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
{2}--机器学习过程
{3}--机器学习常用算法（1）
% ]% F! a2 c) n" P{4}--机器学习常用算法（2）
{5}--机器学习常见问题
{6}--从事机器学习的准备
{7}--机器学习的常用应用领域
$ Q% b* L4 \5 M+ g& Z& z( L  b% F
/ z& f# E6 `1 m. R02 第二单元 分类算法
6 Q. I& X3 Y! G2 R{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
{5}--集成学习
{6}--支持向量机基本概念
' O" h0 M7 n8 _7 z4 H4 L& v{7}--支持向量机原理
{8}--支持向量机的应用
{9}--朴素贝叶斯模型
4 L5 P; Y5 u0 U* o9 a, V' k2 J- m{10}--贝叶斯网络模型算法
{11}--贝叶斯网络的应用
& i$ k8 b/ \# u" Y3 R% u$ H{12}--主分量分析和奇异值分解
{13}--判别分析

03 第三单元 神经网络基础
# F7 ~( |: e8 j  v9 [3 O+ L{1}--神经网络简介
! d' X. y  J  K7 n* L0 C{2}--神经网络相关概念
1 c& O% s( z! w: M7 x/ o{3}--BP神经网络算法（1）
, j% E9 x! o- e& _0 d{4}--BP神经网络算法（2）
$ O3 K" `& K; ?. ]& c0 c{5}--神经网络的应用

" L4 B$ J0 E& c5 I: v04 第四单元 聚类分析
{1}--聚类分析的概念
{2}--聚类分析的度量
, N0 a& ~( h/ n; Q2 o# u$ x{3}--基于划分的方法（1）
{4}--基于划分的方法（2）
{5}--基于密度聚类和基于层次聚类
! w! h2 l4 Q' g1 C4 X$ P+ j{6}--基于模型的聚类
{7}--EM算法
4 N' ?) Y1 O( u. D" i$ `. u/ [
$ t1 Z! p2 p, a8 Q05 第五单元 可视化分析
{1}--可视化分析基础
% r5 r$ [9 W) R4 A, a* Q2 \5 Z3 y* k% f{2}--可视化分析方法
{3}--在线教学的数据分析案例
1 e0 S' E1 k6 r+ t
7 m; z6 T& ?8 O06 第六单元 关联分析
5 q5 E; g2 K6 r  E. Q{1}--关联分析基本概念
+ r0 _/ M" r7 e7 y4 y7 U" T{2}--Apriori算法
{3}--关联规则应用

# I3 P, O5 b* J: A1 Y) R2 W  J07 第七单元 回归分析
  F4 t" |* D" t/ \) P{1}--回归分析基础
9 T5 r" J4 c/ P0 \+ }{2}--线性回归分析
7 V9 |" W  \* p2 @8 E{3}--非线性回归分析
& h8 g6 Y9 {" r3 ?. X# k
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
6 W6 y; n  p5 Z8 y( ]; t2 u' S( C{3}--语言模型、向量空间模型
{4}--词法、分词、句法分析
{5}--语义分析
( n. A1 W- G1 g% s9 J* K{6}--文本分析应用
% P1 w8 _) W# J- v/ P  w{7}--知识图谱简介
4 }' ^  [2 m% b/ G% C( w) t{8}--知识图谱技术
{9}--知识图谱构建和应用
1 G7 z3 A) G: |* p9 b6 i! S$ J- a5 L
8 p9 ~2 j7 [* M6 _09 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
. C8 e( m+ ?! u& Q$ r. D" A6 K! J{2}--分布式机器学习框架
: ^0 M- H9 n0 e9 V{3}--并行决策树
{4}--并行k-均值算法
6 p# e$ P5 J4 _0 Q2 j0 n{5}--并行多元线性回归模型
7 H. |* V% z" M, n  @) d{6}--遗传算法基础
{7}--遗传算法的过程
9 b+ P* ^. ~5 f9 s7 R6 r& y( T5 I, f{8}--遗传算法的应用
{9}--蜂群算法

10 第十单元 电子推荐系统
. c& j% l; [7 P, L  G{1}--推荐系统基础
{2}--推荐系统结构
. G: a" g- S8 p8 G) E{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
{4}--基于协同过滤的推荐算法
8 k% k$ i# z, S  }6 O{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
2 ^" o, P# Y" M6 I4 P6 y/ n{7}--推荐结果的评测方法
{8}--推荐结果的评测指标
{9}--推荐系统常见问题

( z% V/ d& M5 w% b3 ?) ^3 ^11 第十一单元 深度学习
2 n0 y( f( G! L& T' l+ H{1}--卷积基本概念
{2}--LeNet框架（1）
{3}--LeNet框架（2）
5 J1 m& q# g: H3 r# l{4}--卷积基本单元
, B( d4 s; L' I4 y% @- b4 J{5}--卷积神经网络训练
$ L* ?- y& f( z+ z4 A{6}--基于卷积的股票预测
: o+ o$ G1 M' o6 |2 u- N- ]- _+ P{7}--循环神经网络RNN基础
& O, }- I3 S5 o& R{8}--循环神经网络的训练和示例
{9}--长短期记忆网络LSTM
9 E6 W' U9 ?0 ~+ V/ [+ g{10}--基于LSTM的股票预测
{11}--图像定位与识别1
{12}--图像定位于识别2
. Z  R0 i8 @# k{13}--强化学习
{14}--生成对抗网络
" O  S# c/ o; Z0 \2 Z' {6 L: i+ F+ h{15}--迁移学习
2 P! ?9 F1 n( n! j: K$ V! u{16}--对偶学习
5 s% U- U+ B& c- d1 p! o
2 k2 X2 V# {! m. v12 第十二单元 面向实践的机器学习课程研讨
) X4 h6 j! a' u. r' C{1}--课程教学方法研讨
. ~! e1 {: T+ y6 E8 [# C- E3 E

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杨文帅

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