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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2018-5-10 16:40:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
    内容介绍:
    第一课:机器学习的数学基础1 - 数学分析
          1.  机器学习的一般方法和横向比较
          2.  数学是有用的:以SVD为例
          3.  机器学习的角度看数学
          4.  复习数学分析
          5.  直观解释常数e
          6.  导数/梯度
          7.  随机梯度下降
          8.  Taylor展式的落地应用
          9.  gini系数
          10. 凸函数
          11. Jensen不等式
          12. 组合数与信息熵的关系
    第二课:机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
          1.  概率论基础
          2.  古典概型
          3.  贝叶斯公式
          4.  先验分布/后验分布/共轭分布
          5.  常见概率分布
          6.  泊松分布和指数分布的物理意义
          7.  协方差(矩阵)和相关系数
          8.  独立和不相关
          9.  大数定律和中心极限定理的实践意义
          10.深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP
          11.过拟合的数学原理与解决方案
    第三课:机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数
          1.  线性代数在数学科学中的地位
          2.  马尔科夫模型
          3.  矩阵乘法的直观表达
          4.  状态转移矩阵
          5.  矩阵和向量组
          6.  特征向量的思考和实践计算
          7.  QR分解
          8.  对称阵、正交阵、正定阵
          9.  数据白化及其应用
          10.向量对向量求导
          11.标量对向量求导
          12.标量对矩阵求导
    第四课:Python基础1 - Python及其数学库
          1.  解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm
          2.  Python基础:列表/元组/字典/类/文件
          3.  Taylor展式的代码实现
          4.  numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
          5.  多元高斯分布
          6.  泊松分布、幂律分布
          7.  典型图像处理
    第五课:Python基础2 - 机器学习库
          1.  scikit-learn的介绍和典型使用)  
          2.  损失函数的绘制
          3.  多种数学曲线
          4.  多项式拟合
          5.  快速傅里叶变换FFT
          6.  奇异值分解SVD
          7.  Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络   
          8.  卷积与(指数)移动平均线
          9.  股票数据分析
    第六课:Python基础3 - 数据清洗和特征选择
          1.  实际生产问题中算法和特征的关系
          2.  股票数据的特征提取和应用
          3.  一致性检验
          4.  缺失数据的处理
          5.  环境数据异常检测和分析
          6.  模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用  
    第七课: 回归
          1.  线性回归
          2.  Logistic/Softmax回归
          3.  广义线性回归
          4.  L1/L2正则化
          5.  Ridge与LASSO
          6.  Elastic Net
          7.  梯度下降算法:BGD与SGD
          8.  特征选择与过拟合
          9.  Softmax回归的概念源头
          10.最大熵模型)  
          11.K-L散度
    第八课:回归实践
          1.  机器学习sklearn库介绍
          2.  回归代码实现和调参
          3.  Ridge回归/LASSO/Elastic Net
          4.  Logistic/Softmax回归
          5.  广告投入与销售额回归分析
          6.  鸢尾花数据集的分类
          7.  回归代码实现和调参
          8.  交叉验证
          9.  数据可视化  
    第九课:决策树和随机森林  
          1.  熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
          2.  最大似然估计与最大熵模型
          3.  ID3、C4.5、CART详解
          4.  决策树的正则化
          5.  预剪枝和后剪枝
          6.  Bagging
          7.  随机森林
          8.  不平衡数据集的处理
          9.  利用随机森林做特征选择
         10. 使用随机森林计算样本相似度7
    第十课:随机森林实践
          1.  随机森林与特征选择
          2.  决策树应用于回归.
          3.  多标记的决策树回归
          4.  决策树和随机森林的可视化
          5.  葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
    第十一课:提升
          1.  提升为什么有效
          2.  Adaboost算法
          3.  加法模型与指数损失
          4.  梯度提升决策树GBDT5
          5.  XGBoost算法详解
    第十二课:XGBoost实践
          1.  自己动手实现GBDT
          2.  XGBoost库介绍
          3.  Taylor展式与学习算法
          4.  KAGGLE简介5
          5.  泰坦尼克乘客存活率估计
    第十三课:SVM  
          1.  线性可分支持向量机)  
          2.  软间隔的改进
          3.  损失函数的理解
          4.  核函数的原理和选择
          5.  SMO算法
          6.  支持向量回归SVR
    第十四课:SVM实践
          1.  libSVM代码库介绍:
          2.  原始数据和特征提取.  
          3.  调用开源库函数完成SVM
          4.  葡萄酒数据分类,
          5.  数字图像的手写体识别 ~
          6.  SVR用于时间序列曲线预测
          7.  SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较-  
    第十五课:聚类
          1.  各种相似度度量及其相互关系
          2.  Jaccard相似度和准确率、召回率
          3.  Pearson相关系数与余弦相似度
          4.  K-means与K-Medoids及变种
          5.  AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用   
          6.  密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)#  
          7.  谱聚类SC
          8.  聚类评价和结果指标
    第十六课:聚类实践
          1.  K-Means++算法原理和实现
          2.  向量量化VQ及图像近似2
          3.  并查集的实践应用
          4.  密度聚类的代码实现
          5.  谱聚类用于图片分割
    第十七课:EM算法
          1.  最大似然估计
          2.  Jensen不等式
          3.  朴素理解EM算法
          4.  精确推导EM算法
          5.  EM算法的深入理解
          6.  混合高斯分布
          7.  主题模型pLSA   
    第十八课:EM算法实践
          1.  多元高斯分布的EM实现
          2.  分类结果的数据可视化
          3.  EM与聚类的比较2  
          4.  Dirichlet过程EM,  
          5.  三维及等高线等图件的绘制4
          6.  主题模型pLSA与EM算法
    第十九课:贝叶斯网络
          1.  朴素贝叶斯
          2.  贝叶斯网络的表达
          3.  条件概率表参数个数分析
          4.  马尔科夫模型
          5.  D-separation"
          6.  条件独立的三种类型
          7.  Markov Blanket
          8.  混合(离散+连续)网络:线性高斯模型
          9.  Chow-Liu算法:最大权生成树MSWT
    第二十课:朴素贝叶斯实践  
          1.  GaussianNB
          2.  MultinomialNB9  
          3.  BernoulliNB
          4.  朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
          5.  朴素贝叶斯用于18000+篇新闻文本的分类
    第二十一课:主题模型LDA
          1.  贝叶斯学派的模型认识
          2.  共轭先验分布
          3.  Dirichlet分布
          4.  Laplace平滑
          5.  Gibbs采样详解
    第二十二课:LDA实践
          1.  网络爬虫的原理和代码实现
          2.  停止词和高频词*  
          3.  动手自己实现LDA
          4.  LDA开源包的使用和过程分析
          5.  Metropolis-Hastings算法
          6.  MCMC
          7.  LDA与word2vec的比较
    第二十三课:隐马尔科夫模型HMM  
          1.  概率计算问题7
          2.  前向/后向算法
          3.  HMM的参数学习
          4.  Baum-Welch算法详解
          5.  Viterbi算法详解
          6.  隐马尔科夫模型的应用优劣比较2
    第二十四课:HMM实践
          1.  动手自己实现HMM用于中文分词
          2.  多个语言分词开源包的使用和过程分析
          3.  文件数据格式UFT-8、Unicode
          4.  停止词和标点符号对分词的影响:  
          5.  前向后向算法计算概率溢出的解决方案
          6.  发现新词和分词效果分析
          7.  高斯混合模型HMM
          8.  GMM-HMM用于股票数据特征提取  


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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-11-24 19:34
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    [LV.3]偶尔看看II

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    发表于 2020-11-21 14:26:41 | 显示全部楼层
    膜拜大神,后面的请保持队形@_@
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