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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; _, H0 `) E% ~; |  \
1. 机器学习的一般方法和横向比较* |: I, g! o  c' x* d  [4 x
2. 数学是有用的:以SVD为例
3 R4 Y# X$ r& p% E3. 机器学习的角度看数学4 h* p, g' L, A$ ~, t! y, }! n
4. 复习数学分析
7 l$ u, R% t/ F5. 直观解释常数e
7 `$ F: ?7 C9 O) F7 g# c: X& j6. 导数/梯度
3 r$ o) y- f3 O; m$ e# U7. 随机梯度下降1 M) E, d/ Q/ |$ y& v
8. Taylor展式的落地应用8 g1 F. @: _( Y. T' m, t" U6 s3 F4 p
9. gini系数, i5 x! z1 P$ _8 c  J
10. 凸函数
# q3 H, c4 t. Z1 _% D4 }2 k% Y1 H11. Jensen不等式% \3 ]+ d/ v$ t0 e; |# X- P
12. 组合数与信息熵的关系
% |" U& n& p4 n  [9 M第二课:机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验  K, y2 ]+ O' H6 A& Z0 T2 B
1. 概率论基础
$ x7 h, \; t6 o2. 古典概型
: W2 K6 v4 v6 f4 m* A3. 贝叶斯公式; |- C1 m4 U8 N* g2 X/ J$ j' a! j
4. 先验分布/后验分布/共轭分布
6 t3 W$ q5 P/ Y& u; u! R5. 常见概率分布
2 M1 U- ?% r3 c; w+ t; r) Z6. 泊松分布和指数分布的物理意义
' d5 k! D& S' |" P7. 协方差(矩阵)和相关系数4 g+ f5 S7 x, `
8. 独立和不相关
" `. A+ }# M: o- B9 V" V9. 大数定律和中心极限定理的实践意义) Z  K4 M, I& A; t* L( _
10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP
% E1 b: \( Z5 o2 v$ l11. 过拟合的数学原理与解决方案/ N, K9 r; J( o' ^& J6 r
第三课:机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数
7 k" P5 b7 l) |8 @4 f) o* V1. 线性代数在数学科学中的地位
4 _$ C$ S, p! |$ ]6 b# H2 b% w) u2. 马尔科夫模型; G. F) `" J% w1 l- N2 N3 p* ?
3. 矩阵乘法的直观表达
, w5 c/ k$ ]2 M4. 状态转移矩阵' b7 y3 t- W) |. N. X2 h/ a
5. 矩阵和向量组" V3 Q0 L( Z9 m7 x, p  V9 i( j
6. 特征向量的思考和实践计算( C0 `1 m4 X  h, |" B
7. QR分解
$ W7 P2 v9 `5 `/ A2 [; O8. 对称阵、正交阵、正定阵  J% c0 }% P) n5 e8 c! c6 H
9. 数据白化及其应用
$ |/ j8 b+ h; I$ j6 Z10. 向量对向量求导
. ]0 k2 F! v" r1 s  N% Q11. 标量对向量求导
- s3 L8 D- G" W1 l( L: _12. 标量对矩阵求导
: S* b" O4 u2 }+ L! t9 Z7 T' I! m第四课:Python基础1 - Python及其数学库
( |( b7 l, q* V% D& x6 L; Y1. 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm5 H# D. ~: D2 D( D* Y. K7 h7 n
2. Python基础:列表/元组/字典/类/文件
- H% Z0 P' a+ C3 c3 D3. Taylor展式的代码实现
* V5 `" ~, Y0 b4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
) ?- c+ ]# n0 w! w9 Q' k5. 多元高斯分布
% @2 U; P( t% M& u6. 泊松分布、幂律分布
* q" l# f7 w3 A/ o- a# {% u) f7. 典型图像处理
& H0 g; d1 c/ Y  _1 {, k: }! J1 ^( |8. 蝴蝶效应
% ^9 H8 F4 O. v4 v" m9. 分形与可视化7 X5 n) Q% J" v+ T0 P8 C# S* c2 v
第五课:Python基础2 - 机器学习库/ [# j/ B3 ]; d) O8 T
1. scikit-learn的介绍和典型使用' J0 _# B* H; W: s  j7 m
2. 损失函数的绘制- y4 _$ F) E% v2 M/ c  g
3. 多种数学曲线- }9 t" S  ]6 p4 a9 y% l, m4 o9 T
4. 多项式拟合' N* s5 h% |+ q. c$ `. f: o3 b% k0 z
5. 快速傅里叶变换FFT
) m6 _4 D0 F/ |; \6. 奇异值分解SVD3 l8 T3 _/ K& n" |& Z0 \
7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络' W4 a! A6 |$ S0 a# Q
8. 卷积与(指数)移动平均线' Z' n- ]' w. A
9. 股票数据分析3 y8 f! M/ v( R+ K( P% I% C
第六课:Python基础3 - 数据清洗和特征选择
/ O  }2 f) p# r# A4 h1. 实际生产问题中算法和特征的关系
" `$ m/ y+ P) y6 w& O2. 股票数据的特征提取和应用
, N  F, ?3 j  H8 {# ?+ [7 z3. 一致性检验
" s2 ~8 E2 A7 r; z9 y, ^4. 缺失数据的处理5 I) |" F( ^0 q, X. c* ~' M
5. 环境数据异常检测和分析+ p0 A" a& q6 @$ I4 A* k
6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用
( m- k9 g$ Z! h- }2 P9 ]% H6 n7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
% P+ \2 @8 V8 z  \8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
, ]' R: v" S, E9 V& Y8 V- U; S9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类. p: F9 c, a" i# U
第七课: 回归
: @8 d: f( `9 \" S' e' z, H1. 线性回归# V  X( j) E( ^1 E* Q" [
2. Logistic/Softmax回归
+ }3 v0 }* o2 ~! E9 x% b3. 广义线性回归. ]- W8 g1 |% t  E" f% h
4. L1/L2正则化
1 h& C+ l# ?6 G4 e6 E2 ~  a! ]5. Ridge与LASSO0 ]! M- U' Y; f& i: H( P
6. Elastic Net" o& I3 Y* O/ @
7. 梯度下降算法:BGD与SGD
' I" J/ R! `: d2 `8. 特征选择与过拟合- o2 Y( j* K, M  P+ w
第八课:Logistic回归
, W$ I0 R; b! q& n, \* z3 O1. Sigmoid函数的直观解释
4 I; \  R" e) _0 z6 k$ L: m  f( z+ b2. Softmax回归的概念源头" F2 K( Q! e: G9 s4 a5 F
3. Logistic/Softmax回归
9 ^( |6 H6 F* F! s! d7 e4. 最大熵模型( ]& ?& G3 }( R: |
5. K-L散度
' T9 o2 Y$ u0 a* {% C$ y6. 损失函数
( t+ h3 w; [$ E. N9 O. ?2 S/ e7. Softmax回归的实现与调参4 x2 [8 D/ u$ D( e
第九课:回归实践
0 O' L; p/ h* T  U  C- e  E1. 机器学习sklearn库介绍: y- f8 e' Q3 |& ~7 n( y
2. 线性回归代码实现和调参
7 v0 F& \8 l- }3. Softmax回归代码实现和调参/ @7 |$ V4 p/ A& T
4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net; {  v0 R, R- m# N  u# ^' T) n
5. Logistic/Softmax回归
, O! s+ T5 l) k. e! z3 O( j6. 广告投入与销售额回归分析& V* _/ P, u7 r- Q. V
7. 鸢尾花数据集的分类
& ?. b. e5 c1 q1 ]8. 交叉验证
% ^. P; E' q( Q$ N  i; w' x9. 数据可视化% T) k& k# g( H$ s. h. ^, ~; J
第十课:决策树和随机森林9 s: \" G: w; s
1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息. T* T3 b7 Y# Z5 S
2. 最大似然估计与最大熵模型# d! t8 H  g6 ^
3. ID3、C4.5、CART详解) \1 X( q. ^$ D! L: e" o
4. 决策树的正则化
, C' u+ A9 D4 p2 X5. 预剪枝和后剪枝5 b/ a- j# _. C& C" X" s1 Z+ r, q
6. Bagging
* P2 y0 F8 a, g' ?3 Z: v6 }$ y7. 随机森林
1 Q3 r" t: W) ?4 m+ w# U+ E8. 不平衡数据集的处理4 _% f0 t4 H/ O8 [* e: T
9. 利用随机森林做特征选择
/ W* I3 n, F: r- n# F: }10. 使用随机森林计算样本相似度* u3 N. H% O! D: K, k
11. 数据异常值检测9 N7 g, L+ e6 X, q& x
第十一课:随机森林实践
/ ^9 f  ?& a9 l. o1. 随机森林与特征选择) B8 M, z; N& A* t; P& B
2. 决策树应用于回归
4 ~/ v6 w( P& ]% H0 Z: ?" }3. 多标记的决策树回归/ U5 n$ f7 C3 W& t
4. 决策树和随机森林的可视化4 B. r& _, t3 Q, r. z" n
5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类4 E/ B2 ]; D1 ~; f& ]' @$ P6 E% w
6. 波士顿房价预测
, a# v6 {0 m9 I( F6 m! K7 z: x第十二课:提升7 [1 K5 k) G1 w+ P; I- u
1. 提升为什么有效# b; @$ e% A( n1 E* I0 d+ ^, Q7 m( N
2. 梯度提升决策树GBDT
  T2 h$ Q7 A# \3. XGBoost算法详解5 k$ B7 H. q* H
4. Adaboost算法
3 {. U' R$ d/ x5 b5. 加法模型与指数损失
" B2 v% g7 d2 j( {$ j' k1 n; f' G; B2 t; w第十三课:提升实践
8 s+ `9 P2 @; o' G; ^& G1. Adaboost用于蘑菇数据分类9 m# H/ T  ~) d$ x3 D) q7 D
2. Adaboost与随机森林的比较) Q7 A( Y9 `1 A, i) Q- N
3. XGBoost库介绍7 A& G3 S+ N& ~8 r/ N0 ]6 ~
4. Taylor展式与学习算法7 E' {! H1 g/ v/ R2 O0 M* `
5. KAGGLE简介
4 i: t, j2 |7 |) U8 h8 p: K6. 泰坦尼克乘客存活率估计
- @! [# k  Q4 }( ^0 ]( X第十四课:SVM9 R8 j( }& ~# A- Q7 Q$ O& |
1. 线性可分支持向量机
- a8 h1 k: e7 B& l6 p2. 软间隔的改进& t' G' X: W- F6 e
3. 损失函数的理解( w/ m8 r  p; y; l( w0 Y
4. 核函数的原理和选择
* {" W8 X5 m* P) ]- ~- w5 k5. SMO算法! J9 ^: w6 b" I
6. 支持向量回归SVR: ?# X! [6 f0 m' B6 |8 C, v) z
第十五课:SVM实践
' m; e/ E  ~1 D3 p9 P6 Y& h1. libSVM代码库介绍
* @9 _, j9 o4 M6 I* E5 X- M2. 原始数据和特征提取) v- ~( f3 v' X0 G8 ?: L
3. 葡萄酒数据分类
; O4 M, W; B( x8 }6 U! T4. 数字图像的手写体识别
8 ]3 G, F2 ?6 c2 |8 q) h5. SVR用于时间序列曲线预测
6 T" L+ Y) R! f- n1 ?" [# P/ ^6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
9 a1 Q8 M3 Q, y# v& N8 L第十六课:聚类(上)
0 [2 S" E: c3 P% S" a1. 各种相似度度量及其相互关系( v0 y) ~8 g' |" n# q
2. Jaccard相似度和准确率、召回率
2 u- |9 C. d6 l( g& B3 e3. Pearson相关系数与余弦相似度+ o1 B& r0 u6 L' D6 W
4. K-means与K-Medoids及变种
! N' T5 N) b; d- a) e& p4 U' g5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用7 S  l& a. Q# U" \. f
第十七课:聚类(下)
/ X8 {6 t7 c6 L; R& s1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)" s( v$ }) y" g
2. DensityPeak(Sci14)& v2 Z6 F8 [' B( }2 R6 R
3. 谱聚类SC
2 {# P1 V) M# Z: e  x4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette$ p, T& L$ s3 U# z! i
5. LPA算法及其应用" \' M0 C0 z1 [# y0 O; G' U
第十八课:聚类实践  C$ K" }" F2 T9 i$ I
1. K-Means++算法原理和实现* T- e$ y: M/ f5 L$ A1 D; X
2. 向量量化VQ及图像近似
) G, d: ?# X  J6 }" L3. 并查集的实践应用
& u5 A0 p6 T% Q+ c- @4. 密度聚类的代码实现
2 v+ D6 j! k$ N; H5. 谱聚类用于图片分割1 g) I% u! \1 v7 X: y
第十九课:EM算法
, @/ n2 h" }0 \1. 最大似然估计
4 H) l, z, c7 G9 n" \2. Jensen不等式
3 u# {6 F! I, |" f/ P: D4 ?/ t+ H3. 朴素理解EM算法
. r5 _0 @4 U: w' S' u4. 精确推导EM算法: i  J( s1 s/ ?. E
5. EM算法的深入理解, B9 t5 [  O% [/ M0 i9 Z3 p
6. 混合高斯分布
  _4 A6 }3 u+ q+ ^3 B7. 主题模型pLSA. [7 d; j- t9 X4 B, l
第二十课:EM算法实践
& N3 ~6 D& x( r. ?( R  D* \# {1. 多元高斯分布的EM实现, y! @: O+ U2 \- m
2. 分类结果的数据可视化$ `; o: U) r$ w% ^" j% ^
3. EM与聚类的比较
6 T1 o: m7 d0 X/ B7 i: l) ~2 E) F4. Dirichlet过程EM
+ _" H! e# A3 B1 E' K1 c* [5. 三维及等高线等图件的绘制4 n# b$ d  Y, b7 E/ r
6. 主题模型pLSA与EM算法
" S9 t+ f7 {- Z) M: P  C! j第二十一课:主题模型LDA9 h8 Y% i  F/ P0 ^, c5 a
1. 贝叶斯学派的模型认识
& ?7 k9 }9 Q4 Q% b- e9 ^2. Beta分布与二项分布1 r: y: ^' F$ ]* P/ n' @7 V4 w
3. 共轭先验分布* l5 D$ C9 ?% f0 l
4. Dirichlet分布
$ A/ U1 l8 u" W$ H2 Y5. Laplace平滑. f. F( {% X5 a: |/ B5 ~
6. Gibbs采样详解4 h1 N; i7 L% P3 |3 L9 ^
第二十二课:LDA实践) I( Z; T: E7 r6 f. k
1. 网络爬虫的原理和代码实现
: w! @- f; d& l7 L8 w1 [2. 停止词和高频词
7 D6 q3 ?, W9 K7 \3 |1 V3. 动手自己实现LDA6 i, z' U/ P1 O
4. LDA开源包的使用和过程分析$ Z- j$ d9 e, k( X; `4 p: L
5. Metropolis-Hastings算法$ ]5 B# \& k# t8 Z7 ]' p
6. MCMC
& M: Y) w: I& f# ~7. LDA与word2vec的比较
9 x( o' Z9 f5 }( e+ ^8. TextRank算法与实践
  E* N% k# D! ^6 }+ U* q7 K第二十三课:隐马尔科夫模型HMM
" L) h8 I8 C2 x1 C7 _1. 概率计算问题1 T; M$ i+ _/ L& }/ L) I: l
2. 前向/后向算法
$ |; E' p, ~! m4 Y9 T7 p: @1 P! w) j# c+ D3. HMM的参数学习- i4 v: E; T  n( |8 k2 q* p
4. Baum-Welch算法详解5 M, K( }- o$ `
5. Viterbi算法详解
, c) n8 A2 n5 d' S# |0 z6 o( t/ X( e6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较1 X6 Q/ L  E) Z1 _( H! I1 }8 h
第二十四课:HMM实践
5 x7 b) m5 h  T$ {1. 动手自己实现HMM用于中文分词* F$ h4 v3 l( [; f
2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析
' ]3 `$ h1 w; o* L9 x! ^1 S9 ]4 v: s3. 文件数据格式UFT-8、Unicode! h3 D* ?  u3 l/ u
4. 停止词和标点符号对分词的影响4 i$ t: ]" B6 I$ N1 t5 I( S
5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案9 T; N; n* p+ n4 m) V4 X1 p9 f
6. 发现新词和分词效果分析
- K1 r2 d, `* A8 [. g7. 高斯混合模型HMM
1 ~% L; q* W3 ]8. GMM-HMM用于股票数据特征提取6 h9 f) u3 o& C$ q0 h! \
$ G$ g- E/ [5 N) Z3 H
# P7 S5 Q) Z( X% E9 ~
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8. TextRank算法与实践2 ]8 r! K3 H! q# Q0 q, p/ n
) a9 e+ N/ O7 E+ R: L0 J7 V' B; a7 P第二十三课:隐马尔科夫模型HMM
$ K3 b2 B! @5 P+ s+ @/ |& W" g1. 概率计算问题
: F- C3 t+ q5 z% F2. 前向/后向算法" X3 Z- c* l: E- V" j! D
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$ D6 A* }0 o) v1 k5 m. g1 B5 p4. Baum-Welch算法详解$ u8 _; B, m; x6 b9 B
. k9 ?" w: ]: a+ ]! [2 ?2 Z5. Viterbi算法详解$ d; m; v' P1 a6 C1 ]. C
# _, x0 t0 ^# Q3 X, V+ x$ N# Z: D6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较5 ^. u" W; d% G5 }
第二十四课:HMM实践4 |; F* U, w% x4 M) k+ G. H& X, c9 w" e3 ?, f% u6 t" K
1. 动手自己实现HMM用于中文分词
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4. 停止词和标点符号对分词的影响8 f6 J8 T4 D; B# q4 Y3 W* g  ~
5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案. x* z3 v+ V+ v/ ?+ T8 S! A: O" |& J, R  M2 T
6. 发现新词和分词效果分析
3 }( c" ~# Z0 l0 z3 z0 ?, H) y7. 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; I7 S. G# K: R+ ]9 `; x% I* _
6. 发现新词和分词效果分析
) T5 o4 Q' l7 `" b+ P7. 高斯混合模型HMM) L# ^) T2 a5 S7 ]3 ^- a9 C- T" U1 i
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 09:48:39 | 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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