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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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教程目录第一课机器学习的数学基础1 - 数学分析
: k# B4 a8 O' C2 s# g4 A1. 机器学习的一般方法和横向比较
9 P2 S6 F' Y% [4 P; G2. 数学是有用的以SVD为例  Z6 z6 ~9 y& c9 `- v4 a
3. 机器学习的角度看数学( A" W: o: A" L9 _; L' H. a4 c" z
4. 复习数学分析% |  H: Z" g. y. K9 G7 A
5. 直观解释常数e1 \5 H& d5 A! V4 N7 f
6. 导数/梯度
: |9 D" @0 i3 F' l- ?7. 随机梯度下降
7 K- y+ L. O& P8. Taylor展式的落地应用7 ~- z' \- Z6 @' ^; [
9. gini系数& F; N# o: b. q
10. 凸函数
: X2 P7 m: [6 l/ H/ s# Y" j11. Jensen不等式; ^, y! J: u+ M- l  \/ Z  Q
12. 组合数与信息熵的关系
5 l' X* D1 B! S第二课机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验8 v% o4 |( k& O1 @- G5 X2 |
1. 概率论基础# G# T" p# j$ W( W. ?' V# K1 q9 v
2. 古典概型
, S* D5 e1 [4 [7 A' L9 `6 \' M3. 贝叶斯公式8 R3 r& `# m1 _% r( ]7 }' g, c
4. 先验分布/后验分布/共轭分布
7 R2 \. n! d7 i- Z5. 常见概率分布( @6 w; j4 J7 b( i! Y, {: R- u
6. ?#27492;?#20998;布和指数分布的物理意义
5 S, Z" |! I0 x# v/ {  w7. 协方差(矩阵)和相关系数
' W- R+ l" a' |7 D. ], ~8. 独立和不相关+ C, R! w! {6 f; N* s7 m) a
9. 大数定律和?#34892;?#26497;限定理的?#23548;?#24847;义4 \  u6 l1 q/ Z5 G  d3 P
10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP4 I7 ^" G( |9 S( k2 L9 C, j" e. f0 X
11. 过拟合的数学原理与解决方案
, _  j( U3 G% u3 w% V  r, b第三课机器学习的数学基础3 - 矩阵和线?#28304;?#25968;
7 c) f3 B$ `9 s7 ~3 ^1. 线?#28304;?#25968;在数学科学中的地位6 g1 w0 |& @6 c. j) P
2. 马尔?#21697;?#27169;型
+ p8 q+ u: W3 {" D! o9 I3. 矩阵乘法的直观表达) L3 L2 |8 P5 p" |
4. 状态转移矩阵( L, p5 s/ C/ `" t
5. 矩阵和向量组; g, Z/ @0 L2 e) R/ b3 z) Z
6. 特征向量的思考和?#23548;?#35745;算2 N7 J: [7 Z. n0 `, n* o
7. QR分解2 h) `! y1 F- c6 {8 i
8. 对称阵正交阵正定阵
' k' N. |  S! D6 w0 I( [' H6 @9. 数据白化及其应用
) ?3 |0 }" n) H0 G* H10. 向量对向量求导
/ ?/ r8 D  L! V11. 标量对向量求导0 A( W4 D, x7 w  M
12. 标量对矩阵求导/ m' f% W) @3 S) D4 T
第?#30446;Σ?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
. u, {* A, g3 `3 U! J; C( S1. 解释器Python2.7与IDEAnaconda/Pycharm
7 p; y" R0 \* [% f9 v2 E6 @9 S* A2. Python基础列表/元组/字典/类/文件
1 u6 A  f% l# d$ @: `: a  A- t2 `3. Taylor展式的代码实现
* {7 d$ x' n% _& W& M: X4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
" a+ j% }6 B# u5. 多元高斯分布) ~4 B$ S- e& I2 ^) P
6. ?#27492;?#20998;布幂律分布" Q9 C) I6 Z6 n) Y1 U2 q' ^5 _( Z
7. 典型图像处理7 i7 k0 C# Y" T; U
8. 蝴蝶效应) w( p& ~' a! n) M! O- a* B
9. 分形与可视化
8 g8 V9 ]; G9 i4 k7 S0 l第五课Python基础2 - 机器学习库
9 T9 b. ~1 S% ?) c1. scikit-learn的介绍和典型使用% a6 L+ N. M, i4 B5 {
2. 损失函数的绘制5 l. p$ S0 v0 A1 S9 p
3. 多种数学曲线! `' k/ k. c6 M2 O
4. 多项式拟合
5 Q- u/ D/ y3 l5. 快速?#36947;?#21494;变换FFT
. F2 T# I5 L6 ], t6. 奇异值分解SVD# O! S) Y+ `1 N5 l( W2 y; I1 C' c+ h
7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
6 X3 P' |' F8 Q2 y8. 卷积与(指数)移动平均线
% ]1 ?8 S9 y/ T9 l9. 股票数据分析
+ X% N2 V$ w; K* ]% K第六课Python基础3 - 数据清洗和特征选择! }% g: g0 d7 N* J3 u
1. ?#23548;?#29983;产问题中算法和特征的关系
7 o% I+ B1 W& V5 p$ h2. 股票数据的特征提取和应用. w% r. L0 R  Q5 G  e- R2 L1 e, V1 S
3. 一致?#32422;?#39564;
" v7 v" B! }$ |) a4 ?( |1 f+ ?6 X4. 缺失数据的处理
. h+ Q5 J& K; M5. 环境数据异常检测和分析
8 i! }2 `/ z3 X1 X2 {6. 模糊数据查询和数据校正方法算法应用
3 z8 I  u; X* G! ]  x7. 朴素贝叶斯用于鸢?#19981;?#25968;据
) D  e5 ~6 g& Q* I/ N# u8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
! i7 l* P/ a8 }7 b$ I# M) y9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类
, _$ }/ w0 U" |) g$ r第七课 回归( Q+ Q7 Z- @  B
1. 线性回归
% P8 p/ z8 `9 `& H5 y8 O, x7 Z2. Logistic/Softmax回归
' C8 Y% ?# _: T- e3. 广义线性回归$ c6 V* V2 K8 p: ^$ q
4. L1/L2正则化
7 {8 t! i$ d( A. X, J' k: U5. Ridge与LASSO
4 s& _5 m  @' V; Y7 ^7 }6. Elastic Net
0 Y& z2 S3 n# V" H: f7. 梯度下降算法BGD与SGD- C- U  ]0 U: d" d
8. 特征选择与过拟合! t# D0 P$ a7 m( W( f9 r! V
第八课Logistic回归
$ m" I, b) C& r1. Sigmoid函数的直观解释$ V3 M4 z; g! Z$ `0 p4 Z1 D
2. Softmax回归的概念源头& s. |* L5 e9 J, Q: H5 _
3. Logistic/Softmax回归% f8 z0 V2 q5 b* a! j# m
4. 最大熵模型7 |! x1 {% y  Q$ ?' z
5. K-L散度& Y) c5 Z* f, p# o9 e& G$ j
6. 损失函数
$ w8 E+ q; E" [3 b7. Softmax回归的实现与调参" t2 N. p6 i* {  f; p
第九课回归?#23548;?/font>: ~6 `/ b3 }( z6 [
1. 机器学习sklearn库介绍% _9 c) v+ w8 r1 `- e# \' l! V+ r4 t
2. 线性回归代码实现和调参
, c6 D7 t6 s/ F5 B3. Softmax回归代码实现和调参
! t0 K  u4 z% w4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net
; V9 s: I( k+ B! B* T& C- f8 z5. Logistic/Softmax回归
8 [$ k# t' L- _! ]+ j: M/ B) h( N6. 广告?#24230;?#19982;销售额回归分析
! q7 p0 R/ u* i- x: Q; I* z% c$ |+ t7. 鸢?#19981;?#25968;据集的分类
2 M0 a" n( p+ r6 F5 y/ G/ m8. 交叉验证& T3 q2 y2 q5 T' r1 Z+ Y7 C' g/ y3 Z
9. 数据可视化# v6 J1 [6 K! X' Y% w
第十课决策树和随机森林
; c& t) O6 a3 F5 f4 k9 ^9 |1. 熵联合熵条件熵KL散度互信息
  C# Z! q9 E4 d* ^9 W5 w2. 最大似然估计与最大熵模型) r- s4 \5 ?/ `9 C- B
3. ID3C4.5CART详解
/ i1 q. _' Y  ^) f% ?' V4. 决策树的正则化
) R5 o' a& k& R2 B" |' A8 _' z5. 预剪枝和后剪枝
' Q: K# ]; B1 j! Z+ D6. Bagging
% J* O, r5 ?. |7. 随机森林
( r& E$ L% n9 B- v& ~: h8. 不平衡数据集的处理( p! f/ d6 g& m. e6 {$ e- j
9. 利用随机森林做特征选择
; f  |" m. e& w7 \10. 使用随机森林计算样本相似度# F3 _9 c3 ~; e8 b8 B* I+ b6 c
11. 数据异常?#23548;?#27979;6 p0 m* y  X- q+ a% O/ G
第十一课随机森林?#23548;?/font>. [6 K. X2 p7 F* o* N) T
1. 随机森林与特征选择3 t' L8 u1 W% c/ g2 `
2. 决策树应用于回归
- v8 [. f! D# s  J' A# [  }3. 多标记的决策树回归8 l  T% _4 h1 U: I1 z
4. 决策树和随机森林的可视化& `% T  p9 h4 B" j
5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类" f9 I1 ?2 C9 g1 C3 d& L
6. 波士顿?#32771;?#39044;测
) F" i( W  W% v( @; a) |! ]5 T0 ?! ~$ m第十二课提升6 V" q6 q* J) A7 h4 h- M3 s
1. 提升为什么有效
# U4 e2 v% d/ H5 f2. 梯度提升决策树GBDT- _- ?: n' g1 s) p
3. XGBoost算法详解
9 q2 d7 I& O% g' R% t; T4. Adaboost算法
! a; v. n8 ^) X' T5. 加法模型与指数损失
, \% K$ r8 U1 b9 b7 k3 V. A第十三课提升?#23548;?/font>6 D- l& W5 b! O9 L
1. Adaboost用于蘑菇数据分类
9 J# _/ S$ {3 D2. Adaboost与随机森林的比较0 T7 t6 D: S- ]6 x" a* S
3. XGBoost库介绍
, _2 G) g+ _8 t. p' ]$ |4. Taylor展?#25509;?#23398;习算法
5 @0 z( J* a3 R" p3 }7 t% }: t% B5. KAGGLE简介+ D, l& q1 C- S& \& z
6. 泰坦尼克乘客存活率估计
$ [0 |: |  U$ ?5 G第十?#30446;ΣSVM
* E: k/ N- K- Y" s2 n1. 线性可分支持向量机2 ]4 S# }% v. v: C& G9 ?* P
2. 软间隔的改进( k6 X, B4 I4 w0 X# x: V. z
3. 损失函数的理解
+ d: R( v; B& x" W4. 核函数的原理和选择
) {: @! w; K/ Z# ^, F( @5. SMO算法
2 N4 W! I2 O4 ~' Q+ h3 `* k6. 支持向量回归SVR
# ]4 c% P2 N( r' [' [! h5 O, ^第十五课SVM?#23548;?/font>
! y' ~* o% ?* M7 n1. libSVM代码库介绍
, S( w4 x" ~7 N: @( x* j0 a2. 原始数据和特征提取
( ], g! G3 W+ V. w3. 葡萄酒数据分类6 t% A5 X- C: E; L# W, D& l
4. 数字图像的?#20013;?#20307;识别
# c: @9 i5 N& \0 Y4 s5. SVR用于时间序列曲线预测
+ W  w# g  m  B, N, q6. SVMLogistic回归随机森林三者的横向比较9 q+ H. e6 M) }) N7 X, ~( ?/ d
第十六课聚类上
% Y& K2 e( U% i2 l! Z  T1. 各种相似度度量及其相互关系
3 {! g$ I# u- P0 p: F2. Jaccard相似度和准确率召回率
9 X/ ]# h' g: J3. Pearson相关系数与余弦相似度
- `# i1 q* s* j7 V7 y4. K-means与K-Medoids及变种
/ _" i* j3 C8 x; `% H) c; @5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
3 L) @4 S2 A- t! R$ A第十七课聚类下* g. Q, p3 D( q3 V
1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
( m' B8 n. ]* L$ k7 A" r4 j2. DensityPeak(Sci14): e& O8 x) P$ h* `2 A$ M2 e; K
3. 谱聚类SC
- p% {3 f6 y) g8 O, Q, o4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette8 y" V8 T. g, m, v- _$ S
5. LPA算法及其应用8 @1 P/ x4 a: {  g) }
第十八课聚类?#23548;?/font>3 H! k9 G# q5 \& k, s: b6 M" R
1. K-Means++算法原理和实现0 {& P' {  q. L8 F9 E8 w
2. 向量量化VQ及图像近似3 D6 j2 |$ ?6 d- D2 C/ E+ F
3. 并查集的?#23548;?#24212;用$ [8 @* }2 b7 @/ W% z) v
4. 密度聚类的代码实现
0 M0 o$ M) G9 _% r' d+ n) w! a/ O. @5. 谱聚类用于?#35745;?#20998;割# ~% g; ^1 m7 s; V$ ^5 U3 [$ \- `
第十九课EM算法0 r* D$ B, e3 U4 U; \) s
1. 最大似然估计
& l" Q3 N+ c% h2 s2. Jensen不等式/ J0 N- h* n3 L+ t+ e1 ]
3. 朴素理解EM算法
- \6 @( w( p3 ^7 ]) i4. 精确?#39057;EM算法) u- I2 \6 d$ O# ^
5. EM算法的深入理解" s% z1 v, K  F& @- B" U1 M4 \
6. 混合高斯分布
3 O+ X: `/ q. ^/ M+ a+ f7. 主题模型pLSA
7 t( N: A5 H! N( _( C第二十课EM算法?#23548;?/font>; ?5 z8 I) @% C) ^
1. 多元高斯分布的EM实现
: x( ]4 h) F" w% x2. 分类结果的数据可视化
. c' T  V8 g1 W, x5 Y  W3. EM与聚类的比较9 }( A4 q. v4 H" \+ v5 ^2 g
4. Dirichlet过程EM
' d6 |( I; G' I! R/ z: w: q: H, j5. 三维及等高线等图件的绘制
; A- O! r. k9 o7 ]) ?/ I6. 主题模型pLSA与EM算法
1 _  H* L# U% x: a- m) t第二十一课主题模型LDA& ^" Z6 h; i* r& v1 R; V  R
1. 贝叶斯学派的模型认识+ X5 B4 X2 }) z) B- t
2. Beta分布与二项分布
% W  h& X- Q3 Z# U- H3. 共轭先验分布
6 q- |+ w+ R1 A. S* F3 g4. Dirichlet分布
1 l7 [4 d0 p5 o/ e- H5. Laplace?#20132;?/font>% a3 L- {$ d5 v6 V+ ^
6. Gibbs采样详解$ e: s: r& N- \5 ]/ j" S! z
第二十二课LDA?#23548;?/font>
* r0 C4 J7 T8 t. {0 x/ }/ k8 ~  }1. 网络爬虫的原理和代码实现" Y3 \" Z. ^! B& F' j
2. 停止词和高频词
) _  p6 c9 c' K# p0 K$ ]3. 动手自己实现LDA
6 \# k$ S# W, X4. LDA开源包的使用和过程分析- k$ i; c- X; N: f2 u
5. Metropolis-Hastings算法
7 M' n8 v3 v  Y3 i$ z8 U6. MCMC
% `7 O. i; E" H- o3 n3 t* {7. LDA与word2vec的比较
0 H9 |& o1 c+ M8 P1 R+ N8. TextRank算法与?#23548;?/font>7 X1 t/ k4 i' D
第二十三课隐马尔?#21697;?#27169;型HMM$ h$ \7 F  c1 f
1. 概?#22987;?#31639;问题
  J4 M9 O  A! b! M7 O2 v6 u2. 前向/后向算法
) i0 _: D7 F! U  i4 M2 K% R% z3. HMM的?#38382;?#23398;习6 H4 ]' B$ Z  U$ C: H0 D
4. Baum-Welch算法详解
$ D( p4 W3 r" [4 A$ h; R5. Viterbi算法详解
  @; X0 B5 _' k/ r+ B6. 隐马尔?#21697;?#27169;型的应用优劣比较
! _" o+ q; t8 \7 F2 ~& o第二十?#30446;ΣHMM?#23548;?/font>+ F1 e) \. n3 S  t) l
1. 动手自己实现HMM用于中文分词
" x- T& }" i  n7 n2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析
2 N+ `8 o3 K( y* W! ]3. 文件数据格式UFT-8Unicode8 \8 s# E5 \% m' g
4. 停止词和标点符号对分词的影响
+ ~* V8 W3 i% ?2 L; a5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案  L# _- D* |: ~# n
6. 发现新词和分词效果分析
2 }$ C) p( {  L  C' f7. 高斯混合模型HMM
1 `7 c3 d7 ~+ t1 I, D- w8. GMM-HMM用于股票数据特征提取
# d3 l7 E- s. g5 O# y% t4 `: o! F. }) a% v: ~' U5 W
& {/ H+ C4 T9 [* k
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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
" S- w' @4 S6 l+ T  ~, i! }7 `第二十三课隐马尔?#21697;?#27169;型HMM# C4 W* @' I; j
1. 概?#22987;?#31639;问题
$ g" H$ g1 j! R+ _9 K2. 前向/后向算法" X3 Z- c* l: E- V" j! D% D. W; F- X) \% h0 g$ c
3. HMM的?#38382;?#23398;习1 `( i1 t' @6 L
4. Baum-Welch算法详解$ u8 _; B, m; x6 b9 B
' n) D1 S  ]# E5. Viterbi算法详解$ d; m; v' P1 a6 C1 ]. C
- W3 C5 F1 r, e3 a# ?) l" x1 V6. 隐马尔?#21697;?#27169;型的应用优劣比较
- u) P; X$ O. ~' n4 b  w0 n第二十?#30446;ΣHMM?#23548;? |; F* U, w% x4 M) k+ G. H& X7 L8 _7 q0 S& S6 n( ?
1. 动手自己实现HMM用于中文分词. J2 |, g- I" o# l7 Z
2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析" Q" ]+ M( V6 J0 _) Z
! \' X% C/ E" T# c# A8 `3. 文件数据格式UFT-8Unicode- h+ t; `2 f6 P8 @* e! ~. o3 ^1 u, |5 h" B# _2 k& i
4. 停止词和标点符号对分词的影响, x+ _) q$ G  F1 \9 U' P3 i) `  J$ l
5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案. x* z3 v+ V+ v/ ?+ T
" K& t5 G7 q/ ]. O  q6. 发现新词和分词效果分析+ w$ E# t1 g9 o$ B# O! d' W
7. 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" M/ t& S1 ], O& M/ d8 K+ N
6. 发现新词和分词效果分析+ M& ?  P: s/ k9 E
7. 高斯混合模型HMM) L# ^) T2 a5 S7 ]+ ^" o4 u& q3 q1 }
8. GMM-HMM用于股票数据特征提取
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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+ O, t! R0 M1 I8 S4 x: c$ r" C
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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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