最新从理论到实践机器学习视频教程

课程纲要:
一课机器学习的数学基础1 – 数学剖析

1. 机器学习的一般办法和横向比较
2. 数学是有用的:以SVD为例
3. 机器学习的视点看数学
4. 温习数学剖析
5. 直观解说常数e
6. 导数/梯度
7. 随机梯度下降
8. Taylor展式的落地运用
9. gini系数
10. 凸函数
11. Jensen不等式
12. 组合数与信息熵的联系

第二课:机器学习的数学基础2 – 概率论与贝叶斯先验

1. 概率论基础
2. 古典概型
3. 贝叶斯公式
4. 先验散布/后验散布/共轭散布
5. 常见概率散布
6. 泊松散布和指数散布的物理含义
7. 协方差(矩阵)和相联系数
8. 独立和不相关
9. 大数规律和中心极限定理的实践含义
10.深刻了解最大似然估量MLE和最大后验估量MAP
11.过拟合的数学原理与解决方案

第三课:机器学习的数学基础3 – 矩阵和线性代数

1. 线性代数在数学科学中的位置.
2. 马尔科夫模型
3. 矩阵乘法的直观表达
4. 状况搬运矩阵
5. 矩阵和向量组
6. 特征向量的考虑和实践核算#
7. QR分化
8. 对称阵、正交阵、正定阵
9. 数据白化及其运用
10.向量对向量求导
11.标量对向量求导
12.标量对矩阵求导

第四课:python基础1 – Python及其数学库

1. 解说器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm
2. Python基础:列表/元组/字典/类/文件
3. Taylor展式的代码完结
4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型运用
5. 多元高斯散布
6. 泊松散布、幂律散布
7. 典型图画处理

第五课:Python基础2 – 机器学习库

1. scikit-learn的介绍和典型运用)
2. 丢失函数的制作
3. 多种数学曲线
4. 多项式拟合
5. 快速傅里叶变换FFT
6. 奇异值分化SVD
7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
8. 卷积与(指数)移动平均线
9. 股票数据剖析

第六课:Python基础3 – 数据清洗和特征挑选

1. 实践出产问题中算法和特征的联系
2. 股票数据的特征提取和运用
3. 一致性查验5
4. 缺失数据的处理
5. 环境数据反常检测和剖析
6. 含糊数据查询和数据校对办法、算法、运用2

第七课: 回归

1. 线性回归
2. Logistic/Softmax回归
3. 广义线性回归
4. L1/L2正则化
5. Ridge与LASSO
6. Elastic Net$
7. 梯度下降算法:BGD与SGD,
8. 特征挑选与过拟合
9. Softmax回归的概念源头
10.最大熵模型)
11.K-L散度

第八课:回归实践

1. 机器学习sklearn库介绍-
2. 回归代码完结和调参9
3. Ridge回归/LASSO/Elastic Net
4. Logistic/Softmax回归
5. 广告投入与销售额回归剖析;
6. 鸢尾花数据集的分类
7. 回归代码完结和调参
8. 穿插验证
9. 数据可视化 _

第九课:决策树和随机森林%

1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
2. 最大似然估量与最大熵模型
3. ID3、C4.5、CART详解
4. 决策树的正则化
5. 预剪枝和后剪枝
6. Bagging
7. 随机森林,
8. 不平衡数据集的处理
9. 运用随机森林做特征挑选
10. 运用随机森林核算样本类似度7

第十课:随机森林实践-

1. 随机森林与特征挑选
2. 决策树运用于回归.
3. 多符号的决策树回归
4. 决策树和随机森林的可视化
5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类#

第十一课:提高

1. 提高为什么有用
2. Adaboost算法
3. 加法模型与指数丢失
4. 梯度提高决策树GBDT5
5. XGBoost算法详解, ^
第十二课:XGBoost实践
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1. 自己着手完结GBDT
2. XGBoost库介绍
3. Taylor展式与学习算法
4. KAGGLE简介5
5. 泰坦尼克乘客存活率估量

第十三课:SVM

1. 线性可分支撑向量机)
2. 软距离的改善
3. 丢失函数的了解
4. 核函数的原理和挑选
5. SMO算法
6. 支撑向量回归SVR

第十四课:SVM实践

1. libSVM代码库介绍:
2. 原始数据和特征提取.
3. 调用开源库函数完结SVM
4. 葡萄酒数据分类,
5. 数字图画的手写体辨认 ~
6. SVR用于时间序列曲线猜测
7. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较-
第十五课:聚类

1. 各种类似度衡量及其相互联系
2. Jaccard类似度和准确率、召回率
3. Pearson相联系数与余弦类似度
4. K-means与K-Medoids及变种
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其运用
6. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)#
7. 谱聚类SC
8. 聚类点评和成果目标

第十六课:聚类实践

1. K-Means++算法原理和完结
2. 向量量化VQ及图画近似2
3. 并查集的实践运用
4. 密度聚类的代码完结
5. 谱聚类用于图片切割

第十七课:EM算法

1. 最大似然估量
2. Jensen不等式
3. 朴素了解EM算法
4. 准确推导EM算法
5. EM算法的深化了解
6. 混合高斯散布
7. 主题模型pLSA

第十八课:EM算法实践

1. 多元高斯散布的EM完结
2. 分类成果的数据可视化
3. EM与聚类的比较2
4. Dirichlet进程EM,
5. 三维及等高线等图件的制作4
6. 主题模型pLSA与EM算法

第十九课:贝叶斯网络

1. 朴素贝叶斯
2. 贝叶斯网络的表达
3. 条件概率表参数个数剖析”
4. 马尔科夫模型
5. D-separation”
6. 条件独立的三种类型
7. Markov Blanket
8. 混合(离散+接连)网络:线性高斯模型
9. Chow-Liu算法:最大权生成树MSWT

第二十课:朴素贝叶斯实践’
1. GaussianNB
2. MultinomialNB9
3. BernoulliNB
4. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
5. 朴素贝叶斯用于18000+篇新闻文本的分类

第二十一课:主题模型LDA

1. 贝叶斯学派的模型知道
2. 共轭先验散布
3. Dirichlet散布
4. Laplace滑润
5. Gibbs采样详解

第二十二课:LDA实践+

1. 网络爬虫的原理和代码完结
2. 中止词和高频词*
3. 着手自己完结LDA
4. LDA开源包的运用和进程剖析
5. Metropolis-Hastings算法
6. MCMC
7. LDA与word2vec的比较

第二十三课:隐马尔科夫模型HMM

1. 概率核算问题7
2. 前向/后向算法
3. HMM的参数学习
4. Baum-Welch算法详解
5. Viterbi算法详解
6. 隐马尔科夫模型的运用好坏比较2
第二十四课:HMM实践

1. 着手自己完结HMM用于中文分词
2. 多个言语分词开源包的运用和进程剖析
3. 文件数据格式UFT-8、Unicode
4. 中止词和标点符号对分词的影响:
5. 前向后向算法核算概率溢出的解决方案
6. 发现新词和分词作用剖析
7. 高斯混合模型HMM
8. GMM-HMM用于股票数据特征提取

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