Python机器学习算法 升级版课程
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。【课程内容】
数学基础1 - 数学分析
[*]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
[*]Taylor展式
[*]凸函数
[*]概率论基础
[*]古典概型
[*]贝叶斯公式
[*]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
[*]独立和不相关
[*]大数定律
[*]中心极限定理
[*]中心矩/原点矩/矩估计
[*]深刻理解最大似然估计
[*]过拟合的数学原理
[*]偏差方差二难
数学基础3 - 矩阵和线性代数
[*]线性代数是有用的：以SVD为例
[*]马尔科夫模型和矩阵乘法、状态转移矩阵
[*]矩阵和向量组
[*]特征值和特征向量
[*]对称阵、正交阵、正定阵
[*]数据白化及其应用
[*]向量对向量求导
[*]标量对向量求导
[*]标量对矩阵求导
数学基础4 - 凸优化
[*]凸集的严格数学表达
[*]凸集保凸运算
[*]分割超平面/支撑超平面
[*]凸函数/上境图
[*]Jensen不等式
[*]Fenchel不等式
[*]K-L散度
[*]凸优化
[*]共轭函数和对偶函数
[*]鞍点解释
[*]用对偶方法求解最小二乘问题
[*]强对偶KKT条件
Python基础及其数学库的使用
[*]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
[*]多项式拟合
[*]股票数据分析、卷积、(指数)移动平均线
回归
[*]线性回归
[*]高斯分布
[*]Logistic回归
[*]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
[*]交叉验证
[*]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
[*]最大似然估计与最大熵模型
[*]ID3、C4.5、CART详解
[*]决策树的评价
[*]预剪枝和后剪枝
[*]Bagging
[*]随机森林
随机森林实践
[*]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
[*]gini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
XGBoost
[*]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
SVM
[*]线性可分支持向量机
[*]软间隔的改进
[*]损失函数的理解
[*]核函数的原理和选择
[*]SMO算法
[*]支持向量回归SVR
SVM实践
[*]libSVM代码库介绍
[*]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
聚类
[*]各种相似度度量及其相互关系
[*]Jaccard相似度和准确率、召回率
[*]Pearson相关系数与余弦相似度
[*]K-means与K-Medoids及变种
[*]AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
[*]密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
[*]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
[*]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
[*]谱聚类用于图片分割
EM算法
[*]最大似然估计
[*]Jensen不等式
[*]朴素理解EM算法
[*]精确推导EM算法
[*]EM算法的深入理解
[*]混合高斯分布
[*]主题模型pLSA
EM算法实践
[*]多元高斯分布的EM实现
[*]分类结果的数据可视化
[*]EM与聚类的比较
[*]Dirichlet过程EM
[*]三维及等高线等图件的绘制
[*]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
[*]条件概率表参数个数分析
[*]马尔科夫模型
[*]D-separation
[*]条件独立的三种类型
[*]Markov Blanket
[*]混合(离散+连续)网络：线性高斯模型
[*]Chow-Liu算法：最大权生成树MSWT
朴素贝叶斯实践
[*]GaussianNB
[*]MultinomialNB
[*]BernoulliNB
[*]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
[*]共轭先验分布
[*]Dirichlet分布
[*]Laplace平滑
[*]Gibbs采样详解
LDA实践
[*]网络爬虫的原理和代码实现
[*]停止词和高频词
[*]动手自己实现LDA
[*]LDA开源包的使用和过程分析
[*]Metropolis-Hastings算法
[*]MCMC
[*]LDA与word2vec的比较
隐马尔科夫模型HMM
[*]概率计算问题
[*]前向/后向算法
[*]HMM的参数学习
[*]Baum-Welch算法详解
[*]Viterbi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
[*]停止词和标点符号对分词的影响
[*]前向后向算法计算概率溢出的解决方案
[*]发现新词和分词效果分析
[*]高斯混合模型HMM
[*]GMM-HMM用于股票数据特征提取
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