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赢咖4注册机器学习入门到实践
作者:管理员    发布于:2021-06-28 15:46    文字:【】【】【

  计算机博士,现科学院从事科研教学工作;主持国家级科研项目2个,副负责1个,国家专利2项,研究方向机器学习、数据挖掘、计算几何,应用于股票交易与预测、医药图像识别、智能畜牧等方向。擅长机器学习模型选择、核心算法分析和代码实现。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、以实际应用案例分析各种算法的选择等。

  升级版第七期的内容特色:1.每个算法模块按照“原理讲解分析数据自己动手实现特征与调参”的顺序,“原理加实践,顶天立地”。2.拒绝简单的“调包”增加3次“机器学习的角度看数学”和3次“Python数据清洗和特征提取”,提升学习深度、降低学习坡度。

  3.增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。

  8.重视项目实践(如工业实践、Kaggle等),重视落赢咖4地。思考不同算法之间的区别和联系,提高在实际工作中选择算法的能力。

  课程大纲: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

  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

  第三课:机器学习的数学基础3 - 矩阵和线. 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

  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. 快速傅里叶变换FFT6. 奇异值分解SVD

  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7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据

  6. 广告投入与销售额回归分析7. 鸢尾花数据集的分类8. 交叉验证9. 数据可视化

  6. Bagging7. 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

  第十三课:提升实践1. Adaboost用于蘑菇数据分类2. Adaboost与随机森林的比较

  6. 泰坦尼克乘客存活率估计第十四课:SVM1. 线. 核函数的原理和选择

  1. libSVM代码库介绍2. 原始数据和特征提取3. 葡萄酒数据分类4. 数字图像的手写体识别

  5. SVR用于时间序列曲线. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较

  2. 向量量化VQ及图像近似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

  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

  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、Unicode4. 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

  Q: 本课程需要什么基础?A:有基本的大学数学基础, 掌握Python语言编程。Q:会有实际上机演示和动手操作吗?A:有的,老师会在相关课时准备上机演示部分,学员可以学习老师的实践经验

  A:课程直播和回放都在小象学院官网()上进行,不需要其他直播软件;如果希望上下班路上观看,可以下载小象学院app进行缓存。

  邹博,计算赢咖4机博士,现科学院从事科研教学工作,位智金融专家组成员;现主持国家级科研项目2个,副负责1个,研究方向机器学习、数据挖掘、计算几何。...

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