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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 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |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2 L/ I/ L3 ^" ]; A) q% L
1. 机器学习的一般方法和横向比较
7 `1 \8 L6 D* o8 U2. 数学是有用的:以SVD为例$ W, Z1 U1 \, x
3. 机器学习的角度看数学0 r, K  R* N# Y. |# D
4. 复习数学分析
" z+ T) R1 ]; X* {2 z5. 直观解释常数e& ?+ f/ x! V1 i" P7 B
6. 导数/梯度! L. b9 Q2 Q# M% F$ @
7. 随机梯度下降# `0 l5 X- C8 }; R
8. Taylor展式的落地应用
9 S. b, K8 U3 k; G$ D1 e3 B* [! h9. gini系数
5 T+ _; p5 k' w0 D# A10. 凸函数# H+ \9 \5 P) e5 c
11. Jensen不等式1 I2 L1 v& E, f
12. 组合数与信息熵的关系
) b' f/ P7 p: w. H1 a  b% A5 u# z3 r6 \, ]第二课:机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验2 ?6 A" _+ f0 s+ p2 l& K* A
1. 概率论基础
6 L& `& P6 i, q- R$ x7 X. ^2. 古典概型7 p' V/ I* [- \4 y/ i8 x
3. 贝叶斯公式
* W8 C1 C- y" N5 o% d4. 先验分布/后验分布/共轭分布
/ n" M% P9 K5 o4 l* k% N0 {: O5. 常见概率分布$ H% I0 B4 \  S; d  w' _
6. ?#27492;?#20998;布和指数分布的物理意义
3 a/ u0 I8 |3 Q1 r: s7. 协方差(矩阵)和相关系数  N- k/ T4 H$ Z2 |3 G8 i) i
8. 独立和不相关
% ~+ P, Q; ~# o: u) p. t9. 大数定律和?#34892;?#26497;限定理的?#23548;?#24847;义
9 l9 _& q7 p8 ]10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP
; O( }' h1 [$ c4 K6 o6 z! [/ _  z11. 过拟合的数学原理与解决方案
* q9 M* S# u1 v) u9 U6 M第三课:机器学习的数学基础3 - 矩阵和线?#28304;?#25968;
$ e* M# h2 J+ p1. 线?#28304;?#25968;在数学科学中的地位% N- ], L, z, ~& Y% k  ~9 F! ^2 i
2. 马尔?#21697;?#27169;型
" a/ @4 C- H, Y3. 矩阵乘法的直观表达& m! G5 f( ^) ]  W; K9 P! G
4. 状态转移矩阵
  _0 w- `. I. b6 H& Z5. 矩阵和向量组
( M" }5 }2 `- O; h7 N) q& T7 |8 |6. 特征向量的思考和?#23548;?#35745;算
" Y( ~3 a0 x, h* O7. QR分解
7 p% D1 N0 }* V$ H0 R$ E8. 对称阵、正交阵、正定阵2 y5 Q# H" L& K5 j# A0 d( v4 P
9. 数据白化及其应用
) g5 ]& d4 T) d$ o- ^10. 向量对向量求导$ g6 O( [( ~& B9 U+ ]* G$ B5 O
11. 标量对向量求导3 u! b% B5 b  |0 i* Q! F4 C
12. 标量对矩阵求导
- K3 W, \, m8 Y第?#30446;危?a href="http://www.75158761.com/thread-4524-1-1.html" target="_blank" class="relatedlink">Python基础1 - Python及其数学库
  }& L0 g) e" w; y; j0 K' A1. 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm3 }" u! C' N/ l4 A; a) X
2. Python基础:列表/元组/字典/类/文件
# l) W$ y% B/ f. l2 b! D3. Taylor展式的代码实现
& }8 p: d! w( A" ^$ i  j  a; k5 P# u4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用1 o2 E7 ]/ \/ [* x( y
5. 多元高斯分布& m9 \5 o$ Z5 H; T2 k% O
6. ?#27492;?#20998;布、幂律分布% N( }# ~% d; G  o' I, e! u
7. 典型图像处理* o" k- F4 ^4 u% k
8. 蝴蝶效应# s7 L% \2 D( E) x
9. 分形与可视化
' j. I, v" y8 G+ q. k- s9 {2 k/ V第五课:Python基础2 - 机器学习库8 T( Q# \8 r" n5 p5 y
1. scikit-learn的介绍和典型使用. }$ j! \. m+ j' ~
2. 损失函数的绘制
/ T5 s9 G. V6 V$ d3. 多种数学曲线; Y& R& Q0 s; W0 J: S
4. 多项式拟合- s' Z8 a4 m' e; |/ l8 w
5. 快速?#36947;?#21494;变换FFT
6 ^3 F* q6 |: y, K' e4 U6. 奇异值分解SVD
$ G* K' }7 O$ y9 @4 s% X# y# @7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络# P/ d+ h, O+ W3 N( x' l. I. K
8. 卷积与(指数)移动平均线
6 y  A+ t& U2 N  N6 P9. 股票数据分析% t. w2 k. }. {- d. L1 a
第六课:Python基础3 - 数据清洗和特征选择
! c/ x; K$ C, R2 S/ v1 J1. ?#23548;?#29983;产问题中算法和特征的关系5 ~: K& W8 |0 g* {' p9 r
2. 股票数据的特征提取和应用( I# n5 h% {4 h
3. 一致?#32422;?#39564;
; |+ G+ M: b" g- z4. 缺失数据的处理
+ Q- t) m. ]7 f4 _/ O  V5. 环境数据异常检测和分析
/ q9 ?8 F: P& K  _; \& H8 K' k- @6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用- Z7 `$ ^; N% S/ b0 Q& R( ]
7. 朴素贝叶斯用于鸢?#19981;?#25968;据
$ s: R3 D6 }$ T8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB! S' ^' U$ s& z, a) L
9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类
- s; q4 B1 o" ~4 I. U0 Q- \第七课: 回归6 j, q1 z7 u* S# Z
1. 线性回归
2 Y1 A& k, a- u, r  \) h+ l2. Logistic/Softmax回归' c) [# m" d) [- z; u. t+ L5 G
3. 广义线性回归
9 [6 X" M: q5 X9 V( Z. p4. L1/L2正则化
! d/ n, A. B. j: d5. Ridge与LASSO
2 \$ C1 Q' X# s/ F3 M6. Elastic Net
+ B3 Q, a  n5 T8 q! d7 R: \7. 梯度下降算法:BGD与SGD
0 e7 s* W  j# a; @$ B; L) Q7 s8. 特征选择与过拟合
1 \$ @5 ^2 a9 A4 b* h. T第八课:Logistic回归
  X/ n& R5 B$ e+ j1. Sigmoid函数的直观解释& t4 ?$ @6 ^* |; E  S
2. Softmax回归的概念源头2 s* K4 P+ m/ I% p- c8 }# g6 F
3. Logistic/Softmax回归
/ [$ t8 e; a1 v% K5 f% s1 m4. 最大熵模型
+ f3 H. j& @) a2 j, X9 L9 x5. K-L散度
7 H6 f" l' y+ Z6. 损失函数5 C$ L' Q- S: q* Z
7. Softmax回归的实现与调参
" c  B! ]6 ?6 m  I- P' s' L3 b5 V第九课:回归?#23548;?/font>
: n) w6 N. ]5 I! a8 z7 A  o* Y1. 机器学习sklearn库介绍
& j2 q6 x% T  V8 V) ?2 A6 G2. 线性回归代码实现和调参" r( U  a, q) \( H
3. Softmax回归代码实现和调参
1 o; F. \8 p# X" Y9 g' j% Q4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net! Q0 F8 {* l. V
5. Logistic/Softmax回归; A5 j2 m9 x/ l) g& N  r) i
6. 广告?#24230;?#19982;销售额回归分析; H, T9 j. d1 a, ?! G& a5 E+ _# T
7. 鸢?#19981;?#25968;据集的分类
: Y3 a& o7 B8 d# m! a, e8. 交叉验证
8 x* h1 k; ]+ f. r9. 数据可视化
* X8 p$ ]/ _: D6 }第十课:决策树和随机森林2 `& K3 U* ?8 b- v, X8 A$ P
1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
# D* u+ @' ]3 @5 l: R: ^2. 最大似然估计与最大熵模型2 m% u% {' U# |' D- q- a" x0 s# C, w, x
3. ID3、C4.5、CART详解
- V2 P2 r$ A7 ^4. 决策树的正则化" {  X; s2 r  }  G
5. 预剪枝和后剪枝3 o; G5 f6 f" |, A, W8 u5 p
6. Bagging7 K5 q3 i, ^) s5 M
7. 随机森林
5 W# l  ^$ H; G9 P. H5 d8. 不平衡数据集的处理! l- n! w) R# y3 Z# |+ F7 b
9. 利用随机森林做特征选择
) w/ Y+ z) f1 Q# P. l% P8 d10. 使用随机森林计算样本相似度+ F9 w# r8 y! G
11. 数据异常?#23548;?#27979;" ]' _9 f, U$ t# I
第十一课:随机森林?#23548;?/font>0 T& r" P: n* x6 d& F' w% ~
1. 随机森林与特征选择0 u) {+ R3 s, R3 _% f. E- ]
2. 决策树应用于回归4 i$ ~" Q+ ^9 O9 d# |- a& B, H, \
3. 多标记的决策树回归
! Q% L3 ]# e7 ?+ y" o4. 决策树和随机森林的可视化
- s6 s9 \% K" t' `: o5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
4 n) {* e6 \9 A& X  |  o6. 波士顿?#32771;?#39044;测/ `: \" n" f6 u: m$ {: c; _; V
第十二课:提升+ E' L5 x# R9 ~" h( z2 h4 J3 E4 m
1. 提升为什么有效
, x( {" y! r( M* t9 _. g3 h2. 梯度提升决策树GBDT
1 h0 J$ `+ p  D. X8 f( _3. XGBoost算法详解
! |4 O5 T) Y6 d8 J5 Y4. Adaboost算法
# D* r+ S5 ^  V) s# ]+ F8 A5. 加法模型与指数损失
8 a3 ~: z6 {- |4 b: `1 A" P3 @第十三课:提升?#23548;?/font>7 W$ z" E! T; R
1. Adaboost用于蘑菇数据分类
* b6 c6 |2 L$ k7 ~2. Adaboost与随机森林的比较- O& ~4 v) c. i3 K$ r: Y8 T2 |
3. XGBoost库介绍8 [  Q4 q: G; ^
4. Taylor展?#25509;?#23398;习算法; H$ M: m4 \- k: ^+ g
5. KAGGLE简介) `+ J8 M* A+ N* w
6. 泰坦尼克乘客存活率估计+ T3 \2 |0 l3 b
第十?#30446;危篠VM
+ A9 ]# Z+ K; h1. 线性可分支持向量机" f; k  n& c$ H3 _( q9 Y. _! \5 y% t9 j
2. 软间隔的改进
# P+ P- `# f$ Z0 l4 N. z' Y' V; P3. 损失函数的理解$ i2 L% R, s1 D& I( @0 t% t! K" b
4. 核函数的原理和选择5 |! r% o8 f8 Q* o1 _
5. SMO算法
- c: {- O$ ~1 V; H' H; Q6. 支持向量回归SVR
7 k7 f. X: N0 s6 e8 C0 l第十五课:SVM?#23548;?/font>! @  n& g, k  N& }4 a
1. libSVM代码库介绍4 O! ^8 `6 x% Z- b( C  _
2. 原始数据和特征提取+ x/ w5 Z. e- J" J+ A: r
3. 葡萄酒数据分类
, q9 g6 X9 h' _- }4. 数字图像的?#20013;?#20307;识别9 S( c( E# b% i. @. G  P
5. SVR用于时间序列曲线预测7 w/ {' [2 S& W1 R- m7 ?# b* p# d  G
6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
3 p2 L) v5 g& R, N第十六课:聚类(上)$ r) D/ B4 M9 ~8 e$ K
1. 各种相似度度量及其相互关系" G) ?* T0 B' U+ m( S
2. Jaccard相似度和准确率、召回率
% o" l( }9 `! R- Q7 H, R3. Pearson相关系数与余弦相似度; h; o8 I# o  t
4. K-means与K-Medoids及变种  S2 s, N! n! m/ ^
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
, t, b1 M. r& c2 }7 \第十七课:聚类(下)  X' z+ b  N9 `( I* c; W& v3 ^% [
1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)) P* y" Y' }+ A& k
2. DensityPeak(Sci14)
1 \: d5 V. j- x" }* S1 i& r3. 谱聚类SC
' A1 N  S( [8 j% i0 m; A% G. y4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette" j1 ]9 ]1 y. y, }* x, ^
5. LPA算法及其应用' P6 O# B5 P2 ^0 D
第十八课:聚类?#23548;?/font>1 _* n  t$ L9 z: n# X( ^2 V- A6 S
1. K-Means++算法原理和实现
  x* j& }  ^% e6 ~. Y2. 向量量化VQ及图像近似; e( ^0 L) O1 y& N$ Y( E/ K
3. 并查集的?#23548;?#24212;用* A! C( o9 ]' d- a
4. 密度聚类的代码实现/ U2 u3 Q, X9 k8 f, w3 ~5 q( t8 w
5. 谱聚类用于?#35745;?#20998;割$ {4 }1 v* u# N/ T8 s$ ^* d
第十九课:EM算法
7 s+ Z( k( j+ g1. 最大似然估计
; {! d! q  C7 ^& ]" S2. Jensen不等式
% I, X% R3 G9 e: ^6 C. k/ Z3. 朴素理解EM算法
# J& x6 z" n# \4. 精确?#39057;糆M算法$ }4 a! G0 m0 I/ R) q3 F
5. EM算法的深入理解
( s1 a  E, F5 v* U: D6. 混合高斯分布
+ t) j& C7 C8 ?1 p: |& |7. 主题模型pLSA
7 x: `1 X" O$ p1 d. `第二十课:EM算法?#23548;?/font>  B" @1 ?- l  ?9 q3 N% e4 @9 Q! c
1. 多元高斯分布的EM实现% N6 g8 i4 o" M7 D" Q# Y
2. 分类结果的数据可视化
, ~, }4 G- R( S% Z- s3. EM与聚类的比较
- R! t, m8 Z7 B4. Dirichlet过程EM+ L. L1 p8 A; p  ^$ I( Y
5. 三维及等高线等图件的绘制
- b- C- x7 g' w: S  t6. 主题模型pLSA与EM算法) k0 Z2 Z2 F# {4 |' ^
第二十一课:主题模型LDA6 m4 ^1 C1 O; K* ^( t1 Z4 |( N
1. 贝叶斯学派的模型认识- i2 Z' V5 e5 w
2. Beta分布与二项分布+ v' M/ n7 {" |5 ^1 `/ w' \) s) H$ |* [
3. 共轭先验分布
* m4 t* Y3 R3 A$ Y4. Dirichlet分布* ?5 V5 S: y" t5 e9 l& i; A
5. Laplace?#20132;?/font>5 O' c/ Y; V! H: |
6. Gibbs采样详解, \" ~% w8 z$ P
第二十二课:LDA?#23548;?/font>) m4 e8 X! u. \& \
1. 网络爬虫的原理和代码实现
$ X9 _2 I) j9 K3 A2. 停止词和高频词" H" n* }$ A6 w
3. 动手自己实现LDA5 S0 ]! I" y8 E; O# X- j
4. LDA开源包的使用和过程分析
5 K- r- L! M! [7 Z: }8 r" o5. Metropolis-Hastings算法7 h7 _  M/ B! W! c1 [3 x5 b) v
6. MCMC
4 h3 z  D2 q, c7. LDA与word2vec的比较$ e2 J6 p) g# H, g
8. TextRank算法与?#23548;?/font>' p" D5 m8 r1 {: k% @
第二十三课:隐马尔?#21697;?#27169;型HMM5 p9 b0 d; M% n
1. 概?#22987;?#31639;问题- P' @! A- I# }) c2 K! y8 F' O
2. 前向/后向算法
2 U1 g/ ]& z7 [! Z% V3. HMM的?#38382;?#23398;习
/ c- I4 A: V$ P# |  w' J4. Baum-Welch算法详解
4 n6 {; A1 ^9 x; l$ Z5. Viterbi算法详解8 a+ x+ g7 ?- l& ~) b: ^
6. 隐马尔?#21697;?#27169;型的应用优劣比较
8 I$ @0 u7 W8 [第二十?#30446;危篐MM?#23548;?/font>: @- J2 j7 D* B+ v6 w5 f' S/ s. W+ I, S
1. 动手自己实现HMM用于中文分词1 e- I/ W- i# v& g
2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析
# N' f% ]6 Z% j1 f3. 文件数据格式UFT-8、Unicode
) Q( K) d9 F( H( H) _: E4. 停止词和标点符号对分词的影响; X& |3 t( _+ m% p
5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案
6 u0 h' ~9 S/ Q9 L9 e1 I& E6. 发现新词和分词效果分析$ u% r+ @0 R1 ?
7. 高斯混合模型HMM
+ ^6 j9 `0 x9 d$ W# C8. GMM-HMM用于股票数据特征提取/ [9 |- E; R( T$ r4 U7 v4 J/ o

/ Y2 V* }2 O$ Q9 g5 {3 i. Y. @2 _. \, x* B2 q
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既然你诚信诚意的推荐了,那我就勉为其难的看看吧!龙天论坛不走平凡路。

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8. TextRank算法与?#23548;? ]8 r! K3 H! q# Q0 q, p/ n
1 V  B7 w* |* |$ L* I第二十三课:隐马尔?#21697;?#27169;型HMM
- o4 ~( {1 w" l1. 概?#22987;?#31639;问题/ D6 N1 \  Z) o' ?  T8 g
2. 前向/后向算法" X3 Z- c* l: E- V" j! D% k4 a! O9 g' b1 G
3. HMM的?#38382;?#23398;习% G0 S* c+ X/ V) s1 @6 w$ M  g( O
4. Baum-Welch算法详解$ u8 _; B, m; x6 b9 B! K, e+ H9 }  K1 `' E
5. Viterbi算法详解$ d; m; v' P1 a6 C1 ]. C$ G$ T6 q5 `5 i
6. 隐马尔?#21697;?#27169;型的应用优劣比较
. I( a" a; C- f6 x2 W第二十?#30446;危篐MM?#23548;? |; F* U, w% x4 M) k+ G. H& X9 o, d* w: P5 f, [4 _) \6 U4 m
1. 动手自己实现HMM用于中文分词
. r6 I' J% a- A4 E/ a$ Y2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析" Q" ]+ M( V6 J0 _) Z+ m) Q3 c7 Q6 }( _6 @: D* h
3. 文件数据格式UFT-8、Unicode- h+ t; `2 f6 P8 @* e
) L2 B9 Z) H+ k% ]4. 停止词和标点符号对分词的影响1 I* ]. A! B1 b. _" @+ \
5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案. x* z3 v+ V+ v/ ?+ T8 k0 M! a& x2 X
6. 发现新词和分词效果分析
8 _8 T2 C. o' Q0 [6 M8 l1 A5 L4 p' K7. 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
7 B- ]4 f0 M% P3 G6. 发现新词和分词效果分析
  W: p; a0 P2 E& ]# L9 H7. 高斯混合模型HMM) L# ^) T2 a5 S7 ]
* D# I! B% b' Z' w( z8. GMM-HMM用于股票数据特征提取
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楼主太厉害了!楼主,I*老*虎*U!我觉得龙天论坛真是个好地方!
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楼主发贴?#37327;?#20102;,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 08:48:28 | 只看该作者
好好学习天天向上!好好学习天天向上!好好学习天天向上!
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发表于 2018-10-24 09:01:31 | 只看该作者
这东西我收了!谢谢楼主!龙天论坛真好!
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发表于 2018-10-24 09:09:26 | 只看该作者
我看不错噢 谢谢楼主!龙天论坛越来越好!
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发表于 2018-10-24 09:18:42 | 只看该作者
既然你诚信诚意的推荐了,那我就勉为其难的看看吧!龙天论坛不走平凡路。
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发表于 2018-10-24 09:26:51 | 只看该作者
多谢分享,?#37327;?#39069;
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发表于 2018-10-24 09:35:21 | 只看该作者
楼主发贴?#37327;?#20102;,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 | 只看该作者
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发表于 2018-10-24 09:48:39 | 只看该作者
非常感谢楼主提供资源
; v1 o& T. t$ }7 u7 K- F5 j/ r非常感谢楼主提供资源# G+ Z0 S  w) {: s  H' H
非常感谢楼主提供资源: F3 P$ S  U& E6 N5 e+ Q
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发表于 2018-10-24 09:51:39 | 只看该作者
谢谢分享!!
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发表于 2018-10-24 10:08:06 | 只看该作者
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