2019年最新 复旦大学 - 机器学习（商务数据分析）

冰点也疯狂

课程目录：
, n' j5 q8 l  _% h, H01 第一单元 机器学习概论
{1}--机器学习简介
{2}--机器学习过程
; V/ l5 O; R9 r1 S{3}--机器学习常用算法（1）
{4}--机器学习常用算法（2）
{5}--机器学习常见问题
8 y. x. U/ c: B6 b{6}--从事机器学习的准备
$ Z! Y- d; [' W5 V0 a# Y4 J{7}--机器学习的常用应用领域
7 o) h3 h' w, ]7 |- a
, f6 M0 ]+ F0 R3 c, j02 第二单元 分类算法
( x6 f+ I& B3 D" K{1}--决策树概述
{2}--ID3算法
2 Y5 x  V0 T/ Z% J1 N{3}--C4.5算法和CART算法
{4}--连续属性离散化、过拟合问题
. `) O* ]+ n; M: z7 {) |{5}--集成学习
/ r+ p3 P- o; |" e  J6 m{6}--支持向量机基本概念
1 o+ O4 S& K$ O9 B/ T3 j/ P( b{7}--支持向量机原理
{8}--支持向量机的应用
{9}--朴素贝叶斯模型
1 F3 u$ \# }. I. f6 {; E+ q( H( u{10}--贝叶斯网络模型算法
% |  k  }3 h3 ]) C7 C2 }7 m{11}--贝叶斯网络的应用
$ H' D. K+ Y4 j, g+ S" j{12}--主分量分析和奇异值分解
/ `6 B) _0 l* S* _* m% ?7 ~. k) N{13}--判别分析

03 第三单元 神经网络基础
{1}--神经网络简介
{2}--神经网络相关概念
{3}--BP神经网络算法（1）
{4}--BP神经网络算法（2）
{5}--神经网络的应用

6 ~* n% R7 \: N1 R# r04 第四单元 聚类分析
{1}--聚类分析的概念
- a9 u# |0 c7 J2 n3 h, U{2}--聚类分析的度量
9 m! m. `. ]! \* T  p{3}--基于划分的方法（1）
; F5 T( p' g1 M  g! D) @8 q{4}--基于划分的方法（2）
{5}--基于密度聚类和基于层次聚类
{6}--基于模型的聚类
6 ^! m' ]1 L) R4 }$ {{7}--EM算法
2 [: ^1 g  k) H- ^3 u) _
05 第五单元 可视化分析
{1}--可视化分析基础
{2}--可视化分析方法
5 Z, ^. V4 x3 F{3}--在线教学的数据分析案例
% ^2 `$ ^. q$ ]' M; S* E- }; V
06 第六单元 关联分析
{1}--关联分析基本概念
{2}--Apriori算法
{3}--关联规则应用
7 a, ^2 }: R% m  J
( `# M( C; d4 e+ T/ g: n07 第七单元 回归分析
% ]7 q% M3 T) t- H! S{1}--回归分析基础
$ {9 M& L. P/ {% m! B( t3 o{2}--线性回归分析
{3}--非线性回归分析

, \; `0 D5 N/ O3 K5 o$ e: c08 第八单元 文本分析
( j5 B7 d5 H' N{1}--文本分析简介
4 d" }3 ]9 i- D4 O( D) U4 e{2}--文本分析基本概念
3 w" ^8 X5 A9 f7 J# s{3}--语言模型、向量空间模型
{4}--词法、分词、句法分析
{5}--语义分析
{6}--文本分析应用
$ W& }+ i3 ^5 T& r* `% x& |' w( j$ r{7}--知识图谱简介
/ ?9 g+ ~9 B( D{8}--知识图谱技术
: T+ X8 t' n& h% l4 i8 R5 t; Z& n7 A{9}--知识图谱构建和应用

09 第九单元 分布式机器学习、遗传算法
{1}--分布式机器学习基础
2 k, H6 M& A3 \& l: y, [{2}--分布式机器学习框架
. h4 P" l  [3 k6 v% ]/ B: H4 n4 R! L{3}--并行决策树
; A1 J' p' K: ?% T$ T- y" [{4}--并行k-均值算法
; N3 ]& K& c& |) ^- u{5}--并行多元线性回归模型
! P  z* x9 a4 H( U, j' W{6}--遗传算法基础
{7}--遗传算法的过程
+ t5 L8 v$ T: ^& Y{8}--遗传算法的应用
: I# ?" q+ M) n$ e3 ^8 H( M6 [{9}--蜂群算法

! s% Y" @) I0 {- v/ q10 第十单元 电子推荐系统
{1}--推荐系统基础
{2}--推荐系统结构
3 B4 `* v. f+ l) a- V9 f{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
{4}--基于协同过滤的推荐算法
{5}--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐
3 j8 z% I0 W8 d{6}--其他推荐方法
{7}--推荐结果的评测方法
{8}--推荐结果的评测指标
{9}--推荐系统常见问题
. x/ K1 k- I! V4 k6 v
11 第十一单元 深度学习
{1}--卷积基本概念
{2}--LeNet框架（1）
{3}--LeNet框架（2）
{4}--卷积基本单元
$ C: p2 y% @& T7 N" u1 S{5}--卷积神经网络训练
, @. _! f6 l* b( T9 q! n{6}--基于卷积的股票预测
{7}--循环神经网络RNN基础
: `0 b+ \6 j" Y0 V& k{8}--循环神经网络的训练和示例
+ l1 F+ m* V6 S: J{9}--长短期记忆网络LSTM
{10}--基于LSTM的股票预测
% z, w. Y4 N0 f, r/ Q0 s( h' L! m" q{11}--图像定位与识别1
{12}--图像定位于识别2
! E" x* `+ C- `' @: Q{13}--强化学习
{14}--生成对抗网络
' s- }' t" x2 T2 P* W8 U, J1 a! B{15}--迁移学习
{16}--对偶学习
5 i1 k. n0 y) z+ ?3 k' I
$ C0 D$ u- I! G1 s0 B+ y12 第十二单元 面向实践的机器学习课程研讨
5 O$ S" b) b; W{1}--课程教学方法研讨

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8 f; p1 z! h0 Z+ `8 N# X2 e

杨文帅

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