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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6 I% s* ?+ y" I! @  s7 S( C
1. 机器学习的一般方法和横向比较) i9 s  ?" X$ y; k+ ]7 b' x
2. 数学是有用的:以SVD为例
9 U9 l5 H' F- g% n; _% B3. 机器学习的角度看数学
& E% y- a  {( i4. 复习数学分析, V8 p1 V. N# t9 z. G
5. 直观解释常数e
  a! O9 X. U1 m0 B8 p, r7 L6. 导数/梯度8 W8 d6 D5 [# M# }7 v
7. 随机梯度下降0 _0 }5 H, Y% k/ q/ n5 e1 f
8. Taylor展式的落地应用* l/ t1 \; d# }
9. gini系数/ ?* L) j, r  F+ C6 K
10. 凸函数
* p, D( R! U, G0 L) b0 g/ @11. Jensen不等式+ h8 `6 P' I9 B' b9 W' Z
12. 组合数与信息熵的关系
( g7 p; p1 l! u/ x第二课:机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
( z6 u$ j' [6 s1. 概率论基础
& s6 z4 x: D2 F- {) G/ L2. 古典概型
9 v( X6 \+ V; @2 E. Q$ v3. 贝叶斯公式
" }- V) k* u# B$ G* T4. 先验分布/后验分布/共轭分布" \! m6 Q' d: V
5. 常见概率分布
# v9 y. D  \+ Q# B6. 泊松分布和指数分布的物理意义( H$ R$ A. t% {5 Z$ j, ]4 s# ^. a, S
7. 协方差(矩阵)和相关系数
; K( j& m* u0 H7 F- [! Y4 J4 v8. 独立和不相关
+ ?2 G3 m% z+ N  k' n- T* x9. 大数定律和中心极限定理的实践意义
, e/ N# _3 y& @7 B/ _10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP
4 g7 {2 y7 a% ^11. 过拟合的数学原理与解决方案3 \8 E$ Q2 Q9 @- Z3 l( c& h
第三课:机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数* i7 S# O9 V& r" \& W: b3 a
1. 线性代数在数学科学中的地位
  Y  y- l" `4 V5 L& r* }8 c2. 马尔科夫模型
/ z& i1 j7 A- I6 r3. 矩阵乘法的直观表达# p( K' [8 F8 r! \( f# t
4. 状态转移矩阵
. q5 Q$ j! a+ D) P0 u& g7 S5. 矩阵和向量组
. P+ V3 P) [1 n* [& }% T9 W4 U( B6. 特征向量的思考和实践计算
) n0 Y% j5 x* V# Q# f# b- r- c0 f7. QR分解
' x, g8 o: K( \. |/ Q" G* Q8. 对称阵、正交阵、正定阵
+ ~& m, |* ^+ }9. 数据白化及其应用
  P8 j: [5 @) I+ z& w10. 向量对向量求导+ @+ U2 Z! Y$ F# `7 b& ?+ a, ^
11. 标量对向量求导' y" @  T$ G1 n! K! X
12. 标量对矩阵求导6 D! c8 @( O, ^! z8 p9 ~+ Q
第四课:Python基础1 - Python及其数学库
8 l9 m( f7 K9 m: z- v% D1. 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm
+ j! y  P8 I! _: l' `2. Python基础:列表/元组/字典/类/文件
' T4 [+ K- g% M1 W" k8 B; g0 b3. Taylor展式的代码实现
5 a/ o/ N* p2 T; v8 s8 J( y4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
; N! K1 b/ h5 s6 ~4 |) r" c; u5. 多元高斯分布
. p/ @' m7 A6 N$ N& v6. 泊松分布、幂律分布
- _7 n$ I! A4 \) K2 f! Q7. 典型图像处理) c2 b. O! }7 C, K, X
8. 蝴蝶效应* s8 j& Z( \# ]
9. 分形与可视化
7 Y4 N% d3 _6 Y: v8 @+ Q, V7 a" Z第五课:Python基础2 - 机器学习库  h5 \8 g  ?, _8 `
1. scikit-learn的介绍和典型使用9 P4 d# U' u5 O9 G" K
2. 损失函数的绘制
% q4 j, x4 C8 W7 s& t8 Q3. 多种数学曲线
$ P" N. }, s7 Z% g0 p4 n4. 多项式拟合3 s  E5 ]6 a9 O" y% ]
5. 快速傅里叶变换FFT
7 w' _5 L. E% b# V1 g6. 奇异值分解SVD
0 l+ ]& @& Q9 G7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络- h- {' R! a$ L) A
8. 卷积与(指数)移动平均线: ~5 Q" R4 e8 d) c9 P/ j% e
9. 股票数据分析' y  ?% t" D& K3 q) M- F
第六课:Python基础3 - 数据清洗和特征选择; C  J- d: w( y5 e1 s$ m, w* ^
1. 实际生产问题中算法和特征的关系
0 B& J/ L. i5 r4 m7 W2. 股票数据的特征提取和应用( ~3 l: u& q2 d# p
3. 一致性检验& q. d  u# R4 @+ z: q( M" y
4. 缺失数据的处理
+ p; V% y; m/ \2 d5. 环境数据异常检测和分析
- M- E: W* |/ R- h6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用$ T! K# k$ W! A- g) B0 p$ e
7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据$ N' z, W  l$ L. y
8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB$ Z4 O5 h2 l% U7 g4 q. Z1 z
9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类1 T" Z7 U8 m+ R  m1 p
第七课: 回归
5 t  U' E: X+ ]5 m0 r, E  V+ m1. 线性回归
% T' [/ x1 u0 ?& k. z) `# H+ A5 }: Q2. Logistic/Softmax回归
, [: f! M; @+ V9 \3. 广义线性回归- F4 V" l0 b' f% x$ w: y
4. L1/L2正则化7 N1 L  U' h& y
5. Ridge与LASSO7 ]' J$ a  t8 P8 S, i, J1 Y
6. Elastic Net
4 u6 d! ~- R; v6 n% k6 c$ l: J8 m7. 梯度下降算法:BGD与SGD
: ~( V" M* X/ H. `( w8. 特征选择与过拟合, a( N9 _2 A4 W/ z8 U0 _
第八课:Logistic回归8 f7 k2 Q3 g- V/ [( T1 N
1. Sigmoid函数的直观解释: k- G" X5 C1 f: q& ?
2. Softmax回归的概念源头
3 \, ]8 b& T3 A2 O: U% u3. Logistic/Softmax回归% p3 x; \6 r. f5 v6 l" f
4. 最大熵模型9 B/ i+ |. C3 F1 L+ @7 s, }* N
5. K-L散度, c2 M1 G9 D: H1 v% Q& e
6. 损失函数0 b9 h3 f( S( a" Y
7. Softmax回归的实现与调参
  H1 s  G5 ?: |" I第九课:回归实践
5 w5 F5 ]) q! I  L1. 机器学习sklearn库介绍1 ~( ~, Q4 ?) L  t( D6 t
2. 线性回归代码实现和调参+ i$ z/ ?6 M  N# w! d: N1 ~, S# g
3. Softmax回归代码实现和调参1 V( g; A" l( w; y- ~
4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net
, J- \' b6 W& n/ P3 u- i5. Logistic/Softmax回归" X3 G' C" Z! F& }) M
6. 广告投入与销售额回归分析
" K9 U* n8 i0 W& v' k9 s7. 鸢尾花数据集的分类& A( v. j+ P  N9 y% l
8. 交叉验证0 {9 E8 D% r4 |, p9 Y
9. 数据可视化- P0 N1 R: J  i
第十课:决策树和随机森林3 x, U$ G3 Z9 h. e& S  b
1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
' c  p+ e# A# O1 f3 T( P2. 最大似然估计与最大熵模型& r0 Q8 L2 Q5 j& i5 B' [  G9 s+ C
3. ID3、C4.5、CART详解
- H' t0 X$ |% V+ A4. 决策树的正则化
: g* O: c  c) ~8 l% b; M# U5. 预剪枝和后剪枝
/ J, d7 d9 g1 u+ r! ]% X& M; G6. Bagging
7 r+ |( f2 a7 [) d5 J7. 随机森林9 P' D$ b# C$ _) J, L! l8 o
8. 不平衡数据集的处理
( p9 B9 G3 P2 o2 `& [6 u9. 利用随机森林做特征选择- k7 e, ~& a0 R
10. 使用随机森林计算样本相似度
* ]  x% y3 j# k$ A6 L7 m4 M6 i11. 数据异常值检测( t: Z2 D. t) [) ~
第十一课:随机森林实践
  `  ?2 b0 v& R! o& v/ x: E$ o1. 随机森林与特征选择  w8 l7 Y8 f. z0 x/ A2 s
2. 决策树应用于回归( J7 u( R4 \' A; A8 D( [
3. 多标记的决策树回归
1 V' j1 l1 `% N% u( N4. 决策树和随机森林的可视化
: b; ?: a6 ]# W( O# y5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
8 a. `. I' A: H7 B6. 波士顿房价预测! t7 I% Q# h0 Z% [- W$ m: y
第十二课:提升3 \! ]: X3 u( t! X( Y- S' d6 {
1. 提升为什么有效
& d# Q% Y; C  G  a9 K# f2. 梯度提升决策树GBDT
- A* l- t  v1 u+ k# K7 P% i3. XGBoost算法详解
; T- b( x' ^' U6 [4. Adaboost算法9 l4 R. o! S6 o- K( X: ]7 j
5. 加法模型与指数损失& T/ L  l/ D; q6 a0 ^
第十三课:提升实践1 T  z8 |5 n4 @+ k9 l9 q
1. Adaboost用于蘑菇数据分类8 A% q2 w" v) g, L# g  F
2. Adaboost与随机森林的比较
/ _5 {. b/ e8 \0 W$ {3. XGBoost库介绍+ Y4 P9 O* p0 H
4. Taylor展式与学习算法  |3 p7 X% f/ e+ n/ r/ t2 S! w
5. KAGGLE简介# i4 a. I+ ?2 s
6. 泰坦尼克乘客存活率估计- ]$ q5 P+ A9 h. l
第十四课:SVM
$ D, R+ f! o  a( ~) ^- p2 S& M1. 线性可分支持向量机
6 u5 P$ Y# ~+ [. h0 @& s; k2. 软间隔的改进" O( E" N" q! ]3 \6 l% J1 M
3. 损失函数的理解
6 i* {- y0 L. }& H% }4. 核函数的原理和选择
5 D. z& x6 g$ F$ q0 p, V+ \( `5. SMO算法/ P. X8 u+ R0 G
6. 支持向量回归SVR4 Y5 h$ n& M' R" q8 T3 B
第十五课:SVM实践
1 ]' ?, h1 J4 `' q3 j" W' u% Z7 W. N1. libSVM代码库介绍1 k! @3 o* @0 m9 m! q. \
2. 原始数据和特征提取
5 j5 i- v$ V8 Z2 V, y* p: E, m3. 葡萄酒数据分类
, O# H. K& b' B! R8 G; Q. _4. 数字图像的手写体识别9 ?0 D" r1 [" b# C6 g
5. SVR用于时间序列曲线预测: O2 q7 v! w& d8 H$ L& x# Z8 B! I
6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较4 t4 R9 d4 a  P* [+ o' C" o8 R
第十六课:聚类(上): o0 r% E1 V+ K) f* b
1. 各种相似度度量及其相互关系
% I  `% h4 Q: ~- x2 Z* G2. Jaccard相似度和准确率、召回率
* U9 D) u0 W+ j# d  O8 U3. Pearson相关系数与余弦相似度1 S4 L  z; t: x' O& g
4. K-means与K-Medoids及变种. B& z5 R8 Y$ b
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
, P! i  p2 |  h' |7 P4 ^第十七课:聚类(下)+ m( l0 A' ?$ @8 \4 I
1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)" ~4 H) l* K8 x( d* J/ z
2. DensityPeak(Sci14)
# ^# `/ Z* u9 K7 r7 }3. 谱聚类SC
! r$ a0 s1 N6 `2 z- D4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette
$ u$ g( z* q2 S% r& a* i1 c2 X5 N* v5. LPA算法及其应用
' U) d0 m+ F( ~# e; E9 _第十八课:聚类实践1 I7 \; U8 I9 C6 u
1. K-Means++算法原理和实现
: H+ V/ J) ^( \- [3 W* h. h2. 向量量化VQ及图像近似
! r9 O5 j; p4 I3. 并查集的实践应用
3 b7 o7 Y% T% p( U* o: e4. 密度聚类的代码实现6 H* f/ t. R$ U: l8 D- ?
5. 谱聚类用于图片分割
6 Q" |8 ^5 c0 ?: P8 \第十九课:EM算法
0 x7 y1 J) X- r! N. s3 Q1. 最大似然估计
, `8 K/ F0 m: J' G1 G5 O2. Jensen不等式
7 P6 V5 p# K' X1 U1 Y3. 朴素理解EM算法, W7 \! v) I$ L, j8 b
4. 精确推导EM算法
. u  P7 a" ?* R; P4 i5. EM算法的深入理解
+ u, ]8 }% R5 N" y" p, C. f% q6. 混合高斯分布3 G: |; r2 e% ]
7. 主题模型pLSA5 O+ M  z; E8 {
第二十课:EM算法实践
8 |  q2 K; j  Q0 L4 L1 \# I1. 多元高斯分布的EM实现2 v# P4 D( l' L2 r) i
2. 分类结果的数据可视化; H3 Y8 q( d/ m5 J9 |8 @. e- `
3. EM与聚类的比较
) p4 ~6 c7 j2 E7 U% P/ G4. Dirichlet过程EM
! [: a) Q7 x5 e5. 三维及等高线等图件的绘制5 c" z) g. d# Y4 Y& {8 v
6. 主题模型pLSA与EM算法
# t: I3 \/ m: a9 j% V3 C2 f第二十一课:主题模型LDA* K6 l$ x$ Q& s
1. 贝叶斯学派的模型认识" `) T+ E/ U& W4 S0 b8 z
2. Beta分布与二项分布
& M6 q8 |0 A  x  X5 e1 T. ?3. 共轭先验分布) O! K% ]8 @$ G- j8 c
4. Dirichlet分布
+ @' |$ ?  W. o# l7 Q9 C, i7 [5. Laplace平滑7 ?- T; o# \+ x" H1 U0 K: n
6. Gibbs采样详解+ f, i; j8 x4 |, n+ Q; M
第二十二课:LDA实践
1 j1 D0 C, N' E3 m' }: |8 d$ @5 {1. 网络爬虫的原理和代码实现3 \' p  m6 g! s3 W
2. 停止词和高频词
% ]  d. J+ n* h& L3. 动手自己实现LDA- E! [. y: @: F( l
4. LDA开源包的使用和过程分析3 H7 ~2 K) s! Z/ b
5. Metropolis-Hastings算法
9 y, ?3 H9 I8 J+ Y' y) u6. MCMC
. g9 B4 ?( F: U& w6 F9 r7. LDA与word2vec的比较* `& k% r% n0 s6 `
8. TextRank算法与实践( e( ^' u* e, J) D* u: |
第二十三课:隐马尔科夫模型HMM
. U! o4 q6 {; @$ q7 z  `  E' A8 l1. 概率计算问题
" e& x3 @& M; {5 x2. 前向/后向算法
" y$ b; I+ Z& n: M7 A( X3. HMM的参数学习
: Z! W7 i% }/ m" N  C4. Baum-Welch算法详解- m0 @, T3 Y3 J, ?
5. Viterbi算法详解# s: N- \3 N9 P) Q4 W
6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较
: ^) K! R+ X* e7 }1 F' H' {第二十四课:HMM实践  `$ B- S! k  j
1. 动手自己实现HMM用于中文分词. @. K1 z+ o2 }9 E
2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析
7 b+ \$ y# h) o  [1 C3. 文件数据格式UFT-8、Unicode* C( b' f. @$ j: Z6 B
4. 停止词和标点符号对分词的影响
7 D% X! W; W! ^5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案
0 Y+ i, T; w$ a# k6. 发现新词和分词效果分析1 _3 g- h! M9 D- ~
7. 高斯混合模型HMM" X( |1 t4 C# E6 g
8. GMM-HMM用于股票数据特征提取5 D0 _3 j% J& r# e0 F
2 K: z9 _5 u: Q# ?' I# T

+ |; n( M' q* g3 s9 v1 J下载地址:
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8. TextRank算法与实践2 ]8 r! K3 H! q# Q0 q, p/ n
7 d% f4 u9 P/ b# M; o( g- {8 r. G第二十三课:隐马尔科夫模型HMM
# H/ @! [0 G  ]7 a1. 概率计算问题
/ C  q8 T. `0 v+ o2 U* P6 p2. 前向/后向算法" X3 Z- c* l: E- V" j! D
' K7 G% |; n/ c7 G5 }+ n3. HMM的参数学习
* D: e8 Y- o* i" R4. Baum-Welch算法详解$ u8 _; B, m; x6 b9 B- a5 P- L1 Q4 Q  M3 n3 t
5. Viterbi算法详解$ d; m; v' P1 a6 C1 ]. C
/ D" |+ q! U9 S& _6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较, \( O% I" j% U+ v9 E1 c
第二十四课:HMM实践4 |; F* U, w% x4 M) k+ G. H& X
) q9 d5 h& \; |8 C; R1. 动手自己实现HMM用于中文分词
+ g3 L% b0 M1 R2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析" Q" ]+ M( V6 J0 _) Z
3 ^0 q. D1 U* {8 S. b) _3 s1 G3. 文件数据格式UFT-8、Unicode- h+ t; `2 f6 P8 @* e
. o& h2 e3 A$ t3 a5 P- w4. 停止词和标点符号对分词的影响
2 G0 c4 Q6 ]: N0 i3 l5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案. x* z3 v+ V+ v/ ?+ T
1 ?5 V( a2 k! M6 G1 Y* C. M6. 发现新词和分词效果分析
9 R/ ]3 G5 G8 H; X; O7. 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
- H4 T/ L6 [5 k6. 发现新词和分词效果分析
# X. A% d( y$ {7 r7. 高斯混合模型HMM) L# ^) T2 a5 S7 ]9 g8 `6 @; v8 q
8. GMM-HMM用于股票数据特征提取
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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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