Python机器学习算法 升级版课程（高清版）

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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。
7 p7 [7 F( I1 _【课程内容】
数学基础1 - 数学分析
2 q/ @4 d" M3 v! s- w7 D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/梯度与SGD
, ]3 p; g5 W: t" OTaylor展式
凸函数
概率论基础
古典概型
贝叶斯公式
% a$ i( T3 Z) L2 f常见概率分布
数学基础2 - 数理统计与参数估计
统计量
期望/方差/偏度/峰度
协方差(矩阵)和相关系数
& i* B9 _1 W9 z( W4 e) {独立和不相关
大数定律
$ e, I4 O- c9 g% I6 o& f中心极限定理
. j: L* F5 k$ r, q1 o, u* J) B  j中心矩/原点矩/矩估计
! n+ k. O9 A& K5 p9 R5 V深刻理解最大似然估计
& A- d- o; l$ p$ s过拟合的数学原理
/ K/ D- N* N7 _4 R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
马尔科夫模型和矩阵乘法、状态转移矩阵
; d1 j0 }0 ]* P$ H6 P矩阵和向量组
特征值和特征向量
对称阵、正交阵、正定阵
8 `6 r$ n( S* x* a数据白化及其应用
向量对向量求导
% K; _& `* ]% b. U- x0 _标量对向量求导
) I0 {9 q0 p4 @  i0 L标量对矩阵求导
0 M( P$ i$ I% B3 I* g数学基础4 - 凸优化
' a. k& t; t# n# g4 N1 g% x. {+ @% S凸集的严格数学表达
* ?# Z5 K7 P# {; ?0 e凸集保凸运算
分割超平面/支撑超平面
凸函数/上境图
8 I% o8 ]) j! qJensen不等式
Fenchel不等式
, C7 O# G7 I- @$ n9 }" O$ \- Y- uK-L散度
凸优化
共轭函数和对偶函数
* g- I# w3 i  L: i( s8 ]( Y鞍点解释
* W! y$ d0 E- g5 C5 v4 I5 p用对偶方法求解最小二乘问题
强对偶KKT条件
% g4 E9 Q2 T4 k  N. c2 DPython基础及其数学库的使用
" U( `3 u5 V- A解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm
Python基础：列表/元组/字典/类/文件
numpy/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
scikit-learn的介绍和典型使用
损失函数的绘制
多种数学曲线
# t3 `( {( M% m( [9 ~# D多项式拟合
股票数据分析、卷积、(指数)移动平均线
# ^4 g: {' ^' K+ H4 s" ]回归
3 M5 _0 C# b2 }线忄生回归
高斯分布
! w9 K) ]3 O, yLogistic回归
& n5 t' x- f( ?最大似然估计
梯度下降算法：BGD与SGD
特征选择与过拟合
回归实践
机器学习sklearn库介绍
Ridge回归、LASSO
Logistic/Softmax回归
回归代码实现和调参
. r+ a8 w" c' i0 C$ ?" @- U  [交叉验证
" j  W0 u7 U0 W( x; C8 d( M" y数据可视化
决策树和随机森林
熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
$ a5 B0 Q; v+ U最大似然估计与最大熵模型
! s  r" }4 V& yID3、C4.5、CART详解
+ d  z3 M8 x9 f; _, ^" C决策树的评价
# }/ ]$ }% p8 }( Z$ X9 \% a预剪枝和后剪枝
随机森林
' A  ^" q2 Y5 T. l随机森林实践
( N& a6 I1 }6 I: D3 W4 U手写随机森林实践
调用开源库函数完成随机森林
数据结构的综合使用
2 B2 v  X9 ]# m' Kgini系数
提升
提升为什么有效
Adaboost算法
加法模型与指数损失
梯度提升决策树GBDT
% z# `7 }( n7 a# |  T) N: H自己动手实现GBDT
XGBoost库介绍
Taylor展式与学习算法
KAGGLE简介
泰坦尼克乘客存活率估计
线忄生可分支持向量机
! Y& |5 i6 B' u: I+ n; O软间隔的改进
+ M' C0 [/ d6 j损失函数的理解
  g* l& E$ x' N4 d4 {  d. l核函数的原理和选择
* B2 W) n7 _& [' F. x$ {% Js*O算法
- d2 q' P2 m5 A/ R: W支持向量回归SVR
SVM实践
& C; X; w3 }: q# J  G0 HlibSVM代码库介绍
2 {0 t  g* n# u原始数据和特征提取
调用开源库函数完成SVM
SVR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
5 C& s5 y  y- E: L$ r3 p4 S  `聚类
各种相似度度量及其相互关系
! ~1 u, D4 z8 I  ?- TJaccard相似度和准确率、召回率
" F) f% ~7 S" n# F/ j" mPearson相关系数与余弦相似度
, x, i9 X* y: i/ n$ A6 L. H* T' U$ iK-means与K-Medoids及变种
! q; g$ U3 Q7 ZAP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
. j1 j% p: z& @# L谱聚类SC
聚类评价和结果指标
聚类实践
K-Means++算法原理和实现
/ i; i0 o* v  C7 P向量量化VQ及图像近似
并查集的实践应用
密度聚类的代码实现
! N. o+ d+ B) C谱聚类用于图片分割
# g! p' T6 \/ i1 HEM算法
. P3 A2 B3 B: B  [最大似然估计
Jensen不等式
朴素理解EM算法
, r& q* y% X% ]5 d" N' x精确推导EM算法
EM算法的深入理解
  V# N# L( p* _% U2 c8 M9 ~混合高斯分布
主题模型pLSA
4 ^) ]. I8 z7 B1 Q. fEM算法实践
多元高斯分布的EM实现
分类结果的数据可视化
5 S% s  W7 q6 v, S5 J4 PEM与聚类的比较
Dirichlet过程EM
2 ~/ I2 n6 i$ K6 g# a) a三维及等高线等图件的绘制
+ R. l) q) m6 o  x主题模型pLSA与EM算法
贝叶斯网络
朴素贝叶斯
贝叶斯网络的表达
$ U: y! a' p8 z8 E; o3 ?: h+ K& n条件概率表参数个数分析
4 D! D% K- h5 I4 J% h& f马尔科夫模型
( {2 X5 m$ L3 Z条件独立的三种类型
. {9 w! }& V0 T0 f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
朴素贝叶斯实践
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
主题模型LDA
贝叶斯学派的模型认识
& c. ~0 |/ `) P$ s. B5 R共轭先验分布
Dirichlet分布
5 q5 \' Y; k) g/ ULaplace平滑
' @$ @, z: c( {0 S/ RGibbs采样详解
9 ?0 |9 d2 k2 O: Z4 _! xLDA实践
* A/ o; W3 k* z- E  k网络爬虫的原理和代码实现
2 x# ?6 F4 Q; _9 D" p停止词和高频词
动手自己实现LDA
0 E- Z: e9 r7 _( {3 uLDA开源包的使用和过程分析
Metropolis-Hastings算法
LDA与word2vec的比较
隐马尔科夫模型HMM
概率计算问题
8 o$ M. l, S; U/ X$ W/ [0 d2 A前向/后向算法
HMM的参数学习
Baum-Welch算法详解
; J* C( \& M3 cViterbi算法详解
HMM实践
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
文件数据格式UFT-8、Unicode
' Z8 z& Q8 e' X停止词和标点符号对分词的影响
$ [* G3 B$ I( M; }$ N5 S/ |前向后向算法计算概率溢出的解决方案
! C. l0 z( O( D- [/ l; a发现新词和分词效果分析
  g0 Y7 G8 `2 y  b9 ]2 G高斯混合模型HMM
6 |, c& k& Z/ x, u$ v, T' x4 yGMM-HMM用于股票数据特征提取

2 }1 h5 h2 }+ O, Y. x( \$ t) k! W* V8 M
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