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：
) l( ~8 }  `1 z  w  |3 }; g% l01 第一单元 机器学习概论
9 h5 e8 x9 @" [# c( E{1}--机器学习简介
{2}--机器学习过程
{3}--机器学习常用算法（1）
  s2 e' {% L5 _6 i5 R{4}--机器学习常用算法（2）
. t+ w. D- l6 Y" U' ~. u, A{5}--机器学习常见问题
{6}--从事机器学习的准备
9 H1 [  Q9 ~! b( l) X" _+ o{7}--机器学习的常用应用领域
' a6 @! g4 a( G( g
, o  w# Y' }" I( p02 第二单元 分类算法
{1}--决策树概述
{2}--ID3算法
{3}--C4.5算法和CART算法
{4}--连续属性离散化、过拟合问题
, S; m" q( b; u: w6 T/ n{5}--集成学习
{6}--支持向量机基本概念
! `+ I( G! h1 B) r7 T5 a  r{7}--支持向量机原理
{8}--支持向量机的应用
  P# D  |8 p# |, f7 g{9}--朴素贝叶斯模型
7 o" b; N; l2 Z2 D9 H' M{10}--贝叶斯网络模型算法
7 \/ v. B  ?" h4 D6 Q{11}--贝叶斯网络的应用
{12}--主分量分析和奇异值分解
( G: j  ]! Z# C+ h{13}--判别分析

03 第三单元 神经网络基础
{1}--神经网络简介
: L0 J8 X# B0 E% c; S7 Y5 v{2}--神经网络相关概念
{3}--BP神经网络算法（1）
4 Y1 s' y; H) R0 m7 B& E  G# F* K{4}--BP神经网络算法（2）
{5}--神经网络的应用
) s% Z5 [+ E0 k0 C" @4 }' N  u" ?
1 Y4 L( _% G3 T/ K  |04 第四单元 聚类分析
% {9 n4 b5 p& ]9 z1 W" s{1}--聚类分析的概念
& w9 Z% q# ]% U3 [{2}--聚类分析的度量
{3}--基于划分的方法（1）
' E8 b4 g* G1 l9 u: W/ A{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
1 ]: {3 Z2 {* S( n{7}--EM算法

" f. {, M# {( G2 o1 h/ j05 第五单元 可视化分析
' R# [' v! p2 U* F* x, c6 L) L" e$ h  c{1}--可视化分析基础
3 G: @: l9 b' U9 j" `{2}--可视化分析方法
( f) t( e2 @3 ^7 T7 z; ^; H{3}--在线教学的数据分析案例
4 A( d; @( l1 l
2 h6 c( [4 f2 }/ b9 U: a7 E: {  t" e06 第六单元 关联分析
{1}--关联分析基本概念
# d$ z. k) }6 i; ^{2}--Apriori算法
5 Z8 X/ O) }6 T1 h# A" G: K9 s% c0 R6 \{3}--关联规则应用

# f% T* k) ?5 |& Q07 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

& w& D; P5 Z. B6 ~0 b6 y: }08 第八单元 文本分析
{1}--文本分析简介
{2}--文本分析基本概念
8 G/ j% A3 c% }0 T3 M1 c{3}--语言模型、向量空间模型
{4}--词法、分词、句法分析
' V5 b  s( T2 l{5}--语义分析
* x3 [7 l) P) d' a3 i' m# G{6}--文本分析应用
{7}--知识图谱简介
{8}--知识图谱技术
& G5 o0 v+ [* n7 w0 ?{9}--知识图谱构建和应用
. U' B& C! m9 R5 B1 _
3 u) Y- C; l5 K3 u0 a; V09 第九单元 分布式机器学习、遗传算法
: }8 f( g$ A, u8 i+ X$ _/ s0 A' g8 l{1}--分布式机器学习基础
. n) u0 K- e  z# w6 K2 g# a! G% {{2}--分布式机器学习框架
4 `4 W; c$ @1 z; b+ f( ~{3}--并行决策树
{4}--并行k-均值算法
{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
{8}--遗传算法的应用
{9}--蜂群算法

: n8 V) c7 v4 d( `0 ]9 ]+ D10 第十单元 电子推荐系统
2 h' o; W: B/ d{1}--推荐系统基础
{2}--推荐系统结构
{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
; U! _) L8 H3 W7 T. t( _; z{4}--基于协同过滤的推荐算法
. y; G9 O- b% r7 l1 W4 ]8 G* ?{5}--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐
{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
: k& b- B5 O" j. u) |1 {( u8 R{9}--推荐系统常见问题

11 第十一单元 深度学习
6 e8 w8 P1 ~2 N! Q* p{1}--卷积基本概念
{2}--LeNet框架（1）
{3}--LeNet框架（2）
/ Y# E2 u, N) _2 I1 l8 W$ u{4}--卷积基本单元
9 L6 Z- n. {+ y3 ]{5}--卷积神经网络训练
1 X& k% a4 l7 G( a2 e{6}--基于卷积的股票预测
% v+ [6 {4 y' V# a) u{7}--循环神经网络RNN基础
1 i! `2 M& A. O& m1 s* i% d{8}--循环神经网络的训练和示例
% H* N- ^% F8 t8 n/ E* K, u, C{9}--长短期记忆网络LSTM
8 ]. }8 t( s  G' ?{10}--基于LSTM的股票预测
! x' u; m- k- O{11}--图像定位与识别1
{12}--图像定位于识别2
+ F+ r7 n1 o/ @1 P! n- _{13}--强化学习
{14}--生成对抗网络
+ r- K# _: K) Q{15}--迁移学习
{16}--对偶学习
/ J- `4 r" I  @' C  `0 ?
3 j+ C& \& B, G6 S' n0 I5 W/ L- H12 第十二单元 面向实践的机器学习课程研讨
7 t% ~' n* j+ B; W( z+ b{1}--课程教学方法研讨

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杨文帅

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