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：
01 第一单元 机器学习概论
{1}--机器学习简介
  x- @( f4 A$ \( z" ?' w{2}--机器学习过程
# _3 f4 [0 e: y5 a9 h/ b) W! Z* f0 u{3}--机器学习常用算法（1）
1 u7 c! v  b7 L4 u{4}--机器学习常用算法（2）
+ ~3 o$ h9 T* _, R( j% M{5}--机器学习常见问题
1 X+ \* C0 w( K# e{6}--从事机器学习的准备
{7}--机器学习的常用应用领域
. T% x+ f6 a# u4 W! k$ o) y
  n! L6 V2 p) y# \7 P% ^4 q4 ]& L02 第二单元 分类算法
{1}--决策树概述
% M/ o# W: z6 _" a9 D/ q0 e+ V{2}--ID3算法
{3}--C4.5算法和CART算法
* q$ L: z- H9 L3 n8 X9 D{4}--连续属性离散化、过拟合问题
{5}--集成学习
{6}--支持向量机基本概念
6 k# D9 I7 Z& ~+ |/ W2 R3 Y{7}--支持向量机原理
{8}--支持向量机的应用
- {8 Q/ f! Q* A7 R. A* P0 G/ j{9}--朴素贝叶斯模型
0 ?* H2 b  p; s1 r# Z9 E5 j( Z1 u0 Z{10}--贝叶斯网络模型算法
{11}--贝叶斯网络的应用
{12}--主分量分析和奇异值分解
( ^3 ~1 ]6 ?8 }4 [% u# R4 ]% I{13}--判别分析
% s4 n2 B4 h6 [- D
03 第三单元 神经网络基础
, K3 M! B/ D2 R( ^5 D5 n{1}--神经网络简介
{2}--神经网络相关概念
7 y0 }+ _* P7 O4 z{3}--BP神经网络算法（1）
{4}--BP神经网络算法（2）
( ~% ~6 @; m: F+ w: ~, O3 k{5}--神经网络的应用
( R3 n* s  _( d
" l" a( F2 d- w8 i* `1 t5 q1 L& W0 ]04 第四单元 聚类分析
3 R( W$ a" t, X9 N& F7 h; W{1}--聚类分析的概念
{2}--聚类分析的度量
3 l  _# R2 J; E9 H4 E" D+ N{3}--基于划分的方法（1）
{4}--基于划分的方法（2）
" K6 K, I$ Q) W& X{5}--基于密度聚类和基于层次聚类
{6}--基于模型的聚类
{7}--EM算法
7 l) y  h) y6 }7 B5 D( @  j
% \# U; Q  E0 b/ E" ?( P" ~" g) q05 第五单元 可视化分析
{1}--可视化分析基础
& V( \+ X  \+ V9 y* c{2}--可视化分析方法
{3}--在线教学的数据分析案例
8 ?% f6 Z+ z( n. x, n5 o; T
1 G9 q1 p0 I/ z$ |! y06 第六单元 关联分析
, V+ h7 w! x0 S( m$ A( {{1}--关联分析基本概念
{2}--Apriori算法
" z# y7 p' _+ P5 A{3}--关联规则应用
; ^5 c9 u4 [5 q% g$ o
& r$ ~* {  O' ?7 l) o7 N07 第七单元 回归分析
{1}--回归分析基础
{2}--线性回归分析
{3}--非线性回归分析

( }# e/ G2 O& \! U# m4 n; t; m08 第八单元 文本分析
  K/ n( u( R. q7 c. N0 S2 T" {{1}--文本分析简介
{2}--文本分析基本概念
{3}--语言模型、向量空间模型
; J. t6 q$ |- h{4}--词法、分词、句法分析
{5}--语义分析
) w# F, s6 @3 J{6}--文本分析应用
3 }: y' i+ n( P$ p7 ]  u{7}--知识图谱简介
" e$ b: ?: j( U; Z$ s* Q' N6 ~0 q{8}--知识图谱技术
$ ]& i( r8 M. i2 I' U{9}--知识图谱构建和应用

2 f) b; W5 M1 d5 J& W09 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}--分布式机器学习框架
; Y+ V7 o$ L7 j2 g, W; f2 y; H{3}--并行决策树
& k1 r9 [1 S* V5 V' ]' I{4}--并行k-均值算法
$ [) W% v1 l! W- L+ C* ]{5}--并行多元线性回归模型
{6}--遗传算法基础
{7}--遗传算法的过程
( ?6 J' e' |9 K! n/ E' I) C: ^{8}--遗传算法的应用
  X. E1 X. v0 L+ v{9}--蜂群算法

( a+ ~* s. m0 l2 j( ^10 第十单元 电子推荐系统
  `  a6 p; V" w; O# I5 p+ m# k3 H5 R! Q{1}--推荐系统基础
! X; ?2 S! V, F/ j6 k' ]+ `{2}--推荐系统结构
* E  C* D# u5 X+ T' x{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
& I4 G- I" d# |  X{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
; s9 O5 ]' ^/ B{6}--其他推荐方法
{7}--推荐结果的评测方法
: A! Q' K' U4 N8 N. ^{8}--推荐结果的评测指标
1 B8 N' B- X$ K, e$ p- u{9}--推荐系统常见问题
9 R( }8 \% R, t
2 ^& n. G4 g: e11 第十一单元 深度学习
{1}--卷积基本概念
' e9 ]8 e* I  h" h{2}--LeNet框架（1）
{3}--LeNet框架（2）
{4}--卷积基本单元
  k2 k: J0 Q( S. l+ w9 k# C+ ~{5}--卷积神经网络训练
$ _1 {' H" a  t7 s{6}--基于卷积的股票预测
{7}--循环神经网络RNN基础
3 ~  {  A3 W! Z& J) a{8}--循环神经网络的训练和示例
{9}--长短期记忆网络LSTM
{10}--基于LSTM的股票预测
7 H; S, _0 \) L{11}--图像定位与识别1
{12}--图像定位于识别2
{13}--强化学习
1 S& A; |9 T/ y7 t! G. B9 M7 e% v{14}--生成对抗网络
{15}--迁移学习
: P! e, p8 M8 ^4 N  B9 v  c, c{16}--对偶学习
5 A; c! C9 S4 G# I
12 第十二单元 面向实践的机器学习课程研讨
+ X0 h4 U" O& @( u4 Z: Q  o{1}--课程教学方法研讨

" J! s0 v) _' L$ D: M& _

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杨文帅

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