[百度网盘]2018年XX学院最新人工智能机器学习升级版III 视频教程 价值899

2018年某学院最新人工智能机器学习升级版III 视频教程

升级版III的内容特色：

1，增加5次“机器学习的角度看数学”和2次“Python与机器学习”，提升学习深度，降低学习坡度。

2，强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。

3，阐述机器学习原理，提供配套源码和数据；确保“懂推导，会实现”。

4，删去过于晦涩的公式推导，代之以直观解释，增强感性理解。

5，重视项目实践(如工业实践、Kaggle等)，重视落地。

6，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享实际案例。

7，对比不同的特征选择带来的预测效果差异。

8，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。

9，涉及和讲解的部分Python库有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn

10，每个算法模块按照“原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库”的顺序，切实做到“顶天立地”。

课程大纲

1、机器学习的数学基础1 - 数学分析

机器学习的一般方法和横向比较

数学是有用的：以SVD为例

机器学习的角度看数学

复习数学分析

直观解释常数e

导数/梯度

随机梯度下降

Taylor展式的落地应用

gini系数

凸函数

Jensen不等式

组合数与信息熵的关系

2、机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验

概率论基础

古典概型

贝叶斯公式

先验分布/后验分布/共轭分布

常见概率分布

泊松分布和指数分布的物理意义

协方差(矩阵)和相关系数

独立和不相关

大数定律和中心极限定理的实践意义

3、机器学习的数学基础3 - 数理统计与参数估计

统计量

期望/方差/偏度/峰度

中心矩/原点矩

矩估计

深刻理解最大似然估计

过拟合的数学原理与解决方案

最大后验估计MAP

偏差方差二难

4、机器学习的数学基础4 - 矩阵和线性代数

线性代数在数学科学中的地位

马尔科夫模型

矩阵乘法的直观表达

状态转移矩阵

矩阵和向量组

特征向量的思考和实践计算

QR分解

对称阵、正交阵、正定阵

数据白化及其应用

向量对向量求导

标量对向量求导

标量对矩阵求导

5、机器学习的数学基础5 - 凸优化

凸集的严格数学表达

凸集保凸运算

分割超平面/支撑超平面

凸函数/上境图

Jensen不等式

Fenchel不等式

K-L散度

凸优化

共轭函数和对偶函数

鞍点解释

用对偶方法求解最小二乘问题

强对偶KKT条件

6、Python基础1 - Python及其数学库

解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm

Python基础：列表/元组/字典/类/文件

Taylor展式的代码实现

numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用

多元高斯分布

泊松分布、幂律分布

典型图像处理

7、Python基础2 - 机器学习库

scikit-learn的介绍和典型使用

损失函数的绘制

多种数学曲线

多项式拟合

快速傅里叶变换FFT

奇异值分解SVD

Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络

卷积与(指数)移动平均线

股票数据分析

8、回归与特征选择

线性回归

高斯分布

最大似然估计

L1/L2正则化

Ridge与LASSO

Elastic Net

梯度下降算法：BGD与SGD

特征选择与过拟合

9、Logistic回归

Sigmoid函数的直观解释

Softmax回归的概念源头

Logistic/Softmax回归

最大熵模型

K-L散度

损失函数

10、回归实践


课程目录：


第一周课件资料和视频
1.机器学习与数学分析
视频-1.机器学习与数学分析
2.概率论与贝叶斯先验
视频-2.概率论与贝叶斯先验
3.数理统计与参数估计
视频-3.数理统计与参数估计

第二周课件资料和视频
4.矩阵和线性代数
视频-4.矩阵和线性代数
5.凸优化
视频-5.凸优化
6.Python基础
视频-6.Python基础

第三周课件资料和视频
7.Python库
视频-7.Python库
8.回归与特征选择
视频-8.回归与特征选择
9.Logistic回归
视频-9.Logistic回归

第四周课件资料和视频
10.回归实践
视频-10.回归实践
11.决策树和随机森林
视频-11.决策树和随机森林
12.决策树和随机森林实践
视频-12.决策树和随机森林实践

第五周课件资料和视频
13.提升
视频-13.提升
14.XGBoost实践
视频-14.XGBoost实践
15.SVM
视频-15.SVM

第六周课件资料和视频
16.SVM实践
视频-16.SVM实践
17.聚类
视频-17.聚类
18.聚类实践
视频-18.聚类实践

第七周课件资料和视频
19.EM算法
视频-19.EM算法
20.EM算法实践
视频-20.EM算法实践
21.贝叶斯网络
视频-21.贝叶斯网络

第八周课件资料和视频
22.贝叶斯网络实践
视频-22.贝叶斯网络实践
23.主题模型
视频-23.主题模型
24.主题模型实践
视频-24.主题模型实践

第九周课件资料和视频
25.HMM
视频-25.HMM
26.HMM实践
视频-26.HMM实践

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2018年XX学院最新人工智能机器学习升级版III

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哎呦不错哦哦

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模型
视频-23.主题模型
24.主题模型实践
视频-24.主题模型实践

第九周课件资料和视

第九周课件资料和视频
25.HMM
视频-25.HMM
26.HMM实践
视频-26.HMM

不管你信不信，反正我是信了。

解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm