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Python大數據機器學習實戰高級師班

課程學習目標
每個算法模塊按照“原理講解→分析數據→自己動手實現→特征與調參”的順序。
“Python數據清洗和特征提取”，提升學習深度、降低學習坡度。
增加網絡爬蟲的原理和編寫，從獲取數據開始，重視將實踐問題轉換成實際模型的能力，分享工作中的實際案例或Kaggle案例：廣告銷量分析、環境數據異常檢測和分析、數字圖像手寫體識別、Titanic乘客存活率預測、用戶-電影推薦、真實新聞組數據主題分析、中文分詞、股票數據特征分析等。
強化矩陣運算、概率論、數理統計的知識運用，掌握機器學習根本。
闡述機器學習原理，提供配套源碼和數據。
以直觀解釋，增強感性理解。
對比不同的特征選擇帶來的預測效果差異。
重視項目實踐，重視落地。思考不同算法之間的區別和聯系，提高在實際工作中選擇算法的能力。
涉及和(he)講解的部分Python庫(ku)有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。

培訓內容介紹
模塊一：機器學習的數學基礎1 - 數學分析
機器學習的一般方法和橫向比較
數學是有用的：以SVD為例
機器學習的角度看數學
復習數學分析
直觀解釋常數
導數/梯度
隨機梯度下降
展式的落地應用
系數
凸函數
不等式
組合數與信息熵的關(guan)系

模塊二：機器學習的數學基礎2 - 概率論與貝葉斯先驗
概率論基礎
古典概型
貝葉斯公式
先驗分布/后驗分布/共軛分布
常見概率分布
泊松分布和指數分布的物理意義
協方差(矩陣)和相關系數
獨立和不相關
大數定律和中心極限定理的實踐意義
深刻理解*似然估計MLE和*后驗估計
過擬合的數學(xue)原(yuan)理與解決方(fang)案

模塊三：機器學習的數學基礎3 - 矩陣和線性代數
線性代數在數學科學中的地位
馬爾科夫模型
矩陣乘法的直觀表達
狀態轉移矩陣
矩陣和向量組
特征向量的思考和實踐計算
分解
對稱陣、正交陣、正定陣
數據白化及其應用
向量對向量求導
標量對向量求導
標(biao)量對(dui)矩陣求導(dao)工(gong)作(zuo)機制(zhi)

模塊四：Python基礎1 - Python及其數學庫
解釋器Python2.7與IDE：
基礎：列表/元組/字典/類/文件
展式的代碼實現
的介紹和典型使用
多元高斯分布
泊松分布、冪律分布
典型圖像處理
蝴蝶效應
分形與可視化

模塊五：Python基礎2 - 機器學習庫
的介紹和典型使用
損失函數的繪制
多種數學曲線
多項式擬合
快速傅里葉變換
奇異值分解
算子與卷積網絡
卷積與(指數)移動平均線
股票數據分析

模塊六：Python基礎3 - 數據清洗和特征選擇
實際生產問題中算法和特征的關系
股票數據的特征提取和應用
一致性檢驗
缺失數據的處理
環境數據異常檢測和分析
模糊數據查詢和數據校正方法、算法、應用
樸素貝葉斯用于鳶尾花數據
樸素貝(bei)葉斯用(yong)于18000+篇/Sogou新聞文(wen)本(ben)的分類

模塊七：回歸
線性回歸
回歸
廣義線性回歸
正則化
與
梯度下降算法：BGD與
特征選擇(ze)與過擬合(he)

模塊八：Logistic回歸
函數的直觀解釋
回歸的概念源頭
回歸
*熵模型
散度
損失函數
回歸的實(shi)現與調(diao)參

模塊九：回歸實踐
機器學習sklearn庫介紹
線性回歸代碼實現和調參
回歸代碼實現和調參
回歸
回歸
廣告投入與銷售額回歸分析
鳶尾花數據集的分類
交叉驗證
數據可視化

模塊十：決策樹和隨機森林
熵、聯合熵、條件熵、KL散度、互信息
*似然估計與*熵模型
ID3、C4.5、CART詳解
決策樹的正則化
預剪枝和后剪枝
隨機森林
不平衡數據集的處理
利用隨機森林做特征選擇
使用隨機森林計算樣本相似度
數據異常值檢測

模塊十一：隨機森林實踐
隨機森林與特征選擇
決策樹應用于回歸
多標記的決策樹回歸
決策樹和隨機森林的可視化
葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類
波士頓房價預測

模塊十二：提升
提升為什么有效
梯度提升決策樹
算法詳解
算法
加法模型與指(zhi)數損失

模塊十三：提升實踐
用于蘑菇數據分類
與隨機森林的比較
庫介紹
展式與學習算法
簡介
泰坦尼(ni)克乘客存活率估計

模塊十四：
線性可分支持向量機
軟間隔的改進
損失函數的理解
核函數的原理和選擇
算法
支持向量回歸

模塊十五：SVM實踐
代碼庫介紹
原始數據和特征提取
葡萄酒數據分類
數字圖像的手寫體識別
用于時間序列曲線預測
、Logistic回歸、隨機森林三(san)者的橫(heng)向比較(jiao)

模塊十六：聚類（一）
各種相似度度量及其相互關系
相似度和準確率、召回率
相關系數與余弦相似度
與K-Medoids及變種
算法(Sci07)/LPA算法及其應用

模塊十七：聚類（二）
密度聚類
譜聚類
聚類評價
算法及其應用

模塊十八：聚類實踐
算法原理和實現
向量量化VQ及圖像近似
并查集的實踐應用
密度聚類的代碼實現
譜聚(ju)類用于圖片分割

模塊十九：EM算法
*似然估計
不等式
樸素理解EM算法
*推導EM算法
算法的深入理解
混合高斯分布
主題模型

模塊二十：EM算法實踐
多元高斯分布的EM實現
分類結果的數據可視化
與聚類的比較
過程
三維及等高線等圖件的繪制
主題模型pLSA與EM算法

模塊二十一：主題模型
貝葉斯學派的模型認識
分布與二項分布
共軛先驗分布
分布
平滑
采樣詳解

模塊二十二：LDA實踐
網絡爬蟲的原理和代碼實現
停止詞和高頻詞
動手自己實現
開源包的使用和過程分析
算法
與word2vec的比較
算法與實踐

模塊二十三：隱馬爾科夫模型
概率計算問題
前向/后向算法
的參數學習
算法詳解
算法詳解
隱馬爾科(ke)夫(fu)模型的應用優(you)劣比較(jiao)

模塊二十四：HMM實踐
動手自己實現HMM用于中文分詞
多個語言分詞開源包的使用和過程分析
文件數據格式UFT-8、
停止詞和標點符號對分詞的影響
前向后向算法計算概率溢出的解決方案
發現新詞和分詞效果分析
高斯混合模型
用于股票(piao)數(shu)據特征(zheng)提取

模塊二十五：課堂提問與互動討論

Python大數據機器學習實戰高級師班