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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 13:33 编辑 / c* v' [& h: f Q0 d; f
0 x' h1 m0 n* H: ?* n( |( B: Z课程目标：
- W/ b$ m0 u* z* P' G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。" u8 @# d$ ]8 m. E2 P% k
$ ?. H7 b$ k3 a7 P/ t
升级版第七期的内容特色：4 A9 W) V2 w3 ?6 P5 b( M7 j, T
1.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”。) Z% |. v/ l5 F% t: ?' W8 _0 a! }- M
2.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。
$ ]1 p. {, j9 F3 F/ G! Z3.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。% k2 ~) E; o$ S
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。
3 m# I' U$ ?5 }. n( ~5 o! N( y5.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”。. j. A& V/ A! R, e% Y
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。
Z; t( n$ |3 o5 ` i7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。3 c1 W8 f! D" z6 i' c
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。
5 y6 L% a9 j% M/ T' P9.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。
$ S$ V3 e: L( n3 C7 N5 m
" y( L+ ~7 O- w课程大纲：5 W9 M7 C ]6 a' u- ?1 E2 ?/ |
第01课：机器学习的数学基础1 - 数学分析
; J$ o1 z" ]/ r, J2 S8 c& A1. 机器学习的一般方法和横向比较 k* k O! \9 Y) k9 @! V! Q
2. 数学是有用的：以SVD为例
% z$ T5 Z D% B$ e3. 机器学习的角度看数学 O* { M$ Z5 ]1 B5 B6 S
4. 复习数学分析5 Q; f: G. l' u
5. 直观解释常数e
: |+ A- L3 Z/ ~. ^* ]6. 导数/梯度, R0 \, v* S/ o( X; @
7. 随机梯度下降) K# X2 e5 V3 {7 Q/ J. j
8. Taylor展式的落地应用
3 N# ^1 k% `5 H9. gini系数
& I8 @9 \- D: f* Y3 ` I10. 凸函数$ T3 y% B! L% H$ `: X
11. Jensen不等式' B, V$ {$ Z8 r7 _; P: s
12. 组合数与信息熵的关系
9 i4 }" |& w) k* J7 e4 @7 ?0 k' R第02课：机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验" x, m, N" H/ m4 o. {
1. 概率论基础
( H' L' O+ g2 Q, R& U8 J- m5 j2. 古典概型, I, M+ _" O/ Q7 L
3. 贝叶斯公式
+ v$ W1 N+ X$ O# W Z+ V( B& K4. 先验分布/后验分布/共轭分布
# S3 M2 m9 P8 w5 n" F/ G5. 常见概率分布
3 f0 L t; a- E0 Y9 p$ L6. 泊松分布和指数分布的物理意义# m9 @# L/ y5 u* }" h5 w
7. 协方差(矩阵)和相关系数
1 q* m; G4 t( m8 c, S" G8. 独立和不相关
) o: j S2 o1 w$ ]9. 大数定律和中心极限定理的实践意义
: t; t g3 h# @ ?% @4 ]( ?3 L10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP9 F4 e8 @' E5 d3 D' ~9 _9 l
11. 过拟合的数学原理与解决方案0 a+ Y9 K8 M, M: Z' L' p
1 t4 m# h# G+ ~+ i/ O! J第03课：机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数
8 |- W+ d9 L9 u0 o2 J' q5 {1. 线性代数在数学科学中的地位
$ |' C* X9 F7 n/ w& Z2. 马尔科夫模型
, B+ y5 G/ L/ l! s3. 矩阵乘法的直观表达2 J" F+ l7 |- p, F
4. 状态转移矩阵0 s( x1 \1 D2 u8 x
5. 矩阵和向量组
- Q* V s4 K. k& Q6. 特征向量的思考和实践计算
+ m. z2 D' I) X8 n7. QR分解
7 ^4 |& q) l2 c5 R1 t }% S+ {8. 对称阵、正交阵、正定阵8 k" w6 \9 H2 O
9. 数据白化及其应用, w3 S4 P2 g; `' C% `2 J
10. 向量对向量求导( D$ b: p7 n! H
11. 标量对向量求导1 `" K4 {, ?& h+ h& R2 u: x5 a. r
12. 标量对矩阵求导9 t) E) F$ s1 n+ e4 h
6 G5 h0 t3 I) G- z# F第04课：Python基础1 - Python及其数学库! h" O( E6 ^4 [1 g' M% N' n4 G/ A
1. 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm* r( u7 B. v- @6 D3 Y
2. Python基础：列表/元组/字典/类/文件$ j/ n ?1 i. f- G
3. Taylor展式的代码实现
# |, T6 |: \" a. ]# t% p2 k4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用. H$ M; u! F) C6 Y
5. 多元高斯分布
/ g3 }3 h3 M1 g' l8 ^6. 泊松分布、幂律分布
2 z3 {$ k+ P# ^$ @! w6 a6 P0 W7. 典型图像处理6 {4 w' w: Y# o0 {1 C* E: w
8. 蝴蝶效应! @, E- X& s9 T/ i) z( c; V6 x5 K! H
9. 分形与可视化) W' S8 h! D7 r, u. l! k
/ X) |" _( E1 ~+ J9 ?第05课：Python基础2 - 机器学习库& _1 O; z: S) {/ f
1. scikit-learn的介绍和典型使用
# M" r" _$ j$ }5 k: Z# ~8 `& J' t2. 损失函数的绘制6 A9 k6 p/ \" C2 I9 I
3. 多种数学曲线
2 E, \$ L5 y: c+ x4. 多项式拟合& C$ \& x6 z( A% ^% g
5. 快速傅里叶变换FFT$ F: f9 g. h/ x# {5 U$ H S2 @
6. 奇异值分解SVD
5 B; v* V+ x: r3 W% Z; P" r9 D7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
# J9 p l( @: v* `8. 卷积与(指数)移动平均线
+ `5 \# X' C. v/ s7 l# ]9. 股票数据分析
8 h6 M L# S& [& C ^$ A b) @4 Y8 ~1 H( `$ g5 Z
第06课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择- D, x- `* G4 I1 [4 q
1. 实际生产问题中算法和特征的关系& L8 M' g7 G3 K: A
2. 股票数据的特征提取和应用
- X1 ?/ u x9 I4 z3. 一致性检验. t% Q* f2 b. ]. k
4. 缺失数据的处理
6 d; b6 u( O4 b9 ~9 ?" u% X, y5. 环境数据异常检测和分析
6 C/ K! {5 _6 p+ [6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用
, O# ~2 C( p" Z4 p" k! O) M, V' P7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
% w: V$ V) [' \8 f2 ?: `( a8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
+ C. _& L$ G2 G2 o8 w" w9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类3 t3 x o" ~( W2 k1 k& n
Z) ~2 V. g9 j. e' _
第07课： 回归% M# i! t' ~: q/ S4 R9 v* g
1. 线性回归7 w. O0 Y" m: A; {, U
2. Logistic/Softmax回归+ [8 F& O9 f. j3 f E4 n' b& k
3. 广义线性回归/ S/ L' F, q" S
4. L1/L2正则化, y$ L# t; ~& M2 O
5. Ridge与LASSO/ \- I9 u, y8 o) I( u
6. Elastic Net1 t( W. }/ s9 H# H6 R
7. 梯度下降算法：BGD与SGD9 i1 b! `6 X/ m1 Q; J0 r
8. 特征选择与过拟合
* T# T$ D, \! p8 Z. a1 y d, G$ k7 |9 a0 ^' F
第08课：Logistic回归7 ?# o3 x5 _. T w2 k* _
1. Sigmoid函数的直观解释) L6 ^ q' a- L9 Y/ W9 e6 v2 O
2. Softmax回归的概念源头
! \& R3 Z; h5 \! V2 V0 ^5 H3. Logistic/Softmax回归7 z, e: j7 t# m
4. 最大熵模型
4 w/ I6 u% G' E) {* E1 o5. K-L散度
* H8 L$ H B7 }3 U6. 损失函数' Q6 Q* `- Y& R# t7 y
7. Softmax回归的实现与调参
' _6 G0 K& ~- k& S1 o! w9 a
: j/ S9 f) N3 ?- c+ G# r* x% l第09课：回归实践 ]) {$ l8 ~; t3 f# K! ~
1. 机器学习sklearn库介绍$ C* U! t& W7 S5 T# z; [
2. 线性回归代码实现和调参6 ~8 F$ R& @2 r- s0 n
3. Softmax回归代码实现和调参
5 T' \" k c( Z5 `4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net
" @( w7 [2 v3 V. q% S0 l; f H' C5. Logistic/Softmax回归3 h+ l2 y* o1 L, c2 A: ]
6. 广告投入与销售额回归分析" t3 A$ f5 @- K& W+ a/ C4 ?
7. 鸢尾花数据集的分类7 g6 s3 a" a) }
8. 交叉验证
`- a& O/ z) P+ d5 h1 @! o9. 数据可视化7 U8 N2 v: f' ~+ G: V
! x' B( F9 s/ N i# n
第10课：决策树和随机森林
( R5 | s! I2 d8 R) l R! }1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息0 W9 b6 Y6 g+ @
2. 最大似然估计与最大熵模型
3 `) A& U, |, l. f3. ID3、C4.5、CART详解7 o6 A+ Y) [/ d4 y7 r
4. 决策树的正则化0 A, u! @2 M1 |# G, x6 Q- p
5. 预剪枝和后剪枝
8 _5 x0 l$ _! I! k5 k* S9 j/ Z6 p6. Bagging
) i- j0 Z/ l. l; b' [' [7. 随机森林: k$ e! R, \% u2 B" U+ ~: C
8. 不平衡数据集的处理
+ q5 z+ j5 g+ a. w2 e) k. W; i9. 利用随机森林做特征选择
5 G7 ^6 P9 s- }9 R3 P10. 使用随机森林计算样本相似度
0 K$ B* C9 Z8 ~) C6 B11. 数据异常值检测% S7 J7 a% q$ Y" d
7 h; v: n; M) n7 w9 K' [
第11课：随机森林实践$ S! h2 P* f# ?) H
1. 随机森林与特征选择/ a( g0 S$ D& R) H
2. 决策树应用于回归# a! \2 ^% v2 V% R
3. 多标记的决策树回归$ A6 W& W4 A; F/ V
4. 决策树和随机森林的可视化/ ]+ c V0 K* a- K9 T+ \; [) p% S
5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
9 L, ^/ d- M2 V2 `! n6. 波士顿房价预测6 x2 z3 P+ y3 } V+ t
: j7 S X/ W6 P) K: W. y* e1 _9 u5 J第12课：提升2 y: f& _9 l2 d
1. 提升为什么有效
! ~9 a/ z. h% \/ G( \& N2. 梯度提升决策树GBDT
) V& V. N7 k$ C3 ]' b3. XGBoost算法详解! X3 B; Z- b X5 K
4. Adaboost算法) U+ @: u( M: G0 Y# L+ z$ W) {
5. 加法模型与指数损失
" m0 R2 c4 T5 p B$ O1 Z, |: B+ ^3 s' {7 Z) u9 s! A% F. j
第13课：提升实践. C" B9 \/ Q/ V0 p) S! d# Y
1. Adaboost用于蘑菇数据分类$ m" \1 ]. o: Q! ^% w. E; I+ m# k' I
2. Adaboost与随机森林的比较0 m5 O- Y. N9 D3 X
3. XGBoost库介绍8 L8 f. G. @6 T
4. Taylor展式与学习算法
7 D3 [- Q3 V; W ]& v4 @5. KAGGLE简介
- W/ a& y3 `( H, [6. 泰坦尼克乘客存活率估计
5 W3 ]2 J0 i/ M, y, N( B2 V$ @0 | O% S$ c; [ X( u; W/ U
第14课：SVM
3 [6 m0 w# e7 @" b9 f: j' c& @ y1. 线性可分支持向量机
1 R2 _5 e( b6 y$ e. `2. 软间隔的改进
% h V8 X0 a8 E0 K1 R3. 损失函数的理解
( H$ K. e) S4 J6 U4. 核函数的原理和选择- V8 L1 v! C+ ^: [6 B/ [+ G
5. SMO算法! G$ w) \; D* h5 z; [+ [4 j; f
6. 支持向量回归SVR
% `. D! D8 U1 I( J8 i8 U* k( S2 U5 o8 M( o0 ` n8 @2 L
第15课：SVM实践
8 R# Q( k* G5 V' ^ N! ~) Y1. libSVM代码库介绍
2 G( b; T6 I' i$ ^' T" l$ q2. 原始数据和特征提取' [5 s [2 \, c' C
3. 葡萄酒数据分类# a/ E/ {) h4 ~# h
4. 数字图像的手写体识别: Z3 S& L! m* u% z. [* D" ?
5. SVR用于时间序列曲线预测, Y c' v4 @/ |1 O- F
6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
3 X+ ~$ n, G s# D8 f7 o+ j5 b* d) Q* H x2 S; c6 C
第16课：聚类（上）4 Q! r) M) y u& j4 `% x
1. 各种相似度度量及其相互关系
% c3 V1 ]$ F# W) g y- D2. Jaccard相似度和准确率、召回率# L1 Y/ n; t6 @: Y1 M) t
3. Pearson相关系数与余弦相似度5 {( P( q% D" f9 k4 Q8 U3 J7 T/ X
4. K-means与K-Medoids及变种/ q# O! W6 S: q! y0 X5 A
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用! l" ~( y. o! L( a% Q) {
/ g' D0 ^, G- q( a
第17课：聚类（下）, l! G9 h7 Y' Y* f
1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
+ P8 ~) e T0 ~9 f& q6 g* j2. DensityPeak(Sci14)8 a0 k1 g# N: q6 p/ o+ \
3. 谱聚类SC% M; S4 ` J0 c8 [* i2 U, m3 o
4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette
2 |/ [; I1 r/ }/ k5. LPA算法及其应用
& I# {6 e% F6 ? [
8 A. I$ k% M5 D第18课：聚类实践% q4 n' D- _( K+ y* G0 r/ @
1. K-Means++算法原理和实现
! v; h$ b/ j& _2. 向量量化VQ及图像近似) ^- r+ }" l3 z# _. h( |4 E
3. 并查集的实践应用
+ B# O3 b" Q6 a7 m# I* I9 @' R4. 密度聚类的代码实现0 T- S+ v+ ]& k
5. 谱聚类用于图片分割# B# R7 R4 D) N R9 y2 \
- ~; ^) K: c6 P. p第19课：EM算法
8 w1 s! f0 q& ~, n/ y1. 最大似然估计8 A5 Q; g! `" N) ?- f+ s% o& ^
2. Jensen不等式
# m: d9 }: ?9 g9 G- K3. 朴素理解EM算法
& s4 B' z! E4 {* V& k3 ^4. 精确推导EM算法
+ Z P1 \( }4 }, K5. EM算法的深入理解
3 @' } v0 F% A0 C/ f8 o8 ~' k8 p6. 混合高斯分布
4 H4 }$ ~5 X% L7 ^1 q3 I7. 主题模型pLSA7 r- S; X, T3 ?9 y
( ?- I+ k8 r( A
第20课：EM算法实践6 q6 H- ~4 ~/ J
1. 多元高斯分布的EM实现/ c1 m: S# l: ^) t1 t" N
2. 分类结果的数据可视化
$ ]6 H T7 v2 {4 T3. EM与聚类的比较 _# c) {5 m: ^% _9 V' o
4. Dirichlet过程EM6 J* g" a) V# j& H# \
5. 三维及等高线等图件的绘制
* W# D( i/ `# G" Z& n6 s, h6. 主题模型pLSA与EM算法+ h) n8 r% o' N6 [; Q
) u7 h u, I1 v1 o$ e2 z- n8 U第21课：主题模型LDA
- i/ @9 `7 F( v# S6 ~1. 贝叶斯学派的模型认识
# s) n+ O' L3 s9 w4 x# r2. Beta分布与二项分布& P' f6 u; f5 |+ q5 H- h! k
3. 共轭先验分布
t- M3 W: w: C! H8 W. ~; W4. Dirichlet分布; a, n7 p- b# Z$ s2 Z" ?
5. Laplace平滑
6 h- r3 \' {9 a0 a; Z% N8 W6 H [9 Q5 s6. Gibbs采样详解4 ?; _1 |% ^8 O2 q3 X" s# X
: f [+ I. V, y5 N: I5 }, n! c
第22课：LDA实践- w& p0 u8 \& T/ O
1. 网络爬虫的原理和代码实现
) H( t6 W- j T; H* I0 ]& D" _, j2. 停止词和高频词
; A: b8 ?* A- W: o- `8 w) G3. 动手自己实现LDA/ k7 C3 \% L! c' p/ p8 C/ F: l
4. LDA开源包的使用和过程分析! Z4 c# n8 p' ~
5. Metropolis-Hastings算法1 v0 h0 E. }1 G
6. MCMC
9 M) G$ z4 Q, y- u, W3 @7. LDA与word2vec的比较; y5 G& ^! M6 X/ X. _% V
8. TextRank算法与实践
: ^/ E4 y1 `, I: s$ j" j' g
6 y3 A- R+ W/ \* Q" K. l; Q第23课：隐马尔科夫模型HMM F, I% r4 M# r' b: I2 r! T9 I/ `3 h
1. 概率计算问题5 @) T) E# U1 H2 Z
2. 前向/后向算法% A2 w+ N9 k1 b# q+ |# z
3. HMM的参数学习
; F& t9 w+ f0 Y' h( A; u4. Baum-Welch算法详解# J( k: J! Q+ y0 B
5. Viterbi算法详解
/ G/ U! ?+ ?/ ~( j7 z6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较
$ @$ j& X0 c% v; A, I" v: t% b4 Q$ ~! D9 T
第24课：HMM实践3 z, I( D% t% `0 F
1. 动手自己实现HMM用于中文分词7 _' i' Z( E3 c: Z% ~* O' J1 Y- L
2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析$ o/ M6 k5 C0 C) x
3. 文件数据格式UFT-8、Unicode
7 `. G+ j1 {% O) j3 w, l4. 停止词和标点符号对分词的影响
" g d6 `2 T$ Y# e4 D$ f5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案+ }9 X0 x- I. \- H: u" F
6. 发现新词和分词效果分析
$ i4 o* S% A0 [1 q( e7. 高斯混合模型HMM4 Q) E" W9 A! l6 _
8. GMM-HMM用于股票数据特征提取
- R! H9 Z' ^) @' g+ h; v- \- a0 R5 h- V5 E- {
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沉默卡
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变色卡
千斤顶
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发表于 2019-7-19 03:51:17