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[軟件編程] Python機器學習和算法高級版視頻教程

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教程目錄:第一課:機器學習的數學基礎1 - 數學分析
' I' [4 S$ D; q0 a: K, a9 Y7 D' D1. 機器學習的一般方法和橫向比較  c: n3 J) J% X
2. 數學是有用的:以SVD為例
4 c( k2 f3 S9 R, {& n3. 機器學習的角度看數學; ^' ]) N2 d( e* T! t. O; y
4. 復習數學分析" P4 ?8 t& G6 ]" }
5. 直觀解釋常數e
2 Y) X* c- G0 m1 ?. ]6. 導數/梯度
* r3 {% D: s) X% _7 p0 J7. 隨機梯度下降
9 ^& L8 x0 C: l, B) j' T0 K8. Taylor展式的落地應用
( @5 f1 N$ |* p  l9 x9. gini系數
& `9 J" T/ C' u6 k1 B10. 凸函數
$ I7 S* r! `2 ~: B* e5 ^11. Jensen不等式
6 y0 n& v. ]( ^' D7 X- i6 M12. 組合數與信息熵的關系
; G+ T; f* N" k3 H+ l# z第二課:機器學習的數學基礎2 - 概率論與貝葉斯先驗$ ]7 t3 T5 [7 y; C
1. 概率論基礎
) N  q  e3 g" h' i# j/ b  E2 Z$ i2. 古典概型
7 h2 m& T) O' U6 P3. 貝葉斯公式
/ n2 ]2 K% F( B4 {8 U  \4. 先驗分布/后驗分布/共軛分布
+ {$ \& H9 d+ n7 M3 l5. 常見概率分布* w! Z# q* q2 `# v- |
6. 泊松分布和指數分布的物理意義
; u9 F4 i) [2 J$ r4 e$ L1 G7. 協方差(矩陣)和相關系數
! C% l5 B# {1 `9 [7 j# q8. 獨立和不相關/ l. T( B8 a+ t4 D
9. 大數定律和中心極限定理的實踐意義
3 e( V- t2 R+ ?% {: b2 ~10. 深刻理解最大似然估計MLE和最大后驗估計MAP7 C3 \: [  [/ \' {& E' s1 }2 L" x& N
11. 過擬合的數學原理與解決方案
9 {' d# C1 ?3 i; j  W$ K0 h第三課:機器學習的數學基礎3 - 矩陣和線性代數
+ S. i: r& s: q/ G1 i# @1. 線性代數在數學科學中的地位
2 t# K' }' a# ~* q3 o% x# |, C; R$ m) T2. 馬爾科夫模型
- S5 L% M7 b+ K# \- b0 M- N3. 矩陣乘法的直觀表達2 s6 {- J8 y' X! n5 B
4. 狀態轉移矩陣
; i& {2 @& B! X% t: u5. 矩陣和向量組3 \- k" Y. U& ]
6. 特征向量的思考和實踐計算8 e. d. J" M+ F: c' {# {
7. QR分解
6 x" d9 K( T! v7 E; K) j2 N$ w8. 對稱陣、正交陣、正定陣; g2 ^3 M  u7 |/ Y5 K' Z
9. 數據白化及其應用( n  ]+ p; u! X
10. 向量對向量求導
3 n9 D7 }' [2 Z8 v$ M11. 標量對向量求導5 T" z8 x1 M2 D& m/ ]
12. 標量對矩陣求導
) z! X( q4 P+ X* `第四課:Python基礎1 - Python及其數學庫; z% i; h# k" v# q) l
1. 解釋器Python2.7與IDE:Anaconda/Pycharm. U9 m, m9 T/ A
2. Python基礎:列表/元組/字典/類/文件- J6 q6 Y  O  O$ n% u, x) A
3. Taylor展式的代碼實現
! A3 S! z1 f6 {6 n+ X: I0 s4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用
3 E8 p  A+ f2 R  c8 |5. 多元高斯分布
( k1 n- T  g* U1 J6. 泊松分布、冪律分布
2 u( E7 E9 _3 \; }7. 典型圖像處理
% x- f- @5 X$ [2 N4 D: t8. 蝴蝶效應' ?6 j9 X7 {: L& N& M
9. 分形與可視化2 ]* L+ V3 j. D# c4 q  z
第五課:Python基礎2 - 機器學習庫4 w* k5 x7 E: @# D# v
1. scikit-learn的介紹和典型使用
2 a  R% w7 U7 N' l% H8 _" O2. 損失函數的繪制
3 u. x" o* w6 c. N& v3. 多種數學曲線
+ Z: B# _& E$ `5 t1 l4. 多項式擬合& O0 g: N7 k: V7 Z
5. 快速傅里葉變換FFT
& Q1 |. ^7 h- i$ p% B8 G! @" U6. 奇異值分解SVD
/ C- V8 L$ A5 C: E6 O7. Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡6 u; D7 ^6 |3 O) v; L6 x
8. 卷積與(指數)移動平均線
0 C( _& f: _% o+ ^; c7 z9. 股票數據分析
5 C6 l7 ~9 V" Q" ^, C; }, a/ ^第六課:Python基礎3 - 數據清洗和特征選擇1 ~! J! ^& L. G) r+ }& m
1. 實際生產問題中算法和特征的關系
6 `" q$ Q- W  s& t3 U, H2. 股票數據的特征提取和應用
& _9 h+ G; s+ E5 a! T3. 一致性檢驗5 [2 H; k6 \2 N- y1 O% `- S
4. 缺失數據的處理
: w2 I( v- G4 b+ n& M1 }5. 環境數據異常檢測和分析& S1 n. p6 g' a- M' R" ?
6. 模糊數據查詢和數據校正方法、算法、應用
. q$ X6 m) b2 U/ k7. 樸素貝葉斯用于鳶尾花數據& q$ c& g4 G5 x' N( \
8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
+ F* {6 U" R: l9. 樸素貝葉斯用于18000+篇/Sogou新聞文本的分類0 ]; W' I7 u: F9 [/ Z0 o( ^
第七課: 回歸
; r8 w! M  W- |9 p1 a& P5 c+ a7 q  u1. 線性回歸
* a! E; Q3 y, X1 _( @0 a/ J2. Logistic/Softmax回歸
# k! k% a9 C, R3. 廣義線性回歸% w) j3 l3 m) m) B
4. L1/L2正則化
# ~" R1 U) @% i6 k  O$ R" U2 J( C. W5. Ridge與LASSO
- S- W- o, i% a( l1 P7 ]/ E/ c2 I6. Elastic Net# y0 j3 |4 W8 U7 I: v' U+ }
7. 梯度下降算法:BGD與SGD2 f" H* l8 J  p
8. 特征選擇與過擬合6 J" v2 a3 [# v2 C8 w
第八課:Logistic回歸1 O& u7 i. S4 R7 [
1. Sigmoid函數的直觀解釋( S" n" b- ~. N% V+ W) c, q1 I8 M
2. Softmax回歸的概念源頭
, }' @! G' Y5 M4 J3 d" J3. Logistic/Softmax回歸
: Q' F: E6 E( w8 C0 L4. 最大熵模型
5 Q* U! l  u, m5. K-L散度
) D* u- r( N# n8 ]( }6. 損失函數# h8 v# C8 k7 B7 b4 j' [& G. \4 R
7. Softmax回歸的實現與調參% E& e* Y( D9 k0 V) i2 V* U
第九課:回歸實踐6 K7 W4 J. u& f# H
1. 機器學習sklearn庫介紹
+ p* [) [- O2 K* Y2 t! [2. 線性回歸代碼實現和調參
' [% }; _, d# ~' T& Z8 z3. Softmax回歸代碼實現和調參
8 w6 b/ o0 A' S. ^! E4. Ridge回歸/LASSO/Elastic Net3 n0 \# E1 `  ]
5. Logistic/Softmax回歸
+ P2 T" M2 n8 U) n/ l5 H9 }6. 廣告投入與銷售額回歸分析$ |- d- y+ E) B( H1 F9 h) Y  L$ X7 N
7. 鳶尾花數據集的分類6 O2 \/ f9 s$ L- x- j
8. 交叉驗證* O5 @& K* \# d/ }; d) J" z" h
9. 數據可視化
( g- V4 g! p: l0 B" e& p# {" R第十課:決策樹和隨機森林
% ]' a7 A3 ?4 P7 l# T0 b& I1. 熵、聯合熵、條件熵、KL散度、互信息, T" D) f4 d- s2 l- }
2. 最大似然估計與最大熵模型6 ?2 D, j1 a! h9 W6 @5 m# x: J3 r
3. ID3、C4.5、CART詳解
5 i* \3 T9 W* G- s. |0 U, i5 K! D5 B4. 決策樹的正則化
7 F2 I/ G& F! Z* N$ n5. 預剪枝和后剪枝
7 C3 y4 ^/ B: A+ W! b6. Bagging+ a/ }! ^/ E. Q& Z2 P* L
7. 隨機森林0 e! W$ f4 L. G4 A' @1 w2 g+ E0 M
8. 不平衡數據集的處理) y7 H+ c! B; j7 e: M, {
9. 利用隨機森林做特征選擇# G$ k; T  K( ~! n
10. 使用隨機森林計算樣本相似度0 A# C! M, A! ?
11. 數據異常值檢測
/ I- ^  j) B) g6 n+ }2 t4 v第十一課:隨機森林實踐
9 U3 q" J" p) ?1 R1. 隨機森林與特征選擇
; f. |1 i8 K. i2. 決策樹應用于回歸) O  `( t. G" _8 M
3. 多標記的決策樹回歸4 x9 f1 M4 j1 O1 q  b
4. 決策樹和隨機森林的可視化: c( m4 I# R& h, G/ N: j8 H* V
5. 葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類
: U) n8 {0 |! H6. 波士頓房價預測
0 \' O* E% }, z6 P" ?( k5 C第十二課:提升" L, j3 B5 i, m7 C
1. 提升為什么有效2 n4 ]! s. K8 [% [- `3 x# z
2. 梯度提升決策樹GBDT# w" G! N5 V# A8 K( n5 ^
3. XGBoost算法詳解
9 M5 m" W; ~7 u) Y+ ]9 m' N$ i! J1 p4. Adaboost算法
$ S" F7 [. ]) Y- z9 M: D5. 加法模型與指數損失9 h* B. E+ E8 M0 G' c
第十三課:提升實踐1 v' }1 @1 G: ~5 H) C# n
1. Adaboost用于蘑菇數據分類" H$ d; l/ V1 S1 s: q
2. Adaboost與隨機森林的比較
! x) K- c: N) L1 A7 F: a3. XGBoost庫介紹
' a0 K6 |2 h% m" t6 u* `. g4. Taylor展式與學習算法
3 ?9 ~4 X( Z4 r0 F2 X5. KAGGLE簡介
$ u' ^6 Y" R# P2 t6. 泰坦尼克乘客存活率估計1 p! ?6 V! u' f$ D% N
第十四課:SVM
# C- n) o  ]5 n& q9 d% m* f) ~1. 線性可分支持向量機3 F, ~" q  ^; p  y5 G
2. 軟間隔的改進( q. e2 F. c( Z& G+ l
3. 損失函數的理解: {. ^, a0 v, F
4. 核函數的原理和選擇& Z, A* L# |7 }3 ~$ a
5. SMO算法
4 H/ c, i( x8 \3 Y( B( z6. 支持向量回歸SVR5 h; e- a! S. n) Z7 ^( v
第十五課:SVM實踐
; Q  y+ G" N9 a1. libSVM代碼庫介紹
" @6 H: L' ~* C8 L/ Z4 B2. 原始數據和特征提取
( `: X3 U) q7 H3 ^5 [3. 葡萄酒數據分類, o2 b) p$ F4 Z$ t$ r; B, O
4. 數字圖像的手寫體識別
( ~& s# z' N! ]* D5. SVR用于時間序列曲線預測
0 h$ p  l- N- l$ k+ p" R6. SVM、Logistic回歸、隨機森林三者的橫向比較0 A5 E5 ]& K; p0 J. [0 A6 @
第十六課:聚類(上)! U5 {, y5 N4 ^1 q8 f! ?. M
1. 各種相似度度量及其相互關系- E! C  [4 P( j
2. Jaccard相似度和準確率、召回率& ~4 c1 p0 Q! t: u; s
3. Pearson相關系數與余弦相似度
/ G. P& G" y, t$ N4. K-means與K-Medoids及變種' G- h, s: t1 t+ u$ b; T
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其應用
+ N' E5 ^; N$ u: l  b. a: Y第十七課:聚類(下)% e" q; B( Z: I
1. 密度聚類DBSCAN/DensityPeak(Sci14)  }: C* N  k( F4 X# i
2. DensityPeak(Sci14)& Q7 |0 A( [( g& f6 [
3. 譜聚類SC
) Y8 @9 o* F4 r4. 聚類評價AMI/ARI/Silhouette4 g" n' I# \% D) [: E
5. LPA算法及其應用" R$ R4 v& T5 E- z
第十八課:聚類實踐( s+ ]/ Y, {+ r- U& v+ ?
1. K-Means++算法原理和實現: y* g5 L' o8 d0 J8 V9 x3 w4 X
2. 向量量化VQ及圖像近似
7 q, a% I% y6 B/ b# B3. 并查集的實踐應用
% g3 n7 H% l7 l$ u4 d; a7 x7 G" }4. 密度聚類的代碼實現6 M  @7 H2 G& T3 I7 A" s+ B
5. 譜聚類用于圖片分割
5 Q) S, X0 D2 B第十九課:EM算法$ R, B% c  a5 }5 B) o# J
1. 最大似然估計9 i6 i/ V" e9 \/ J' U9 \8 N
2. Jensen不等式
2 O  F0 i" g7 |) J) i3. 樸素理解EM算法8 q# M7 N1 U3 p+ {
4. 精確推導EM算法
* m! ?1 x* `- M! b3 e5. EM算法的深入理解1 k& ]4 K1 _5 K6 x# s' e' ^% Z+ ]
6. 混合高斯分布
0 z* q+ T4 _! D- k, ^4 Z7. 主題模型pLSA6 N0 \5 ^- \) _  N# Z
第二十課:EM算法實踐9 G# J2 m4 }7 ^2 K( Q
1. 多元高斯分布的EM實現+ R( G; k, W+ P  [( P/ E
2. 分類結果的數據可視化
. u5 O$ V: L3 Z; y, m3. EM與聚類的比較
$ E" M$ @! ^+ X- A4. Dirichlet過程EM$ S( i2 H  R7 k' r
5. 三維及等高線等圖件的繪制
: ?  Y& H& ], L. H9 ~; _; n- Z6. 主題模型pLSA與EM算法
2 i5 l' Q/ f! x- T& `6 n第二十一課:主題模型LDA! p* M8 `% P2 I$ @
1. 貝葉斯學派的模型認識
1 y! E! A' k2 Z. v# w. D2. Beta分布與二項分布) ~( o0 y+ F" R7 E& S! M
3. 共軛先驗分布; u% f/ l% _; u2 g: \  A
4. Dirichlet分布
: V3 ^" F1 @" K7 t8 ]( h5. Laplace平滑
& f0 q. j4 F) Y5 N6. Gibbs采樣詳解4 p9 ^* c, q$ @
第二十二課:LDA實踐: R& h$ k6 x. {% s& _
1. 網絡爬蟲的原理和代碼實現& n9 O8 i# M( R
2. 停止詞和高頻詞- m' ^. E3 ^6 r% @
3. 動手自己實現LDA$ _5 M* o# `, i0 P
4. LDA開源包的使用和過程分析
8 R. G" t5 o3 v8 U' b8 U$ s" C2 s5. Metropolis-Hastings算法7 ?1 \: g4 U" {9 w7 L0 W
6. MCMC" v/ h5 B' q# b6 ?# \/ a& n
7. LDA與word2vec的比較4 Q4 c5 L' `6 e. R6 D
8. TextRank算法與實踐: E. m) n% m" q- M) U1 y+ T1 b  ?, R
第二十三課:隱馬爾科夫模型HMM- V1 L9 q4 V6 H3 N/ Z
1. 概率計算問題
% q6 W' Z# ^* K! \. m: @: r4 c2. 前向/后向算法
- X  n  l5 U) f1 H3. HMM的參數學習
/ `( u6 ~2 W6 {3 D8 Z4. Baum-Welch算法詳解
/ x7 M, F2 G1 k# i! L6 b* a' G& R5. Viterbi算法詳解$ [0 ~9 O# K/ a4 D) U2 ?8 ^
6. 隱馬爾科夫模型的應用優劣比較
* {" q7 l( u) ~6 @5 M8 x  d第二十四課:HMM實踐0 @" v4 ?: Z; H+ o% H* l
1. 動手自己實現HMM用于中文分詞
- c, r  a) P( \6 C: w0 J2. 多個語言分詞開源包的使用和過程分析
$ W, }# J# F  Q( ~  \3. 文件數據格式UFT-8、Unicode9 |7 T( N" Z6 e- O4 _+ S4 z: F
4. 停止詞和標點符號對分詞的影響
8 |/ G! \6 O8 \: [; C5. 前向后向算法計算概率溢出的解決方案7 U: }# e( H* M$ {0 c* [
6. 發現新詞和分詞效果分析, w! C6 u/ Q3 H+ H8 K& i
7. 高斯混合模型HMM1 }9 J$ C  }; R" b2 q- D- B
8. GMM-HMM用于股票數據特征提取! N! s5 g' u! p" _) l

5 V) @$ k- A  {4 g/ s+ `  J+ M# r- P
* r, C. n* x. j下載地址:' l& w1 ^: d" W* R& ?; m
  n9 V% g, c- j4 @5 `
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8. TextRank算法與實踐2 ]8 r! K3 H! q# Q0 q, p/ n7 f/ C& h  J* _* b. G
第二十三課:隱馬爾科夫模型HMM: K3 K& j$ o6 K
1. 概率計算問題
+ e: N! B. _8 g, q4 h2. 前向/后向算法" X3 Z- c* l: E- V" j! D
1 [3 F" [% |$ s5 f+ r" f3. HMM的參數學習
- ~7 }$ i* [. `. Z3 ~0 x) U4. Baum-Welch算法詳解$ u8 _; B, m; x6 b9 B7 B' @/ U8 r9 i% w7 F, t' Y
5. Viterbi算法詳解$ d; m; v' P1 a6 C1 ]. C
3 L0 A  y; [; P6 J! U. F7 Z- \6. 隱馬爾科夫模型的應用優劣比較
6 I9 m/ A! |, H; |" Z) A第二十四課:HMM實踐4 |; F* U, w% x4 M) k+ G. H& X
0 ]. c/ _6 z8 Z0 q- V1. 動手自己實現HMM用于中文分詞
1 l9 N* i. A% V4 ?4 @1 a# X5 f2. 多個語言分詞開源包的使用和過程分析" Q" ]+ M( V6 J0 _) Z
6 s' ~% L  Y  P4 U, [# B# n3. 文件數據格式UFT-8、Unicode- h+ t; `2 f6 P8 @* e+ F4 N& u* B$ ]2 o
4. 停止詞和標點符號對分詞的影響  V% a) c# n# q7 S
5. 前向后向算法計算概率溢出的解決方案. x* z3 v+ V+ v/ ?+ T5 O8 F5 }' B9 I
6. 發現新詞和分詞效果分析+ e4 Y' S/ Y# j# ^+ h( K  w( C
7. 高斯混合模型HMM
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前向后向算法計算概率溢出的解決方案. S- q1 J7 t! W; F$ V
6. 發現新詞和分詞效果分析8 ^" x( o) `. p
7. 高斯混合模型HMM) L# ^) T2 a5 S7 ]
5 x/ U) Z5 Y% L3 P# S# M3 N8 z8. GMM-HMM用于股票數據特征提取
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樓主太厲害了!樓主,I*老*虎*U!我覺得龍天論壇真是個好地方!
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樓主發貼辛苦了,謝謝樓主分享!我覺得龍天論壇是注冊對了!
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好好學習天天向上!好好學習天天向上!好好學習天天向上!
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這東西我收了!謝謝樓主!龍天論壇真好!
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我看不錯噢 謝謝樓主!龍天論壇越來越好!
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發表于 2018-10-24 09:18:42 | 只看該作者
既然你誠信誠意的推薦了,那我就勉為其難的看看吧!龍天論壇不走平凡路。
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發表于 2018-10-24 09:26:51 | 只看該作者
多謝分享,辛苦額
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發表于 2018-10-24 09:35:21 | 只看該作者
樓主發貼辛苦了,謝謝樓主分享!我覺得龍天論壇是注冊對了!
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發表于 2018-10-24 09:47:58 | 只看該作者
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發表于 2018-10-24 09:48:39 | 只看該作者
非常感謝樓主提供資源4 U+ d9 B9 ~5 x3 v
非常感謝樓主提供資源3 s6 G- i& j& k8 _6 t" c! [
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發表于 2018-10-24 09:51:39 | 只看該作者
謝謝分享!!
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發表于 2018-10-24 10:08:06 | 只看該作者
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