 O, M6 z( p6 T
7. 梯度下降算法：BGD与SGD/ G* @% a3 Y3 K
8. 特征选择与过拟合
; B) Y6 [- \5 M8 k3 Y7 D( Q5 u# X+ E ]1 {
第08课：Logistic回归4 m% D0 j8 P, \- }7 x/ A
1. Sigmoid函数的直观解释0 q" u/ d* f# N. D$ [+ n& R; w
2. Softmax回归的概念源头/ [! _4 w8 i% p. C7 ? T' I
3. Logistic/Softmax回归3 J9 k' R4 c+ y m2 ~) l* ]
4. 最大熵模型1 z' j8 U) A' _! }- c! E0 S4 @
5. K-L散度
7 S+ p1 R6 H% x6. 损失函数5 G ]$ a7 h9 d0 l2 _- ]
7. Softmax回归的实现与调参
8 U: ^) F& I) R }- h4 [; \6 Y
第09课：回归实践) X3 N* z z, r8 u
1. 机器学习sklearn库介绍
5 v& E* q/ a- `4 E2 O- i- f$ o2. 线性回归代码实现和调参
% o0 m+ M# P+ i# u& C) I1 ]' w3. Softmax回归代码实现和调参4 r6 [& o7 z: G5 a8 p0 u6 }
4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net
* r R; o% Z, [# H5 k0 n) D' u8 F5. Logistic/Softmax回归
* I8 b& o6 A3 K6 o* r ?) o6. 广告投入与销售额回归分析3 S3 v2 G$ |4 c8 r) P
7. 鸢尾花数据集的分类
: r1 D5 m# f% n5 y! U, C* O8. 交叉验证9 r8 y3 e% e( k" G
9. 数据可视化
0 s( T4 k. C5 b5 U- H" X
3 `8 n! L1 n8 c$ ]# }第10课：决策树和随机森林8 C/ Y( y: B1 w# B4 `
1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
2 E: Z: H$ {, s& c o2. 最大似然估计与最大熵模型
/ d6 l% K' i0 b$ N. ~3. ID3、C4.5、CART详解
4 F6 k7 s, X% y( Y* m$ V! m! f4. 决策树的正则化( z9 I" A- F4 s* o9 a' x
5. 预剪枝和后剪枝# t2 { V) t8 T* a; R9 d3 u
6. Bagging
0 t. y7 o3 o, ^3 [6 k7. 随机森林3 \) q% |7 W3 J
8. 不平衡数据集的处理
; Z1 g c) L0 e7 o5 Z) R9. 利用随机森林做特征选择& K7 F2 }) H$ Y' D" Y; u+ k* K
10. 使用随机森林计算样本相似度7 k9 f2 h4 U; A& t T
11. 数据异常值检测$ B3 }. \ E0 M, w9 Z
- {* P- ^- P: `/ T0 H
第11课：随机森林实践
8 N5 w3 X$ Y1 [1. 随机森林与特征选择9 Q/ _7 d+ A2 Q# {$ R% y
2. 决策树应用于回归
- f0 @) e, ?* ` L$ _3. 多标记的决策树回归9 L1 P% I; [+ D4 q0 k3 n
4. 决策树和随机森林的可视化
, h# k+ x# I3 l$ o4 z: @. }5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类, B" Q' C& d1 I4 U8 R6 s) Z
6. 波士顿房价预测) n$ ]* g5 ^) R8 x& d- T
' s* j4 t) x1 f3 m- J5 [9 z第12课：提升- J0 S J5 H& x4 O
1. 提升为什么有效
! K: g( ?1 {. ^8 ]* A2. 梯度提升决策树GBDT' h5 |0 U, M5 @# |+ N* Z' U: U
3. XGBoost算法详解7 \+ I: ~6 t; E( z1 r: Y2 ~2 U: G
4. Adaboost算法6 _% ?' D, @+ c% i3 v) C) Y
5. 加法模型与指数损失
o4 p( j1 e+ R8 s/ O, \8 u$ S/ h% X- b7 m9 I! [7 z9 }4 _
第13课：提升实践
: k6 Y9 |$ K) i0 j: c1. Adaboost用于蘑菇数据分类
6 @: k1 z6 M' F% T6 r* y5 U2. Adaboost与随机森林的比较: a5 B% H' \5 b' H( G5 o% ]
3. XGBoost库介绍
1 P5 e% S6 |3 j" K( m4. Taylor展式与学习算法: v. u+ o. F3 n# O) g0 f8 `
5. KAGGLE简介+ s! p% I) o0 M1 Z' t! x
6. 泰坦尼克乘客存活率估计
0 ]7 W$ x" Q5 `$ P1 [* e
+ p: m* V+ f( E7 _" S2 y第14课：SVM
$ n/ n" k3 b/ G( E1. 线性可分支持向量机
# M3 E& K* y$ N% Y: f$ {2. 软间隔的改进1 i9 y U3 w8 t" i1 _4 S
3. 损失函数的理解
& @; i7 O$ L: S) k& g4. 核函数的原理和选择6 q, C1 ` s9 y B) O
5. SMO算法
- a+ W W' M0 D# p6. 支持向量回归SVR
/ C( C, \5 q. W, z9 A, s D5 b9 d
' {& k* k/ j3 `4 W* G- h9 Y第15课：SVM实践
+ k o0 i6 w3 P4 V1. libSVM代码库介绍
; [! z) E$ A. o) {) e9 g3 {0 O2. 原始数据和特征提取/ E" Q" L3 k& J- [, j j
3. 葡萄酒数据分类
( z3 O8 o- [6 \9 x4 |2 r+ C4. 数字图像的手写体识别
$ b$ H4 b. N g- ~# h5. SVR用于时间序列曲线预测" M: B& f" t N" o
6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较0 o/ d- ]7 G0 T( _# I5 `
/ D9 k% F7 W& ~7 k/ z) b. E: I# A第16课：聚类（上）
1 n1 W! F& P" D+ }" _ a2 L1. 各种相似度度量及其相互关系
) ?/ f5 d' p9 E" y2. Jaccard相似度和准确率、召回率* u0 d R( m1 ~7 e( L7 m/ g8 a: S
3. Pearson相关系数与余弦相似度" Y' h1 f2 z" d8 F) G7 c' [# I
4. K-means与K-Medoids及变种: I3 d0 P& T! T7 q
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用( \3 M! R; \% B" e4 C( \
& Z( j/ k; {( i6 b6 O" W
第17课：聚类（下）# r; C6 I7 Q! h6 A; a
1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
* S. t+ u5 h1 X+ d: Y2. DensityPeak(Sci14). j& Q6 @5 J: f8 t
3. 谱聚类SC* c3 i' o9 l. Y
4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette/ O" x6 M* N% ]8 ]8 p4 D
5. LPA算法及其应用
" w9 x6 T! A8 Q1 w5 Z6 y/ I/ f$ {' W W" ]
第18课：聚类实践4 H T ~% i" @+ k8 b$ h6 f) V
1. K-Means++算法原理和实现
& k- X" J+ ~* `2. 向量量化VQ及图像近似+ Y: ]/ j/ c" j8 l/ d, C2 J1 ]
3. 并查集的实践应用
; _; D5 x2 `5 C: `' L0 O4. 密度聚类的代码实现. `& S* s% F) C1 L0 G
5. 谱聚类用于图片分割, W' J+ q" G j8 W& a
4 h, Z# h& d% t9 U第19课：EM算法
+ T7 m. T& V. m, I; X3 p& m2 e1. 最大似然估计" e# z' t# o7 P) C8 b! K; x
2. Jensen不等式' `. K+ Z( X' i; i3 T6 u
3. 朴素理解EM算法7 K* M% n b; y
4. 精确推导EM算法
: }/ ^9 D, W( y8 K5. EM算法的深入理解# g3 u8 I! P, p
6. 混合高斯分布# c; g2 F* t5 a4 ]9 B
7. 主题模型pLSA
& o1 M( F$ J& P+ B$ S4 [
8 `) E6 [( @! R l7 y第20课：EM算法实践
: w0 L5 x7 T1 o: u ]0 ~1 |1. 多元高斯分布的EM实现7 {0 o2 D% {3 E, l B
2. 分类结果的数据可视化
" V V. [- q6 r; j I# `: C3. EM与聚类的比较
% A5 P* p7 d: R7 w' Q4. Dirichlet过程EM
; ^, l$ C Q0 Z9 ^5. 三维及等高线等图件的绘制
. T4 B' J) q- S1 K$ U8 E; \6. 主题模型pLSA与EM算法
4 \6 r [0 T0 Q `
% V; D: F4 z7 w# r* W+ u. _第21课：主题模型LDA( \% E2 X; o' y. H4 Y p% p
1. 贝叶斯学派的模型认识
% G; P7 f7 T* k) P& A3 Y2 N6 z1 w2. Beta分布与二项分布5 E, L8 ~ ^; V
3. 共轭先验分布
2 q0 F& X% Z" L- T* Z4. Dirichlet分布5 o. k. k% Q+ J$ T
5. Laplace平滑* F% ?. [/ k$ W- {
6. Gibbs采样详解' \) o) S7 x* h4 C- O
3 s& u+ N {4 I+ f* m( }
第22课：LDA实践3 m9 G E# T. ]. [! c( b5 h
1. 网络爬虫的原理和代码实现4 F6 Y3 E3 s" I! a
2. 停止词和高频词* o, M0 L# Y M2 R, n
3. 动手自己实现LDA
; }; H, y! f( l: D4. LDA开源包的使用和过程分析
7 H* y- G3 i. p+ K! I$ @' [5. Metropolis-Hastings算法8 u! G5 v' q3 `# p4 A
6. MCMC! X1 @ G) b/ E6 {+ D! Q0 ~. f( M* h
7. LDA与word2vec的比较5 c+ i& L6 n! `, |
8. TextRank算法与实践4 y+ h& t. V6 c$ l( t) W C f
% N0 |4 J9 {' g2 o3 v- ?
第23课：隐马尔科夫模型HMM
$ c3 R# Y7 u d3 U1. 概率计算问题2 K# R; Y0 `) c8 g" Z$ \
2. 前向/后向算法
, @! p: g' K' X2 V3. HMM的参数学习7 a9 e/ }: }2 T5 J
4. Baum-Welch算法详解) [$ G' _ Q0 {6 n
5. Viterbi算法详解$ W; x' O, d( k/ U2 M
6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较
6 Y: M" a* I1 r3 k" p* J5 g% s( T. b1 T( w0 U4 O. L& \
第24课：HMM实践$ f! ^- N& @( C/ Y/ y1 a8 Q+ Z
1. 动手自己实现HMM用于中文分词1 g% W, E+ X; p9 I) W6 |
2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析5 d! x4 a1 |/ Q# Y6 a5 v
3. 文件数据格式UFT-8、Unicode
! e" \; M1 L0 D4. 停止词和标点符号对分词的影响* e# x8 l0 g" j" l# H' I* `
5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案
. }) f7 B% R3 y9 i$ k0 |6. 发现新词和分词效果分析
1 v Z/ a+ c3 v" b7. 高斯混合模型HMM r: V/ `# K3 F$ Z: Z
8. GMM-HMM用于股票数据特征提取
# d/ Q$ y* T3 g) b4 L: m0 u7 g
) i1 P- S: P( u- f% r2 H |
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