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课程介绍：
7 t& k7 X# J6 N( w4 ?8 W8 [4 E5 Q整个课程不仅将帮助大家入门机器学习，更将结合BAT工业应用，且几乎每一次课都提供实际案例、数据集、代码，让学员结合实际案例理解机器学习算法，从数据清洗、特征处理、模型构建、模型调优到实际机器学习项目分析，让大家了解实际工业界是怎么用这些机器学习算法的，合适的更可帮忙内推BAT。
4 I4 p* T0 {/ o( O) _; v
8 |; S) M9 b4 ~5 E/ [/ d/ K课程目录：
0 N$ Q7 X* K; O$ X第1课 机器学习与微积分
( H% x, M# S% M2 @知识点1： Taylor展式、梯度下降和牛顿法初步、Jensen不等式
! L: v5 ~) L* B4 J8 T5 @% g( P9 ?第2课 数理统计和参数估计
/ i8 I$ @) \6 }7 a. Z& _5 g知识点1： 常见分布与共轭分布、切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理、矩估计、极大似然估计( L+ { c+ p; m8 _4 k0 w% H" n, v
第3课 矩阵分析与应用* o8 B* w) K. b9 R3 B8 b
知识点1： 特征向量、对称矩阵对角化、线性方程
) C9 u/ @2 N( T7 ^( G! k( d, U% K第4课 凸优化初步
1 s# [6 e6 D: x/ Z知识点1： 凸集、凸函数、凸优化、KKT条件/ c! D3 N, f: |! M/ ], s
第5课 线性回归与逻辑回归/ i N+ o, T$ c6 C8 F9 |
知识点1： 线性回归、logistic回归、梯度下降$ r2 e; E9 e* [5 _) h; ~& S, V+ P
实战项目： 线性回归与拟合，Logistic回归与分类
2 ~* t- X* E' O实战项目： 实际工程海量数据下的logistic回归使用，包括样本处理、特征处理、算法调优和背后的原理
9 ~* X- `" ]% J! h w0 P1 x第6课 特征工程' t; E9 Y) n$ _2 ~# \/ a7 [+ R( P4 G
知识点1： 数据获取、数据清洗、特征抽取、特征选择与融合
8 [1 X* E% W& [5 a第7课 工作流程与模型调优: Y, _+ Y8 W G+ [; O, f3 ]1 Q6 G
知识点1： 实际机器学习项目下的场景分析、算法选择、模型构建与调优、kaggle示例
4 v4 v4 l( u/ f% i第8课 最大熵与EM算法6 S! y- Z! k. E
知识点1： 熵、相对熵、信息增益、最大熵模型、IIS、GMM) ?% G8 R" O1 U0 [- v
第9课 推荐系统& z9 Y. V( N5 e; W+ ^7 P
知识点1： 基于内容推荐、协同过滤、排序学习、神经网络推荐+ Q9 U& P4 L# M3 V5 Q! h' z
实战项目： 实际电商推荐系统的算法与架构2 e- W$ y+ P/ P7 Z1 K
第10课 聚类算法与应用+ I( l- X: _3 Q1 I% g$ J H* _
知识点1： K-means/K-Medoid/层次聚类( Y( I- o5 Z- W
实战项目： K-means代码实现和实际应用分析
8 K! K& X# m' e, }' c4 t( Q第11课 决策树、随机森林、Adaboost7 s/ F0 b8 ?$ U S- O
知识点1： ID3、C4.5、CART、Bagging、GBDT、Adaboost、前向分步算法1 F g5 _- ]2 T% |
实战项目： 使用随机森林进行数据分类 [含代码实现和参数调试分析]5 F' c0 v/ Q' s
第12课 SVM
, z# T9 d5 K2 t/ d知识点1： 线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、SMO
# p" r% d* e" u) z, W+ M7 Q. p实战项目： 使用SVM进行数据分类 [含代码实现和参数调试分析]: G; ]& G0 S) t5 K$ b
第13课 贝叶斯方法
, i8 F- o" u6 g5 S$ u' w! [& @知识点1： 朴素贝叶斯、有向分离、马尔科夫模型& l8 a, N( F5 I. L* O! C* g* \
第14课 主题模型4 A7 K1 }) s4 n/ D5 f& n) U
知识点1： pLSA、共轭先验分布、LDA
; @ j# i* ^$ c1 H% B* j实战项目： 使用LDA进行文档分类 [含gensim开发实例和参数调试分析]* v7 y2 K4 q# H
第15课 采样与变分1 D% L( k! {4 ^# p
知识点1： MCMC/KL(p||q)与KL(q||p): w8 Y/ O% @+ |/ \4 S
第16课 人工神经网络
( b* C4 Y7 J/ K+ L5 R! x) D知识点1： 全连接神经网络、BP算法、链式法则0 `2 h1 B3 R$ Z+ F' [% X1 f. l
实战项目： 用BP网络做样本数据分类
2 f. |; [$ P5 A# S0 L' z第17课 卷积神经网络4 H: `4 T4 o7 w- ` T
知识点1： 卷积操作、Polling操作, C" D2 p; c: }% n, u
知识点2： 理解卷积网络、卷积网络训练以及GPU加速
! ^' r9 n+ |) w# e- X实战项目： 卷积网络在图像分类中的应用
2 S9 Y6 M6 y# C% Q5 M$ N第18课 循环神经网络与LSTM
7 W# K R6 S" @0 a知识点1： RNN 网络、LSTM
- r2 D' G+ N& u7 Z9 [4 I实战项目： 回归网络在自然语言处理中的应用（字符模型和文本生成，char-rnn 案例分析）
% ]# X. F5 K, m# _- c第19课 关于框架
a0 j1 ^9 S) c" }知识点1： Caffe 入门教程+ m' N) ^6 U( T* v& e+ e- d' {
知识点2： Tensor Flow/MxNet 简介
! K& ]/ Q5 z i) L实战项目： 使用Torch进行图像分类及卷积网络可视化的深度学习实践/ p8 R2 {; `2 i" w* w0 F3 C
第20课 概率图模型初步3 A+ Q1 |% b# K" [
知识点1： 贝叶斯网络、概率计算问题、参数学习问题、状态预测问题
8 y0 o! `0 L' o实战项目： 使用HMM进行中文分词 [含代码实现和参数调试分析]
- b+ N9 N, b! s/ D- c0 L: Z2 | x6 i6 b4 J2 \
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