2017年邹博-《机器学习》升级版III-小象学院
视频+pdf文件，共26次课，每次2小时 
课程名称：
《机器学习》升级版III
课程目标：
本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、机器学习算法的应用场景介绍等。
开课时间：
2017年1月2日，共26次课，每次2小时
升级版III的内容特色：
1、增加5次“机器学习的角度看数学”和2次“Python与机器学习”，提升学习深度，降低学习坡度。
2、强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。
3、阐述机器学习原理，提供配套源码和数据；确保“懂推导，会实现”。
4、删去过于晦涩的公式推导，代之以直观解释，增强感性理解。
5、重视项目实践(如工业实践、Kaggle等)，重视落地。
6、重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享实际案例。
7、对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
8、思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。
9、涉及和讲解的部分Python库有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn
10、每个算法模块按照“原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库”的顺序，切实做到“顶天立地”。
课程大纲：
1、机器学习的数学基础1 – 数学分析
机器学习的一般方法和横向比较
数学是有用的：以SVD为例
机器学习的角度看数学
复习数学分析
直观解释常数e
导数/梯度
随机梯度下降
Taylor展式的落地应用
gini系数
凸函数
Jensen不等式
组合数与信息熵的关系
2、机器学习的数学基础2 – 概率论与贝叶斯先验
概率论基础
古典概型
贝叶斯公式
先验分布/后验分布/共轭分布
常见概率分布
泊松分布和指数分布的物理意义
协方差(矩阵)和相关系数
独立和不相关
大数定律和中心极限定理的实践意义
3、机器学习的数学基础3 – 数理统计与参数估计
统计量
期望/方差/偏度/峰度
中心矩/原点矩
矩估计
深刻理解最大似然估计
过拟合的数学原理与解决方案
最大后验估计MAP
偏差方差二难
4、机器学习的数学基础4 – 矩阵和线性代数
线性代数在数学科学中的地位
马尔科夫模型
矩阵乘法的直观表达
状态转移矩阵
矩阵和向量组
特征向量的思考和实践计算
QR分解
对称阵、正交阵、正定阵
数据白化及其应用
向量对向量求导
标量对向量求导
标量对矩阵求导
5、机器学习的数学基础5 – 凸优化
凸集的严格数学表达
凸集保凸运算
分割超平面/支撑超平面
凸函数/上境图
Jensen不等式
Fenchel不等式
K-L散度
凸优化
共轭函数和对偶函数
鞍点解释
用对偶方法求解最小二乘问题
强对偶KKT条件
6、Python基础1 – Python及其数学库
解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm
Python基础：列表/元组/字典/类/文件
Taylor展式的代码实现
numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
多元高斯分布
泊松分布、幂律分布
典型图像处理
7、Python基础2 – 机器学习库
scikit-learn的介绍和典型使用
损失函数的绘制
多种数学曲线
多项式拟合
快速傅里叶变换FFT
奇异值分解SVD
Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
卷积与(指数)移动平均线
股票数据分析
8、回归与特征选择
线性回归
高斯分布
最大似然估计
L1/L2正则化
Ridge与LASSO
Elastic Net
梯度下降算法：BGD与SGD
特征选择与过拟合
9、Logistic回归
Sigmoid函数的直观解释
Softmax回归的概念源头
Logistic/Softmax回归
最大熵模型
K-L散度
损失函数
10、回归实践
视频截图：
下载地址：
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