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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 13:33 编辑
) X9 W) y' ]0 B2 s8 e$ h9 X3 j: |6 Z* s. w
课程目标：
% ]6 f! J5 g3 `* O3 M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。
! a- r c* X5 {, @, |) f( ~5 K C7 j( q
升级版第七期的内容特色：
' w9 z* g7 D( t. l! M1.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”。
5 L; V3 U, y$ o' w2 Z U% D2.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。
_# H/ l3 m- n2 i. o( j3.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。
" {9 ~5 B' w& j# T9 d! o: a; w4.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。
& b6 ~; U q. m1 Y- t2 d5.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 v+ s4 l- Q* U6.删去过于晦涩的公式推导，代之以直观解释，增强感性理解。
# V- L5 a' A8 ^& P* }& k; V$ `0 M# ], I7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 U9 U% F C8 k# C3 E" _
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。* q9 D% H+ A# x) `0 Y6 w
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。
5 b1 b7 u5 u* k2 L6 Q) p6 c8 V3 r, u* s) `# [
课程大纲：
' y, U+ _- l( t, o; j$ Q第01课：机器学习的数学基础1 - 数学分析' ^* [' I: b. k- X) |* N
1. 机器学习的一般方法和横向比较; q7 @5 z6 z; S( I6 r& k _( a$ ~' v
2. 数学是有用的：以SVD为例
/ B% r, Z+ ~+ H/ ^3. 机器学习的角度看数学9 \. K n# r4 R- e& ]" N
4. 复习数学分析2 N/ W D4 B! U; Y7 H6 j4 ?5 Q! V
5. 直观解释常数e
8 N, q8 d* T. r) A7 Z6. 导数/梯度
/ f, ~9 u; a' c6 C' n7. 随机梯度下降) f/ J6 h' r$ x( h, p7 n! X
8. Taylor展式的落地应用& Z- T4 M" ]( i6 j |( ~! \2 g
9. gini系数5 G+ s4 f& D! @
10. 凸函数! H# d4 ?) E* x- k9 O& m+ l
11. Jensen不等式
& }4 y! {! I" Y" q) s12. 组合数与信息熵的关系
. D" u% J$ H! i# Y第02课：机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
S6 }! V2 S3 _: _! y' l; s5 U5 b1. 概率论基础
% M, W* B; n) P$ k& a2. 古典概型5 q9 f# [. e8 x( ~8 y7 i7 g& q
3. 贝叶斯公式1 \8 h0 M7 l% V; D
4. 先验分布/后验分布/共轭分布' I A8 E, ~0 A: }2 X# w
5. 常见概率分布6 L, w, i1 p$ V/ O
6. 泊松分布和指数分布的物理意义
4 P7 b$ {9 f$ \% H0 s7. 协方差(矩阵)和相关系数
" {7 J2 _" d5 C; ?5 f7 o/ S8. 独立和不相关 ?# M1 |5 Z& T
9. 大数定律和中心极限定理的实践意义/ X- ^( y+ V* S6 f
10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP8 v+ u" E! H( B( v! b% {+ h' u/ i
11. 过拟合的数学原理与解决方案
7 t1 i ]# Q) f6 D9 h. T8 [5 a6 S+ x: L* m. E3 \
第03课：机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数
( j2 A v9 n6 ^1. 线性代数在数学科学中的地位5 d. l' c" H C9 N0 Y5 U8 L
2. 马尔科夫模型 ~% X5 O0 X8 @/ E6 r" j% E
3. 矩阵乘法的直观表达( |) F s, k5 j4 B9 R
4. 状态转移矩阵0 p3 N2 e5 y( W- `9 m1 |
5. 矩阵和向量组
+ k5 S! s! ^9 R6. 特征向量的思考和实践计算& f* z }/ }7 W4 |, Z. E
7. QR分解. Y* @6 }; {/ Z; Y
8. 对称阵、正交阵、正定阵
% x; Q$ H7 [, }1 K2 P% X0 @9. 数据白化及其应用3 i: Q9 b1 ?8 l/ l3 u" ^) P2 i
10. 向量对向量求导; S6 l) e7 H9 f$ ^
11. 标量对向量求导
8 G( A) l2 }2 T9 _12. 标量对矩阵求导% u" d3 a! d9 J v+ v6 c: s
- B+ ^' Y: q2 S/ [0 m, x w0 X
第04课：Python基础1 - Python及其数学库0 u7 w" d+ A& e
1. 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm7 ~+ q3 u. Y: }( R
2. Python基础：列表/元组/字典/类/文件, [5 z1 I# [6 e( M3 ^
3. Taylor展式的代码实现
9 N! b3 C' C; H5 {5 L4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
' m% s0 D/ L# A) E- g( ]! r& h5. 多元高斯分布
# g7 S- ] w% k6. 泊松分布、幂律分布
) [& {/ n* f: a4 c, x9 w) D7. 典型图像处理
( Z& V, ?- ?6 U8 k: X8. 蝴蝶效应# c& Y5 C4 N! Z) M3 p8 H; e: w, ?
9. 分形与可视化 y. j$ m" b* c+ u+ B
; B4 o& P# g9 E
第05课：Python基础2 - 机器学习库5 W/ [" V6 c2 [0 q) }. U
1. scikit-learn的介绍和典型使用; t: I4 z! g4 J* J
2. 损失函数的绘制2 V7 `1 ?8 N# L* f4 {
3. 多种数学曲线5 I+ y0 J5 i& j4 y) x; p3 S& m1 ?
4. 多项式拟合/ R0 g4 G$ F4 h) L+ x" ~
5. 快速傅里叶变换FFT
% F% Z! l- c) _6. 奇异值分解SVD
: r! L* j0 B( C! A; X7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络5 y, s# q" M; U3 }/ H0 u# R7 A& p
8. 卷积与(指数)移动平均线0 s! ^- t) p+ L8 u/ o) }: F3 n: ^
9. 股票数据分析
, h1 K' B6 b( t0 G7 ^7 j2 q5 G9 R" Q0 w( o V
第06课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择
+ F5 K: `& `# f3 P1. 实际生产问题中算法和特征的关系
0 x, q4 v) h, q1 T O/ b7 |2. 股票数据的特征提取和应用
) Y- T6 _8 n/ w+ g$ m( m! r! A' ~3. 一致性检验
/ p3 C9 q5 R4 P" ]* l4. 缺失数据的处理
; t) k; A" ~9 {" E9 h5. 环境数据异常检测和分析7 g D, m) J) v2 h" Y3 b
6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用
3 t/ x+ _9 n6 ~# e9 T2 B7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
T6 V l& d4 h& v* I8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
/ e$ z- w! p* x$ D) `9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类' Y; J( e( [( v) M- V% C. n, X
& R7 U0 Q! q5 O第07课： 回归
: W! S- ~( P( b5 G) I; ~& A1. 线性回归
3 @- A6 u$ }! l4 @8 S4 B2. Logistic/Softmax回归
7 G2 O2 ^ [" ?% r3. 广义线性回归
/ L+ E1 ?% V: H/ v4 Q! d$ s4. L1/L2正则化* ~3 G- w- v# M2 E
5. Ridge与LASSO
( k+ w- ?* b) R" g& M6. Elastic Net
1 ]# U! i# a3 t9 k5 p7. 梯度下降算法：BGD与SGD! U) }8 O+ Y* {% M' m
8. 特征选择与过拟合) ^1 p+ h0 H+ @
7 y6 p* Q- {6 P+ L. U
第08课：Logistic回归
' n8 P- C J9 p2 M1. Sigmoid函数的直观解释
2 |- f4 D: m0 ?, G3 Y9 s2. Softmax回归的概念源头
! w- P) ]9 X u0 L2 t$ n* v3. Logistic/Softmax回归! [) z7 g/ a7 g0 M1 Q& `8 c
4. 最大熵模型1 Z: r5 e4 b5 E" T' i
5. K-L散度
7 e* `1 c7 r$ ]6. 损失函数7 ?* C/ p0 X n, d4 D' o+ ~( Q! Z
7. Softmax回归的实现与调参
/ L3 M' M+ T; R4 h/ o. P5 m! N/ b% p& @4 s
第09课：回归实践
; f5 r2 g4 n- M! [- r2 i1. 机器学习sklearn库介绍4 W) e7 W; N6 }# j6 E! L
2. 线性回归代码实现和调参. n0 K. _6 ^$ d
3. Softmax回归代码实现和调参
" T S& D9 U! N# H4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net
7 e' S g! E# s0 J8 {& d5. Logistic/Softmax回归
G8 Y, m: _1 p9 m' f1 F9 a! r6. 广告投入与销售额回归分析
+ f: i# N$ j/ p7 G; u* S% L7. 鸢尾花数据集的分类
! P' p5 {* T0 Y3 @3 U! U, E8. 交叉验证
) t2 f- I4 ^* J* f7 B" A9. 数据可视化
: O% N; M7 o# N. z) m* z1 x
; l9 N# W+ ~/ @% i2 f# _6 b, M! F0 h& A第10课：决策树和随机森林+ Y; w8 f4 h3 f2 m! _0 A N7 \
1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
! W" n0 b1 F" e+ l8 W" ^: h( B- V" T, P$ t2. 最大似然估计与最大熵模型
5 ^: b7 a: P) V' \8 w/ ~) X' y' Z5 ?3. ID3、C4.5、CART详解
8 A3 A7 ^" \" ? i. R; d4. 决策树的正则化8 b! W1 K( N- e& y T6 J9 W8 P
5. 预剪枝和后剪枝9 E: r( a5 f2 z' o) l) U
6. Bagging
W& c* a- L8 j1 _" i: p7. 随机森林* ?* E) z3 }) |9 Z
8. 不平衡数据集的处理
$ U6 P* k J/ m4 d9. 利用随机森林做特征选择8 `" {% c' n- M; W. i9 ^, D# [1 Y+ l
10. 使用随机森林计算样本相似度
# b6 B# v! h n0 r: ]) r- y11. 数据异常值检测
2 M# o6 J5 c# v. D5 R2 Q: q& X0 Q7 ?+ i5 U) Y! _
第11课：随机森林实践+ W( \$ Q7 i. z
1. 随机森林与特征选择7 w6 i/ u9 C* y* E/ h- z6 F8 y$ R
2. 决策树应用于回归
: A0 W z9 V$ v: G8 q3. 多标记的决策树回归
/ e. n* c) _' T ^% l: y/ }4. 决策树和随机森林的可视化
; t s" d7 f2 T# d7 E/ w! d5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
) q) \3 @- n4 C4 y5 {6. 波士顿房价预测& S; |; G, e( A
9 r# _1 A& F6 Y$ p3 ^# q# X' @第12课：提升
$ m- l) n" y- G5 i2 O0 M2 f& [1. 提升为什么有效* V! l: w- f1 s
2. 梯度提升决策树GBDT; |* C4 p$ M. E
3. XGBoost算法详解) r, B2 c+ [2 G0 A% ^
4. Adaboost算法7 x$ B. b% v3 w; [% z/ B
5. 加法模型与指数损失
; J& n; K I( [: {5 o8 V
: y2 @. I8 A w6 M# c9 R第13课：提升实践
' S$ Y% @) D% y: ]7 X8 X1. Adaboost用于蘑菇数据分类8 X: X* v1 _ A+ P
2. Adaboost与随机森林的比较+ c3 C: e- ?8 j& e5 x3 v
3. XGBoost库介绍, `% B9 U( `, F h' e: Z0 Y% g
4. Taylor展式与学习算法4 |3 P' w3 d6 `0 l; s
5. KAGGLE简介5 ^5 ~$ f0 L# x. z& v [
6. 泰坦尼克乘客存活率估计
+ E y& d$ q: n9 |4 o
. W q" q2 _6 f& n. o第14课：SVM4 ^- j9 D8 j% ]4 E
1. 线性可分支持向量机; E* W/ f( [; @# S+ F5 w" D) O2 f- N$ a
2. 软间隔的改进, }3 y4 l$ r$ ?* z8 K
3. 损失函数的理解
% q) R- Y( r" t {" O" h3 y+ I4. 核函数的原理和选择. f. f. M/ D, h6 P
5. SMO算法
2 l8 \& C+ M9 _; v4 V+ ?6. 支持向量回归SVR
0 v/ Z7 y! Q5 Z6 }& a
: Q P/ V: @3 D8 p/ i第15课：SVM实践
0 t5 v% Z5 X K d/ s8 D: `# o3 s6 z& A1. libSVM代码库介绍) A* t3 C2 f; y" N
2. 原始数据和特征提取# I1 P! z1 ^/ {0 f2 v5 g) X
3. 葡萄酒数据分类
$ G0 t! j' ]$ r8 Q7 u& e4. 数字图像的手写体识别7 ~! k- R1 ?# j) t" o! c
5. SVR用于时间序列曲线预测: \; a; Z! J6 T# p! U/ N2 p) ]
6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较' O' W- y( V, ^/ F; M0 [5 Y5 b" b! Z
, s/ d U+ L3 V$ }
第16课：聚类（上）
4 |; t3 \. r% d+ E- U) l1. 各种相似度度量及其相互关系/ ]9 B, X; v$ w
2. Jaccard相似度和准确率、召回率
) a" y/ s0 z! }5 H+ c7 |0 H- K3. Pearson相关系数与余弦相似度
" w! ^6 h/ t' a$ P$ T4. K-means与K-Medoids及变种& E- I* Z1 E- @% Q) K
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
' \# l0 {1 v; \: C* F6 s5 `6 ?% p) \/ M) Y
第17课：聚类（下）3 \* J/ |! z9 a, Y' v: }2 z
1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
3 ~' E- P w8 \2. DensityPeak(Sci14)0 M- P3 X- u$ T' d# P$ |
3. 谱聚类SC
* u6 y6 ?% j) b5 z2 c4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette
# a: g# V$ B3 M* X" e7 u; q, ?- a5. LPA算法及其应用
; j, ^8 ?! r, X7 f) x0 f, `
' H% Y6 y' H7 o/ D第18课：聚类实践6 p+ F% T- h% z5 Q0 O) ]
1. K-Means++算法原理和实现
$ c7 `( D4 |* @. x( O" |2 [, ~2. 向量量化VQ及图像近似: J c1 j% o7 r. n
3. 并查集的实践应用
, X, I5 `. X' Q7 L; w0 A4. 密度聚类的代码实现
! }/ V2 E/ o* J5. 谱聚类用于图片分割' A0 B- X$ Q4 d ]5 E3 }0 i
$ k% u$ ~0 ^% ]" l/ |$ \第19课：EM算法
- [" z# a% I/ W. v1. 最大似然估计0 E. z, N* }1 Y& b% u7 u
2. Jensen不等式! _% }1 |, z0 i/ Z# C
3. 朴素理解EM算法
2 x0 O+ h7 a4 p7 o4. 精确推导EM算法
3 G7 T& m/ o, C- S5 _) d: _2 T g. Q5. EM算法的深入理解
* r8 I" a' o( v* G) c2 n+ @6. 混合高斯分布 I8 w/ U- x ?! U
7. 主题模型pLSA# r3 g" A' y% Q3 S; m
! O8 P7 u$ Q; V, [, C" J7 c第20课：EM算法实践
. k. x% g0 T$ O3 e$ @1. 多元高斯分布的EM实现1 e9 l% y6 ]$ ~
2. 分类结果的数据可视化# g" y7 \7 b( d* d
3. EM与聚类的比较
) m# I# o) } `3 I# }4. Dirichlet过程EM% T2 J7 f- t: |3 M
5. 三维及等高线等图件的绘制
6 V. h3 B4 f' o6 V- V4 T. A) Z- }6. 主题模型pLSA与EM算法
& m2 r1 @8 A8 ~" F5 _! d
! Z& ]( i) L/ w4 I第21课：主题模型LDA3 U1 i9 e B+ F( P( E1 w
1. 贝叶斯学派的模型认识
8 q( i$ \8 k2 |0 v2. Beta分布与二项分布
1 K0 K' C9 j" Q, Y' N. j0 u8 j3. 共轭先验分布& u# \) Z1 ]5 D6 y K
4. Dirichlet分布
0 Y# n0 ?. ~8 Q7 w) y3 Z" N6 ]* d5 s5. Laplace平滑
: c6 w B' O7 h3 a: B6. Gibbs采样详解# V% k: r0 o' Z& y, `: k7 C* e& t
" {0 y. E# I1 t: [! b7 b第22课：LDA实践: v* p. R/ T6 p2 L5 ^
1. 网络爬虫的原理和代码实现8 k- C9 n% d/ u
2. 停止词和高频词4 b9 w2 w& s# B! H5 c2 s
3. 动手自己实现LDA
, ]2 ^2 a3 I$ a1 ?/ ~ C" x( D4. LDA开源包的使用和过程分析1 Z2 U7 _! x, \1 X. d
5. Metropolis-Hastings算法( w4 F. ^3 G9 y1 ~' \
6. MCMC+ ?, E; r8 _7 L- ^ ^
7. LDA与word2vec的比较, {( V3 v2 B8 s
8. TextRank算法与实践' `9 A8 R2 V: A1 K( F I
2 y5 j- E( L T* n/ F# J, _- D
第23课：隐马尔科夫模型HMM/ q. [) d$ H/ z- Y
1. 概率计算问题
8 @2 ~" }0 ?& K* f' X: c3 T4 |2. 前向/后向算法) B2 I l' n8 s d
3. HMM的参数学习% Z Q/ }" l F% O3 I0 x& m5 |
4. Baum-Welch算法详解
) m: r2 z+ O# O6 |5 v- g7 F: q" d5. Viterbi算法详解' b* Q8 z M* }
6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较
0 |5 M7 p6 A9 w0 f' A5 f! T. ~
1 v3 S) F/ y: g第24课：HMM实践 z9 e7 t9 F {7 H& Z& U: g
1. 动手自己实现HMM用于中文分词
: R! G; D( y( U$ t7 E- }2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析3 [" C* A7 c- I+ s& K
3. 文件数据格式UFT-8、Unicode
* Y1 U, w% y+ M6 a" x$ u8 d4. 停止词和标点符号对分词的影响
- G# s2 T# X$ @1 L5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案
8 n: l0 C. p! a$ }; O6. 发现新词和分词效果分析- d. S8 H0 w+ j
7. 高斯混合模型HMM
6 o9 ?/ _( m) U; K% ^8. GMM-HMM用于股票数据特征提取% w, G% ^/ I, Y& p
2 H) j: ~* _+ _9 k6 ]
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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