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[软件编程] Python机器学习和算法高级版视频教程

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发表于 2018-10-24 07:00:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
教程目录:第一课:机器学习的数学基础1 - 数学分析1 Y  Z' |/ X( q9 N  ]% g* V
1. 机器学习的一般方法和横向比较
# W. H9 P  }# ~/ h8 C5 T2. 数学是有用的:以SVD为例
# G1 w* q* t, W; X3 _3. 机器学习的角度看数学. J. Y. {" _8 `/ {: h+ Z3 f. _
4. 复习数学分析% m! e4 C8 L6 p! G
5. 直观解释常数e6 x1 b8 J8 F) w4 v6 h% r
6. 导数/梯度
! q& H* d0 e) o9 s* R! y/ L. l& Y7. 随机梯度下降
) i& N, B5 s3 c8. Taylor展式的落地应用
3 q1 L4 n$ j4 a# G5 T9. gini系数
& e6 `) x/ l9 i% e9 u' o4 P10. 凸函数
' O; g1 E1 L$ l6 e11. Jensen不等式7 y6 _3 Q  J% j* `
12. 组合数与信息熵的关系2 A' F- B5 {9 H# l
第二课:机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验* p+ u- g$ Q' f7 d6 B
1. 概率论基础
% Z  e1 P2 k5 o' Z( J2 {" k8 |8 S  j2. 古典概型
! B2 B# J# N9 h7 B" V2 d3. 贝叶斯公式! S5 ?$ ]( n% \" O
4. 先验分布/后验分布/共轭分布9 L5 I0 D; q( i) {1 n
5. 常见概率分布2 L; G4 l: l2 i# Q- ^# _2 R9 j
6. 泊松分布和指数分布的物理意义
. b7 e% H* S5 {1 T, i7. 协方差(矩阵)和相关系数. `9 t% s/ r# z. J& h, O7 y
8. 独立和不相关
9 j. E& n0 @+ d2 ]- ^" Z. z9. 大数定律和中心极限定理的实践意义
  N0 J2 R; a. c; O7 w& z10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP
& t6 l) B+ v1 M2 G4 x11. 过拟合的数学原理与解决方案
5 M, q0 k0 k7 ?- y; O. \0 s第三课:机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数5 B0 [) E% f# N$ g/ z5 F
1. 线性代数在数学科学中的地位
8 q5 S4 b: i, d: K- x* ]5 O2. 马尔科夫模型
0 W4 C( Z' u! q  V3. 矩阵乘法的直观表达7 M2 a0 V7 r3 a, y* P& }
4. 状态转移矩阵5 ?3 q. X& ^. O8 \- K  T
5. 矩阵和向量组& x& c' N" {' I6 u6 }
6. 特征向量的思考和实践计算% Z0 v# S& S" D4 \
7. QR分解! G" {  L$ M6 h. }- ]9 M
8. 对称阵、正交阵、正定阵
7 t) M& T  b+ f, W8 [9. 数据白化及其应用5 O: L( v$ n$ f. {( _
10. 向量对向量求导! C# N: s2 u9 k& c. O7 G
11. 标量对向量求导7 P3 k" E9 j3 b5 A8 b- w: ?  A
12. 标量对矩阵求导
& f) k$ u5 {1 e; W& m6 J第四课:Python基础1 - Python及其数学库$ d8 e! F! [. L. k* R7 H6 h
1. 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm
3 ]8 Y. X4 L0 Q3 b9 R$ k2. Python基础:列表/元组/字典/类/文件
% i7 R( j( _# W1 ]: U/ a( r3. Taylor展式的代码实现
/ g) f  K  C8 \& Q4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
0 O5 ~! i! A) f3 e% T, r5. 多元高斯分布  d5 m. n! d; x5 T9 y
6. 泊松分布、幂律分布
. L' G& w+ m. G4 N' z1 s9 L7. 典型图像处理
- p" H( v4 f4 I" E5 N+ [* s$ t( M8. 蝴蝶效应( R4 x! N. o- X/ _" r- A
9. 分形与可视化
1 X( f- w) Z* M8 |3 R" y第五课:Python基础2 - 机器学习库
, P! O4 C3 A9 [1. scikit-learn的介绍和典型使用
% k$ |9 B+ e) u4 }4 }/ i, `2. 损失函数的绘制
, ^% n, m0 u; B# i3. 多种数学曲线% w8 ?( K; f1 o7 g2 n5 W
4. 多项式拟合
! U. h1 b. ?) d4 A$ ^5. 快速傅里叶变换FFT& a* {0 `* ^; w4 b1 Y3 L
6. 奇异值分解SVD
0 C! }9 I' g9 h0 g1 u' u. `) U7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络$ b" v& ^' A0 n: s
8. 卷积与(指数)移动平均线( e, B& u- t0 @$ H2 r
9. 股票数据分析
0 ]5 M' ^- z; [; A第六课:Python基础3 - 数据清洗和特征选择0 N2 P5 v) t% C
1. 实际生产问题中算法和特征的关系, {& [' h7 ~0 _/ H
2. 股票数据的特征提取和应用
) H- P5 l. v# @" y  r, P5 @3. 一致性检验' N) C* J3 e4 R- |) n" x$ r- T& X9 {
4. 缺失数据的处理7 _2 T4 A0 s5 p/ U6 w' v) j
5. 环境数据异常检测和分析! X( b5 |( Z9 K; m5 ]
6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用
" V( w  p; ~( M% x3 }6 s2 T7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
4 x6 o4 B4 A4 r1 _; R7 C8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB4 J" P4 {2 T2 Q! L1 X9 X2 m) B
9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类
- K' \  J, y1 m! M, A: D第七课: 回归2 \- P! z3 [$ ~1 p- U" _( }+ \
1. 线性回归
& v, c! `( ~- }5 r0 J2. Logistic/Softmax回归
4 T% W( Z  }- n3 }; c3. 广义线性回归/ q' ~9 \7 q# _" b* Y
4. L1/L2正则化
3 h* G4 ~+ ^2 m2 Z$ o9 {7 }2 U- t' B5. Ridge与LASSO$ d: Y. ^3 }9 O& P) ]7 @4 W
6. Elastic Net
! P$ _& ?' o' x7. 梯度下降算法:BGD与SGD$ G: j4 Y! {# `) _2 R5 R. C
8. 特征选择与过拟合1 q+ H- |! M; i3 D: x" j, T. K
第八课:Logistic回归
; X4 @4 [' A; x0 w# v7 Z1. Sigmoid函数的直观解释9 z. k4 h; s! b
2. Softmax回归的概念源头
' |# t* [4 E) U& h- d( [0 n% V$ ~4 b! e3. Logistic/Softmax回归' i; @; y* z! a
4. 最大熵模型4 d  L4 `8 _7 h# f; D& }5 c) J
5. K-L散度
5 K* ]: Q7 d# Z6. 损失函数
' c+ s( N* w0 H! l! Z6 h7 k# E7. Softmax回归的实现与调参
$ P5 a, p: A. O- O6 d. s6 h$ X第九课:回归实践# u% [8 \# f, y4 ^1 r6 b8 [
1. 机器学习sklearn库介绍! q2 K9 }( d7 }% ~2 x- G! _
2. 线性回归代码实现和调参7 C- }8 y2 {* f4 b( ?- i
3. Softmax回归代码实现和调参8 Z6 |. w0 J. W2 x* a
4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net
$ J/ B: S1 F! X% Y2 |& m" s4 w6 n; @5. Logistic/Softmax回归
- o( n8 @9 R4 L4 z+ J# u0 _$ H/ B6 V6. 广告投入与销售额回归分析
' u4 l8 M1 o# F. R: K9 C6 A7. 鸢尾花数据集的分类
8 x3 r& }) {2 [( W3 X1 `8. 交叉验证
$ [4 q/ }5 y  r6 P$ j5 Z9. 数据可视化4 t& K$ U, B( ?) l9 U" G0 w
第十课:决策树和随机森林* H3 n3 ~& e: ~, l; H+ V7 [
1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
5 I5 `6 P+ q' |9 `2. 最大似然估计与最大熵模型
3 r6 V5 }4 u4 f1 k3. ID3、C4.5、CART详解
5 V. v+ |' h. B+ F0 Q4. 决策树的正则化5 q4 X0 A3 O- z" F* I, ~
5. 预剪枝和后剪枝% ?2 y4 b  H: x1 B- C7 i) N/ v
6. Bagging
1 A) ?& T5 ^( g8 o/ Y$ V2 F7. 随机森林+ x: F5 v: f1 H" u& B! j% s
8. 不平衡数据集的处理
% x4 C- m7 G) V9. 利用随机森林做特征选择- y! B, y9 F; g6 {* ^/ H
10. 使用随机森林计算样本相似度
& b2 Y' ]1 c  g11. 数据异常值检测$ R  L" a* Z' }' M5 W5 O
第十一课:随机森林实践
5 z6 B( e; }7 x' \) h6 |6 \1 s* b1. 随机森林与特征选择+ w  @6 L- @8 r% |, M& l* S* P
2. 决策树应用于回归
# P. B. ~( x2 S% z- i! a( K2 K8 P3. 多标记的决策树回归
% T6 d% @) K$ C5 B4. 决策树和随机森林的可视化
8 M$ I9 I+ [5 m/ ]6 |5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类3 |. g6 a% Z! e+ |7 p9 p- ?
6. 波士顿房价预测# g' k/ t" `6 O, c. S0 A1 W0 s. r1 K
第十二课:提升) a0 R) {8 r/ C: f
1. 提升为什么有效5 s8 W& m* e% w; u
2. 梯度提升决策树GBDT& d9 ~9 u  T1 S. n+ g
3. XGBoost算法详解! Z% Q/ X9 `$ ?
4. Adaboost算法4 R' L$ I. q. ^7 t) I8 @
5. 加法模型与指数损失
; L$ E1 B2 f$ g( F) B# W第十三课:提升实践4 W0 N2 R# T( [* J
1. Adaboost用于蘑菇数据分类; V5 R$ ?- u' S
2. Adaboost与随机森林的比较5 \2 b& }7 U2 D! x, I, P
3. XGBoost库介绍
. M1 k7 _' G% u8 W( f( l0 C$ ?4. Taylor展式与学习算法
& t5 ^8 v2 W5 K5 k) ]$ V5 |" d5. KAGGLE简介
' A2 j9 Q6 s9 B) u* N8 W6. 泰坦尼克乘客存活率估计
- P6 v( m9 x! E# K# x5 d第十四课:SVM; g  O  j5 O6 b* s) G
1. 线性可分支持向量机
$ W) f1 }: H; ~4 ?, e/ f2 r% B2. 软间隔的改进
; D) a4 `/ r/ b/ K' b. Q2 w% i* @3. 损失函数的理解
! r) d; i  r  w* k# h  Z4. 核函数的原理和选择
. C: M2 B- b9 t: @' v0 v5. SMO算法
4 w1 _3 _  P1 X/ \6. 支持向量回归SVR' E' o/ F  L# W, ^# c& C3 |
第十五课:SVM实践
9 r2 E) r- ^. `- K2 L/ R1. libSVM代码库介绍* n" Q/ B6 f8 G0 ]7 {
2. 原始数据和特征提取
: T. G0 X8 ~0 z  @% i: w3. 葡萄酒数据分类0 i$ C0 r6 [3 }  {( t2 j5 G- j* r
4. 数字图像的手写体识别8 t0 R. S) {* |5 j4 Y( G
5. SVR用于时间序列曲线预测0 Z: D5 P/ ]3 f6 T- k1 ?' |) P
6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较* e4 c' e) @' x) d, f/ c3 G
第十六课:聚类(上)5 q6 w5 O' G& @& q) @: ~/ j: u
1. 各种相似度度量及其相互关系$ r+ D9 c! K0 J" w5 R; D' @
2. Jaccard相似度和准确率、召回率
% N! U8 H4 V8 ^+ C$ {/ N9 F3. Pearson相关系数与余弦相似度" ]+ b3 F8 t0 U# Z0 C% }
4. K-means与K-Medoids及变种. R9 P5 Z0 C7 e; n% M9 T
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
2 f. j- z8 ~$ j9 Q2 s1 v第十七课:聚类(下)! S6 C; h' i1 ~. E& x$ i
1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
4 d/ |4 p* \2 O2. DensityPeak(Sci14)! ?( h6 T2 J( U2 l& D$ h
3. 谱聚类SC  Z1 h* w; t  V) v; V; @
4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette4 X  M( t. D3 v! Y" t8 W
5. LPA算法及其应用; e7 V7 a6 ^& ]( b* S* \' H5 i
第十八课:聚类实践) W8 j; t0 i" o, o4 n- F: s' P. x
1. K-Means++算法原理和实现; {7 o4 H% u: L9 K! v4 I6 S7 J
2. 向量量化VQ及图像近似/ l, o5 L) ?' Y/ K2 x3 ~/ g( v
3. 并查集的实践应用5 c6 _: K. ]7 k+ m! I, V5 l* m
4. 密度聚类的代码实现  J/ W, H# L% t1 t
5. 谱聚类用于图片分割
- f: e6 ?+ Y# A" D- ~' G第十九课:EM算法) _# D; g7 l% G2 @5 ^3 d) s0 \
1. 最大似然估计/ E$ s0 l/ Y2 v$ f6 P: Y$ z
2. Jensen不等式
" Y: V  l, ?& P4 M" N; D9 w3. 朴素理解EM算法7 j8 q8 F& \$ U8 b
4. 精确推导EM算法
: G4 L6 Q! @' k: _" I2 R% b8 [' T) a5. EM算法的深入理解
. a" m" E( a, g& T1 f# l& I7 H; p4 x6. 混合高斯分布. o9 c) K$ g9 }8 f7 o/ N7 w+ M
7. 主题模型pLSA
$ J2 L- ?8 v+ t7 S1 m第二十课:EM算法实践
( s7 C+ `( I, \# j1 j3 l1 R, I1. 多元高斯分布的EM实现& m5 c4 x" y6 V$ h$ Z* H9 U
2. 分类结果的数据可视化
: m: W, u5 G) ]/ I( Y; u3. EM与聚类的比较) e4 }  [% S2 T  j& ?9 r
4. Dirichlet过程EM0 ]7 `- I) p/ D/ h* w
5. 三维及等高线等图件的绘制
3 h+ M/ [4 s# g( ^6. 主题模型pLSA与EM算法( M9 a( t0 z$ n
第二十一课:主题模型LDA
" U5 n( X! |6 E3 u1. 贝叶斯学派的模型认识9 B4 U  I/ |, z, b9 @0 K
2. Beta分布与二项分布0 r- a, a; O4 ?, w# _- C+ n$ A
3. 共轭先验分布
" K3 t7 P  V# ~' K% p, P4. Dirichlet分布- N. ]2 W1 S$ F+ Y# C# w3 n
5. Laplace平滑
4 `! S9 L  x7 L2 i4 l9 p- k6. Gibbs采样详解
8 x0 S8 m& _0 a  X5 c  y第二十二课:LDA实践
& K- T8 ^  Z! i: i1. 网络爬虫的原理和代码实现
  I6 y& x7 T& ~) C: y2 E2. 停止词和高频词& [+ ?$ H: V* a5 X' j3 Y
3. 动手自己实现LDA  N# d6 T5 z3 C4 M
4. LDA开源包的使用和过程分析
! D* D, i6 l/ W) M0 u, w: j5. Metropolis-Hastings算法' U& ^2 s' I4 \# u/ `# a  c) E
6. MCMC" W: N) T/ v3 @% P* _
7. LDA与word2vec的比较2 h2 {; a2 o, E: c" R% c' w" a
8. TextRank算法与实践8 h" \$ [" [5 ~: r- R
第二十三课:隐马尔科夫模型HMM) h0 O: h5 T! L3 u
1. 概率计算问题
7 B, X, i- \! o* B3 C2. 前向/后向算法1 C8 ]) K$ ?0 e
3. HMM的参数学习
) I! {- h9 Z* p) l& }" _5 T4. Baum-Welch算法详解
7 Z7 ?, l5 y! V' g5. Viterbi算法详解
1 I, f+ Q! B' d/ X6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较
* t. N9 a1 P& ]& k第二十四课:HMM实践# Q* p. Z4 H0 K6 g7 L
1. 动手自己实现HMM用于中文分词  ~. E! E3 I. t+ K
2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析
: q: ?% ^' {9 c! U3. 文件数据格式UFT-8、Unicode
5 s* m( T: s; {4. 停止词和标点符号对分词的影响
; Y: |9 a( M' S& Y: {% O; @2 `- D/ {, I5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案0 l/ V% m. T% S# ^& P
6. 发现新词和分词效果分析0 L# t: x" o( f% S! X/ C
7. 高斯混合模型HMM
5 }9 M5 @2 `1 K# a) S) h8 {8. GMM-HMM用于股票数据特征提取
3 Q2 ~. N; R, m) G' x( X7 U! I. o3 s2 H" o  S

( {- H2 S! M$ q& q下载地址:& k5 Q- p) j$ a; b+ J9 d: d
% H( g; |% l  x8 x
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8. TextRank算法与实践2 ]8 r! K3 H! q# Q0 q, p/ n
( t  n+ J: e( L: R第二十三课:隐马尔科夫模型HMM; w: q* \0 @/ i% k& \. w2 e
1. 概率计算问题8 V2 d0 O1 h9 S1 U6 `
2. 前向/后向算法" X3 Z- c* l: E- V" j! D; c0 x' P: Q& [( e
3. HMM的参数学习! ^9 ?# m6 s9 R2 a
4. Baum-Welch算法详解$ u8 _; B, m; x6 b9 B
1 A$ K4 F/ s+ S( L5. Viterbi算法详解$ d; m; v' P1 a6 C1 ]. C8 t8 f9 r! _) ~6 T! r/ m, Z* j
6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较) D. Q0 f, J7 h0 T$ Q
第二十四课:HMM实践4 |; F* U, w% x4 M) k+ G. H& X
3 z0 `8 g4 G  t0 }9 E* ~1. 动手自己实现HMM用于中文分词
, e' K6 N( @, [1 W! A$ p2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析" Q" ]+ M( V6 J0 _) Z. n% U# O( E6 l. x: b
3. 文件数据格式UFT-8、Unicode- h+ t; `2 f6 P8 @* e9 B# n4 u* G% ^7 F& @* ^% e
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5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案. x* z3 v+ V+ v/ ?+ T
+ o; V6 _5 c! m* `: k& F6. 发现新词和分词效果分析
5 I) n$ w% [; J$ |$ m* q$ E7. 高斯混合模型HMM
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前向后向算法计算概率溢出的解决方案* \6 R+ F! z4 C# c: w7 c
6. 发现新词和分词效果分析/ Y! \" |" C! P  @
7. 高斯混合模型HMM) L# ^) T2 a5 S7 ]# W( x  H2 v7 X! e* p& r. h
8. GMM-HMM用于股票数据特征提取
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发表于 2018-10-24 09:35:21 | 显示全部楼层
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得龙天论坛是注册对了!
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发表于 2018-10-24 09:47:58 | 显示全部楼层
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发表于 2018-10-24 09:48:39 | 显示全部楼层
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发表于 2018-10-24 09:51:39 | 显示全部楼层
谢谢分享!!
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发表于 2018-10-24 10:08:06 | 显示全部楼层
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