Python机器学习算法 升级版课程

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* r) e1 c# ~; n: U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。
- n+ s! \) ]2 n% k' F【课程内容】
数学基础1 - 数学分析
8 `3 `& _  N8 l0 Z机器学习的角度看数学
复习数学分析
8 ^6 y2 S8 ?) Q直观解释常数e
导数/梯度与SGD
. Z/ Z! [7 x' r! G. m8 u/ Y4 d3 `: s3 gTaylor展式
6 f8 b* `( x: F& u( ]凸函数
1 g; a1 k0 b- y/ U" S* ]概率论基础
/ H1 y& T1 Y# T1 O; Z5 S8 u古典概型
; A% [: w$ l. R4 }$ B贝叶斯公式
常见概率分布
9 [8 ^# W) j- F, I0 G数学基础2 - 数理统计与参数估计
1 m# J& o$ V0 d& k* D统计量
. F* R  ~2 r# a+ H0 O4 {8 [) O, g期望/方差/偏度/峰度
# @/ A( H. o8 x协方差(矩阵)和相关系数
独立和不相关
大数定律
中心极限定理
* b% f/ S* L4 I! t- f( R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
3 x$ }% D1 _& x8 Z* n& P  M偏差方差二难
数学基础3 - 矩阵和线忄生代数
线忄生代数是有用的：以SVD为例
# T+ U( l# |' G% y3 w6 h马尔科夫模型和矩阵乘法、状态转移矩阵
矩阵和向量组
特征值和特征向量
对称阵、正交阵、正定阵
2 }5 ]5 r6 @) D. C' b数据白化及其应用
( \1 d2 [2 y$ R/ T向量对向量求导
标量对向量求导
! C0 o& i; r, c6 s& Y& i, T标量对矩阵求导
数学基础4 - 凸优化
' ?% l' C& O' q& T& Y  B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
& e# s/ U9 q$ I1 ^( P. Y  AJensen不等式
Fenchel不等式
K-L散度
" d5 Y+ b% {6 l- w& \, R$ u- K凸优化
. |4 O  J6 _4 H! D% ^& V共轭函数和对偶函数
. @/ _  w/ y5 ?& k鞍点解释
用对偶方法求解最小二乘问题
- e& k6 l: Z! M0 V, k) n- ~" L+ d强对偶KKT条件
8 y1 p! y4 S- a% W, {7 iPython基础及其数学库的使用
解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm
Python基础：列表/元组/字典/类/文件
6 h( }' H+ B1 P" U" Znumpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
典型图像处理
Python基础及其机器学习库的使用
9 X, M% o2 k% k! q7 g6 Wscikit-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
股票数据分析、卷积、(指数)移动平均线
% S" k" n! U2 \回归
+ A& w* V7 |7 C$ d线忄生回归
6 V+ S8 T% \) d: a( J高斯分布
Logistic回归
最大似然估计
0 @% B- y' {+ ]5 l/ E8 x& e8 r梯度下降算法：BGD与SGD
' L, z  E- `+ B4 q0 H) a7 ~8 d特征选择与过拟合
, v* ~, ~3 U7 X( c回归实践
/ V3 j' V; U& l' |3 T0 k机器学习sklearn库介绍
5 M2 S2 O! j& xRidge回归、LASSO
) R. W* \9 S& q, d. z8 m5 S+ p" B, T- BLogistic/Softmax回归
4 {5 N+ T5 S* x! d% w6 N; e- Y回归代码实现和调参
交叉验证
数据可视化
决策树和随机森林
# K6 j; ^  n" u  w5 f+ u+ G熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
最大似然估计与最大熵模型
9 @  z& j: ?4 I1 RID3、C4.5、CART详解
决策树的评价
预剪枝和后剪枝
' M0 u! f( {! ^! h" E+ m- _随机森林
随机森林实践
手写随机森林实践
4 d+ K5 y3 g5 V$ n% U调用开源库函数完成随机森林
数据结构的综合使用
3 g# I* W4 Z' A# r- Q" a- O8 Bgini系数
3 _+ t  M, h. M9 x) t- K提升
提升为什么有效
Adaboost算法
加法模型与指数损失
. y2 E( a4 v4 V- e& T4 G: S梯度提升决策树GBDT
# b) y5 V, m7 P+ d5 Z( W+ u5 `自己动手实现GBDT
* A( U4 z) {2 E8 H/ t: J0 {XGBoost库介绍
Taylor展式与学习算法
; |/ r# @; d5 Y2 b0 cKAGGLE简介
% t; V% l6 V6 m: ]6 q. a泰坦尼克乘客存活率估计
线忄生可分支持向量机
软间隔的改进
损失函数的理解
核函数的原理和选择
! B4 b# `/ O! G5 ?& ?6 X1 Fs*O算法
% t* [+ M9 B0 w2 r支持向量回归SVR
SVM实践
$ h, i  v% P% QlibSVM代码库介绍
+ U/ R* R, l* f/ U/ a原始数据和特征提取
3 T3 R! {+ d- \( n调用开源库函数完成SVM
* t3 s% G9 F, G* \) Y2 TSVR用于时间序列曲线预测
SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
1 h; b' ?- \' ^0 p! b. |. D. W聚类
各种相似度度量及其相互关系
; |) M- d5 h  p. u* g+ aJaccard相似度和准确率、召回率
* I( Z8 _2 [7 y- Z+ F. fPearson相关系数与余弦相似度
* }2 v5 {6 k" L) L9 IK-means与K-Medoids及变种
7 D  l- X+ E5 d  }: T. {( p4 D1 hAP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
, M3 C5 Z( X. c$ b& H密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
* ~) Q1 m  W# a! ^; i7 e谱聚类SC
4 W6 w# ^/ I7 Q! _/ ~6 D$ e& Z聚类评价和结果指标
# L4 \' p/ x) T7 D/ W聚类实践
9 \  [, @4 q7 KK-Means++算法原理和实现
向量量化VQ及图像近似
6 s+ U/ k# f& O1 U6 e并查集的实践应用
; ]8 s6 b3 M* E/ C6 q密度聚类的代码实现
7 x6 g& J' p; s/ K( g谱聚类用于图片分割
EM算法
最大似然估计
, L+ H  Z" c) M: T8 DJensen不等式
% t* d+ \- ?) J朴素理解EM算法
精确推导EM算法
4 S6 z# K1 c) K# ZEM算法的深入理解
- S& B8 r- O  ~7 Q2 A混合高斯分布
+ U: _! y4 C$ z) ^% p/ Z6 _主题模型pLSA
EM算法实践
多元高斯分布的EM实现
分类结果的数据可视化
, q" k; h& O' AEM与聚类的比较
Dirichlet过程EM
三维及等高线等图件的绘制
主题模型pLSA与EM算法
' ^" u# H; Z4 C* ?( i  I贝叶斯网络
朴素贝叶斯
3 B+ B* e, X. `- }8 b7 S) |贝叶斯网络的表达
条件概率表参数个数分析
马尔科夫模型
条件独立的三种类型
混合(离散+连续)网络：线忄生高斯模型
Chow-Liu算法：最大权生成树MSWT
5 n  X: E" ?( X& s! A- s朴素贝叶斯实践
, X; ]) D1 J" G/ |朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
朴素贝叶斯用于路透社新闻文本分类
7 [6 a; _# e2 Q$ b* v. m: A主题模型LDA
' h8 @4 M& y1 U贝叶斯学派的模型认识
8 E, j9 S8 w% C) f6 ^( H共轭先验分布
Dirichlet分布
5 b" X5 k* W" V% g/ SLaplace平滑
Gibbs采样详解
LDA实践
; x) u+ [$ D  e7 l4 }网络爬虫的原理和代码实现
! e; O5 Q7 Q  B8 e$ [" t- b( @! X停止词和高频词
动手自己实现LDA
LDA开源包的使用和过程分析
$ j- O+ h2 X' _& LMetropolis-Hastings算法
9 M  n# O8 }6 v6 W% a1 tLDA与word2vec的比较
隐马尔科夫模型HMM
# u0 Q* g' @0 m+ C( Z) Z概率计算问题
" n+ V$ ~3 ?6 a$ M前向/后向算法
HMM的参数学习
6 S4 D% f3 }9 j. I5 }Baum-Welch算法详解
# u" U+ y6 d7 ^4 O$ AViterbi算法详解
HMM实践
* V0 k, X! N6 t# N. o' Y动手自己实现HMM用于中文分词
多个语言分词开源包的使用和过程分析
" L% o+ `) h" R$ _4 |) |文件数据格式UFT-8、Unicode
- J" M8 g5 C% r' H  d2 z停止词和标点符号对分词的影响
" R. A" h9 q- o! N- X9 c2 o% Q前向后向算法计算概率溢出的解决方案
发现新词和分词效果分析
高斯混合模型HMM
GMM-HMM用于股票数据特征提取

/ z- X- \) g" ]
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